车车协同下无人车换道的过程决策和轨迹规划

发布时间：2020-07-05 12:26

【摘要】：车辆换道行为对道路交通有着诸多的影响,车辆换道的可靠性、效率和安全性对道路行驶安全与解决道路堵塞都有紧密的关系。传统换道行为的研究由于驾驶员对换道行为的影响,导致换道研究一直受限,无人车的出现给换道研究带来了新的契机。但由于无人车的研究正处于起步阶段,当前的换道轨迹研究只考虑了车辆避障行为,难以体现真实换道过程中存在的协作和博弈现象,难以实现对换道过程的决策和实时规划,难以满足真实换道过程的约束条件,因此无人车换道的研究十分紧急和必要。本研究分析了传统换道行为研究和换道轨迹研究的国内外研究现状,利用换道行为特性来研究无人车换道过程决策和轨迹规划过程,具体的研究工作如下:在换道行为特性的基础上分析无人车换道过程及运动架构,建立拟实的换道场景,并分析了车辆的运动约束条件。通过NGSIM中US101数据的分析处理,得到了换道轨迹集,并根据换道轨迹的特点将之分为两类;分析车车协同系统构成,生成车车协同策略。在此基础上将换道过程为两阶段换道和三阶段换道。分析几类常用换道轨迹规划方法的特点,结合研究需求,采用五次多项式换道轨迹规划方法规划车辆横向偏移过程。研究车辆的碰撞形式,建立矩形车辆模型,得出车辆换道过程中的避碰条件。分析换道过程的具体要求,建立两阶段及三阶段换道轨迹规划模型。建立了考虑车辆舒适度要求和换道效率的换道轨迹代价函数,通过MATLAB软件求取约束条件下的最优换道轨迹,仿真验证了换道轨迹的可行性。本研究以换道行为特性和车车协同系统为基础,对换道过程进行决策控制,实现了无人车在拟实交通环境下的协同换道。本文为换道轨迹研究提供了新的思路,有利于促进无人车轨迹规划的发展。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491
【图文】：

换道,场景图,车辆

图 2.3 拟实换道场景图Fig 2.3 Real lane-changing scene diagram为了简化车辆换道条件，做出以下假设：（1）起始状态当前车道车辆和目标车道车辆分别以速度和跟驰，且各车初始加速度为 0；（2）车辆行驶道路为结构化道路，且道路平直；（3）换道车辆的速度期望为；（4）换道横向距离设为一个车道宽，假设车辆初始条件为在车道中心行驶。2.3.2 车辆运动过程建模运动学研究了物体的运动规律，针对于物体的几何特征，分析物体的位姿、速度随时间的变化关系。在车辆换道轨迹的研究中，应用运动学模型对车辆进行建模，可以使规划的轨迹满足车辆实际运动特性和相应的几何约束。车辆转向运动模型如图所示。在惯性坐标系OXY下，（）和（）分

运动模型,车辆

为了简化车辆换道条件，做出以下假设：（1）起始状态当前车道车辆和目标车道车辆分别以速度和跟驰，且各车初始加速度为 0；（2）车辆行驶道路为结构化道路，且道路平直；（3）换道车辆的速度期望为；（4）换道横向距离设为一个车道宽，假设车辆初始条件为在车道中心行驶。2.3.2 车辆运动过程建模运动学研究了物体的运动规律，针对于物体的几何特征，分析物体的位姿、速度随时间的变化关系。在车辆换道轨迹的研究中，应用运动学模型对车辆进行建模，可以使规划的轨迹满足车辆实际运动特性和相应的几何约束。车辆转向运动模型如图所示。在惯性坐标系OXY下，（）和（）分别为车辆后轴和前轴轴心的坐标，为车体的横摆角（航向角），为前轮偏角，为车辆后轴中心速度，为车辆前轴中心速度，为轴距（变量下标 f 表示 front，r 表示 rear，下同）

【参考文献】