一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，包括步骤：车载传感器探测出道路信息、本车信息与障碍物信息；数据采集，通过PreScan搭建了仿真数据采集平台得到换道纵向位移与目标车速的可行数据集；粒子群算法模块，设定合适的评价指标J，利用粒子群算法的寻优能力在数据集中进行迭代寻优，得到最优的换道纵向位移与目标车速；边界条件的获取，确定初始状态和目标状态的各项数值；将上一步骤中获得的边界条件数值带入五次多项式，求出最优的换道轨迹。本发明专利技术所述的一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，能够确定理想的边界条件，使规划过程简单、合理，同时可以使智能车换道高效且兼具舒适性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法
本专利技术涉及智能车的轨迹规划领域，特别涉及一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法。
技术介绍
随着全球汽车的普及，交通安全问题也日益突出。据统计，因驾驶员导致的交通事故占到90％以上，因此智能车辆得到越来越多的关注。近年来，车辆换道行为已经成为国内外学者研究的热点，而换道轨迹的生成是实现车道变换的前提条件，换道轨迹的性能决定了车辆在换道过程中能否高效、舒适、安全地运行。然而，现有当中的换道轨迹规划方法都存在缺陷，过于理想化，脱离实际，并且规划出的轨迹无法满足高效和舒适性的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的：针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法。在现有技术中换道轨迹规划的基础上加以改进，融合粒子群算法。一方面，本专利技术提出的方法所规划出的换道轨迹在满足安全性条件的前提下具有较好的性能指标，能够较好地满足乘坐舒适性要求且兼顾效率。另一方面，利用粒子群算法解决了多项式轨迹规划算法的边界条件选取问题，大大降低了换道纵向位移与目标车速的不确定性，提高了算法的可靠性，有利于实现智能汽车对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，利用车载传感器探测出道路信息、障碍物信息、以及本车自身运行状态，包括车身位姿信息、速度、加速度；步骤2，数据采集：利用数据采集平台，得到换道纵向位移L与目标车速vxfin的数据集；步骤3，利用粒子群算法在得到的可行数据集中寻找最理想的数值：利用粒子群算法设定目标函数，从随机解出发，通过迭代寻找最优解；步骤4，获取边界条件：利用前面步骤所得信息，确定初始状态

【技术特征摘要】
1.一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，利用车载传感器探测出道路信息、障碍物信息、以及本车自身运行状态，包括车身位姿信息、速度、加速度；步骤2，数据采集：利用数据采集平台，得到换道纵向位移L与目标车速vxfin的数据集；步骤3，利用粒子群算法在得到的可行数据集中寻找最理想的数值：利用粒子群算法设定目标函数，从随机解出发，通过迭代寻找最优解；步骤4，获取边界条件：利用前面步骤所得信息，确定初始状态和目标状态中各项的数值；步骤5，规划最优换道轨迹：将上一步骤中获得的边界条件数值带入五次多项式换道轨迹方程，求出高效且兼顾舒适性的换道轨迹。2.根据权利要求1所述的一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤1的车身传感器包括：融合相机、1线激光雷达、4线激光雷达、ESR毫米波雷达、64线激光雷达、GPS组合导航系统。3.根据权利要求2所述的一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，其特征在于，所述融合相机分布在车辆前后挡风玻璃上负责采集车道线、交通灯、标志牌等信息；1线激光雷达分布在车头处，用于采集正前方障碍物信息；4线激光雷达安装在车身周围，用于近距离障碍物检测，减少视觉死角的出现；毫米波雷达安装在车辆前保险杠中间位置，用于采集障碍物与本车辆的相对距离和速度信息；64线激光雷达安装在车辆顶部中间位置，检测范围较大，用于车辆周围中远距离障碍物检测；GPS导航系统用于获得车辆实时位置信息。4.根据权利要求1所述的一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，其特征在于，步骤2的具体实现：首先基于PreScan搭建仿真数据采集平台，然后邀请具备代表性的不同样本人群，每人操作数次，得到合理、有效的换道纵向位移L与目标车速vxfin的数据集。5.根据权利要求1所述的一种基于多项式与粒子群算法融合的换道轨迹规划方法，其特征在于，步骤3的具体实现包括：通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优；利用粒子的位置来表示自变量...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海，徐康俊，蔡英凤，陈龙，江浩斌，李祎承，唐斌，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32