11基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划
车路协同环境下的轨迹级交通控制
06
结论与展望
研究成果总结
1 2
轨迹级交通控制技术的提出
针对传统交通控制方法在车路协同环境下的不足 ，提出了轨迹级交通控制技术，为交通控制提供 了新的思路和方法。
算法设计与实现
设计了基于轨迹预测的交通控制算法，实现了对 车辆轨迹的精确预测和交通流的有效控制。
考虑多源异构数据融合和决策优化
在决策过程中，需要考虑到多源异构数据融合和决策优化技术，以提高决策的准确性和效 率。
05
车路协同环境下轨迹级交通控 制实验验证
实验场景设计与搭建
01
02
03
实验场地选择
选择合适的实验场地，包 括道路类型、交通状况等 ，以模拟真实的交通环境 。
实验设备部署
部署车路协同设备，包括 车辆、路侧单元、交通信 号灯等，以实现车路协同 通信和控制。
轨迹级交通控制是智能交通系统中的 一种重要控制方式，能够实现对车辆 轨迹的精确控制。
车路协同技术
车路协同技术是智能交通系统的重要 组成部分，能够实现车与路之间的信 息交互和协同控制。
研究现状与问题
研究现状
目前国内外学者在车路协同技术 和轨迹级交通控制方面已经取得 了一定的研究成果，但仍存在一 些问题需要解决。
通控制。
车路协同关键技术
传感器技术
无线通信技术
利用各种传感器，如雷达、摄像头、超声如5G、C-V2X 等，实现车辆与车辆、车辆与道路基础设 施之间的信息传输和共享。
协同决策技术
控制执行技术
根据感知层获取的信息和通信层传输的数 据，进行轨迹级交通控制和协同决策。
基于Attention机制和递归思想的LSTM车辆轨迹预测
基于Attention机制和递归思想的LSTM车辆轨迹预测作者：张恒陈焕明党步伟王继贤来源：《青岛大学学报（工程技术版）》2024年第02期摘要：针对现有车辆轨迹预测模型在长时预测方面准确性不足的问题，基于Attention机制和递归思想的长短时记忆网络（long short-term memory， LSTM）构建了一种新型的车辆轨迹预测模型，即ATT-LSTM（RE）模型，使用编码器–解码器架构更精确地预测车辆未来的行驶轨迹。
研究结果表明，模型意图识别的准确率为91.7％，F1分数、召回率、精确率均在0.872 ～0.977之间；1 s、2 s、3 s、4 s、5 s的终点轨迹预测的均方根误差为0.52 m、1.07 m、1.69 m、2.58 m、3.31 m，优于同类型模型。
关键词：车辆轨迹预测；意图识别；长短时记忆网络； Attention机制；递归思想中圖分类号：TP391.41文献标识码： A文章编号： 10069798（2024）02007409； DOI： 10.13306/j.10069798.2024.02.011收稿日期： 20240402; 修回日期： 20240515基金项目：山东省高等学校科技计划项目（J18KA048）第一作者：张恒（1998 ），男，硕士研究生，主要研究方向为车辆系统动力学仿真与控制。
通信作者：陈焕明（1978 ），男，博士，副教授，主要研究方向为车辆系统动力学仿真与控制。
Email：*************.cn随着科技的进步和人们生活水平的提高，汽车已成为日常生活中不可或缺的交通工具。
为了提升驾驶安全性和稳定性，准确识别驾驶员的驾驶意图及精确预测车辆行驶轨迹变得至关重要。
对车辆轨迹的预测方法有两种：基于模型建模和基于数据驱动。
基于模型建模的轨迹预测方法多通过建立车辆运动学或动力学模型，依托各种参数间的数学关系来预测车辆的行驶轨迹［1］，如利用恒定角速度和加速度模型并结合意图识别的多项式轨迹规划来预测车辆轨迹［2］。
基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制
J Automotive Safety and Energy, Vol. 11 No. 4, 2020462—469基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制李耀华，刘 洋，冯乾隆，南友飞，何 杰，范吉康（长安大学汽车学院，西安710064，中国）摘要：为解决智能商用车路径跟踪问题，采用一种最优预瞄控制策略。
根据商用车航向角与路径曲率的关系，引入航向角偏差反馈控制；根据车速与预瞄距离的关系，提出了变权重因数的多点预瞄距离确定方法。
为了保证商用车路径跟踪的稳定性，采用模型预测控制策略，对车轮侧偏角进行约束。
通过TruckSim与Simulink联合仿真，对比分析了侧向偏差、横摆角速度和前轮侧偏角变化情况。
结果表明：最优预瞄控制策略对车速变化具有较好的适应性，但当路面附着因数较低时，车辆会失去稳定性；模型预测控制策略对车速和路面附着因数变化都具有较好的适应性，行驶稳定性更好，且比最优预瞄控制策略具有更精确的路径跟踪效果。
关键词：智能商用车；路径跟踪；路面附着因数；最优预瞄控制；模型预测控制中图分类号： U 471.15 文献标识码： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2020.04.005Path tracking control for an intelligent commercial vehicle based on optimal preview and model predictiveLI Yaohua, LIU Yang, FENG Qianlong, NAN Youfei, HE Jie, FAN Jikang(School of Automobile, Chang’an University, Xi’an 710064, China)Abstract: An optimal preview control strategy was adopted to solved path tracking problem of intelligent commercial vehicles. According to the relationship between the heading angle and the curvature of the path,the heading angle deviation feedback control was introduced. According to the relationship between the speedand the preview distance, a multi-point preview distance determination method with variable weight coefficientwas proposed. In order to ensure the stability of path tracking, the model predictive control was used to restrictthe wheel sideslip angle. Through co-simulation of TruckSim and Simulink, the lateral deviations, the yaw ratesand the front wheel slip angles