高速公路環(huán)境下的無人駕駛汽車運動規(guī)劃研究.pdf

1、為了降低人為因素引起的“人-車-路”各環(huán)節(jié)耦合失調導致的交通事故，無人駕駛汽車已經在全世界范圍內得到廣泛關注。運動規(guī)劃作為無人駕駛汽車系統(tǒng)的共性關鍵技術之一，已成為該領域研究的熱點。現(xiàn)有運動規(guī)劃算法大多只考慮行駛時間、移動距離等約束條件，不涉及道路邊界及車輛動力學約束;在進行環(huán)境構建時，所使用車輛狀態(tài)預測模型較為單一，無法較為精確地估計車輛的狀態(tài)。為此，本文以高速公路場景下行駛的無人駕駛汽車為研究對象，提出了一種基于改進可視圖法的運動規(guī)

2、劃算法，并在此基礎上加入隨機可達集模型，來估計運動車輛的行駛狀態(tài)，以提高算法的精確度。具體研究內容如下所示:
　　(1)結合無人駕駛汽車自主決策系統(tǒng)的功能、原理及結構，對自主決策系統(tǒng)的組織結構進行分析;通過分析人類駕駛行為特性，對行為決策子系統(tǒng)設計準則進行總結;利用層次狀態(tài)機對駕駛行為決策子系統(tǒng)進行建模，并根據(jù)層次狀態(tài)機確定的駕駛意圖選擇局部目標點。
　　(2)為了估計車輛運動狀態(tài)，利用馬爾科夫鏈獲得車輛隨機可達集模型。在此

3、基礎上，對影響車輛隨機可達集的主要因素進行分析，以對車輛隨機可達集模型準確度進行改善。
　　(3)針對運動規(guī)劃子系統(tǒng)的設計目的對其設計準則及組成結構進行分析;通過建立新的采樣算法以及加入B-樣條優(yōu)化函數(shù)和路徑評估函數(shù)，對傳統(tǒng)可視圖算法進行改進;將隨機可達集模型加入改進可視圖算法中，從而獲得了最終的運動規(guī)劃算法。
　　(4)在靜態(tài)環(huán)境、動態(tài)環(huán)境以及混合環(huán)境下進行運動規(guī)劃，利用Carsim仿真軟件對規(guī)劃結果進行驗證;將規(guī)劃結果與