高速公路环境下的无人驾驶汽车运动规划研究

发布时间：2020-05-13 21:59

【摘要】：为了降低人为因素引起的“人-车-路”各环节耦合失调导致的交通事故,无人驾驶汽车已经在全世界范围内得到广泛关注。运动规划作为无人驾驶汽车系统的共性关键技术之一,已成为该领域研究的热点。现有运动规划算法大多只考虑行驶时间、移动距离等约束条件,不涉及道路边界及车辆动力学约束;在进行环境构建时,所使用车辆状态预测模型较为单一,无法较为精确地估计车辆的状态。为此,本文以高速公路场景下行驶的无人驾驶汽车为研究对象,提出了一种基于改进可视图法的运动规划算法,并在此基础上加入随机可达集模型,来估计运动车辆的行驶状态,以提高算法的精确度。具体研究内容如下所示:(1)结合无人驾驶汽车自主决策系统的功能、原理及结构,对自主决策系统的组织结构进行分析;通过分析人类驾驶行为特性,对行为决策子系统设计准则进行总结;利用层次状态机对驾驶行为决策子系统进行建模,并根据层次状态机确定的驾驶意图选择局部目标点。(2)为了估计车辆运动状态,利用马尔科夫链获得车辆随机可达集模型。在此基础上,对影响车辆随机可达集的主要因素进行分析,以对车辆随机可达集模型准确度进行改善。(3)针对运动规划子系统的设计目的对其设计准则及组成结构进行分析;通过建立新的采样算法以及加入B-样条优化函数和路径评估函数,对传统可视图算法进行改进;将随机可达集模型加入改进可视图算法中,从而获得了最终的运动规划算法。(4)在静态环境、动态环境以及混合环境下进行运动规划,利用Carsim仿真软件对规划结果进行验证;将规划结果与RRT算法所规划结果相比进行对比。结果表明,本文所得到的规划路径具有更好的舒适性和安全性。
【图文】：

路径始终为安全可行的路径，即车态障碍物发生碰撞。对于静态障两者是否存在碰撞的可能；而对于对动态障碍物的行为预测是决定定性因素。本章主要通过随机可达和纵向概率分布模型表征车辆在参与者以及道路条件对本车的约行为进行预测，引入“可达集”，集合。自主车辆及障碍车辆在运动分别表示两个时间段的可达集。由中，，其在1 2τ ,τ 时间内的可达集与车辆规划路径与该障碍车辆运动路规划路径

图 3-2 车辆位置概率分布图达集 车辆尺寸车辆可达集图 3-3 车辆中心点与车体概率分布示意图中的纵向概率分布可以通过动力学模型获速度v与驱动力u以及车辆的绝对加速度21 21(1 ( / ) ) , 0, u, 00, 0c v c u u v c uv > = ≤ ≤ 2 2 2, , / ( ),N T N Ta = a + a a = v ρs a = v 轮胎的附着系数，2c则表示车辆所能达
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6

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本文编号：2662606