【摘 要】
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随着汽车保有量的逐年增加,交通事故数量常年居高不下,得益于人工智能技术和芯片算力的提升,智能汽车正在快速朝着自动驾驶迈进,以减少人为因素导致的交通事故,主动避撞系统作为保障智能汽车安全运行的重要环节,对降低事故发生率起着至关重要的作用。针对主动避撞系统中的风险评估、行为决策、轨迹规划以及轨迹跟踪环节,本文以紧急工况下智能汽车为研究对象,设计了结构化道路下的运动规划方法和轨迹跟踪控制策略,以保障汽车
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随着汽车保有量的逐年增加,交通事故数量常年居高不下,得益于人工智能技术和芯片算力的提升,智能汽车正在快速朝着自动驾驶迈进,以减少人为因素导致的交通事故,主动避撞系统作为保障智能汽车安全运行的重要环节,对降低事故发生率起着至关重要的作用。针对主动避撞系统中的风险评估、行为决策、轨迹规划以及轨迹跟踪环节,本文以紧急工况下智能汽车为研究对象,设计了结构化道路下的运动规划方法和轨迹跟踪控制策略,以保障汽车运行的安全性和稳定性。本文研究工作如下:（1）针对主动避撞系统中的风险评估、行为决策以及轨迹规划问题,构造了道路模型并进行坐标转换;融合障碍物运动预测信息,提出了基于道路纵向、横向以及时间三个维度的预测风险场用于风险评估;考虑车辆动力学和运动学以及曲率等约束,采用动态规划方法进行行为决策;利用多项式曲线和二次规划方法对决策轨迹进行优化平滑。在纵横向避撞工况下的仿真验证了运动规划方法在复杂道路环境下风险评估的可靠性、行为决策的合理性以及轨迹规划的安全性。（2）针对智能汽车的纵横向轨迹跟踪问题,设计了以期望横向位移为输入的线性自抗扰转向控制器和以期望速度为输入的纵向PID控制器,并分析了被控车辆在转向控制器参数变化下的响应特性,明确了转向控制器的参数整定规律。多种工况下的仿真结果表明:方向盘转角控制量主要是由扰动补偿值提供的,且轨迹跟踪控制器在不同速度和不同路面附着系数下均有良好的适应性和跟踪精度。（3）为验证本文提出的运动规划方法和轨迹跟踪控制器在联合运行时的有效性,搭建了基于Carsim和MATLAB/Simulink的联合仿真平台,设计了S形道路上的静态危险工况和高速下闸道口的动态危险工况,并对比分析在重置误差和保留误差两种迭代方式下的综合性能。仿真结果表明:算法均能规划出安全合理的平滑轨迹并较为精确的跟踪上期望轨迹,实现主动避撞;重置误差的迭代方式横向跟踪误差较小,速度误差较大,方向盘转角波动大,保留误差的结果正好相反。
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