专利汇可以提供一种无人车自动超车轨迹规划方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种无人车自动超车轨迹规划方法,该方法包括以下步骤:选取人工驾驶状态下的历史超车数据,构建符合人类驾驶员习惯的超车意图模型;无人驾驶状态下根据车载三维 激光雷达 和轮速 传感器 实时采集到的信息确认是否产生超车意图;根据碰撞时间判断是否满足超车条件;人工确认是否执行超车操作;自动规划满足安全性、舒适性约束的超车轨迹;动态更新超车轨迹,并显示在 驾驶舱 显示屏上。与 现有技术 相比,本发明基于人类驾驶员的超车习惯,充分考虑前车几何尺寸与运动状态对本车超车意图和轨迹规划的影响,择取最优超车轨迹,有效避免超车事故的发生,适宜推广使用。,下面是一种无人车自动超车轨迹规划方法专利的具体信息内容。
1.一种无人车自动超车轨迹规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:记录并分析人工驾驶状态下超车过程数据,所述超车过程数据包括车载三维激光雷达采集到的前车与本车间的相对速度、相对距离以及前车几何尺寸信息,轮速传感器采集到的本车速度与加速度;
步骤2:无人驾驶状态下,根据超车意图模型判断是否生成超车意图;
若未生成超车意图,则执行车道保持操作;
若生成超车意图,则判断当前时刻前车与本车的相对运动状态是否满足超车条件;如果满足超车条件,则在驾驶舱显示屏上显示“当前路况适宜超车”,若人类驾驶员选择“确认”,则执行步骤3,否则执行车道保持操作;如果不满足超车条件,则在驾驶舱显示屏上显示“当前路况不宜超车”,执行车道保持操作;
步骤3:根据轮速传感器采集到的本车速度信息和三维激光雷达采集到的前车信息,生成满足防侧滑约束、横向位置约束、并行超越时间约束和乘客舒适性约束的超车轨迹,并根据前车状态变化实时更新超车轨迹。
2.根据权利要求1所述的无人车自动超车轨迹规划方法,其特征在于,所述超车意图模型建立的过程为:
(1)数据采集及预处理
实时采集本车速度、前车宽度、前车长度、本车与前车间的纵向相对距离、横向相对距离、前车速度,并经处理计算得到本车加速度、本车加速度变化率、前车加速度及前车加速度变化率。
(2)特征参数选取
构建超车意图模型的特征向量:
x=[vego,aego,jego,Wf,dlon,dlat,vfront,afront,jfront]
其中,vego为本车速度、aego为加速度、jego为加速度变化率,Wf为前车宽度,dlon为本车与前车间的纵向相对距离、dlat为横向相对距离,vfront为前车速度、afront为加速度、jfront为加速度变化率;
(3)超车意图模型建立与训练
选取人工驾驶状态下跟车过程数据进行归一化处理,构建历史超车行为样本库,采用径向基函数作为核函数进行支持向量机建模,利用网格寻优确定惩罚因子c和核函数参数γ,建立基于SVM的超车意图模型;随机选取样本库中60%的样本作为训练集,40%的样本作为测试集。
3.根据权利要求1所述的的无人车自动超车轨迹规划方法,其特征在于,所述超车条件的判断方法为:
根据前车的位置和速度,计算得到本车距前车的碰撞时间TTC:
式中:dlon为本车与前车间的纵向相对距离;
将TTC与预设的阈值进行比较,若TTC大于或等于阈值,则满足超车条件;否则,不满足超车条件。
4.根据权利要求1所述的的无人车自动超车轨迹规划方法,其特征在于,所述根据前车与本车的相对运动状态信息生成满足防侧滑约束、横向位置约束、并行超越时间约束和乘客舒适性约束的超车轨迹,具体方法为:
假设超车意图产生时刻为初始时刻t0,以t0时刻本车位置为原点建立笛卡尔坐标系,将t0时刻本车的运动方向作为x轴正方向,x轴法线方向设为y轴,设定车辆沿x轴运动为纵向运动,沿y轴运动为横向运动,偏航角α为本车运动方向与x轴正方向夹角;构建基于三阶贝塞尔曲线的超车轨迹参数方程:
式中:P0为超车起始点,P1和P2为贝塞尔曲线控制点,P3为前半段换道终止点,tm为本车运动至P3点所需时间,t∈(0,tm);
将上述四点坐标P0(0,0)、P1(a1,0)、P2(a2,a3)、P3(a4,d)代入上述轨迹参数方程中,得到本车超车轨迹的纵向与横向表达式:
构造代价函数求解时间tm和纵向位移a4:
式中:ax为任一时刻本车的纵向加速度。
超车轨迹规划的代价函数应满足防侧滑约束、横向位置约束、并行超越时间约束和乘客舒适性约束,具体如下:
(1)防侧滑约束:
式中:vmax(k)为本车允许行驶的最大速度,k为车辆行驶轨迹的曲率,μ为本车轮胎摩擦系数,L为本车轴距;
(2)横向位置约束:
式中:y(t)为本车横向位移,d为车道宽度,α为本车偏航角,Le为本车长度;
(3)并行超越时间约束:
式中:Le为本车长度,Lf为前车长度;
(4)乘客舒适性约束:
式中:ax为本车纵向加速度,axmax为最大纵向加速度;ay为本车横向加速度,aymax为最大横向加速度;jx为本车纵向加速度变化率,jxmax为最大纵向加速度变化率;jy为本车横向加速度变化率,jymax为最大横向加速度变化率;
采用差分进化算法对时间tm和纵向位移a4分别进行求解,通过变异、交叉、选择,从而确定未知参数tm、a4的取值,得到最优期望超车轨迹。
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