考虑舒适度的智能汽车人工蜂群轨迹规划方法

摘要

为提高智能汽车在避障换道过程中的舒适度与安全性，提出了一种考虑舒适度的智能汽车人工蜂群轨迹规划方法。通过采样法在速度-时间空间内进行位置采样，得到基于时间的速度序列，并设计新的蜜源搜索策略和蜜源更新策略以提高人工蜂群算法的搜索精度和收敛速度。结合五次多项式拟合速度序列与蜜源位置，得到换道轨迹。考虑车辆加速度和冲击度对舒适度的影响，设计轨迹舒适度评价函数并融合到适应度函数中，通过碰撞检测结果优化换道轨迹。基于Simulink-PreScan-CarSim联合仿真平台验证算法有效性。结果表明：面对不同工况，本文提出方法能够规划出符合加速度、冲击度最值约束的无碰撞安全换道轨迹，且规划结果优于未考虑舒适度的规划轨迹。在实车测试中，本文所提方法在低速场景下能够实现对静态障碍物、低速动态障碍物的避障轨迹规划，避障轨迹均符合舒适度要求，且表现出较好的可跟踪性。

关键词

车辆工程 / 智能汽车 / 轨迹规划 / 舒适度评价 / 人工蜂群 / 速度规划 / 安全碰撞检测