协同换道避障模型和轨迹数据驱动的车辆协同避障策略

秦雅琴, 钱正富, 谢济铭

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220754

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (05) : 1311 -1322. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220754

协同换道避障模型和轨迹数据驱动的车辆协同避障策略

秦雅琴, 钱正富, 谢济铭

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摘要

考虑车辆类型、驾驶风格及不同阶段影响车辆换道的关键目标，将车辆避障过程中的“车-车交互”机理描述为力的关系，构建协同换道避障模型（CLAM），提取并建立适用于突发事件的车辆避障微观轨迹数据集，将车辆避障转化为多约束优化控制问题，以优化算法（OA）为纽带，设计车辆协同避障控制（CLAM-OA）策略。结果表明：相较于数据驱动的长短时记忆模型，CLAM-OA策略输出的误差均显著减小、车速与位移在不同时域的输出结果也更加稳定。