were compared. The results show that the optimal preview control has good adaptability to the speed, but when the road adhesion factor is low, the vehicle will lose stability; The model predictive control has better adaptability to speeds and road adhesion factors, and has better driving stability,and has more accurate path tracking effect than the optimal preview control.Key words:i ntelligent commercial vehicles; path tracking; road adhesion factors; optimal preview control;model predictive control收稿日期 / Received ：2020-07-18。
自动驾驶汽车的路径规划与控制策略研究
自动驾驶汽车的路径规划与控制策略研究随着科技的不断发展和人们对出行安全和便利性的需求增加，自动驾驶汽车逐渐成为现实中的一种交通选择。
自动驾驶汽车的核心技术之一是路径规划与控制策略。
在本文中，我们将探讨自动驾驶汽车的路径规划和控制策略的研究现状、挑战以及未来发展方向。
路径规划是自动驾驶汽车系统中至关重要的一个环节，其目标是确定车辆在道路上的最佳行驶路径。
首先，路径规划需要获取车辆周围的环境信息，如道路地图、交通流量、障碍物信息等。
这些信息可通过传感器、卫星定位、摄像头等手段获取。
其次，路径规划需要考虑到多个因素，如车辆的速度、安全距离、车辆动态特性等。
同时，还需要综合考虑行驶效率和乘客的舒适度。
最后，路径规划需要通过算法和模型，将这些信息整合起来，生成一条最佳路径，使得车辆能够安全、高效地到达目的地。
路径规划算法的选择是自动驾驶汽车研究中的一个重要问题。
目前，研究者们提出了多种路径规划算法，如基于搜索算法的A*算法、Dijkstra算法，以及基于优化的遗传算法、模拟退火算法等。
其中，A*算法是一种常用的路径规划算法，它通过估计目标距离和启发式函数来快速搜索最佳路径。
遗传算法则是一种基于进化的优化算法，通过模仿生物进化的过程，不断优化路径规划结果。
这些算法各有优劣，如何选择合适的算法取决于具体的应用场景和需求。
与路径规划相对应的是控制策略，在路径规划的基础上，控制策略负责将车辆实际驾驶轨迹与规划轨迹相匹配。
控制策略需要考虑到车辆的动力学特性、环境因素以及驾驶员的操作意图。
传统的控制策略包括PID控制器、模糊控制器等。
PID控制器根据车辆的误差、偏差和积分来调整方向盘、刹车和油门等控制输入。
模糊控制器则基于模糊逻辑推理来调整控制输入。
近年来，深度学习技术的发展为控制策略提供了新的思路。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以用于实现端到端的控制，将传感器输入直接映射到控制输出。
这种端到端的控制策略可以减少路径规划和控制之间的耦合，并提高车辆的自主性。
基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划_孙浩
{
[
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（ 10 ） θ t = θ0 ± （ 11 ）
该解析表达式表达的是汽车在给定速度下， 对应于不同的转角输入其运动学的响应 ， 可以较 为准确地反映车辆的运动轨迹， 而且数值计算效 率高、 实时性好。 2． 2． 2 模型参数识别 k2 ， 稳态动力学模型存在参数 k1 、 在实车以及 k2 不仅仅是前轮、 k1 、 后轮的 主流动力学模型中， 侧偏刚度， 通常无法直接给出， 需要经过参数识别 得出。 本文利用 Carsim 稳态转向实验数据， 通过
Illustration of traffic vehicle trajectory prediction
第6 期
等： 基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划 孙浩，
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获得。 首先， 通过“采样 ”将不同时刻交通车的位 置投影到道路网格中。 则未来任意时刻交通车在 该坐标系下的坐标均可以由式 （ 4 ） 确定。 式 （ 4） 得出该交通车在未来任意时刻所占据的空间 位置。
· 172·
国防科技大学学报
第 35 卷
1
整体方案描述
2
2． 1
车辆动态轨迹规划
交通车轨迹预估以及搜索空间建立
设 本文介绍的轨迹规划方法采用“模块化 ” 计思想， 根据功能进行模块划分和设计， 如图 1 所 。“汽车行驶环境模块 ” 示 包含道路信息， 如车道 ； “交通车辆模块 ” 宽度、 车道数目、 路面附着系统 ； “轨迹规划模块 ” 预估交通车状态 在每次规划周 期开始时获得当前时刻下的主车以及相关交通信 ； “轨迹跟随控制模块 ” 息并进行轨迹规划 接受规 划轨迹并产生方向盘转角、 油门开度、 制动踏板角 ； “车辆动力学模块 ” 度等控制信号 接受到控制信 号后产生相应的响应， 即实际轨迹； 主车状态在规 划周期开始时实时更新。
基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制
2021年（第43卷）第2期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.2 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.02.001基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制*陈龙1，邹凯2，蔡英凤1，滕成龙2，孙晓强1，王海2（1.江苏大学汽车工程研究院，镇江212013；2.江苏大学汽车与交通工程学院，镇江212013）［摘要］本文中针对大曲率转弯工况下，智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题，提出一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的纵横向综合轨迹跟踪控制方法，通过NMPC和障碍函数法（BM）的有效结合，提高了跟踪精度，改善了行驶稳定性。
首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型，采用非线性模型预测控制计算出期望的纵向力、侧向力和横摆力矩；然后基于轮胎动力学模型建立带约束的非线性规划数学模型，利用障碍函数法求解出四轮轮胎力的最优分配，并最终实现四轮驱动智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制。
最后进行Carsim和Simulink联合仿真，结果表明，与传统的预瞄PID控制相比，所提方法可在考虑纵横向动力学耦合的情况下明显改善跟踪精度和行驶稳定性。
