基于引力搜索算法的自动驾驶车辆避障路径规划研究

发布时间：2024-04-24 02:28

　　传统的基于人工势场法的自动驾驶车辆避障路径规划方法避障时间较长,最长约8分钟,对车辆行驶的安全性造成一定的影响,避障反应慢,为此,设计一种基于引力搜索算法的自动驾驶车辆避障路径规划方法。以道路边界约束、动静态障碍物约束以及车辆运动学约束作为自动驾驶车辆的避障路径约束条件,定义引力函数,利用引力搜索算法构建车辆避障路径规划算法,以此完成了自动驾驶车辆避障路径规划。在静态环境下与动态环境下进行了实验,实验对比结果表明,在静态环境下,此次设计方法的避障时间比传统方法的避障时间少了3分钟左右,在动态环境下,此次设计方法的避障时间比传统方法的避障时间少6分钟左右,证明此次设计的方法能够减少避障时间,使自动驾驶车辆能对不可预知的变量以某种方式做出快速、准确的反应,进行车辆避障,对于推动自动驾驶车辆的广泛应用具备实际应用意义。

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【部分图文】：

图5静态环境下的道路

静态环境的实验道路图如下图5所示。静态环境是指实验车辆在行驶过程中仅有静态障碍物,在该环境下对比2种规划方法的避障时间,对比结果如下图6所示。

图6静态环境下车辆避障时间对比

静态环境是指实验车辆在行驶过程中仅有静态障碍物,在该环境下对比2种规划方法的避障时间,对比结果如下图6所示。分析上图可知,在静态环境下,虽然此次设计方法的避障时间与传统方法规划的避障路径避障时间相差较小。但经过详细对比可知,此次设计方法的避障时间仍少于传统方法的避障时间,反应速度....

图7动态环境下的道路

动态环境下的实验道路如下所示:分析上图可知,该实验环境下包括静态障碍物,也存在多个动态障碍物,2种方法在该环境下的避障时间如下图8所示。

图8动态环境下车辆避障时间对比

分析上图可知,该实验环境下包括静态障碍物,也存在多个动态障碍物,2种方法在该环境下的避障时间如下图8所示。分析上图可知,在动态环境下,此次设计的避障路径规划方法在避障过程中,反应时间较快,与静态环境下的避障时间相差较小。而传统的路径规划方法在静态障碍物与动态障碍物很多的情况下,避....

本文编号：3963097