基于双五次多项式的智能汽车换道路径规划研究

快速准确地进行换道路径规划、有效跟踪期望路径以及换道过程中保持车辆的操纵稳定性,是保障智能汽车主动安全的核心技术.针对智能汽车主动换道过程中的路径规划问题,引入中转位置,提出基于双五次多项式的路径规划策略,以提高换道路径的平滑性,保证车辆换道安全性,满足换道实时性要求.对主动换道场景进行分析,确定换道初始及目标位置;基于车辆换道过程中的临界碰撞点,提出双五次多项式换道路径规划策略;建立联合仿真模型,针对不同道路状态进行主动换道仿真试验.结果表明:由于引入了中转点,利用双五次多项式规划方法得到的换道路径在临界碰撞状态前有更明显的侧向位移,能避开前方障碍车保证了换道安全性;换道中转位置处车辆最大侧向加速度不超过2 m/s^(2),保证了换道过程中车辆操纵稳定性;在干燥路面与湿润路面工况下,换道所需纵向安全距离减小20 m左右,保障了换道过程的纵向碰撞的安全性.研究结果可以为智能汽车主动换道路径规划提供理论及实践依据.

基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划

为满足智能汽车换道过程中安全性和舒适性的要求,提出了一种基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划算法。以动态规划换道时间和增加舒适性约束条件来改进五次多项式规划算法,在该基础上结合当前环境和换道始末状态计算出中转状态,并采用两次改进的五次多项式算法避免与前方车辆碰撞。轨迹规划与轨迹跟踪的仿真和试验结果表明,对于不同的工况,本文中提出的双五次换道轨迹规划算法在横向速度、加速度、加速度变化率以及算法运行时间等方面都具有优势,得到的轨迹也满足实际状况下的车辆换道要求,安全性得到提升且操纵稳定性良好,证明该算法具有一定的实际应用价值。

基于DQP-LMPC的智能车超车换道动态路径规划

为实现智能汽车安全舒适且高效的超车换道路径,针对双向双车道,提出一种基于双五次多项式和线性时变模型预测控制(Double quintic polynomial-linear time-varying model predictive control,DQP-LMPC)结合的超车换道动态路径规划模型。首先,基于五次多项式进行初次规划并进行改进研究,考虑对向车道来车,建立双五次多项式进行超车换道路径规划;其次,基于车网联的条件下,获取本车道前车和对向车道前车的位置和速度等信息,分析计算换道决策安全区间,保证整个超车换道过程的安全性;最后,基于二自由度车辆模型建立线性时变模型预测控制器对模型进行路径跟踪控制。仿真结果表明,在前方静止障碍物及无对向来车、前方动态障碍物及无对向来车和前方动态障碍物及有对向车道来车三个工况下,使用横向加速度、横摆角速度、侧倾角加速度以及横向纵向间距等为指标进行评价,最终得到的规划算法可以成功地规划出安全高效及舒适的超车换道路径,表明创建的模型具有一定的应用价值。