关键词：智能汽车；轨迹跟踪；非线性模型预测控制；障碍函数法Longitudinal and Lateral Comprehensive Trajectory Tracking Control ofIntelligent Vehicles Based on NMPCChen Long1，Zou Kai2，Cai Yingfeng1，Teng Chenglong2，Sun Xiaoqiang1&Wang Hai21.Automotive Engineering Research Institute，Jiangsu University，Zhenjiang212013；2.School of Automotive and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013［Abstract］Aiming at the lowering of the trajectory tracking accuracy and stability caused by the coupling of longitudinal and lateral dynamic characteristics and the dynamic constraints of intelligent vehicles under large‑cur‑vature turning conditions，a longitudinal and lateral comprehensive trajectory tracking control method based on non‑linear model predictive control（NMPC）is proposed in this paper.Through the effective combination of NMPC and barrier（function）method（BM），the tracking accuracy and driving stability are improved.Firstly，a dynamics mod‑el for a four‑wheel drive and front wheel steering vehicle and its trajectory tracking model are established and the NMPC is adopted to calculate the desired longitudinal force，lateral force and yaw moment.Then a nonlinear pro‑gramming mathematical model with constraints is constructed based on tire dynamics model and the BM is used to solve out the optimal distribution of the tire forces of four‑wheels，and finally the longitudinal and lateral comprehen‑sive trajectory tracking control for a four‑wheel drive intelligent vehicle is achieved.In the end，a Carsim and Simu‑link joint simulation is conducted with a result showing that compared with the traditional preview PID control，the method proposed can significantly improve the tracking accuracy and driving stability with consideration of the cou‑pling between longitudinal and lateral dynamics characteristics.Keywords：intelligent vehicles；trajectory tracking；nonlinear model predictive control；barrier method*国家重点研发计划（2018YFB0105000，2017YFB0102603）、国家自然科学基金（51875255，61601203，61773184，U1564201，U1664258，U1764257，U1762264）、江苏省自然科学基金（BK20180100）、江苏省六大人才高峰项目（2018‑TD‑GDZB‑022）、江苏省战略性新兴产业发展重大专项（苏发改高技发（2016）1094号）和镇江市重点研发计划（GY2017006）资助。
考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法
2021年（第43卷）第4期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.4 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.014考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法*杨彬，宋学伟，高振海（吉林大学，汽车仿真与控制国家重点实验室，长春130022）［摘要］无人驾驶车辆进行障碍物规避时，须考虑车辆的运动特性以保证避障过程的安全性、舒适性、操纵稳定性等。
本文中提出了一种在车辆运动约束下的避障轨迹规划算法。
该算法结合障碍物的运动状态和位姿信息，在局部环境地图中对超越障碍物的期望位置进行局部采样组成离散终端状态点集，将复杂道路环境中的避障轨迹搜索问题转换为自车与状态点集之间的轨迹拟合和寻优问题。
轨迹的拟合通过基于车辆侧向动力学模型的Bézier 曲线规划器实现，而寻优过程则考虑到了车辆进行轨迹跟随过程中的行驶平顺性和操纵稳定性。
通过与常规State Lattice算法和MPC算法在多种测试环境中进行避障效果的对比，结果表明本文中提出的规划方法在测试场景中能够使车辆安全、合理地规避障碍，同时在轨迹平顺性、操纵稳定性等方面有较好的表现。
