10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.07.017
基于预测风险场的智能汽车主动避撞运动规划
针对自动驾驶汽车侧方和后方的主动避撞问题,提出了融合障碍物运动预测的预测风险场和基于预测风险场的运动规划方法.在Frenet坐标系下,通过运动学模型预测未来场景下的各障碍车信息,建立基于道路纵向、横向和时间3个维度的预测风险场.考虑车辆动力学和速度、加速度与曲率约束,采用动态规划方法完成行为决策,并使用多项式曲线和二次规划方法对决策轨迹进行优化.结果表明:预测风险场能准确识别周围障碍车潜在风险随时间的变化趋势,并规划出满足各项约束的避撞轨迹,保障车辆运行的安全性和稳定性.
智能汽车;主动避撞;预测风险场;运动规划;行为决策
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国家自然科学基金面上项目;汽车主动安全测试技术重庆市工业与信息化重点实验室项目;重庆市技术创新与应用发展专项
2021-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1096-1104