基于相关向量机和样条曲线的换道轨迹规划

针对现有跟踪算法不能很好地适应强非线性动态跟踪问题,提出利用稀疏特性更强的相关向量机(RVM)对换道参数进行估计,并采用样条曲线对估计值进行规划。将车辆纵向车速和横向车速以及横摆角速度作为表征参数,依据真车试验数据建立相应的运动方程、RVM输出方程以及条件概率方程,选取具有良好非线性特性的高斯函数作为核函数,依据不同带宽下模型性能的优劣确定最佳的带宽。对较为敏感的横摆角速度进行了滤波处理,通过对边缘似然函数进行迭代求解确定出权重分布和估计噪声,并采用RVM模型对换道参数进行估计,利用B样条曲线规划换道轨迹。测试结果表明:RVM具有良好的估计特性,相比SVM而言,其对核函数的敏感度较低,测试时间短,对大样本数据具有良好的适应特性,经过B样条曲线规划后,估计值的连续性和尖峰特性得到最大限度地改善。