原文传递
窄直道自动驾驶高效通行策略研究
| 论文题名： | 窄直道自动驾驶高效通行策略研究 |
| 关键词： | 自动驾驶;窄直道场景;超车决策;局部轨迹规划 |
| 摘要： | 本文研究的场景道路狭窄，仅有2个车道，自动驾驶车辆在该场景下高效通行的核心在于如何完成快速的超车决策与执行，这需要与其他车道的车辆进行交互竞争，因此过于保守的方案导致车辆通行效率过慢，因此本文针对该场景中交互竞争关系复杂的特点，结合博弈论对自动驾驶车辆的超车决策行为进行研究，同时针对车辆可规划空间狭窄的问题，采用了基于离散点优化的算法实现局部超车轨迹规划，主要研究内容包括以下几个部分： 首先对窄直道场景分类并进行超车行为分析，列举了典型的两类场景，分析各场景下不同工况高效通行的难点与超车行为可能会面临的潜在碰撞风险；建模主车的超车意图产生条件，剖析超车行为所需要经历的阶段，建立传统安全距离阈值模型作为博弈论引入时机的判断准则。 接着建立窄直道场景高效决策模型，从众多博弈论分支中确定本文博弈模型为不完全信息下的动态博弈，设计了一个二阶段的概率模型对博弈参与者进行风格评估，确定博弈者风格之后，根据博弈的目标设计合适的收益函数，收益函数综合考虑博弈者驾驶风格、通行效率、安全、能量损耗因素，最终求解得到博弈的纳什均衡。 然后进行局部超车轨迹规划，阐述了Frenet坐标系在车辆局部轨迹规划中的作用，在Frenet坐标系下，设计基于数值优化的算法，分别考虑横纵向各自的约束与目标函数，建立起离散点的二次规划优化模型，通过等时距采样的方式合并横纵向轨迹，对于合并的轨迹，基于分离轴定理进行严格的碰撞检测，保证轨迹的安全性。 最后搭建窄直道场景决策规划联合仿真平台，本文采用Prescan-Carsim-Simulink联合仿真，针对2类场景6个工况进行决策规划一体的仿真，展示每个工况中的博弈者风格估计过程、博弈论收益矩阵与博弈纳什均衡结果，分析局部超车轨迹的平滑性、舒适性，仿真结果表明本文的决策规划模型能够保证车辆在安全与效率兼顾的前提下完成窄直道场景超车行为。 |
| 作者： | 董泰宏 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 胡远志;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 |
检索历史
应用推荐
