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自动驾驶车辆自主变道决策与规划问题研究

自动驾驶车辆自主变道决策与规划问题研究

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作者：李嘉嘉吉林大学

学位级别：硕士

L2+级高级驾驶辅助(ADAS)功能是目前汽车ADAS技术研究的热点之一,自主变道功能是其核心组成,本文以此作为研究对象,研究自主变道的决策、规划和控制等关键问题。首先设计基于状态机的自主变道决策逻辑,实现基于“意图生成→可行性判断... 详细信息

L2+级高级驾驶辅助(ADAS)功能是目前汽车ADAS技术研究的热点之一,自主变道功能是其核心组成,本文以此作为研究对象,研究自主变道的决策、规划和控制等关键问题。首先设计基于状态机的自主变道决策逻辑,实现基于“意图生成→可行性判断→变道行为决策生成”决策链路的拟人化的自主变道决策。在变道意图生成逻辑设计中,提出了变道意图生成的三种情况,在其中“前车车速较低”情况下,提出基于“不减速变道”思想的变道意图生成的判断算法。基于“试算”思想,将变道轨迹规划用于变道可行性判断中,针对目标车道空当,若变道轨迹规划可行,则具有变道可行性,同时实现了运动规划算法的重用。将意图生成判断条件和可行性判断条件作为状态转移条件设计自主变道行为决策状态机。为了配合以上算法的设计,论文也研究了交通信息预处理、交通车运动预测、车间安全时距计算等问题。最后使用SCANe R和Simulink的联合仿真,进行了两种场景下自主变道决策算法的仿真验证。在对比分析多种变道轨迹规划方法的基础上,考虑多项式轨迹规划具有曲率平滑和规划路线灵活的特点,采用基于多项式优化的规划方法。利用五次多项式,设计了基于优化方法的纵向轨迹规划算法。考虑纵向运动平顺性与舒适性,在目标函数中引入加速度和加加速度。基于安全时距模型和自车与交通车的横向约束关系,设计了自车纵向运动的时域位移限制,实现了变道过程中与交通车的安全时距约束。利用七次多项式,设计基于优化方法的自车横向轨迹规划算法。考虑横向运动平顺性与舒适性的要求,在目标函数中引入加速度和加加速度,并设置了对横向位移、速度等运动参数的约束。并考虑变道时间的长短对目标函数的参数进行调整优化。应用以上方法,也研究了自车变道返回轨迹规划问题,并对自主变道的横纵向规划和变道返回规划进行仿真验证。然后分别研究了自主变道横向运动与纵向运动的跟踪控制问题。设计了基于前馈-反馈控制(FBC)的横向轨迹跟踪控制策略。其具有如下优点:依据预瞄点处的道路曲率生成前馈转角指令,减小反馈误差,改善了跟踪控制的稳定性;将摄像头给出的预瞄点处偏移量和航向角作为反馈量,补偿了车辆横摆响应滞后的影响,实现了二者的双跟踪。仿真效果验证了以上优点,但在车道线畸变仿真中表明了其对车道线局部突变或畸变的敏感。基于希望将车道线局部突变或畸变的影响在一段路程上“摊销”的思想,设计了基于模型预测控制(MPC)的横向运动控制策略。在MPC控制器中,设置了对转角变化率的约束,且在目标函数设计中同时包括了横向运动偏差历程均方最小和控制量历程均方最小的要求,因此可以在满足横向运动控制要求的情况下,将车道线局部突变或畸变的影响在整个预测时域内“摊销”,减小由此造成的转角突变。仿真效果验证了MPC控制在车道线畸变下的优点。在纵向控制上设计了模糊自整定的比例-积分控制器进行速度跟踪控制。采用轨迹规划算法生成的自主变道轨迹对横纵向控制算法进行仿真验证并对比了两种横向控制器的效果。最后,通过SCANe R和Simulink的联合仿真,验证了本文提出的自主变道的决策、规划和控制算法。搭建了实车实验平台(其ADAS控制器以英飞凌公司的TC297芯片为核心)。受限于实车平台算力,考虑到算法搭载的可行性,利用离线轨迹规划结果进行了车辆横向前馈-反馈控制策略的验证,实验结果验证了算法的有效性。

关键词：自主变道状态机多项式优化模型预测控制前馈-反馈控制模糊比例-积分控制

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基于车联网的无人驾驶车辆自主变道控制算法研究

基于车联网的无人驾驶车辆自主变道控制算法研究

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作者：魏健重庆三峡学院

学位级别：硕士

无人驾驶车辆的发展可有效减少交通事故,缓解交通压力并提高交通行驶效率,是未来汽车的发展趋势。自主变道是实现汽车无人化必须涉及到的一项研究,是无人驾驶车辆研究的重点内容之一。变道决策、轨迹规划和轨迹跟踪作为实现无人驾驶车... 详细信息

无人驾驶车辆的发展可有效减少交通事故,缓解交通压力并提高交通行驶效率,是未来汽车的发展趋势。自主变道是实现汽车无人化必须涉及到的一项研究,是无人驾驶车辆研究的重点内容之一。变道决策、轨迹规划和轨迹跟踪作为实现无人驾驶车辆自主变道的三大技术,本文将基于高速公路环境对其进行深入研究。首先,介绍了车联网的体系架构,并简单分析了摄像头、激光雷达以及车联网感知等感知技术的主要利弊。对高速公路环境下无人驾驶自主变道展开研究,将变道行为分为强制变道、自由变道两种形式,并引入了基于汽车制动距离的最小变道安全距离模型。其次,对一般高速工况进行简化并建立了自由变道和强制变道场景,考虑当前车道和目标车道交通车对变道安全性的影响,分别建立当前车道和目标车道的变道安全距离模型。对影响车辆变道决策的速度保持因子和距离保持因子进行分析,引入车联网信息共享平台,基于模糊逻辑理论分别建立自由变道和强制变道的实时决策模型,并对决策模型进行仿真验证。然后,分析和研究不同高速工况下的轨迹规划。在简单无障碍的道路,采用贝塞尔曲线拟合无人驾驶车辆的变道轨迹。当行驶道路存在交通车或障碍物,采用五次多项式曲线来描述变道轨迹,建立提高安全性和通行效率为优化指标的轨迹优化函数,考虑了车辆动力学约束,利用粒子群算法对轨迹优化函数求取最优解,并对评价指标的确定进行了分析。引入车联网提供实时信息以应对紧急突发情况,并及时反馈给决策单元,重新进行轨迹规划。最后,先建立了车辆动力学模型并对模型进行了简化,结合前轮转角小角度假设,推导出以前轮转角为控制量的预测模型,并离散化得到了非线性模型预测控制器。考虑纵向速度控制的复杂性,建立基于PID的纵向速度控制模型。为了保证车辆轨迹跟踪的实时性和稳定性,对非线性车辆动力学模型线性离散化,考虑路面条件和车辆动力学等各种约束条件,在保证轨迹跟踪精度和平顺性的前提下设计代价函数,建立模型预测控制器对无人驾驶车辆行驶方向进行控制,并在Carsim和Simulink的联合仿真平台对轨迹进行跟踪仿真,以验证模型预测控制算法的精度。

关键词：无人驾驶自主变道车联网决策模型轨迹规划轨迹跟踪

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