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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种实时轨迹规划方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有轨迹规划方法难以适用于复杂动态交通环境的技术问题，其技术方案要点是考虑紧急制动碰撞情况建立安全换道模型，提出一种将非线性安全约束简化成线性约束的方法以提高求解效率，兼顾舒适性与安全因素，采用二次规划的方法优化不同采样换道时间下的轨迹簇，考虑不同乘客对换道效率的偏好，从中筛选出最优换道轨迹，并通过实时预测环境车辆运动来决策是否重新规划换道轨迹。本申请提出的轨迹规划方法能够有效兼顾舒适性、安全性与求解效率，同时考虑到不同乘客对换道效率的偏好，能够有效提供使用者对于自动驾驶汽车的接受程度，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。

主权项：1.一种实时轨迹规划方法，其特征在于，包括：S1：通过对时间采样的五次多项式构建纵横向换道轨迹模型；S2：构建所述纵横向换道轨迹模型的约束条件，得到安全换道模型；S3：对所述纵横向换道轨迹模型中的换道时间进行等间隔采样，将不同换道时间下的换道轨迹规划问题转换成二次规划问题，最后通过二次规划求解器得到不同换道时间tk下的换道轨迹；其中，所述二次规划问题的代价函数包括舒适性代价函数和经泰勒二阶展开后的安全性代价函数，所述舒适性代价函数通过加速度构建，所述安全性代价函数通过势场函数构建；S4：基于安全性、舒适性以及换道通行效率从不同换道时间tk下的换道轨迹中筛选出最优换道轨迹；S5：对周围车辆的未来状态进行预测，在预测步数内对主车与当前车道前车、目标车道前车及目标车道后车之间的间距是否满足所述安全换道模型进行判断，若满足则进行换道，否则重复步骤S1-S4对换道轨迹进行重新规划，直至主车进入目标车道；其中，所述步骤S1中，所述纵横向换道轨迹模型表示为： 其中，xt表示主车的纵向轨迹；yt表示主车的横向轨迹，ai表示纵向轨迹的五次多项式系数；bi表示横向轨迹的五次多项式系数；i＝0,1,2,3,4,5；通过主车的换道时间tf、换道初始时刻状态和换道结束时刻状态确定ai和bi，表示为： 其中，x0表示换道初始时刻主车的纵向位置；vx,0表示换道初始时刻主车的纵向速度；ax,0表示换道初始时刻主车的纵向加速度；y0表示换道初始时刻主车的横向位置；vy,0表示换道初始时刻主车的横向速度；ay,0表示换道初始时刻主车的横向加速度；xf表示换道结束时刻主车的纵向位置；vx,f表示换道结束时刻主车的纵向速度；ax,f表示换道结束时刻主车的纵向加速度；yf表示换道结束时刻主车的横向位置；vy,f表示换道结束时刻主车的横向速度；ay,f表示换道结束时刻主车的横向加速度；所述步骤S2中，所述安全换道模型包括：换道过程中，主车与当前车道前车的安全约束条件表示为： 其中，XH表示主车的纵向坐标；LH表示主车的长度；XPC表示当前车道前车的纵向坐标；LPC表示当前车道前车的长度；Vx,HC表示主车的车速；Vx,PC表示当前车道前车的车速；bmax表示主车允许的最大减速度；bPC,max表示当前车道前车允许的最大减速度，Ts表示最小安全车头时距；换道过程中，主车与目标车道前车的安全约束条件表示为： 换道过程中，主车与目标车道后车的安全约束条件表示为： 其中，XTP表示目标车道前车的纵向位置；Vx,TP表示目标车道前车的车速；LTP表示目标车道前车的长度；bTP,max表示目标车道前车的最大减速度；XTF表示目标车道后车的纵向位置；Vx,TF表示目标车道后车的车速；LTF表示目标车道后车的长度；bTF,max表示目标车道后车的最大减速度；则式3至式5构成所述安全换道模型。

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百度查询： 东南大学 一种实时轨迹规划方法