一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法技术

本发明专利技术涉及一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，针对动态交通环境，首先生成变道侯选轨迹簇；其次，针对不同路面条件等因素，进行智能客车稳定性分析，确定变道轨迹最小变道纵向距离，剔除不稳定性的变道轨迹；然后，考虑周围车辆状态变化，进行避障检测，获得智能客车不与周围车辆碰撞的最小变道纵向距离，剔除不安全的变道轨迹；最后，根据实时智能客车变道轨迹纵向长度的安全变道轨迹簇，考虑车辆变道效率等的目标函数，进行最优变道轨迹优化，获得安全最优变道轨迹；并且，考虑到周围车辆状态突然变化，进行变道轨迹重规划以及速度规划。本发明专利技术建立了更真实的驾驶场景，智能客车动态变道轨迹规划更符合实际交通环境。通环境。

【技术实现步骤摘要】
一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法


[0001]本专利技术属于智能客车轨迹规划的
，具体地指一种智能客车在多车复杂交通环境下的动态变道轨迹规划方法。

技术介绍

[0002]国内外智能车辆变道研究主要针对乘用车，尤其是四轮独立车，而对智能客车研究较少。然而，相对于乘用车，客车自身质量大、乘员载客多、车辆长度四到五倍于乘用车、车辆高度高等特点，在相同侧向加速度下，容易发生侧翻等事故，造成群死群伤的特大事故，并造成重大的经济损失。并且，由于驾驶员长时间驾驶客车，也容易造成疲劳，使得对周围环境误判以至误操作。因此，智能客车研究具有非常重要的必要性。通过文献调研，实际交通环境下的智能客车变道存在如下需要解决的问题。
[0003](1)在实际运输过程中，智能客车都处于一个动态交通环境中。然而，对于智能客车变道轨迹规划，以往很多研究通过假设周围车辆静止或者匀速运动，忽略了周围车辆速度或者加速度动态变化的因素，尤其是正在变道时，周围车辆加速度突然变化。因此，智能客车变道轨迹规划，需要考虑周围动态交通环境影响，进行轨迹规划和重规划，获得安全最优变道轨迹。
[0004](2)目前智能汽车变道轨迹规划考虑车辆横摆稳定性较多，而较少考虑车辆侧翻。然而，智能客车具有长、高、载员多等特点，容易发生车辆侧翻等事故。因此，智能客车轨迹规划，不仅需要考虑横摆稳定性，而且需要考虑侧倾稳定性，以保证智能客车车辆稳定性。因此，本专利技术进行了考虑智能客车侧翻等稳定性的变道轨迹重规划。

