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公开(公告)号：CN113942526B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111391657.1
申请日：2021-11-23
Applicant: 同济大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种基于可接受风险的自动驾驶超车轨迹规划方法，包括以下步骤：获取行车原始数据；根据行车原始数据构建道路坐标系，并获取量化道路要素风险和交通运行风险，量化叠加构成集成道路交通风险；标定自动驾驶车辆超车最大可接受风险；根据道路坐标系，引入集成道路交通风险，结合实际驾驶环境中的风险分布，评估超车轨迹的风险代价，完成自动驾驶车辆超车轨迹的采样与筛选。与现有技术相比，本发明具有超车轨迹规划更安全，与实际道路环境更契合等优点。
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公开(公告)号：CN112622932B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011539198.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种应用势能场理论进行自动驾驶车辆的换道轨迹规划算法，应用于复杂道路环境下的自动驾驶换道轨迹规划。通过考虑环境车辆的位置影响，与车辆运动趋势构建车辆风险的势能场模型；对道路环境中车道线和道路边界势能场分别采用高斯分布和反比函数描述。在势能场的基础上，标定车辆不可接受的最小风险阈值，划分车辆轨迹不可侵入区域，采用A‑star启发式搜索算法搜索风险值最小的路径。本发明采用自适应模型预测控制的方法求解车辆的实际轨迹，实现对规划轨迹的跟踪。本发明提高了自动驾驶换道轨迹规划对复杂道路与交通环境的适应能力。
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公开(公告)号：CN113942526A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111391657.1
申请日：2021-11-23
Applicant: 同济大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种基于可接受风险的自动驾驶超车轨迹规划方法，包括以下步骤：获取行车原始数据；根据行车原始数据构建道路坐标系，并获取量化道路要素风险和交通运行风险，量化叠加构成集成道路交通风险；标定自动驾驶车辆超车最大可接受风险；根据道路坐标系，引入集成道路交通风险，结合实际驾驶环境中的风险分布，评估超车轨迹的风险代价，完成自动驾驶车辆超车轨迹的采样与筛选。与现有技术相比，本发明具有超车轨迹规划更安全，与实际道路环境更契合等优点。
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公开(公告)号：CN112622932A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011539198.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种应用势能场理论进行自动驾驶车辆的换道轨迹规划算法，应用于复杂道路环境下的自动驾驶换道轨迹规划。通过考虑环境车辆的位置影响，与车辆运动趋势构建车辆风险的势能场模型；对道路环境中车道线和道路边界势能场分别采用高斯分布和反比函数描述。在势能场的基础上，标定车辆不可接受的最小风险阈值，划分车辆轨迹不可侵入区域，采用A‑star启发式搜索算法搜索风险值最小的路径。本发明采用自适应模型预测控制的方法求解车辆的实际轨迹，实现对规划轨迹的跟踪。本发明提高了自动驾驶换道轨迹规划对复杂道路与交通环境的适应能力。
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