关键词：车辆侧向动力学模型；离散终端状态点集；Bézier曲线；避障轨迹规划Optimal Obstacle Avoidance Trajectory Planning Algorithm ConsideringVehicle Motion ConstraintsYang Bin，Song Xuewei&Gao ZhenhaiJilin University，State Key Laboratory of Automobile Simulation and Control，Changchun130022［Abstract］The motion characteristics of the autonomous vehicle should be taken into account to ensure safety，comfort and stability when avoiding obstacles.An obstacle avoidance trajectory planning algorithm with the constraints of vehicle motion is proposed in this paper.Firstly，combining with the motion state and position informa⁃tion of obstacles，the algorithm derives the derivative status region where the vehicle can safely avoid obstacles from the local environment map.Then，the terminal state points are sampled in the derivative status region to form a dis⁃crete terminal state point set.The obstacle avoidance trajectory search problem in complex road environment is trans⁃formed into the problem of trajectory fitting and optimization between the vehicle and the state point set.Trajectory fitting is realized by Bézier curve planner based on vehicle lateral dynamics model while the optimization process takes into consideration of driving smoothness and operation stability in the process of vehicle trajectory following. By comparing the obstacle avoidance effect in multiple scenarios with the conventional State Lattice algorithm and MPC algorithm，the results show that the proposed algorithm can make the vehicle avoid obstacles safely and reason⁃ably in the test scenarios，and has better performance in the aspects of trajectory smoothness and vehicle handling stability.Keywords：vehicle lateral dynamic model；discrete terminal state points set；Bézier curve；obstacle avoidance planning*国家自然科学基金（U1564214、51775236）和国家重点研发计划（2017YFB0102600）资助。
基于车辆动力学混合模型的智能汽车轨迹跟踪控制方法
基于车辆动力学混合模型的智能汽车轨迹跟踪控制方法方培俊;蔡英凤;陈龙;廉玉波;王海;钟益林;孙晓强【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2022(44)10【摘要】基于机理分析的车辆动力学建模过程通常进行简化及假设,无法准确计算实际车辆在不同道路条件下的动力学变化,进而导致智能汽车轨迹跟踪控制精度低、不稳定等问题。
鉴于此,本文中提出了一种基于混合建模技术的非线性建模与控制方法,构建机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型,车辆状态与控制数据经机理模型实现计算处理,级联合并后作为数据驱动模块的输入,长短时记忆网络作为主干网络实现时序数据的非线性关联特征提取和最终的模型输出计算。
测试结果表明,该模型可以补充计算机理模型中的部分未建模动态并提高模型计算精度,且具有隐式理解不同路面附着条件的能力。
其次,使用Euler积分完成对预测模型的离散化并设计模型预测控制轨迹跟踪算法,设计前馈反馈控制算法在实现车辆的纵向控制的同时提供横向控制中预测模型所需的外部输入,最终实现更符合实际行驶环境且更精准的轨迹跟踪控制效果。
CarSim/Simulink联合仿真结果表明,该方法实现了不同道路附着系数下控制量精确输出,同步提升了智能汽车轨迹跟踪控制精度和稳定性,具有良好的横纵向协调控制效果。
【总页数】16页(P1469-1483)【作者】方培俊;蔡英凤;陈龙;廉玉波;王海;钟益林;孙晓强【作者单位】江苏大学汽车工程研究院;比亚迪汽车工业有限公司;江苏大学汽车与交通工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法2.基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法比较3.基于模型预测和遗传算法的智能车辆轨迹跟踪控制4.基于模型预测控制的智能车辆轨迹跟踪研究5.智能车辆横向轨迹跟踪的显式模型预测控制方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自动驾驶车辆的路径规划与避障
自动驾驶车辆的路径规划与避障自动驾驶技术的快速发展带来了许多令人激动的机遇和挑战。
其中一个重要的挑战是如何在保证安全的同时，合理规划自动驾驶车辆的行驶路径，并有效地避免障碍物。
本文将探讨自动驾驶车辆的路径规划与避障问题，并介绍一些解决方案。
1. 路径规划路径规划是自动驾驶车辆的基本任务之一。
通过合理规划车辆的行驶路线，可以实现高效而安全的运输。
在路径规划中，一些关键的因素需要被考虑。
首先，地图信息是路径规划的基础。
通过高精度的地图数据，自动驾驶车辆可以更准确地了解道路的结构和特征，包括交叉口、车道、限速等信息。
这些信息可以通过激光雷达、摄像头和其他传感器来获取，然后在系统中进行实时更新和处理。
其次，目标点和起始点的选择也是路径规划的重要因素。
自动驾驶车辆需要根据当前的定位信息和导航目标，确定合适的行驶路线。
同时，它还要考虑到其他一些因素，比如交通流量、道路状况和行驶速度等。
最后，路径规划还需要考虑到车辆的运行状态和动力学特性。
车辆需要根据自身的能力和限制，选择最佳的行驶路线，并进行相应的控制和调整。
这就涉及到了实时路径规划和动态路径规划的问题。
2. 避障技术除了路径规划，自动驾驶车辆还需要具备避障能力，以应对突发情况和道路上的障碍物。
避障技术可以提高车辆的安全性和稳定性，保证行驶过程中的平稳和可靠。
在避障技术中，感知和识别是关键的环节。
自动驾驶车辆需要通过传感器来获取周围环境的信息，比如雷达、激光雷达、相机等。
然后，它需要对这些信息进行处理和分析，识别出道路上的障碍物，比如其他车辆、行人、路障等。
一旦识别出障碍物，自动驾驶车辆就需要采取相应的避障措施。
