基于改进蚁群算法的多自动驾驶协同运动规划

作     者：宋佳艳 苏圣超 

作者机构：上海工程技术大学电子电气工程学院 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2022年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 082304[工学-载运工具运用工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金NSFC(61603241) 上海工程技术大学研究生创新项目(20KY0219) 

主　　题：自动驾驶 运动规划 协同控制 多目标优化 蚁群算法 

摘      要：针对多自动驾驶汽车运动过程中的协同控制问题，提出一种基于改进蚁群的多自动驾驶协同运动规划算法。首先，以空间协同与轨迹代价为优化目标，构造多目标优化函数，以确保多车行驶过程中的协同性与轨迹的平滑性。在此基础上，将多目标优化函数引入蚁群算法的信息素更新中，算法根据自动驾驶汽车的数量产生多个种群，各种群相互独立并为各自动驾驶汽车规划出可行路线。最后，对蚁群算法中的挥发因子进行自适应调整，以提高算法的全局搜索能力并提升收敛速度。仿真结果表明，该算法能够使自动驾驶车辆在多车系统中保持协同控制并规划出无碰撞路线，与现有算法相比，本文所提出算法收敛速度快、适应性强。