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典型交通场景下人车微观交互分析及车辆运动规划研究
| 论文题名： | 典型交通场景下人车微观交互分析及车辆运动规划研究 |
| 关键词： | 自动驾驶;行人过街风格;避障运动规划;轨迹跟踪 |
| 摘要： | 行人是道路参与者中的弱势群体，行人安全是自动驾驶研究的重要课题，针对道路交叉口转向的自动驾驶车辆与斑马线上行人交互安全问题，提出一种对不同过街风格行人进行避障的车辆横纵向解耦避障运动规划算法。对行人，设计了一种考虑过街风格的行人过街模型，将该模型驱动下的行人作为车辆避障对象；对车辆，设计了一种横纵向解耦避障运动规划算法，并在联合仿真平台中验证车辆对行人进行横纵向解耦避障运动规划的有效性，本文主要研究内容如下： (1) 提出一种考虑过街风格的行人过街模型，用无人机采集人车交互视频并标定为数据集，再用基于决策树的集成学习算法分析数据集以得到行人样本的过街风格；以两轮差速运动模型和动态窗口轨迹搜索算法分别作为行人过街模型的控制载体和路径搜索算法，再将过街风格作为行人过街模型的参数设定依据。 (2) 基于 Frenet 坐标系设计一种车辆横纵向解耦避障路径规划算法，将行人过街模型控制下的行人作为车辆避障对象，对车辆横向(s-l)和纵向(s-t)空间使用动态规划加二次规划算法计算横向避障路径和纵向速度规划轨迹。 (3) 基于车辆动力学模型构建车辆避障路径跟踪器，用模型预测控制(Model Predictive Control)算法设计横向避障路径跟踪器，用速度-位置双 PID(Proportion Integral Derivative)控制算法建立纵向速度轨迹跟踪器。 (4) 基于十字路口转向车辆与过街行人交互场景，搭建 PreScan-Simulink-CarSim联合仿真环境，为车辆设定不同过街风格的、运动状态突变的行人障碍物，以验证车辆横纵向解耦避障运动规划模型的有效性。 常规行人过街仿真模型中的行人大多与车辆是没有交互的、静态的、为已知的预设障碍对象，本课题的创新点在于为行人建立了独立的运动模型，并将该运动模型输出的行人未来轨迹用作生成车辆速度规划 s-t 空间内的障碍物 st 区域，使行人运动反馈到车辆避障中，同时行人亦能避让车辆，使人车交互更加真实、更加考验车辆运动规划算法的强健性。仿真实验表明：通过对人车交互运动数据和车辆动力学表现进行分析，提出的横纵向解耦避障运动规划模型能够控制转向车辆在保证人车安全及动力学约束的前提下完成行人避障。 |
| 作者： | 肖凯文 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 李文礼 |
| 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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