高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（Advanced Driver Assistant System,ADAS）是汽車(chē)從無(wú)自動(dòng)化進(jìn)步到全自動(dòng)化得必經(jīng)之路,事實(shí)上,自動(dòng)駕駛技術(shù)也可以看做是ADAS技術(shù)的一種擴(kuò)展。目前,已經(jīng)商業(yè)化的ADAS,如車(chē)道保持輔助（Lane Keeping Assistance,LKA）和自適應(yīng)巡航控制（Adaptive Cruise Control,ACC）等能夠大幅減輕駕駛員負(fù)擔(dān),并提高在高速公路上駕駛的安全性和舒適性。為擴(kuò)展ADAS的功能,并最終發(fā)展到高度自動(dòng)化的高速公路行駛,一個(gè)重要的待解決的問(wèn)題便是自動(dòng)換道系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),換道軌跡的規(guī)劃和橫縱向控制都是自動(dòng)換道系統(tǒng)的核心技術(shù)。對(duì)于軌跡規(guī)劃,主流傳統(tǒng)方法存在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)后參數(shù)固化,不能適應(yīng)駕駛員特性的缺點(diǎn)。對(duì)于橫縱向控制,主流傳統(tǒng)方法存在難以考慮輪胎橫縱向耦合,以及不能實(shí)現(xiàn)對(duì)跟蹤目標(biāo)平滑切換的缺點(diǎn)。本文依托國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于駕駛員特性的新型線(xiàn)控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)控制機(jī)理和評(píng)價(jià)方法研究”（編號(hào):51575223）,針對(duì)高速場(chǎng)景下的判斷型換道,開(kāi)發(fā)自動(dòng)換道系統(tǒng)的軌跡規(guī)劃和橫縱向控制算法。軌跡規(guī)劃方面,設(shè)計(jì)分層架構(gòu)將高斯混合模型（Gauss... 

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SAEJ3016自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

第1章緒論5上進(jìn)行的，因此換道軌跡的規(guī)劃需要基于道路的結(jié)構(gòu)化信息來(lái)進(jìn)行。3.小車(chē)的工作環(huán)境下主要是對(duì)靜態(tài)障礙物進(jìn)行避障，而對(duì)于汽車(chē)來(lái)說(shuō)，交通環(huán)境是時(shí)刻動(dòng)態(tài)變化的，其工作環(huán)境內(nèi)不僅存在靜態(tài)障礙物，還存在大量具有不確定性的動(dòng)態(tài)障礙物（如交通車(chē)），而以上算法難以對(duì)具有不確定性的動(dòng)態(tài)障礙物進(jìn)行處理。目前，實(shí)現(xiàn)換道的主流算法是基于狀態(tài)窗格采樣的軌跡規(guī)劃方法。圖1.4道路坐標(biāo)系網(wǎng)格JuliusZiegler等人[8]將非結(jié)構(gòu)道路下的狀態(tài)柵格進(jìn)行改進(jìn)，在道路坐標(biāo)系下沿道路方向進(jìn)行采樣，大大減少了軌跡的搜索空間，保證了算法的實(shí)時(shí)性，同時(shí)還將時(shí)間維度考慮到狀態(tài)柵格中，考慮了對(duì)動(dòng)態(tài)交通工況下的避障。如圖1.4為道路坐標(biāo)系的網(wǎng)格示意圖。MoritzWerling等人[9]基于類(lèi)似的思想，同樣在道路坐標(biāo)系下將復(fù)雜的三維（s，d，t）規(guī)劃問(wèn)題簡(jiǎn)化為d(t)和s(t)兩個(gè)相互獨(dú)立的二維規(guī)劃問(wèn)題，并在Frenet坐標(biāo)系下對(duì)橫向和縱向兩個(gè)方向的終點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行采樣，以多項(xiàng)式作為橫向和縱向的軌跡模型連接起點(diǎn)和終點(diǎn)，再過(guò)濾掉超出約束的后兩兩組合得到軌跡集。最后通過(guò)對(duì)軌跡集的所有軌跡進(jìn)行評(píng)價(jià)得到最優(yōu)軌跡，如圖1.5為采樣的縱向和側(cè)向軌跡集，其中綠色為最優(yōu)軌跡。文獻(xiàn)[10]將軌跡規(guī)劃的連續(xù)空間優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)控制中的波爾扎問(wèn)題進(jìn)行求解，證明了多項(xiàng)式形式的軌跡為優(yōu)化加加速度平方的最優(yōu)解集，同時(shí)根據(jù)貝爾曼最優(yōu)法則，進(jìn)一步證明了上文中所規(guī)劃的軌跡具有時(shí)間一致性（T+1時(shí)刻的最優(yōu)軌跡和T時(shí)刻的最優(yōu)軌跡為同一條軌跡）。但是在實(shí)際應(yīng)用中，該算法規(guī)劃出的軌跡每一點(diǎn)的曲率都需要重新計(jì)算，而且盡管其曲率是連續(xù)的，其曲率導(dǎo)數(shù)頻繁的變化會(huì)導(dǎo)致方向盤(pán)的抖震。

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖1.5縱向和側(cè)向軌跡集考慮到軌跡曲率連續(xù)的重要性，國(guó)防科技大學(xué)的李曉輝[11]沿道路形狀進(jìn)行終點(diǎn)狀態(tài)采樣，使用曲率為三次多項(xiàng)式的螺旋曲線(xiàn)連接起點(diǎn)和終點(diǎn)，得到軌跡集如圖1.6。圖1.6螺旋曲線(xiàn)軌跡集螺旋曲線(xiàn)形式如下式：230123κ(s)κ=+κs+κs+κs..........................................(1.1)其中03κ~κ為系數(shù)，s為沿路方向的路程。在求解過(guò)程中對(duì)汽車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行積分，因此軌跡模型本質(zhì)上就考慮了汽車(chē)的運(yùn)動(dòng)學(xué)約束，且由于這種方法可以直接對(duì)曲率進(jìn)行規(guī)劃，因此曲率連續(xù)性得到了保證。但缺點(diǎn)在于需要通過(guò)牛頓法迭代優(yōu)化來(lái)求解03κ~κ系數(shù)，無(wú)法保證最終形成的軌跡一定能通過(guò)采樣點(diǎn)。MathewMcNaughton[12][13]等人針對(duì)復(fù)雜工況沿縱向進(jìn)行多層采樣，并將每一層采樣點(diǎn)使用螺旋曲線(xiàn)兩兩相連，最終形成的軌跡網(wǎng)格如圖1.7所示。如此形成的軌跡網(wǎng)格增大了搜索空間，可以針對(duì)復(fù)雜工況形成較為復(fù)雜的軌跡。但相應(yīng)的，計(jì)算負(fù)擔(dān)也相應(yīng)增大�？紤]到計(jì)算效率，最優(yōu)軌跡的搜索使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法。速度曲線(xiàn)的規(guī)劃則通過(guò)對(duì)加速度進(jìn)行采樣得到，實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的實(shí)時(shí)性。

【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]具有換道輔助功能的車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制[D]. 黨睿娜.清華大學(xué) 2013

碩士論文
[1]智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)高速公路自主性換道決策模型研究[D]. 丁婉婷.東南大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3574694