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基于行人动作特征及轨迹预测的主动避撞算法研究

基于行人动作特征及轨迹预测的主动避撞算法研究

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作者：杨志军重庆交通大学

学位级别：硕士

随着全球汽车保有量的持续增长,道路安全问题日益严峻,其中行人作为道路参与者中的弱势群体,其安全问题备受社会各界关注。为了提高道路行人的安全性,主动避撞算法系统在车辆主动安全领域得到了大力推广和广泛应用。当前有不少研究者对... 详细信息

随着全球汽车保有量的持续增长,道路安全问题日益严峻,其中行人作为道路参与者中的弱势群体,其安全问题备受社会各界关注。为了提高道路行人的安全性,主动避撞算法系统在车辆主动安全领域得到了大力推广和广泛应用。当前有不少研究者对行人主动避撞算法进行研究,但大多数研究忽视了行人行走主观意图的变化及其行走轨迹存在的不可预知性问题,且制定的避撞策略相对单一,行人主动避撞算法具有一定的局限性。鉴于此,本文提出一种综合考虑行人行走动作特征、行人运动轨迹及避撞安全距离的纵横向主动避撞算法,开展行人动作特征识别、行人轨迹预测、纵横向主动避撞决策以及纵横向避撞控制研究。采用Yolov8检测算法对行人不同运动状态下的4种典型动作特征进行识别,并基于动作特征随时间推移的变化规律对行走意图进行分析,将行人的行走意图与扩展卡尔曼滤波算法相融合,得到能正确反映行人主观行走意图的预测轨迹,与原扩展卡尔曼滤波算法相比,改进后的算法能够提前预测行人轨迹变化。为实现根据不同的碰撞风险采取合理的避撞策略,对有经验驾驶员避撞行人的行为进行分析,并以此作为参考,建立综合考虑行人动作特征(Pedestrian motion characterization)、人车交互时间(Time of human-vehicle interaction)和避撞安全距离(Distance safety to avoid collision)的PTD碰撞风险决策模型,并基于该决策模型制定提前制动、紧急制动和紧急转向3种避撞策略。针对决策模型制定的避撞策略,对车辆纵横向避撞控制算法进行研究。对于纵向避撞策略,采用PID控制算法根据期望减速度与实际减速度的偏差进行反馈调节,实现对车辆的纵向控制。对于横向避撞策略,构建简化的三自由度动力学模型作为控制对象,在考虑车辆可行驶区域的基础上,提出一种基于多约束优化的轨迹规划方法,对避撞轨迹进行规划,然后采用MPC控制算法对避撞轨迹进行跟踪控制。通过搭建PreScan/CarSim/Simulink联合仿真平台,对行人轨迹预测算法、避撞风险决策算法、纵横向避撞控制算法进行联合仿真验证,结果表明提出的轨迹预测算法能够在行人动作特征改变时提前预测行人轨迹变化,有助于车辆提前采取避撞措施,预留更长的避撞时间对行人进行有效避撞,同时设计的主动避撞算法能够在人车初始轨迹平行、人车初始轨迹相交和行人初始站立不同危险场景下,成功避撞行人,避撞效果达到设计要求。

关键词：行人动作特征行人轨迹预测避撞风险决策纵横向主动避撞

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