【摘要】：為了降低人為因素引起的“人-車-路”各環(huán)節(jié)耦合失調(diào)導(dǎo)致的交通事故,無人駕駛汽車已經(jīng)在全世界范圍內(nèi)得到廣泛關(guān)注。運動規(guī)劃作為無人駕駛汽車系統(tǒng)的共性關(guān)鍵技術(shù)之一,已成為該領(lǐng)域研究的熱點�，F(xiàn)有運動規(guī)劃算法大多只考慮行駛時間、移動距離等約束條件,不涉及道路邊界及車輛動力學(xué)約束;在進(jìn)行環(huán)境構(gòu)建時,所使用車輛狀態(tài)預(yù)測模型較為單一,無法較為精確地估計車輛的狀態(tài)。為此,本文以高速公路場景下行駛的無人駕駛汽車為研究對象,提出了一種基于改進(jìn)可視圖法的運動規(guī)劃算法,并在此基礎(chǔ)上加入隨機可達(dá)集模型,來估計運動車輛的行駛狀態(tài),以提高算法的精確度。具體研究內(nèi)容如下所示:(1)結(jié)合無人駕駛汽車自主決策系統(tǒng)的功能、原理及結(jié)構(gòu),對自主決策系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析;通過分析人類駕駛行為特性,對行為決策子系統(tǒng)設(shè)計準(zhǔn)則進(jìn)行總結(jié);利用層次狀態(tài)機對駕駛行為決策子系統(tǒng)進(jìn)行建模,并根據(jù)層次狀態(tài)機確定的駕駛意圖選擇局部目標(biāo)點。(2)為了估計車輛運動狀態(tài),利用馬爾科夫鏈獲得車輛隨機可達(dá)集模型。在此基礎(chǔ)上,對影響車輛隨機可達(dá)集的主要因素進(jìn)行分析,以對車輛隨機可達(dá)集模型準(zhǔn)確度進(jìn)行改善。(3)針對運動規(guī)劃子系統(tǒng)的設(shè)計目的對其設(shè)計準(zhǔn)則及組成結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析;通過建立新的采樣算法以及加入B-樣條優(yōu)化函數(shù)和路徑評估函數(shù),對傳統(tǒng)可視圖算法進(jìn)行改進(jìn);將隨機可達(dá)集模型加入改進(jìn)可視圖算法中,從而獲得了最終的運動規(guī)劃算法。(4)在靜態(tài)環(huán)境、動態(tài)環(huán)境以及混合環(huán)境下進(jìn)行運動規(guī)劃,利用Carsim仿真軟件對規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行驗證;將規(guī)劃結(jié)果與RRT算法所規(guī)劃結(jié)果相比進(jìn)行對比。結(jié)果表明,本文所得到的規(guī)劃路徑具有更好的舒適性和安全性。
【圖文】：

路徑始終為安全可行的路徑，即車態(tài)障礙物發(fā)生碰撞。對于靜態(tài)障兩者是否存在碰撞的可能；而對于對動態(tài)障礙物的行為預(yù)測是決定定性因素。本章主要通過隨機可達(dá)和縱向概率分布模型表征車輛在參與者以及道路條件對本車的約行為進(jìn)行預(yù)測，引入“可達(dá)集”，集合。自主車輛及障礙車輛在運動分別表示兩個時間段的可達(dá)集。由中，，其在1 2τ ,τ 時間內(nèi)的可達(dá)集與車輛規(guī)劃路徑與該障礙車輛運動路規(guī)劃路徑

圖 3-2 車輛位置概率分布圖達(dá)集 車輛尺寸車輛可達(dá)集圖 3-3 車輛中心點與車體概率分布示意圖中的縱向概率分布可以通過動力學(xué)模型獲速度v與驅(qū)動力u以及車輛的絕對加速度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 輪胎的附著系數(shù)，2c則表示車輛所能達(dá)
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6

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本文編號：2662606