论文部分内容阅读
近年来,国民经济的飞速发展和人口的增加使得汽车保有量几近呈指数式增长,交通堵塞和交通事故等城市交通问题亟待解决。因此,对提高道路交通安全的辅助驾驶技术进行相关技术研究具有重要的理论意义和实际应用价值。然而,目前关于自动变换车道方法的研究局限很大,仅依赖于其自身的传感器来获取外部信息。在整个车道变换过程中,假定周围的车辆状态是静态的与复杂且可变的实际道路状况相矛盾。因此,本文提出了一种基于车辆网络信息的自动车道变换策略。智能汽车通过车联网和传感器来感知行驶环境,传感器包括毫米波雷达、GPS、摄像头和激光雷达等来,这些原始数据通过“传感器数据融合模块”进行融合,同时车联网收发单元接收车联网实时信息得到动静态障碍物信息。系统根据障碍物的实时信息,规划出一条安全、舒适和通行效率高的行驶轨迹,然后对这条轨迹进行跟踪控制。本文首先对国内外局部路径规划方法和路径跟踪控制方法进行分析总结,选取改进的多项式理论作为避障路径规划的方法,在以多项式理论为基础的路径规划中,对周围道路信息及障碍物信息的运动状态进行分析,选取最小安全距离作为改善多项式路径的性能参数,保证了通行效率和安全性;在得出最优换道轨迹后选用基于MPC(模型预测控制)的路径控制器对换道轨迹进行路径跟踪控制。本文的主要研究内容有:(1)换道策略的制定。对智能车辆换道决策策略和路线方向进行相关研究,基于实际车道变换行为特征、车道变换判断分析机制和最小距离模型,设计了自主车道变换决策算法,对驾驶员的换道操作有辅助预警作用。(2)换道越线时间TLC的估算。本文以几何函数法分别对不同场景下的越线情形建立TLC估算模型,为保证模型的有效性,考虑到车身的相关几何参数。运用MATLAB仿真软件对影响TLC的参数进行仿真分析,包括偏航角、横向加速度、道路弯曲半径、横向位移等,仿真证明该模型能够实时预测估算TLC的值。(3)网联条件下最优换道轨迹的确定。选用多项式方法进行路径规划,将最小换道距离作为约束条件,来求得最优换道路径以此来保证安全性,其中换道所需参数均为实时车联网数据提供,可以有效避免由突发情况(如突然闯入、周围车速变化及突然换道等)带来的危险,保证整个换道过程中的安全。(4)基于MPC控制器的路径跟踪。使用基于MPC的控制系统控制前轮转向和转矩,以跟踪所需的无碰撞参考轨迹,并通过模拟驾驶仪对换道轨迹的相关参数进行试验验证。