智能汽车超车行为路径规划策略研究

作     者：余政 

作者单位：上海工程技术大学 

学位级别：硕士

导师姓名：钱宇彬;冯浩

授予年度：2021年

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：双向二车道超车 五次多项式区间 超车安全距离 遗传算法 轨迹规划 轨迹跟踪 

摘      要：随着道路交通和汽车工业的发展,人们对驾驶体验的安全性和舒适性有了更高的要求,自动驾驶技术在提高交通效率和减少交通事故方面有着广阔前景。近年来,自动驾驶技术取得了很大的进步,但在真实且复杂的交通环境中,智能驾驶技术的应用依旧存在一些问题。超车是典型、复杂的交通行为,也是智能驾驶研究难点之一,因此针对超车行为的路径规划策略研究具有一定意义。本文以双向二车道公路上超车行为为研究对象,对智能汽车超车的行为决策、轨迹规划和轨迹跟踪三个方面进行深入研究。具体的研究内容如下:(1)根据车辆超车控制需求,建立包括横向、纵向、横摆三自由度的车辆动力学模型,为轨迹跟踪控制模型做好准备工作。随后分析双向二车道超车行为特性,将超车过程分为跟驰、换道、超越和并道四个阶段。根据驾驶人年龄和性格差异,确定跟驰安全距离模型。另外,基于五次多项式轨迹模型,建立换道和并道五次多项式轨迹预测区间,提出超车过程中换道和并道阶段车辆间存在的三种碰撞形式,并依此分别建立换道和并道安全临界位置模型和安全距离模型。(2)基于双向二车道超车行为特性,建立超车视距和超车临界视距图示模型,并分析车辆重要位置关系以及视距判断的影响因素。综合考虑超越单车与超越车队的情况,建立双向二车道安全超车视距模型和超车临界视距模型,得出超车视距、超车临界位置和超车临界视距等重要数值,以此作为超车决策判断依据和轨迹规划超越阶段的仿真数据支撑。(3)基于遗传算法的基本原理和优缺点,建立模糊控制系统,通过自适应交叉率和变异率提高遗传算法的搜索能力;建立惩罚函数,将惩罚函数与遗传算法适应度函数相结合,提高遗传算法解决约束问题的能力。基于优化后的遗传算法,将换道和并道安全距离模型作为建立适应度函数的基础;将五次多项式轨迹预测区间作为约束条件,建立局部和全局轨迹规划相结合的动态轨迹规划模型。同时,选取超车视距模型相关数据,作为超车可行性判断依据和超越阶段车辆运动轨迹的支撑,通过Matlab仿真平台,规划出各工况下的超车轨迹。(4)基于车辆状态预测方程、碰撞威胁模型以及遗传算法离线预测轨迹模型,确定控制系统的代价函数,结合控制量和控制增量约束,建立MPC控制预测模型。搭建CarSim/Similink动态仿真平台,跟踪不同工况下的超车轨迹,分析跟踪后的轨迹相关参数,已证明了改进遗传算法规划轨迹和MPC控制跟踪轨迹的时效性和安全性。本文以双向二车道超车行为为研究对象,结合全局和局部轨迹规划方法,利用改进遗传算法进行轨迹规划,然后利用离线轨迹跟踪控制系统进行轨迹跟踪,为智能汽车超车行为轨迹规划策略研究提供了一定参考。