【摘 要】
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随着我国汽车保有量逐年上升,自动驾驶技术成为降低交通压力和事故发生率的重要突破口,不仅能给人们的生活带来便捷而且能全面推动产业链升级与技术革新。运动规划技术在自动驾驶系统中起到承上启下的作用,是发展自动驾驶必不可缺的关键技术。本文针对低速场景下智能车的运动规划技术展开研究,设计了一种将运动规划问题解耦成前端全局路径规划和后端局部轨迹规划的运动规划方案,提出了融合改进A*和APF的全局路径规划算法,
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随着我国汽车保有量逐年上升,自动驾驶技术成为降低交通压力和事故发生率的重要突破口,不仅能给人们的生活带来便捷而且能全面推动产业链升级与技术革新。运动规划技术在自动驾驶系统中起到承上启下的作用,是发展自动驾驶必不可缺的关键技术。本文针对低速场景下智能车的运动规划技术展开研究,设计了一种将运动规划问题解耦成前端全局路径规划和后端局部轨迹规划的运动规划方案,提出了融合改进A*和APF的全局路径规划算法,配合TEB局部轨迹规划算法可在园区等大范围场景下实现智能车自主导航,并结合仿真和实验验证了算法的有效性和运动规划方案的可行性。本文具体研究内容如下:首先,分析总结了国内外智能车整体发展水平及运动规划方法的研究现状,设计了适用于智能车在低速场景下的运动规划方案,并分别对差动模型和阿克曼转向模型车辆建立了运动学模型,为后续研究提供理论基础。其次,研究了适用于大范围二维地图且高效的基于图搜索的A*算法,优化了启发函数以调整路径形状,并设计基于16连接的单步拓展策略明显改善了路径平滑度,基于APF算法的斥力场思想设计斥力函数加入到改进A*算法的评价函数中,提出了融合改进A*与APF的全局路径规划算法,可保证路径具备良好的安全性和居中性。然后,研究了DWA和TEB两种典型的局部轨迹规划算法。修正了传统DWA算法的速度采样空间并优化了轨迹优选评价函数,改进后的算法可改善避障时轨迹曲率的光滑性,但该算法本身存在对加速度约束的局限性。在轻量级仿真平台Stage中对比两种算法,结果表明TEB算法对两种底盘模型的适应性更佳,且能够有效完成自动泊车任务,避障性能、鲁棒性和可靠性更强。最后,基于本文设计的运动规划方案在ROS下开发了运动规划器插件并搭建自主导航系统,在物理仿真器Gazebo中搭建的三维场景和校园内真实场景下完成了低速自主导航和避障任务,验证了本文提出的全局路径规划算法的有效性和所设计的运动规划方案的工程应用可行性。
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