基于Dijkstra算法的封闭环境全局路径规划

随着自动驾驶技术的快速发展,其关键技术被划分为感知、决策、规划及控制四大模块,路径规划在其中承担着重要角色。良好的路径规划算法能够在行车前规划出一条最优路径,并在行车过程中能够结合感知、决策传送回来的环境信息,实时规划出微调后的局部路径,在完成避障、换道等功能的基础上,兼顾着行驶轨迹的安全性、舒适性。文章从全局路径规划出发,基于Dijkstra最短路径规划算法,构建封闭环境下拓扑节点地图,改进算法中不适用自动驾驶实车测试中的痛点情况,以实现任意起始点至终点的全局路径规划任务。最终在实车试验中进行验证,试验结果表明,在封闭且闭环的环境下,自动驾驶汽车可规划出理想的最短路径进行行驶。

模糊逻辑在自动驾驶换道中的应用

在自动驾驶过程中,自动驾驶决策系统能够根据环境物体目标提取出对本车有用的目标车辆信息,并预测交通场景中周围车辆的运动趋势,从而为规避危险场景作出最佳决策,保证决策换道系统的准确性和细致性。文章将模糊逻辑应用于商用车自动驾驶换道功能,作为决策系统的输入系统,环境感知系统首先利用雷达、视觉相机、导航定位为决策系统提供车辆以及环境的信息,随后决策系统从得到的信号中提取出对本车有用的信息,最后对目标车辆的运动趋势进行合理预测,并将目标车辆与本车间的预测距离作为模糊逻辑系统的输入变量,将换道概率作为输出变量,制定模糊规则,建立基于模糊逻辑的车辆换道模型。决策后的信号和动作指令传输给主规控系统控制车辆进行换道,且这些过程无需驾驶员操作,提高了车辆的安全性和用户的舒适性以及智能化水平。