本发明专利技术公开了一种基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，包括：步骤一、获取当前时刻车辆位置及车辆周边的交通环境；确定避障路径的终点位置；步骤二、构建时空风险场，包括：静态障碍物产生的风险场、动态障碍物产生的风险场、车道线产生的风险场及终点位置产生的驱动场；确定车辆在时空风险场受到的合力；步骤三、根据车辆在时空风险场内受到的合力确定车辆目标航向角，并根据所述车辆目标航向角更新下一时刻的车辆位置；步骤四、重复进行步骤二至步骤三，直到车辆达到避障路径的终点位置；将得到的车辆位置集合作为避障路径点集；步骤五、以所述避障路径点集中的离散路径点作为初始解，基于二次规划方法优化得到平滑的避障路径。的避障路径。的避障路径。
【技术实现步骤摘要】
一种基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法
[0001]本专利技术属于汽车智能驾驶技术
，特别涉及一种基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法。
技术介绍
[0002]智能驾驶技术的发展对于增强驾驶安全、提升出行效率、缓解交通拥堵、提高驾乘舒适性具有重要意义。在智能车辆的诸多核心技术中，局部路径规划负责将驾驶行为决策序列转化为车辆控制器可执行的局部运动路径或轨迹，是决定车辆行驶质量和保障车辆运行安全的关键因素，在智能车辆研究中占有重要地位。智能车辆的避障路径规划是指在具有动态和静态障碍物的环境中，以运行安全性、驾驶平顺性、乘坐舒适性等性能为目标，在满足车辆运动学、动力学、道路几何和交通法规等约束前提下，实时地生成从起始点到目标终点的无碰撞运动路径，属于具有多约束的多目标耦合优化问题。
[0003]针对路径规划问题，国内外学者开展了广泛研究，目前常用的局部路径规划方法大致可分为五类：图搜索法、采样法、几何曲线法、人工势场法和最优控制法。其中，人工势场法是由Khatib在1986年提出，并将其引入到机器人路径规划领域。但该方法存在目标点不可达、易出现局部极值、未考虑障碍物运动状态和车辆运动约束等问题，大大降低了采用人工势场法的智能车辆在实际避障过程中的安全性和避障路径规划问题的求解成功率。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是克服现有技术的缺陷，提供了一种基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，其综合考虑考虑人、车、路等交通要素的对避障路径规划的综合影响，不仅能够生成无碰撞且曲率平滑的路径，而且能够适应自车运动状态变化，满足复杂行驶环境中智能车辆的实时避障需求，保证运动车辆有足够的纵横向安全距离完成避障任务。
[0005]本专利技术提供的技术方案为：一种基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，包括：步骤一、获取当前时刻车辆位置及车辆周边的交通环境；确定避障路径的终点位置；步骤二、构建时空风险场，包括：静态障碍物产生的风险场、动态障碍物产生的风险场、车道线产生的风险场及终点位置产生的驱动场；确定当前时刻车辆分别在所述静态障碍物产生的风险场、所述动态障碍物产生的风险场、所述车道线产生的风险场及所述终点位置产生的驱动场中受到的力，得到车辆在所述时空风险场受到的合力；步骤三、根据车辆在所述时空风险场内受到的合力确定车辆目标航向角，并根据所述车辆目标航向角更新下一时刻的车辆位置；步骤四、重复进行步骤二至步骤三，直到车辆达到避障路径的终点位置；将得到的车辆位置集合作为避障路径点集；
步骤五、以所述避障路径点集中的离散路径点作为初始解，基于二次规划方法优化得到平滑的避障路径。
[0006]优选的是，在所述步骤三中，还包括：如果所述目标航向角与当前时刻车辆航向角之差大于车辆最大转向角，以车辆最大转向角作为车辆目标转向角，得到下一时刻车辆目标位置；并且判断车辆从当前位置移动到下一时刻车辆目标位置是否发生碰撞；如果不会发生碰撞，则将下一时刻的车辆位置更新为下一时刻车辆目标位置；如果会发生碰撞，则重新确定避障路径的终点位置，并重复进行步骤二至步骤五。
[0007]优选的是，在所述步骤二中，车辆在所述静态障碍物产生的风险场中受到排斥力 ，计算公式为：
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；其中， ；式中， 为车辆在静态障碍物产生的风险场中受到的排斥力；为车辆质量；为车辆所处位置的路面附着影响因子；为静态障碍物产生的风险场中车辆所在位置点的场强矢量； 为从静态障碍物质心位置指向车辆所在位置点的距离矢量；是静态障碍物的虚拟质量； 为障碍物类型对风险大小的影响因子； 和 为常数。
[0008]优选的是，在所述步骤二中，车辆在所述动态障碍物产生的风险场中受到排斥力 ，计算公式为： ；其中， ；式中，为车辆在动态障碍物产生的风险场中受到的排斥力；为车辆质量；为车辆所处位置的路面附着影响因子； 为动态障碍物产生的风险场中车辆所在位置点的场强矢量；为从动态障碍物质心位置指向车辆所在位置点的距离矢量；为动态障碍物的虚拟质量；为动态障碍物类型对风险大小的影响因子；、和 为常数；为车辆与动态障碍物相对速度；为车辆与动态障碍物速度夹角。
[0009]优选的是，在所述步骤二中，车辆在所述车道线产生的风险场中受到排斥力 ，计算公式为： ；其中， ；；
