基于中间速度的智能车辆梯形速度规划方法

段建民,, ,

(北京工业大学 城市交通学院,北京 100124)

0 概述

在智能车自动驾驶实验过程中,由于道路环境的不可控性,智能车行驶的目标轨迹上经常会出现影响车辆行驶的障碍物,通过智能车的局部路径重规划,大部分的障碍物都可以避让过去,但当环境约束较苛刻时,智能车辆就必须进行速度规划以避免碰撞情况的发生[1-3]。

麻省理工学院针对这种情况提出了基于车辆当前位置的纵向速度规划策略[4],并在DARPA挑战赛车辆上进行了应用。该速度规划方法在检测到车辆行驶前方没有障碍物的时候,控制车辆以最高速度行驶,当遇到障碍物的时候,根据当前速度以及与障碍物的距离进行紧急减速停车。文献[5]在此基础上进行了改进,增加了横向动力学条件对期望速度的约束,并在加速段引入了期望加速度概念,能够在期望路径上规划出平滑的期望速度。但该方法根据固定步长将速度离散化,当速度发生变化时,对应变化的步长影响车辆实际速度对期望速度的跟踪[6-8]。此外,由于未考虑障碍物移动的情况,当面临动态障碍物时往往不能规划出理想的结果,导致智能车避撞效果很差乃至避撞失败情况发生[9-10]。

针对上述问题,本文提出一种基于中间速度的梯形速度规划方法。将障碍物速度纳入规划过程,以避免速度规划结果的波动,提高速度规划对障碍物的适应性,同时通过引入中间速度值,提高确定运动状态切换时刻的准确性,增强速度规划结果的平稳性。……