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窄U型弯的自动驾驶车辆决策规划研究
| 论文题名： | 窄U型弯的自动驾驶车辆决策规划研究 |
| 关键词： | 自动驾驶;窄U型弯道;行为决策;轨迹规划 |
| 摘要： | 在现代交通系统中弯道通常是事故和道路拥堵的高发路段，而城市交通环境中的窄 U 型弯道更具有高度的环境不确定性和道路复杂性，环境不确定性主要体现在对其他车辆运动状态的不可预知，而道路复杂性主要体现在弯道中心线的曲率变化十分剧烈。本文针对窄 U 型弯场景下的自动驾驶汽车行为决策以及轨迹规划进行研究，通过本文所研究的方法可以确保车辆在大曲率弯道下高效、安全且舒适的通过。 （1）针对现有行为决策方法在预测环境中其他车辆运动状态方面的不足，而导致行为决策不合理的问题，本文提出了一种基于驾驶意图的他车轨迹预测方法。首先使用朴素贝叶斯分类算法推断他车的驾驶意图，然后根据三阶贝塞尔曲线以驾驶意图为导向信息生成他车的预测轨迹。实验结果显示，本文所提出的方法增加了预测轨迹的实时性和准确性。 （2）针对传统行为决策方法在考虑环境不确定性方面的不足，而导致行为决策不合理的问题，本文提出了一种基于部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）的驾驶动作生成方法。首先，为了考虑环境中其他车辆驾驶行为不确定性，构建出基于POMDP 推理的驾驶动作生成模型，并利用 DESPOT求解器来在线求解 POMDP 问题。本文在决策过程中考虑到了其他车辆运动状态不确定性，相比于传统基于反应式的决策方法有更高的通行效率和安全性。 （3）针对大曲率弯道下传统基于Frenet坐标系中规划模块不能对轨迹曲率施加准确约束的问题，本文提出了在笛卡尔坐标系下基于优化的轨迹规划方法。首先轨迹规划模块根据自车当前状态和行为决策模块给出的驾驶动作，依据栅格地图数据选定一个局部目标点，随后利用混合 A 星来生成自车到目标点的粗略轨迹然后对其进行均匀采样得到一组离散轨迹点，基于此轨迹点来开辟安全行驶走廊得到一个无碰撞的约束空间，然后在此空间内建立轨迹规划的数学模型，以此来得到无碰撞的优化轨迹。最后依托2022 i-VISTA自动驾驶挑战赛--功能型无人车挑战赛搭建了Pure Pursuit 路径跟踪控制器，并借助参赛车辆对本文的规划和路径跟踪模块进行了实车验证。仿真和实车实验表明，本文的方法在保证安全的前提下生成的轨迹质量较好，舒适性较高，并且路径跟踪模块也能满足车辆跟踪的要求。 |
| 作者： | 王德朝 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 刘西;董立强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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