高速公路弯道换道决策及运动规划优化

弯道换道决策及运动规划算法主要影响自动驾驶汽车的安全性和操纵稳定性。针对高速公路弯道换道场景决策的安全性和行驶效率不够高的问题,提出新的基于主车相对前车的驾驶不满意度的决策算法。为了提高运动规划算法实时性,采用路径-速度解耦框架进行主车换道轨迹规划。对于路径规划,选择五次多项式曲线,采用考虑安全、舒适和高效性的4个换道路径评价指标,实现最优路径规划。对于速度规划,结合动态规划与二次规划优化获取平滑速度规划曲线。仿真结果表明基于驾驶不满意度的换道决策模型能选择更高效和安全的行驶方式。在典型的主车换道场景,主车最大质心侧偏角,最大横摆角速度的数值均小,表明换道轨迹规划算法能确保主车换道的安全性和操纵稳定性。     

基于支持向量机的汽车转向与换道行为识别

汽车驾驶行为是影响燃油消耗和安全驾驶的重要因素,驾驶行为识别是对汽车安全驾驶和节能进行优化的基础。该文针对汽车转向和换道行为,通过加装汽车转向盘转角传感器,结合车载总线通信技术获取汽车行驶状态信息,基于汽车转向运动学推导车辆行驶状态与汽车行驶轨迹之间的映射关系,进一步建立汽车行驶方向向量模型,提出以车身轴线转角和最大转向盘转角为特征量的支持向量机线性分类器,并运用Lagrange数乘法和二次规划算法求解该最优分类问题。通过设计实车实验验证了该方法的有效性。实验结果表明:该方法识别汽车的转向与换道驾驶行为的准确度达98%以上。该技术可用于汽车行驶安全预警与控制系统,提升行驶安全。     

考虑交互轨迹预测的自动驾驶运动规划算法

针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.     

基于五阶Bezier曲线的无人车避障轨迹规划

无人驾驶汽车的局部路径规划对于自动驾驶技术的推广有着至关重要的作用。为了研究无人驾驶汽车在运行过程中前方会出现会静止障碍物采用换道避障策略的情况,提出了基于五阶Bezier曲线的局部路径规划方法。首先,通过分析车辆性能极限及车辆碰撞边界确定换道过程中车辆的可行驶域,再进一步考虑车辆的物理特性提出轨迹曲线优化目标函数,确定五阶Bezier曲线的六个控制点,得到最优避障轨迹。然后利用CarSim和MATLAB/Simulink软件进行仿真实验验证,结果表明此方法能够规划出易于车辆跟踪的轨迹曲线,且针对不同车速情况下的换道避障能够分别产生此车速下的最优避障轨迹。     

汽车自适应巡航与换道过程多目标协同控制

为提升自动驾驶汽车在自适应巡航跟车和车道切换联合工况下的纵向跟驰、横向稳定性能,针对加速跟随前车且同时换道这一特殊工况下的车辆行驶稳定性控制需求,提出了一种具有两层结构的协同控制策略.在分析跟车和换道联合工况控制需求基础上,建立了基于五次多项式的换道轨迹模型和固定车头时距跟车模型,设计了上层线性时变模型预测控制器,输出...     

事故接管场景下L3自动驾驶换道轨迹的评价和分类

为研究L3自动驾驶事故场景下人工接管后换道轨迹的评价和分类问题,通过驾驶模拟实验采集换道轨迹数据;从舒适性、高效性、生态性、安全性四个方面选取9个评价指标;采用熵权TOPSIS模型对换道轨迹进行评价并完成标签标定;用标定后的数据训练得到SVM分类器模型,并将其应用于换道轨迹的分类中,该模型在测试集的平均准确率为79.55%,平均精确率为79.52%,平均召回率为79.51%,平均F1值为77.43%。结果表明：应用熵权TOPSIS模型得到的评分最高的换道轨迹在舒适性、高效性、生态性和安全性上综合表现优秀;SVM分类器能以较为稳定的准确率完成换道轨迹的分类。得到的最优换道轨迹可为驾驶员的换道提供指导,也可为自动驾驶车辆的轨迹遵循提供参考。     

