基于自适应采样的智能车辆轨迹规划方法

摘要

针对在三维空间（X-Y-T）进行智能车辆轨迹规划时计算复杂度高、耗时长的问题，本文提出了一种基于自适应采样的双层三阶段轨迹规划方法，基于Frenet坐标系把三维轨迹规划问题分解为路径规划和速度规划2个二维优化问题。首先，在路径规划方面，引入基于人工势场的自适应采样方法，以减少路径规划空间采样点数量，采用动态规划计算连接各采样点综合代价最低的路径曲线，构建二次规划问题进一步优化此路径，得到最终规划路径。其次，在速度规划方面，根据运动学约束确定速度规划空间自适应采样区域，使用动态规划方法计算连接各采样点综合代价最低的速度曲线，并依据此曲线构建二次规划问题，求解得到最终速度规划结果。最后，构建轨迹跟踪误差模型，设计横、纵向控制器对规划轨迹可跟踪性进行验证。仿真结果表明，本文所提方法能够将单次规划耗时降低至0.1 s左右，为智能车辆提供了更新频率为10 Hz的规划轨迹，实现了规划与控制的协同。

关键词

车辆工程 / 智能车辆 / 轨迹规划 / 自适应采样