基于风险场和多项式的智能车换道轨迹规划

摘要

针对智能车在高速路换道场景中的安全性及舒适性问题，提出一种基于安全势场和多项式换道模型的轨迹规划方法.首先，将车辆的运动在Frenet坐标系中解耦为横向与纵向两个维度，采用五次多项式与四次多项式分别生成车辆的横向d-t轨迹簇与纵向s-t轨迹簇；其次，为提升算法效率，根据车辆动力学特性设计了包含加速度、加速度变化率和曲率的轨迹评价指标，对轨迹簇进行初筛后得到候选轨迹；最后，基于安全势场理论结合行车最小安全距离的概念建立包含安全性、舒适性以及效率的轨迹评价函数对候选轨迹筛选出最优轨迹并完成仿真验证.通过搭建高速双车道弯道模型并设计匀速车流和变速车流的不同换道场景对该算法进行仿真验证，结果表明：在换道过程中，自车与各障碍车之间的碰撞风险值始终小于碰撞风险临界值，保证了换道的安全性；在不同行驶工况下，自车的加速度、加速度变化率以及轨迹曲率均小于阈值，表明该换道轨迹规划算法在多种障碍车流中均能保证自车换道的舒适性与换道轨迹的平滑性.

关键词

智能驾驶 / 换道轨迹规划 / 安全势场 / Frenet坐标系 / 多项式