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考虑道路地形特征的自动驾驶车辆路径规划方法研究
| 论文题名： | 考虑道路地形特征的自动驾驶车辆路径规划方法研究 |
| 关键词： | 自动驾驶;路径规划;道路地形特征;体征感受度;TWO_Q算法;高精度地图 |
| 摘要： | 自动驾驶车辆正在慢慢融入人们的生活，其在减少交通事故、提高驾驶安全、缓解交通拥堵等方面优势明显，将成为未来出行的主流趋势。但自动驾驶车辆的本质是一个搭载各类软件和各种传感器的智能控制机器，缺乏类似人类驾驶员感知环境并进行相应逻辑处理的能力，仅靠自动驾驶车辆自身处理能力不能完全满足安全驾驶的需要。交通信息技术的进步推动了高精度地图的产生并发展成为自动驾驶车辆的必备条件。 道路地形特征（如坡度、曲率、坡高等）真实影响到出行时间、出行安全及出行感受等，但受制于传统电子地图数据采集及存储等技术原因，当前主流的路径规划方法并不考虑道路地形特征信息用以路径规划过程。高精度地图中包含全面丰富的道路信息，它的出现为考虑道路地形信息（如坡度、曲率、坡高等）的精准路径规划提供了可能。 车辆路径规划的本质是为人提供服务，自动驾驶车辆也不例外，不能将自动驾驶车辆路径规划认为是在为机器规划路径而忽略了自动驾驶车辆服务对象（乘客或安全辅助驾驶员）的因素。在为载人自动驾驶车辆路径规划过程中，除了需要考虑常规的距离、时间等要素外，还可以考虑乘坐舒适度的人体体征感受要素，其本质是为出行者提供更为人性化的出行服务。 在充分考虑出行者出行感受的基础上，本文研究了考虑道路地形特征的自动驾驶车辆路径规划问题，提出了一种基于体征感受度的多属性路径规划方法体系。首先，构建基于高精度地图地形特征信息的多属性交通网络模型；考虑到坡度、曲率对出行者出行感受的影响，构建了新的考虑出行者对坡度和曲率敏感程度的出行者体征感受度模型。针对本文提出的以体征感受度为衡量标准的路径规划模型，设计相应的数值积分方法求解多属性路网中路段上的体感值并采用一种新的高效TWO_Q算法(DequeLabelCorrectingAlgorithm)用于快速搜索路径。仿真实验表明，对坡度、曲率敏感程度不同的出行者选择的出行路径不同，数值积分方法和TWO_Q算法可高效求解路网中出行者体感值最佳路径。结论表明，首先，以出行者体征感受度为衡量标准用于载人自动驾驶车辆的路径规划过程可行、有效，自动车辆服务对象（乘客或者安全辅助驾驶员）可根据自身对道路地形的敏感程度和偏好，有效选择适合于自身的路径方案，促使自动驾驶的发展更接近人性化服务；其次，数值积分方法和TWO_Q算法在求解全局路径规划问题时具有较高的适用性，可用于未来自动驾驶车辆路径规划问题研究。 |
| 作者： | 蔡文娟 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 王建强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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