自动驾驶车辆换道轨迹规划与跟踪控制方法研究

首先， 分析了自动驾驶车辆换道过程中与周围人工驾驶车辆的交互行为特性，基千效用理论建立以换道车辆的目标车道选择、 目标车道间隙接受为主要内容的分层 Logit 换道决策模型， 提取影响换道决策行为的特征参数， 采用极大似然估计方法进行模型参数标定， 仿真分析了换道决策行为对车辆运行特性的影响。 其次， 考虑自动驾驶车辆换道过程中与周围车辆不发生碰撞为换道安全条件，兼顾人员的乘坐舒适性， 根据换道过程中自动驾驶车辆与周围车辆可能发生的临界碰撞状态， 推导换道初始时刻自动驾驶车辆与周围车辆的纵向最小安全距离，使用多项式函数曲线规划自动驾驶车辆的换道轨迹， 分别建立了自动驾驶车辆的 自由换道轨迹模型、 原车道有前车障碍时的换道轨迹模型、 目标车道有前车障碍时的换道轨迹模型、 目标车道有后车障碍时的换道轨迹模型， 其中对部分轨迹模 型进行了仿真实验， 实验表明规划的轨迹曲线平滑连续， 能够反映实际换道特征，验证了规划的轨迹模型有效。 然后， 推导了自动驾驶车辆换道轨迹的运动学方程和横向动力学模型， 运用模型预测控制和滑模控制方法设计了轨迹跟踪控制器，。 ### 自动驾驶车辆换道轨迹规划与跟踪控制方法研究 #### 一、研究背景与目的 随着科技的进步，自动驾驶技术正逐步成为汽车行业发展的新趋势。其中，车辆换道作为自动驾驶中的一个关键环节，其安全性和高效性对于实现自动驾驶车辆的实际应用至关重要。本研究旨在深入探索自动驾驶车辆在换道过程中的轨迹规划与跟踪控制方法，通过建立合理的换道决策模型以及精确的轨迹规划算法，确保自动驾驶车辆能够在复杂的交通环境中安全高效地完成换道任务。 #### 二、换道决策模型 ##### （一）换道决策行为分析 在自动驾驶车辆换道过程中，需考虑与周围人工驾驶车辆之间的交互行为。基于效用理论，可以建立一种分层Logit换道决策模型，该模型主要包含两个层面：目标车道的选择与目标车道间隙的接受。通过提取影响换道决策的关键特征参数，并利用极大似然估计方法进行模型参数的标定，进而仿真分析换道决策行为对车辆运行特性的影响。 ##### （二）换道决策模型构建 - **目标车道选择**：根据自动驾驶车辆当前的位置、速度等因素，评估各个可选目标车道的效用值，从而选择最优车道。 - **目标车道间隙接受**：基于效用理论计算不同间隙下的效用值，确定车辆是否能够接受当前目标车道上的可用间隙进行换道。 #### 三、换道轨迹规划 在确保安全的前提下，合理规划自动驾驶车辆的换道轨迹是实现安全换道的基础。考虑到自动驾驶车辆换道过程中与周围车辆可能发生碰撞的情况，研究中提出了以下几种换道轨迹模型： - **自由换道轨迹模型**：当原车道和目标车道均无其他车辆阻碍时，自动驾驶车辆可以自由选择换道时机与路径。 - **原车道有前车障碍时的换道轨迹模型**：此情况下，自动驾驶车辆需根据前车的速度和位置信息调整换道策略，以确保换道过程的安全性。 - **目标车道有前车障碍时的换道轨迹模型**：此时，自动驾驶车辆不仅需考虑自身与前车的距离，还需评估目标车道前车的状态，以避免发生碰撞。 - **目标车道有后车障碍时的换道轨迹模型**：面对此类情况，自动驾驶车辆需提前规划好换道轨迹，确保在目标车道有足够的空间进行换道操作。 以上模型均使用多项式函数曲线进行轨迹规划，以保证轨迹的平滑连续性，同时通过仿真实验验证了这些轨迹模型的有效性。 #### 四、跟踪控制方法 为了确保自动驾驶车辆能够准确地跟踪预定轨迹，研究中还涉及了轨迹跟踪控制器的设计。具体而言，通过推导自动驾驶车辆换道轨迹的运动学方程和横向动力学模型，运用模型预测控制(MPC)和滑模控制(SMC)方法来设计轨迹跟踪控制器，确保车辆在换道过程中能够精确地按照预定轨迹行驶。 通过对自动驾驶车辆换道过程中的决策行为、轨迹规划以及跟踪控制等方面的研究，本研究不仅为自动驾驶车辆提供了有效的换道策略，也为未来智能交通系统的发展奠定了坚实的理论基础和技术支撑。