自主车辆路径规划算法



自主车辆路径规划算法

路径规划是实现无人驾驶车辆最重要的部分之一，其通过搜集车辆的几何形状、周围环境、运动限制和其它影响路径规划的信息，给出一条最优的可行路径。给出了3种路径规划算法：平坦路径规划法、多项式路径规划法和对称多项式路径规划法。在应用这些算法时考虑了车辆物理约束的影响，同时对这些算法进行了仿真对比。

建立了后轮驱动车辆的运动模型。建立模型时，假定车辆处于纯滚动而没有滑动的状态，转向角简化为两侧车轮中心点的转角。模型参数包括车辆后轮中心点的坐标、车身在坐标系中与坐标轴的夹角、车辆的转向角、转向角角速度、轴距、车轮半径、后轮角速度。3种路径规划法中平坦路径规划法是一组非线性微分方程组，给出了车辆角速度的计算公式，依据运动方程计算出车辆的转向角、转向角角速度及其它量的计算公式。利用Matlab仿真软件对这3种路径规划方法进行了仿真分析。仿真时，选取轴距为2m、车轮半径为0.25m。制定3种路径情况下车辆对生成路径进行跟踪时的转向角和速度。

仿真分析显示出如下结果。①车辆在跟踪平坦路径规划法生成的路径时，最大转向角为64°，而车辆转向角由于物理原因被限制在-45°～45°之间，因此用该方法生成的路径是不可行的，但延长行驶距离可以解决该问题。②使用多项式路径规划法可以快速生成可行路径，最大转向角为41.5736°，符合转向角限制，因而认为多项式路径规划法比平坦路径规划法好，但车辆在路径跟踪过程中，行驶速度的变化出现了指数增长的趋势，这与实际不符。③车辆在跟踪使用对称多项式路径规划法生成的路径时，车辆的最大转向角为41.1622°，符合转向角限制，且其速度在离开起始点时逐渐增加，在即将到达目标点时逐渐降低，这与实际相符，因而使用对称多项式路径规划法生成的路径最优。建议将该算法应用到无人驾驶车辆的路径规划中。

Vu Trieu Minh et al. Hindawi Publishing Corporation Mathematical Problems in Engineering Volume 2014.

编译：王维