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多车环境下的无人驾驶汽车换道轨迹规划方法研究
| 论文题名： | 多车环境下的无人驾驶汽车换道轨迹规划方法研究 |
| 关键词： | 无人驾驶汽车;换道行为;轨迹规划;长短期记忆网络 |
| 摘要： | 换道是车辆行驶过程中常见而又危险的工况，尤其是在多车环境下，换道车辆与周围车辆的相对安全性非常重要。为了提高无人车在多车环境下换道过程中的安全性，本文对多车环境下的车辆轨迹预测方法及换道规划方法进行研究。 首先，研究了多车环境下的周车轨迹预测模型。在现有基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的轨迹预测模型的基础上，提出考虑车型、车辆轮廓等外部参数的轨迹预测模型，以提高模型对不同车辆进行轨迹预测的准确度。为了降低预测时的计算量，从而提高实时性，提出动态敏感区域，以过滤与目标车相关性较低的周围车辆。在NGSIM(Next Generation Simulation)数据集上训练并对比了所提模型和其他同类模型(Conv Social LSTM)，结果表明，本文所提模型在准确度和实时性上具有更好的表现，所提模型预测时的损失相比同类模型提高了7.7%。 其次，研究多车环境下的车辆换道轨迹规划方法。根据自车运动状态信息，采用五次多项式规划方法得到换道轨迹簇，并根据车辆三自由度动力学模型设定轨迹簇稳定边界。为了得到一条相对周车安全的换道轨迹，在周车预测轨迹的基础上，对周车建立安全性目标优化函数，以确定轨迹簇中的最优轨迹。设置简单换道场景，验证所提换道轨迹规划方法的可行性。 最后，验证换道轨迹规划方法在多车环境下的可靠性。基于车辆三自由度动力学模型，建立基于模型预测控制的车辆横向控制器，并在Carsim和Simulink上搭建仿真平台。设立前车与侧方后车干扰本车换道的多车场景，分别采用预测所得轨迹及真实轨迹作为参考，进行换道轨迹规划。通过分析换道过程中本车与周车的纵向距离及相对速度，验证所提换道规划方法的安全性。通过分析换道过程中车辆侧向加速度及前轮转角历程，验证所提换道规划方法具有较好的舒适性。结果表明，本文所提换道轨迹规划方法可以获得相对周车安全的换道轨迹。 |
| 作者： | 李旭川 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 陈涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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