论文部分内容阅读
随着道路交通问题的日益加剧,人类对于自动驾驶技术给予越来越多的关注。近年来,自适应巡航系统作为智能辅助驾驶系统的关键技术,已经日益成熟并且逐步走进普通大众的生活中。然而传统的自适应巡航系统只对车辆的纵向加速度进行控制,面对前车长时间行驶车速缓慢且换道条件良好的工况,无法进行自主换道,很大程度上降低了驾驶员对自适应巡航系统的使用率与满意度。同时,面对前车发生换道的工况,传统自适应巡航系统无法很好的对本车道内的主目标与换道前车进行综合考虑,往往在此工况下,传统自适应巡航会出现纵向加速度波动较大的情况,很大程度上降低了乘坐的舒适性甚至可能出现危险。因此,针对前车的换道意图辨识以及本车的自主换道控制研究具有重要的意义。本文进行基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法研究,主要内容包括了基于前车换道意图辨识的主目标筛选、自主换道决策与换道轨迹规划、智能巡航车辆横纵向运动控制,并基于Matlab/Simulink、CarSim和Prescan软件搭建的联合仿真平台对提出的控制算法进行了联合仿真验证,论文的具体研究内容如下:(1)本文首先根据毫米波雷达检测到的目标特征点数据与摄像头传感器检测到的车道线多项式拟合数据,划分感兴趣区域,并对感兴趣区域外的目标进行过滤;根据上一时刻卡尔曼滤波器输出的有效目标预测数据以及当前时刻在感兴趣区域内的雷达数据,对已经存在目标的有效测量数据进行筛选;根据是否存在有效测量数据,对所有有效目标的生命周期计算;接下来利用基于交互式多模型的目标状态估计方法和有效目标的生命周期状态对每个目标进行状态估计,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)辨识每一个有效目标的换道意图。结合有效目标的状态与换道意图的辨识结果,进行最终主目标的筛选。(2)针对前车长时间行驶车速缓慢且换道条件良好的工况,本文对智能巡航控制算法的自主换道决策与换道轨迹规划算法展开研究。自主换道决策部分主要分为:本车道不满意程度计算、相邻车道速度优势判断以及自主换道可行性分析。本车道不满意程度计算主要分为速度期望与车间距期望两部分,根据本车道不满意程度计算结果建立本车换道意图。在此前提下需要对相邻车道的速度优势进行判断,保证目标车道相对于原车道具有速度优势,这一点对于智能巡航控制算法的自主换道决策具有重要的意义。最后本文对自主换道的可行性进行分析,基于本车为匀加速状态、周围交通车辆均为匀速状态的假设,对本车与原车道前车、目标车道前车以及目标车道后车的碰撞安全分析进行分析。通过建立关于不定参数换道时间与纵向加速度的不等式约束,将自主换道可行性问题转化为不定参数是否具有可行解的问题。自主换道轨迹规划主要是针对直道换道以及定曲率弯道换道场景,基于五次多项式曲线对换道轨迹进行规划。综合考虑换道过程对道路流量的影响以及换道完成后本车与前车之间的速度误差、理想车间距误差,对不定参数进行优化求解,得到自主换道轨迹。(3)在得到主目标状态信息以及自主换道决策与换道轨迹规划的结果之后,本文对智能巡航车辆横纵向运动控制算法展开研究。首先根据车道线多项式拟合数据、自主换道决策以及自主换道轨迹规划的结果,生成基于本车车身坐标系的参考轨迹。为了实现对参考轨迹的跟随,本文建立了车辆侧向动力学模型,采用LQR控制器计算得到所需的方向盘转角,并通过施加前馈方向盘转角的方式,消除跟随过程中的稳态横向距离误差。基于主目标的状态信息(纵向相对速度和纵向相对距离),本文选用LQR控制器对本车的纵向目标加速度进行计算。根据需求的目标加速度、本车速度、道路坡度等信息,建立车辆逆动力学模型,计算得到前馈的执行器控制量,并利用PID控制器进行反馈校正,实现对车辆纵向加速度的有效控制。(4)本文利用Matlab/Simulink、CarSim和Prescan软件搭建联合仿真平台,对算法的有效性进行验证。在Prescan软件中建立场景和传感器模型,在Carsim软件中建立高精度整车动力学模型,在Matlab/Simulink中进行仿真环境的集成和控制算法的建立。仿真结果表明,本文提出的基于前车换道意图辨识的智能巡航控制算法能够有效的对本车道内的主目标与换道前车进行综合考虑,并在前车长时间行驶车速缓慢且换道条件良好的情况下,实现自主换道。