；式中，为车辆在车道线产生的风险场中受到的排斥力；为车辆质量；为车辆所处位置的路面附着影响因子；为车道线产生的风险场中车辆所在位置点的场强矢量；为从车道线指向车辆所在位置点的距离矢量；表示车辆质心距离车道线的横向距离；为车道宽度；为车道线类型对风险大小的影响因子；为常数；为道路内障碍物所在位置点的纵坐标；为车辆所在位置点的纵坐标；为障碍物风险场最大作用距离；为车辆最短制动距离。
[0010]优选的是，在所述步骤二中，车辆在所述终点位置产生的驱动场中受到吸引力 ，计算公式为：；其中，； ；；式中，为车辆在终点位置产生的驱动场中受到的吸引力；为车辆质量；为车辆所处位置的路面附着影响因子；为终点位置产生的驱动场中车辆所在位置点的场强矢量；为从终点位置点指向车辆所在位置点的距离矢量；为从终点位置点指向车辆所在位置点的距离标量；（，）为终点位置的坐标；为车辆当前车速；车辆当前所在车道最高限速；为重力加速度；为车辆当前位置纵坐标；为车道宽度；为路面附着影响因子；、都是常数。
[0011]优选的是，在所述步骤五中，基于二次规划方法优化得到平滑的避障路径，包括：离散路径点的平滑和对平滑路径点进行分段拟合。
[0012]优选的是，采用五次多项式对平滑路径点进行分段拟合，方法为：将平滑的离散路径点中相邻两点之间的路径作为一个区间路径，对每个区间采用2个五次多项式表示，第个区间多项式为：；
；第个区间待优化变量为：；；采用二次规划方法求解各区间多项式的曲线参数，得到各区间的曲线方程。
[0013]优选的是，用二次规划方法求解各区间多项式的曲线参数的过程中，采用如下目标函数：；其中，为定义在区间[0，1]上的连续变量。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，不仅能够实现对静止和移动障碍物的主动规避，而且生成的换道避障路径曲率平滑，换道避障的起点和终点能够保证车辆沿道路中心线行驶，换道避障开始时刻随车速变化，车速越大，换道开始时刻距离障碍物纵向距离越远，能够预留足够的纵向空间提高换道过程的安全性。
[0015]附图说明
[0016]图1为本专利技术所述的基于时空风险量化智能车辆换道避障路径规划框架图。
[0017]图2为本专利技术所述的基于时空风险量化的路径预规划流程图。
[0018]图3为本专利技术所述的时空风险场中自车航向角计算原理图。
[0019]图4为本专利技术所述的离散路径点的平滑原理示意图。
具体实施方式
[0020]下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
[0021]如图1所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，其特征在于，包括：步骤一、获取当前时刻车辆位置及车辆周边的交通环境；确定避障路径的终点位置；步骤二、构建时空风险场，包括：静态障碍物产生的风险场、动态障碍物产生的风险场、车道线产生的风险场及终点位置产生的驱动场；确定当前时刻车辆分别在所述静态障碍物产生的风险场、所述动态障碍物产生的风险场、所述车道线产生的风险场及所述终点位置产生的驱动场中受到的力，得到车辆在所述时空风险场受到的合力；步骤三、根据车辆在所述时空风险场内受到的合力确定车辆目标航向角，并根据所述车辆目标航向角更新下一时刻的车辆位置；步骤四、重复进行步骤二至步骤三，直到车辆达到避障路径的终点位置；将得到的车辆位置集合作为避障路径点集；步骤五、以所述避障路径点集中的离散路径点作为初始解，基于二次规划方法优化得到平滑的避障路径。2.根据权利要求1所述的基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，其特征在于，在所述步骤三中，还包括：如果所述目标航向角与当前时刻车辆航向角之差大于车辆最大转向角，以车辆最大转向角作为车辆目标转向角，得到下一时刻车辆目标位置；并且判断车辆从当前位置移动到下一时刻车辆目标位置是否发生碰撞；如果不会发生碰撞，则将下一时刻的车辆位置更新为下一时刻车辆目标位置；如果会发生碰撞，则重新确定避障路径的终点位置，并重复进行步骤二至步骤五。3.根据权利要求2所述的基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，其特征在于，在所述步骤二中，车辆在所述静态障碍物产生的风险场中受到排斥力 ，计算公式为：；其中，；式中，为车辆在静态障碍物产生的风险场中受到的排斥力；为车辆质量；为车辆所处位置的路面附着影响因子；为静态障碍物产生的风险场中车辆所在位置点的场强矢量；为从静态障碍物质心位置指向车辆所在位置点的距离矢量；是静态障碍物的虚拟质量；为障碍物类型对风险大小的影响因子；和为常数。4.根据权利要求3所述的基于时空风险量化的智能车辆换道避障路径规划方法，其特征在于，在所述步骤二中，车辆在所述动态障碍物产生的风险场中受到排斥力 ，计算公式为：；其中，；
式中，为车辆在动态障碍物产生的风险场中受到的排斥力；为车辆质量；为车辆所处位置的路面附着影响因子；为动态障碍物产生的风险场中车辆所在位置点的场强矢量；为从动态障碍物质心位置指向车辆所在位置点...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘科，付尧，雷雨龙，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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