基于障碍物衍生状态格的智能车避障轨迹规划

发布时间：2024-04-23 21:36

　　对智能汽车避障过程进行研究,提出衍生状态格的概念,并在此基础上确定避障轨迹规划算法。该算法结合避障车辆和障碍物的运动状态和位置信息,将复杂道路环境中期望避障轨迹的求取问题转换为避障车辆和状态格之间的轨迹规划问题。由相关算法生成的避障轨迹能针对性地考虑障碍物的状态并适用于多障碍物环境,提出状态格成本的概念,再采用Dijkstra搜索算法在多条可行避障轨迹中进行寻优。仿真结果表明,汽车在障碍规避过程中横摆角速度和侧向加速度值均符合稳定性要求,验证了该算法的可行性。最后通过CarSim/LabView硬件在环试验对该方法进行了进一步的验证,所得结论与仿真结果基本一致。

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【部分图文】：

图1S格示意图

和无时间量的路径规划结合。本文中针对动态障碍物，以障碍物的状态为出发点建立衍生状态格，通过设定S格成本，结合搜索算法处理多障碍物条件下的最优轨迹规划问题，与常规的栅格法相比无须对整个环境进行网格划分。最后通过仿真试验和硬件在环试验对该算法的可行性和有效性进行了验证。1衍生状态格的....

图3期望横摆角加速度参考模型··

的最小尺寸由两前轮最大转角决定，在路径规划中将W1作为定值。障碍物与对应S格距离Wzs表达式为Wzs=(Wz+Ws)/2+W1S格创建完成后，因为自车与S格位置重合时可保证避障车辆与障碍物间碰撞的可能性为零，故避障轨迹便是在自车和S格之间规划。2基于S格的避障轨迹规划算法2.1正....

图4直道S格创建示意图图4中W2和Wzs分别表示障碍物和S格中点与

值。其中变量i依次取值1，2，…，n，从而将得出的所有(T1，θ··dm)组合代入式(2)～式(4)，首先取最终计算的式(5)结果最接近实际S格位置的组合，再将实际对应的Sby和该组合中T1代入公式求得满足条件的θ··dm值。2.2单障碍物避障轨迹规划2.2.1直道路况以避障车辆....

图8创建S格

的智能车避障轨迹规划·971·的路径，再从C车到终节点的路径中选出权值最小的路径做为最终结果。3算法的仿真试验为验证本文中基于衍生状态格的智能车避障轨迹规划算法在路径规划应用中的有效性，通过模拟障碍物环境，运用该算法完成路径规划。3.1直道避障仿真试验为说明基于S格的避障轨迹规划....

本文编号：3962784