这可以通过多种方式实现，比如进行轨迹规划来绕过障碍物、进行车速的调整来避免碰撞、向周围车辆发出警示信号等。
另外，避障技术还需要考虑到车辆的动力学特性和控制策略。
车辆需要根据自身的加速度、转向能力和制动能力等因素，选择合适的避障策略。
通过实时的控制和调整，车辆可以在避障过程中保持稳定而可靠。
车路协同下基于ＭＰＣ_的匝道合流控制方法研究
总第３１８期交 通 科 技ＳｅｒｉａｌＮｏ．３１８ ２０２３第３期ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮｏ．３Ｊｕｎｅ．２０２３ＤＯＩ１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１ ７５７０．２０２３．０３．０２９收稿日期：２０２３ ０２ ０８第一作者：陈润超（１９９３－），男，助理工程师，硕士。
车路协同下基于ＭＰＣ的匝道合流控制方法研究陈润超（厦门市城市规划设计研究院有限公司 厦门 ３６１０１２）摘 要 为研究车路协同下匝道合流控制方法对于道路通行效率的作用，文中基于ＭＰＣ的控制框架提出了ＣＶＩＳ环境下的匝道合流控制方法。
考虑合流区特性和车辆行驶的约束，通过不断优化车辆行驶速度，为匝道车辆提供合适的可插车间隙，使得匝道车辆顺利合流。
经仿真验证，提出的方法能够有效降低车辆行程时间，提高合流效率。
关键词 车路协同 匝道合流 ＭＰＣ 元胞自动机中图分类号 Ｕ４９１．１ 快速路匝道合流区主道和匝道的行车速度不一且存在频繁的换道行为，导致该区域易形成瓶颈并造成拥堵。
控制车辆速度、提供合适的可插车间隙利于合流区车辆顺利合流。
车路协同技术（ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｖｅｈｉｃｌｅｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｙｓｔｅｍ，ＣＶＩＳ）以实时信息传输、精确控制等优势为匝道合流区的通行顺畅提供技术支持。
ＣＶＩＳ环境下的匝道控制方法研究一直受到学者们的关注。
文献［１］通过调控主线车辆可汇入间隙，构建了匝道合流区网联车辆协同控制策略以提高合流效率。
文献［２］提出的智能车辆优化模型，通过优化车辆跟驰曲线和换道时机减少合流延误。
文献［３］构建了ＣＶＩＳ环境下基于车辆动力学特征的解耦协同车辆轨迹跟踪控制方法，提高了车辆舒适性及合流区通行效率。
文献［４］提出了一种基于博弈论的车辆协同控制方法，可有效改善合流区运行效率。
文献［５］提出了ＣＶＩＳ环境下基于冲突规避的优化控制方法以减少合流区冲突。
从现有研究来看，主要侧重于单一的宏观交通流控制或者微观的车辆控制方面，然而将宏观交通流控制和微观车辆控制相结合，提高匝道合流效率的研究较少。
基于稳态转向特性的智能车辆换道轨迹规划
曲率进行限制，以防止车辆在换道过程中出现侧滑现象，分析了交通车对换道安全性的影响，利用多项式函数进行换道轨
迹 规 划 ，以 车 辆 侧 向 加 速 度 和 换 道 时 间 为 换 道 优 化 函 数 的 优 化 变 量 ，建 立 了 基 于 稳 态 转 向 特 性 和 换 道 安 全 距 离 的 换 道 模
和空间内的行驶轨迹[3]。而换道是车辆最基本的驾驶行 为，智能车辆换道轨迹规划的研究对提高公路交通安全 性、提高交通效率具有重要意义。
目前，国内外学者从不同角度对智能车辆的轨迹规 划问题展开了研究。陈成等人提出一种基于四阶贝塞 尔曲线的轨迹规划方法，并通过参数优化规划出曲率变 化最小的轨迹曲线，但对交通车的考虑较少，实际应用 较为困难[4]。杨志刚等人提出了等速偏移轨迹函数和正
汽车技术 · Automobile Technology
基于稳态转向特性的智能车辆换道轨迹规划*
张新锋 1,2 李传友 1,2 夏八科 1,2
（1.长安大学，汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室，西安 710064；2.长安大学，汽车学院，西安 710064）
【摘要】为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性，分析了车辆在高速状态下的转向特性并对换道轨迹曲线的最大
Lane Changing Trajectory Planning for Intelligent Vehicle Based
无人驾驶汽车系统中的决策与行为规划方法
无人驾驶汽车系统中的决策与行为规划方法近年来，无人驾驶汽车技术的快速发展引起了广泛的关注和讨论。
无人驾驶汽车的决策与行为规划方法是实现自动驾驶功能的核心之一。
本文将介绍无人驾驶汽车系统中常用的决策与行为规划方法，包括状态评估、路径规划、动作生成和控制等内容。
在无人驾驶汽车系统中，决策与行为规划方法的首要任务是对当前环境进行准确的状态评估。
通过传感器采集数据，并利用计算机视觉算法对视觉数据进行分析，可以获取道路、障碍物以及其他车辆等环境信息。
同时，还需要对车辆自身的状态进行监测，包括速度、加速度、方向等参数。
这些信息可以为后续的决策与行为规划提供准确的输入。
路径规划是无人驾驶汽车系统中的重要环节，它的任务是确定车辆在当前环境下的最佳行驶路径。
路径规划方法通常需要考虑多种因素，包括道路条件、交通状况、障碍物、限速等等。
常见的路径规划方法包括基于搜索算法（如A*算法）的全局路径规划和基于模型预测控制（MPC）的局部路径规划。
全局路径规划通过搜索算法在整个地图中寻找最佳路径，而局部路径规划则根据当前环境动态调整车辆行驶的路径，以应对突发情况。
动作生成是无人驾驶汽车系统中的关键环节，它的任务是根据路径规划结果生成车辆需要执行的具体动作。
动作生成方法通常利用控制理论中的方法，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等，来实现车辆的加速、制动、转向等动作。
在动作生成的过程中，需要根据车辆的物理特性和环境条件来优化车辆的运动轨迹，以提高行驶安全性和舒适性。
控制是无人驾驶汽车系统中的最后一环，它的任务是根据动作生成结果实现对车辆的精确控制。
控制方法通常采用反馈控制策略，通过不断地对车辆状态进行监测和调整，使车辆能够按照预期的动作执行。
控制方法还需要充分考虑车辆的动力学特性，如车辆惯性、轮胎抓地力等，在实现高效、安全的控制的同时，保证车辆的稳定性和舒适性。
在无人驾驶汽车系统中，决策与行为规划方法需要和其他模块紧密配合，形成一个完整的系统。
自动驾驶车辆的路径规划算法使用方法
自动驾驶车辆的路径规划算法使用方法自动驾驶技术的发展日益迅猛，而路径规划算法作为其中重要的一环，直接决定了自动驾驶车辆的行驶轨迹和安全性。
本文将简要介绍自动驾驶车辆的路径规划算法使用方法，包括局部路径规划和全局路径规划两个方面。
一、局部路径规划局部路径规划主要是根据车辆当前状态和周围环境，确定一个短期的行驶轨迹，以应对动态障碍物和其他实时变化的路况情况。
1. 传感器数据获取在局部路径规划过程中，首先需要获取车辆周围的环境信息。
这可以通过车载传感器（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）实时采集周围的路况数据。
这些传感器可以提供车辆周围的障碍物信息、道路状况等基本数据。
2. 地图数据融合获取传感器数据后，需要将其与高精度地图数据进行融合。