换道工况下乘员舒适性的影响因素研究

随着自动驾驶技术研究的深入,乘员舒适性是除安全性外另一个关注重点.然而,现有研究多以传统汽车舒适性为对象,未充分考虑自动驾驶中驾驶员由于操纵权丧失而表现出的乘坐舒适性的新特征.除平顺性外,自动驾驶汽车的乘员舒适性还受平衡觉刺激和视觉刺激影响.前者由车辆行驶行为引发,后者由外部环境引发.本文设计换道工况下以平衡觉和视觉刺激强度为变量的3×3双因素混合试验,探究其对自动驾驶乘员舒适性的影响规律.通过问卷和访谈获得受试者的舒适性主观评价,利用皮肤电水平验证了主观评价结果的可靠性.结果表明:(1)乘员舒适性受平衡觉和视觉因素的共同影响;(2)随着环境视觉危险程度增大,乘员舒适性的主要影响因素从平衡觉刺激向视觉刺激转变,乘员倾向于牺牲一定程度的体感舒适性以换取视觉舒适性.     

信号交叉口上游路段网联车换道博弈特性及模型

为提高网联驾驶车辆在信号交叉口上游路段与驾驶员车辆换道博弈的主动性,以左转网联驾驶车辆为研究对象分析该路段的强制换道博弈特性。首先,通过分析信号交叉口上游路段车辆的行驶意图和换道行为,设定驾驶人期望函数来客观反映车辆的行驶需求,以车辆的安全和行驶效率为收益并进行量化,在完全信息的假设下通过博弈均衡解得到最优换道决策来实现换道收益最大化;其次,为提高换道的舒适性,以五次多项式规划换道轨迹并实现网联驾驶车辆对驾驶员车辆博弈换道的过程;最后,利用仿真试验对模型进行验证,分析不同换道位置和绿灯剩余时间等因素对网联驾驶车辆决策的影响。研究结果表明,在信号交叉口上游非合作博弈强制换道过程中,随单位换道位置增加换道概率平均增加0.69%,随单位绿灯剩余时间增加车辆换道概率平均降低0.82%。通过仿真分析信号交叉口上游路段车辆的博弈换道特性和决策倾向,有利于为网联驾驶车辆换道提供决策引导。     

考虑驾驶风格的高密度立交群出入口车辆驾驶风险研究

为分析不同驾驶风格驾驶人车辆的驾驶风险,在重庆内环快速路开展了高密度立交群实车驾驶试验,使用车载仪器采集车辆行驶轨迹、速度等运行参数,通过因子分析和聚类分析等方法,提取车辆速度、加速度和横向位移等参数,以此为依据将驾驶风格分为三个类型,即保守型、常规型和冒险型。通过车辆驶离和汇入主线过程中的轨迹偏移,分析了不同驾驶风格的行车轨迹特征,结果表明：冒险型驾驶人的轨迹偏移高于其余2种驾驶风格的驾驶人,且轨迹偏移的分布较为分散;在驶离/汇入主线时,冒险型驾驶人所需要的换道时间更短、换道起始位置更靠前、换道频次也多于另外2 种驾驶风格;以速度波动和加速度波动作为驾驶风险评价指标,两者大小均是冒险型＞常规型＞保守型;利用熵权法确定指标权重并得到驾驶风险率,将其按照不同驾驶风格分类,结果表明：在主线出口位置,呈现明显的分布特征,即冒险型＞常规型＞保守型,而在主线入口位置,冒险型与常规型的驾驶风险率大小相差无异,但冒险型驾驶人分布更加离散。分析不同驾驶风格驾驶人的驾驶风险率,有助于提高驾驶人的行驶安全性。     

智能汽车换道轨迹的燃油经济性研究

基于智能汽车行驶的空间约束和运动轨迹曲率约束等限制，对换道轨迹的燃油经济性进行了研究. 基于发动机瞬态油耗模型，确定了平路行驶的最经济车速，并建立了能满足各种约束的3阶贝塞尔换道轨迹模型. 通过Matlab/Simulink与Carsim联合仿真验证，文中设计的贝塞尔换道轨迹的油耗分别比已有的sin-tanh和x-sin换道轨迹节油了3.49%和0.77%，其最大横向加速度值也分别比sin-tanh和x-sin换道轨迹降低了31.75%及7.45%. 因此在保证智能汽车安全舒适行驶的基础上，利用贝塞尔换道轨迹的汽车油耗更少，对应的最大横向加速度更小，表明贝塞尔换道轨迹模型具有优越性.