技术实现思路

[0005]基于上述的不足，本专利技术提出了一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，结合车辆横摆稳定性和侧倾稳定性，周围交通车辆的实时运动状态等信息，实时动态规划智能客车的变道轨迹。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提出了一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，首先，针对动态交通环境，生成智能客车候选的无约束变道轨迹簇；其次，针对不同路面条件，进行车辆横摆和侧倾的稳定性分析，确定智能客车稳定的最小变道纵向距离，从无约束变道轨迹簇剔除不稳定性的变道轨迹；然后，考虑周围车辆状态变化，进行避障检测，获得智能客车不与周围车辆碰撞的变道轨迹最大纵向长度值，剔除发生碰撞的不安全变道轨迹；最后，设置多目标的变道轨迹性能函数，在上述车辆稳定且不碰撞的轨迹中，获得最优的智能客车变道轨迹；同时，考虑周围车辆状态的突然变化，进行智能客车变道轨迹重规划和速度规划。
[0007]具体包括如下步骤：
[0008]Step1根据智能客车所处位置和周围交通车辆的运动状态，在目标车道上选定一系列的变道终点候选位置，利用三次多项式曲线将车辆初始位置和终点候选位置连接起来
生成无约束变道轨迹簇；
[0009]y(x)＝a0+a1x+a2x2+a3x3[0010]x，y(x)分别为智能客车的纵向位置和横向位置；a0，a1，a2，a3为参数，并且满足：
[0011]y(x0)＝a0+a1x0+a2x
20
+a3x
30
[0012]y'(x0)＝a1+2a2x0+3a3x
20
[0013]x0，y(x0)分别为智能客车变道纵向和横向初始位置；y'(x0)为智能客车初始位置的切线方向；
[0014]智能客车变道终点运动状态为：
[0015]y(x
f
)＝a0+a1x
f
+a2x
2f
+a3x
3f
[0016]y'(x
f
)＝a1+2a2x
f
+3a3x
2f
[0017]x
f
，y(x
f
)分别为智能客车变道纵向和横向终点位置；y'(x
f
)为智能客车终点位置的切线方向；a0，a1，a2，a3为变道轨迹中的参数。
[0018]Step2根据智能客车速度和路面附着系数，基于轮胎的饱和特性，通过仿真模型，获得智能客车不发生横摆和侧倾问题的最小变道纵向距离x
fmin
，得到稳定的变道轨迹；
[0019](1)车辆横摆稳定性
[0020]横摆角速度稳定界限和质心侧偏角稳定界限：
[0021][0022][0023]其中，r
s
是车辆横摆角速度，β
s
是车辆的质心侧偏角，F
yr
，F
yf
分别表示车辆的后轴受到的侧偏力和前轴受到的侧偏力，g为重力加速度，μ为路面附着系数，u为车速，m是整车质量，C
αr
表示后轴侧偏刚度，a、b分别表示车辆前轴和后轴到车辆质心的距离；
[0024](2)车辆侧倾稳定性
[0025]横向载荷转移率
[0026]其中，n为车辆轴数，F
Zl
为车轮左侧垂直载荷，F
Zr
为车轮右侧垂直载荷；
[0027](3)车辆仿真
[0028]在车辆仿真模型中设置不同车速、不同路面附着系数的变道纵向距离；
[0029]输出横摆角速度和质心侧偏角，与横摆角速度稳定界限和质心侧偏角稳定界限组成的相平面进行横摆稳定性判断，得到满足车辆横摆稳定性的最小变道纵向距离x
f1
；
[0030]输出左、右两侧车轮的垂直载荷，计算横向载荷转移率LTR值，确定防止侧翻的最小变道纵向距离x
f2
；
[0031]最小变道纵向距离x
fmin
取相同车速、相同路面附着系数时，x
f1
与x
f2
中的较大值。
[0032]Step3基于最小变道纵向距离x
fmin
，逐渐从短到长进行碰撞检测，获得不发生碰撞的轨迹最大变道纵向距离，得到安全的变道轨迹；
[0033]在动态交通环境下变道，最重要的是确保变道过程中智能客车与其他动态交通车辆和周围其他障碍物不发生碰撞。本专利技术把把智能客车车辆的轮廓视为矩形，车辆的航向角为该时刻矩形的朝向，由实时规划的参考变道轨迹生成一系列和变道纵向距离x
f
相对应
的矩形，当智能客车纵向速度已知时，在t时刻由实时规划变道纵向距离x
f
所确定的矩形的各个顶点位置计算如下：
[0034][0035][0036]式中x
1...4
(t)和y
1...4
(t)表示智能客车轮廓矩形的4个顶点坐标x和y的值，l和w表示智能客车的长和宽，表示智能客车的航向角，x(t)和y(t)表示智能客车的质心位置，T为时间间隔；