高精度地图数据能够提供更详细和准确的地理信息，包括车道线、交通信号灯、限速标识等。
将传感器数据与地图数据融合可以更准确地定位和感知周围环境。
3. 障碍物检测与预测通过传感器数据和地图数据融合后，需要对周围的障碍物进行检测和预测。
例如，使用激光雷达数据可以检测到行人、车辆等障碍物，并预测它们的运动轨迹。
这为路径规划提供了必要的障碍物信息，以保证安全和规避碰撞。
4. 车辆状态估计对于自动驾驶车辆来说，准确估计车辆的当前状态是非常关键的。
基于惯性测量单元（IMU）和其他传感器数据，可以估计车辆的位置、速度和方向等关键状态参数。
这些状态参数可以为路径规划算法提供重要的参考依据。
5. 路径搜索与评价在获取了车辆状态和周围的环境信息后，路径规划算法会根据预设的目标和约束条件，在搜索空间中寻找最优路径。
常见的路径搜索算法包括Dijkstra、A*等。
在搜索过程中，会根据实时的路况和环境信息评价和调整路径，以保证路径的安全性和效率。
6. 轨迹生成与跟踪路径搜索完成后，需要将路径转化为连续的轨迹，供车辆进行跟踪行驶。
这需要将路径离散化，并考虑车辆的动力学特性和约束条件，以生成平滑的运动轨迹。
智能车辆轨迹跟踪控制器设计
智能车辆轨迹跟踪控制器设计随着科技的不断进步，智能车辆成为了今天城市交通中不可或缺的一部分。
智能车辆的关键技术之一就是轨迹跟踪控制器。
轨迹跟踪控制器是智能车辆自动驾驶系统的核心之一，它能够实现车辆在复杂环境中沿着预定轨迹行驶，确保车辆的安全性和稳定性。
本文将探讨智能车辆轨迹跟踪控制器的设计，并介绍其相关技术和应用。
一、轨迹跟踪控制器的作用与原理轨迹跟踪控制器的作用是在车辆自动驾驶过程中，根据车辆所在位置及运动状态，自动调节车辆的操纵输入，使车辆沿着预定轨迹行驶。
为了实现这一功能，轨迹跟踪控制器需要实时监测车辆的位置及速度，并基于车辆动力学模型和环境信息，计算出相应的操纵输入，然后通过执行机构进行实际控制。
轨迹跟踪控制器的设计原理通常是基于控制理论和动力学模型的。
控制理论提供了一系列的控制算法和策略，如PID控制器、模型预测控制器等，用于根据车辆状态和环境信息实时调节操纵输入。
动力学模型则提供了描述车辆运动规律的数学模型，包括车辆的运动方程、力学特性等，用于计算车辆的期望轨迹和相应的操纵输入。
设计一个高效可靠的轨迹跟踪控制器需要考虑诸多因素，包括控制算法的选择、车辆动力学模型的建立、传感器系统的设计、实时性和鲁棒性等。
下面将分别从这些方面介绍轨迹跟踪控制器的设计要点。
1.控制算法的选择控制算法是轨迹跟踪控制器设计中的关键因素之一。
常用的控制算法包括PID控制器、模型预测控制器、自适应控制器等。
在选择控制算法时，需要考虑车辆动力学特性、环境信息的可靠性、系统实时性和稳定性等因素。
不同的控制算法有不同的适用场景和特点，需要根据具体应用情况进行选择和调整。
2.车辆动力学模型的建立车辆动力学模型是轨迹跟踪控制器设计的基础。
建立准确可靠的车辆动力学模型对于控制器的性能至关重要。
车辆动力学模型通常包括车辆的运动方程、力学特性、悬架系统特性等，可以通过实验测试、仿真模拟等手段进行建立和验证。
3.传感器系统的设计传感器系统是轨迹跟踪控制器的重要组成部分，它能够为控制算法提供车辆位置、速度、姿态等信息。
智能车辆轨迹跟踪控制器设计
智能车辆轨迹跟踪控制器设计随着科技的不断发展，智能车辆已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
智能车辆不仅能提高行车安全性，还能减少交通拥堵，降低能源消耗，并且能够提供更便捷的出行体验。
而智能车辆的轨迹跟踪控制器设计则是其核心技术之一，本文将着重介绍智能车辆轨迹跟踪控制器设计的相关内容。
智能车辆轨迹跟踪控制器是指通过一系列的算法和控制策略，使得车辆能够按照预先规划的轨迹进行行驶，并保持在轨迹上。
通过轨迹跟踪控制器的设计，可以使得智能车辆具备自动驾驶功能，提高行车的安全性和舒适性。
1. 轨迹规划轨迹规划是智能车辆轨迹跟踪控制器设计的第一步。
通过分析车辆所处的环境以及期望的行车路径，确定车辆的轨迹规划。
在确定轨迹规划的过程中，需要考虑障碍物的避让、车速的控制、转弯半径的计算等因素，以确保车辆在行驶过程中安全稳定地跟踪预定轨迹。
2. 轨迹跟踪控制算法轨迹跟踪控制器设计的核心是轨迹跟踪控制算法。
常见的轨迹跟踪控制算法有PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
这些算法可以根据车辆的实时状态信息，如位置、速度、加速度等，对车辆进行控制，使得车辆能够按照预定轨迹进行行驶。
基于模型预测控制（MPC）的方法也被广泛应用于智能车辆轨迹跟踪控制器设计中，通过对车辆的动力学模型进行建模，预测车辆的行驶轨迹，并在预测的基础上进行控制策略的制定，实现轨迹跟踪。
3. 传感器及执行器智能车辆轨迹跟踪控制器设计还需要考虑到传感器和执行器的选择和布局。
通过不同类型的传感器，如激光雷达、摄像头、GPS等，可以获取车辆的实时状态信息，为轨迹跟踪控制器提供输入数据。
而执行器则是将控制器的输出信号转化为实际的车辆动作，如转向、加速、制动等操作。
4. 容错设计在智能车辆轨迹跟踪控制器设计中，需要考虑到各种异常情况的处理，以保证车辆能够在各种复杂的环境中正常行驶。
在面对传感器失效或者通信故障时，控制器需要能够及时进行故障检测，并采取相应的容错措施，以确保车辆的安全性。
智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法
智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法智能驾驶汽车是当今汽车行业的一大创新。
它可以通过使用各种传感器和先进的计算机系统，实现自主导航、自动驾驶和交通流优化等功能。
其中，路径跟踪是智能驾驶汽车实现安全、高效行驶的关键环节之一。
本文将探讨智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法，并介绍一种基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪算法。
智能驾驶汽车的自适应路径跟踪方法旨在使车辆能够准确地跟随设定的路径，并在遇到障碍物或其他交通状况时能够进行适应性调整。
传统的路径跟踪方法通常采用规则基础的控制策略，如比例-积分-微分（PID）控制器。
然而，这些方法往往难以应对复杂的道路条件和动态的环境变化。
基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪算法是近年来被广泛研究和应用的一种方法。
MPC通过在线优化车辆控制策略，以预测未来的状态和轨迹，并选择最优的控制输入。
这种方法能够在保证快速响应的同时，充分考虑车辆动力学约束和环境因素。
MPC路径跟踪方法的核心是一个动态模型，该模型描述了车辆的运动特性和约束条件。
模型可以通过实时测量数据和先验知识进行参数估计和校准，以适应不同的驾驶条件和车辆类型。
在路径跟踪过程中，MPC根据当前车辆状态和期望路径，使用数学优化算法计算最优的控制指令，如转向角度和油门踏板位置。
MPC路径跟踪算法的实现还需要考虑环境感知和障碍物避免。
智能驾驶汽车通常配备多种传感器，如激光雷达、摄像头和超声波传感器，用于感知路面、车辆和障碍物。
