【摘 要】
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为深入研究自动驾驶条件下的车道宽度,从车辆宽度、车辆速度和特殊考虑因素三个角度,构建自动驾驶专用车道宽度模型.基于自动驾驶汽车横向控制理论研究自动驾驶车道宽度的因素.统计有无侧镜的自动驾驶汽车宽度,计算车辆宽度系数;分析天气情况和道路线形对行驶速度的影响,确定影响因子;讨论特殊考虑因素,建立双层分级系统表征不同因素重要程度.利用MATLAB的“Automated Driving Toolbox”工具箱和Simulink模块进行车辆控制仿真,结合构建的自动驾驶专用车道宽度模型定义“laneWidthDete
【机 构】
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东南大学交通学院,江苏 南京 211189
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为深入研究自动驾驶条件下的车道宽度,从车辆宽度、车辆速度和特殊考虑因素三个角度,构建自动驾驶专用车道宽度模型.基于自动驾驶汽车横向控制理论研究自动驾驶车道宽度的因素.统计有无侧镜的自动驾驶汽车宽度,计算车辆宽度系数;分析天气情况和道路线形对行驶速度的影响,确定影响因子;讨论特殊考虑因素,建立双层分级系统表征不同因素重要程度.利用MATLAB的“Automated Driving Toolbox”工具箱和Simulink模块进行车辆控制仿真,结合构建的自动驾驶专用车道宽度模型定义“laneWidthDeterminer”函数,使用CARLA软件进行不同恶劣天气和行驶环境的模拟.参数分析结果表明,车道宽度随着车辆宽度的增加呈比例增长.天气和道路情况等环境参数对车道宽度产生不同程度的间接影响.自动驾驶汽车在不同模拟场景下的横向偏差结果表明,现有的车道宽度由3.6 m减少到3.00～3.30 m,仍能在相同速度下容纳同等的车辆宽度.高速公路情况类似,车道宽度可减小约11％.在此情况下,采用Pure Pursuit横向控制器的自动驾驶汽车均能保持安全的横向距离.该模型能够为自动驾驶专用车道宽度的设计提供参考,更好地保障自动驾驶汽车的安全行驶,满足节省用地的需求.
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