[0037]在t时刻判断智能客车和交通车辆是否碰撞就变为判断两车的轮廓是否相交；本专利技术构造了一个函数Bounding Space and Hierarchies(BSH)来进行判断。基于该函数，当满足下面的准则时，智能客车和交通车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，其特征在于：首先，针对动态交通环境，生成智能客车候选的无约束变道轨迹簇；其次，针对不同路面条件，进行车辆横摆和侧倾的稳定性分析，确定智能客车稳定的最小变道纵向距离，从无约束变道轨迹簇剔除不稳定性的变道轨迹；然后，考虑周围车辆状态变化，进行避障检测，获得智能客车不与周围车辆碰撞的变道轨迹最大纵向长度值，剔除发生碰撞的不安全变道轨迹；最后，设置多目标的变道轨迹性能函数，在上述车辆稳定且不碰撞的轨迹中，获得最优的智能客车变道轨迹；同时，考虑周围车辆状态的突然变化，进行智能客车变道轨迹重规划和速度规划。2.根据权利要求1所述的一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，其特征在于：具体包括如下步骤：Step1根据智能客车所处位置和周围交通车辆的运动状态，在目标车道上选定一系列的变道终点候选位置，利用三次多项式曲线将车辆初始位置和终点候选位置连接起来生成无约束变道轨迹簇；Step2根据智能客车速度和路面附着系数，基于轮胎的饱和特性，通过仿真模型，获得智能客车不发生横摆和侧倾问题的最小变道纵向距离x
fmin
，得到稳定的变道轨迹；Step3基于最小变道纵向距离x
fmin
，逐渐从短到长进行碰撞检测，获得不发生碰撞的轨迹最大变道纵向距离，得到安全的变道轨迹；Step4对步骤Step3得到安全变道轨迹的考虑变道效率和乘客舒适度对变道轨迹的影响，构建目标函数，选择最优的智能客车变道轨迹；Step5智能客车变道过程中，对其变道轨迹和速度进行实时调整，在紧急情况下，放弃变道，返回原车道，再重新规划直至智能客车到达目标位置。3.根据权利要求2所述的一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，其特征在于：所述Step1的具体内容为：y(x)＝a0+a1x+a2x2+a3x3x，y(x)分别为智能客车的纵向位置和横向位置；a0，a1，a2，a3为参数，并且满足：y(x0)＝a0+a1x0+a2x
20
+a3x
30
y'(x0)＝a1+2a2x0+3a3x
20
x0，y(x0)分别为智能客车变道纵向和横向初始位置；y'(x0)为智能客车初始位置的切线方向；智能客车变道终点运动状态为：y(x
f
)＝a0+a1x
f
+a2x
2f
+a3x
3f
y'(x
f
)＝a1+2a2x
f
+3a3x
2f
x
f
，y(x
f
)分别为智能客车变道纵向和横向终点位置；y'(x
f
)为智能客车终点位置的切线方向；a0，a1，a2，a3为变道轨迹中的参数。4.根据权利要求2所述的一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，其特征在于：所述Step2的具体内容为：(1)车辆横摆稳定性横摆角速度稳定界限和质心侧偏角稳定界限：
其中，r
s
是车辆横摆角速度，β
s
是车辆的质心侧偏角，F
yr
，F
yf
分别表示车辆的后轴受到的侧偏力和前轴受到的侧偏力，g为重力加速度，μ为路面附着系数，u为车速，m是整车质量，C
αr
表示后轴侧偏刚度，a、b分别表示车辆前轴和后轴到车辆质心的距离；(2)车辆侧倾稳定性横向载荷转移率其中，n为车辆轴数，F
Zl
为车轮左侧垂直载荷，F
Zr
为车轮右侧垂直载荷；(3)车辆仿真在车辆仿真模型中设置不同车速、不同路面附着系数的变道纵向距离；输出横摆角速度和质心侧偏角，与横摆角速度稳定界限和质心侧偏角稳定界限组成的相平面进行横摆稳定性判断，得到满足车辆横摆稳定性的最小变道纵向距离x
f1
；输出左、右两侧车轮的垂直载荷，计算横向载荷转移率LTR值，确定防止侧翻的最小变道纵向距离x
f2
；最小变道纵向距离x
fmin
取相同车速、相同路面附着系数时，x
f1
与x
f2
中的较大值。5.根据权利要求2所述的一种多车复杂交通环境下的智能客车动态变道轨迹规划方法，其特征在于：所述Step3的具体内容为：把智能客车车辆的轮廓视为矩形，车辆的航向角为该时刻矩形的朝向，由实时规划的参考变道轨迹生成一系列和变道纵向距离x
f
相对应的矩形，当智能客车纵向速度已知时，在t时刻由实时规划变道纵向距离x
f
所确定的矩形的各个顶点位置计算如下：位置计算如下：式中x
1...4
(t)和y
1...4
(t)表示智能客车轮廓矩形的4个顶点坐标x和y的值，l和w表示智能客车的长和宽，表示智能客车的航向角，x(t)和y(t)表示智能客车的质心位置，T为时间间隔；在...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂枝根，周贻，贾元，王万琼，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：