这些传感器提供的信息可以用于生成环境地图和障碍物检测。
在路径跟踪过程中，MPC可以利用这些信息进行动态路径规划和即时调整。
然而，MPC路径跟踪算法也面临一些挑战。
首先，路径预测和优化计算需要实时性和高效性，以确保车辆能够快速、平稳地响应变化的道路条件。
其次，模型的准确性和鲁棒性对路径跟踪的性能至关重要。
不准确的模型可能导致控制误差和不稳定行驶。
此外，算法需要考虑车辆的动态约束，如最大加速度和转弯半径等，以保证行驶的安全性。
基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制
基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制智能车辆技术的发展为我们的出行带来了巨大的变革，而路径规划与跟踪控制是智能车辆系统中至关重要的一环。
本文将介绍基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的智能车辆路径规划与跟踪控制方法。
一、智能车辆路径规划智能车辆路径规划的目标是在既定的地图环境下，找到一条最优的路径以完成特定任务。
为了实现路径的优化，我们可以使用MPC方法进行路径规划。
MPC是一种模型预测控制方法，它通过构建车辆的动力学模型和环境模型，在每个控制周期内预测一段时间内的车辆行为，并基于这些预测结果进行路径规划。
具体而言，MPC会将车辆的状态（如位置、速度、方向等）输入车辆动力学模型，得到一系列关于车辆行驶轨迹的预测结果。
然后，基于这些预测结果，MPC会使用优化算法来寻找一条最优路径，使得车辆能够在规定的时间内到达目标位置，并尽量避免碰撞和违反交通规则。
二、智能车辆跟踪控制智能车辆跟踪控制的目标是使车辆能够沿着规划好的路径实现准确的运动控制。
MPC方法也可以应用于智能车辆的跟踪控制。
在跟踪控制中，MPC会根据车辆的动力学模型和环境模型，在每个控制周期内根据实际的车辆状态进行预测，并生成相应的控制信号。
这些控制信号将被传递给车辆的执行器，用于操控车辆的转向、加速度和制动等动作。
通过不断地根据实际状态进行预测和控制，智能车辆能够准确地跟踪规划好的路径，实现精确的运动控制。
三、基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制的优势1. 鲁棒性：MPC方法可以对于各种不确定因素（如不完全的环境模型、传感器误差等）进行有效处理，保证车辆的路径规划和跟踪控制的稳定性和鲁棒性。
2. 多目标优化：MPC方法能够在考虑车辆动力学约束和环境约束的同时，对多个目标（如最短路径、最小时间、最小能耗等）进行优化，使得车辆在满足各种约束条件的前提下，实现最优的路径规划和跟踪控制。
3. 处理非线性问题：MPC方法可以有效处理非线性系统的路径规划和跟踪控制问题，对于智能车辆这种具有非线性动力学特性的系统来说，具有很大的优势。
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基于此假设进行交通车轨迹预估， 如图 3 所 示， 以主车规划时刻质心为坐标原点， 主车行驶方 向为 x 轴的笛卡尔坐标系下， 进行交通车轨迹预 估。 交通车的轨迹估算基于简单的物体运动模型
图2 Fig． 2
轨迹规划模块 Fig． 3
图3
交通车轨迹预估示意图
Trajectory planning block
态轨迹规划算法。该算法在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间， 利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生 器， 在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价， 根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹 。采用基于最 优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法， 建立了七自由度车辆动力学模型， 并在 Simulink 环境下搭建仿真平台， 进 行超车仿真实验。实验结果表明该算法可行 、 有效。 关键词： 驾驶辅助系统； 动态轨迹规划； 车辆动力学； 轨迹决策； 轨迹跟踪 中图分类号： U461． 99 文献标志码： A 文章编号： 1001 － 2486 （ 2013 ） 06 － 0171 － 06
汽车轨迹规划技术是实现汽车智能辅助系统 的关键技术之一， 具有重要的研究价值和意义。 汽车轨迹规划的目的是找到一条从初始点到目标 ［1 ］ 点的安全轨迹， 并满足所有约束条件 。 从轨迹 规划的角度来看， 汽车属于轮式机器人的一种， 因 此机器人领域的轨迹规划方法具有一定的借鉴意 义。但是， 与移动机器人相比， 汽车轨迹规划问题 具有很多不同。 第一， 汽车行车环境的主要参与 物是车辆， 速度较高， 所以汽车轨迹规划是在高动 态环境下的动态规划， 并且每个规划周期的终点 状态无法预知。 第二， 汽车行车环境多为结构化 环境， 车道线与道路边界线均为汽车轨迹规划的 。 约 束 第 三，汽 车 转 向 几 何 关 系 必 须 满 足 Ackerman 转向约束， 使得汽车本身为非完整约束 系统， 且由于汽车速度较高， 车辆动力学特性对轨 迹规划产生的影响也不可忽视。 第四， 汽车作为 交通参与物的组成部分， 规划轨迹必须满足交通 法规的要求。
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国防科技大学学报
第 35 卷
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整体方案描述
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2． 1
车辆动态轨迹规划
交通车轨迹预估以及搜索空间建立
设 本文介绍的轨迹规划方法采用“模块化 ” 计思想， 根据功能进行模块划分和设计， 如图 1 所 。“汽车行驶环境模块 ” 示 包含道路信息， 如车道 ； “交通车辆模块 ” 宽度、 车道数目、 路面附着系统 ； “轨迹规划模块 ” 预估交通车状态 在每次规划周 期开始时获得当前时刻下的主车以及相关交通信 ； “轨迹跟随控制模块 ” 息并进行轨迹规划 接受规 划轨迹并产生方向盘转角、 油门开度、 制动踏板角 ； “车辆动力学模块 ” 度等控制信号 接受到控制信 号后产生相应的响应， 即实际轨迹； 主车状态在规 划周期开始时实时更新。
（ 4） Y t = Y0 ± u
同理， 可以将所有感兴趣交通车未来任意时 刻的位置投影到该坐标系下， 如图 4 ， 所有预估轨 “时间”与 “空间 ”信息的主 迹共同组成同时包含 车轨迹规划搜索空间。 通过这样的方式， 在一个规 划周期内， 将动态环境的时间变量转化为静态环 境的空间变量。
L（ 1 + Ku ） uδ 1 － sin t uδ L（ 1 + Ku2 ） uδ t L（ 1 + Ku2 ）
对汽车行驶交通环境中交通参与物位置和运 动状态的估计是进行汽车轨迹规划的前提 ， 也是 保障汽车安全行驶的关键。交通车的动力学可用 下式表达： = f（ x（ t） ， x u（ t） ） （ 1） u 为交通车的连续输入， 上式中 x 是状态变量， 所 以在 t = r 时刻下， 车辆状态为 x（ r） = x（ 0 ） + u（ τ） ） dτ ∫ f（ x（ τ） ，
0 r
（ 2）
虽然通过适当传感可以获取交通车当前时刻 u（ t） ） 也 且状态方程 f（ x（ t） ， 的初始状态值 x（ 0 ） ， 可通过经验获得， 但状态方程的输入 u（ t） ∈ U（ U 所以未来的行驶轨 为外界输入集合 ） 无法确定， 迹并不确定， 因此估算交通车的行驶轨迹只有概 率和统计上的意义。 然而在实际情况下， 大多数车 在大多数时候遵循基本的交通行驶模式 ， 因此本 文中合理地假定交通车保持当前状态 （ 速度和方 向） 不变， 并在此前提下对其未来轨迹进行估算 ， 如式（ 3 ） 。 很显然轨迹估算的周期越短， 该假设也
Illustration of traffic vehicle trajectory prediction
第6 期
等： 基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划 孙浩，
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获得。 首先， 通过“采样 ”将不同时刻交通车的位 置投影到道路网格中。 则未来任意时刻交通车在 该坐标系下的坐标均可以由式 （ 4 ） 确定。 式 （ 4） 得出该交通车在未来任意时刻所占据的空间 位置。
图4 Fig． 4
安全轨迹示意图
最小二乘辨识方法获得。 k2 ） = v err （ k1 ， k2 ） = ω err （ k1 ， k1 ， k2 ） δ， ∑ （ f（ u， k1 ， k2 ） δ， ∑ （ g（ u， － f carsim ）
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Illustration of safe trajectory
第 35 卷 第 6 期 2013 年 12 月
国 防 科 技 大 学 学 报 JOUＲNAL OF NATIONAL UNIVEＲSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY
Vol． 35 No． 6 Dec． 2013
基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划 *
孙 浩， 张素民
( 吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室， 吉林 长春 130022 ) 摘 要： 针对高动态环境下驾驶辅助系统（ ADAS ） 的轨迹规划问题， 提出基于车辆稳态动力学特性的动
Dynamic trajectory planning based on vehicle steady dynamics
SUN Hao ，ZHANG Sumin
（ State Key Laboratory of Automobile Simulation and Control ，Jilin University，Changchun 130022 ， China） Abstract： A dynamic trajectory planning algorithm based on vehicle steadystate dynamics for driver assistance systems （ ADAS ） under high dynamic environment is proposed． The algorithm built a ＇search space＇on the basis of traffic vehicle trajectory prediction and used the vehicle steadystate kinetic model as a trajectory generator． Every trajectory produced by the generator was evaluated in the search space and the optimal trajectory under optimal conditions was selected． In order to realize the closedloop dynamic simulation ，the corresponded trajectory tracking algorithms and vehicle dynamics model were also proposed． A simulation platform under Simulink environment was built for simulation tests． The results show that in the intelligent overtaking test case，the proposed algorithm is able to overtake safely and to meet the needs of intelligent assistance systems． Key words： ADAS； dynamic trajectory planning； vehicle dynamics； trajectory decision making； trajectory tracking
若任意时刻、 任意交通车， 对于规划轨迹 L， 均有 HL （ ti ） ∩ Tj （ ti ） = O （ 5）
Ｒ =
u ωr
（ 8）
Y0 ， 若车辆初始位置为 X0 ， θ0 ， 那么在 t 时刻 后， 车辆的状态可以解析地表达为： X t = X0 + u L（ 1 + Ku2 ） uδ cos t uδ L（ 1 + Ku2 ）
2
{y
x ti = x t0 + v tx × t i
ti
(
)
（ 9）
= y t0 + v ty × t i
收稿日期： 2013 － 04 － 02 基金项目： 国家自然基金资助项目（ 51175215 ） Email： sunhao0913@ gmail． com； 作者简介： 孙浩（ 1988 —） ， 男， 山东聊城人， 博士研究生， Email： suminzhang@ 163． com 张素民（ 通信作者） ， 男， 讲师， 博士，
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[
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（ 10 ） θ t = θ0 ± （ 11 ）
该解析表达式表达的是汽车在给定速度下， 对应于不同的转角输入其运动学的响应 ， 可以较 为准确地反映车辆的运动轨迹， 而且数值计算效 率高、 实时性好。 2． 2． 2 模型参数识别 k2 ， 稳态动力学模型存在参数 k1 、 在实车以及 k2 不仅仅是前轮、 k1 、 后轮的 主流动力学模型中， 侧偏刚度， 通常无法直接给出， 需要经过参数识别 得出。 本文利用 Carsim 稳态转向实验数据， 通过