基于熟练驾驶换道特征的车辆换道轨迹规划研究
基于多项式优化的车辆自主换道轨迹规划
10.16638/ki.1671-7988.2021.011.004基于多项式优化的车辆自主换道轨迹规划*施卫，夏涛（江苏理工学院汽车与交通工程学院，江苏常州213001）摘要：换道轨迹的规划是车辆能否自主换道的基础和关键，文章基于五次多项式的轨迹规划方法来拟合换道轨迹，依据换道初始时刻和结束时刻车辆的状态量进行轨迹求解运算，规划出一条光滑连续且符合实际的轨迹曲线。
同时考虑到换道的舒适性和效率性，建立了轨迹优化函数J，通过引入k1和k2两个权重系数进行分析，得出了不同权重比下的换道最优时间，使得车辆的换道轨迹更加优化。
在Carsim/Simulink中进行仿真实验，结果表明提出的换道轨迹优化的方法是可行的。
关键词：自主换道；五次多项式；轨迹规划；轨迹优化中图分类号：U461.91 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2021)11-10-04Trajectory Planning of Vehicle Autonomous Lane Change basedon Polynomial Optimization*Shi Wei, Xia Tao（Jiangsu University of Technology, School of Automobile and Traffic Engineering, Jiangsu Changzhou 213001）Abstract: Lane change trajectory planning is the basis and key to whether a vehicle can change lanes autonomously. In this paper, lane change trajectories are fitted based on the path planning method of the quintic polynomial. A smooth, continuous and practical trajectory curve is planned according to the state quantity of the vehicle at the initial and final time of lane change. At the same time, considering the comfort and efficiency of lane change, the trajectory optimization function J was established. By introducing two weight coefficients k1 and K2 for analysis, the optimal lane change time under different weight ratios was obtained, making the lane change trajectory of vehicles more optimized. Simulation experiments in Carsim/Simulink show that the proposed method is feasible.Keywords: Independent lane change; Quintic polynomials; Trajectory planning; Trajectory optimizationCLC NO.: U461.91 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2021)11-10-04前言车辆换道在驾驶过程中是非常普遍的，数据表明交通事故中有一部分的原因就是车辆进行车道更换引起的。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是驾驶过程中常见且重要的行为之一，它涉及驾驶员的观察、判断、决策和操作等多种认知和技能。
随着交通工具和交通环境的不断完善和变化，车道变换行为也受到越来越多的关注。
研究者们对车道变换行为进行了广泛的研究，从认知心理学、人因工程学、交通工程学和交通行为学等多个领域对其进行了深入探讨。
本文将对车道变换行为的相关研究进行综述，探讨其影响因素、行为规律和安全管理等方面的内容。
一、车道变换行为的影响因素1. 驾驶员个体因素驾驶员的个体因素对车道变换行为有着重要的影响。
年龄、性别、驾龄、驾驶经验、健康状况等都会对车道变换行为产生影响。
年龄较大的驾驶员车道变换的频率较低，而年轻驾驶员则更容易进行频繁的车道变换。
性别也会对车道变换行为产生一定的影响，男性驾驶员在车道变换时更倾向于采取冒险行为，而女性驾驶员更加谨慎。
驾驶员的驾驶经验越丰富，对道路交通的认知和情境感知也越敏锐，因此其在车道变换时会更加稳健。
2. 道路环境因素道路环境对车道变换行为同样具有重要的影响。
道路宽窄、路况情况、交通流量情况、交通标志设施等都会影响驾驶员的车道变换行为。
在拥挤的交通流量中，驾驶员更难进行车道变换，因而可能减少车道变换的频率。
而在宽阔的高速公路上，驾驶员则更容易进行车道变换。
3. 交通工具因素不同类型的交通工具对车道变换行为也会产生影响。
汽车、摩托车、自行车等不同交通工具在车道变换时具有不同的特点和难易程度。
摩托车在车道变换时需要更加小心谨慎，因为其车宽较窄，易受其他车辆的影响，容易发生侧倾或失控的情况。
4. 交通管理因素交通管理的政策和措施也会对车道变换行为产生影响。
一些交通规则和标志的设置对驾驶员的车道变换行为起着引导和限制的作用。
在高速公路上设置了变道箭头和标线，就能有效地引导驾驶员进行安全、合理的车道变换。
5. 社会心理因素驾驶员的社会心理因素也是影响车道变换行为的重要因素。
驾驶员的心理状态、情绪、个性等都会对其车道变换行为产生直接或间接的影响。
基于深度学习的汽车自动驾驶路径规划与决策研究
基于深度学习的汽车自动驾驶路径规划与决策研究汽车自动驾驶技术是当今科技领域的热门研究方向之一。
路径规划与决策作为自动驾驶系统的核心模块，对于实现安全高效的自动驾驶至关重要。
深度学习作为一种强大的人工智能技术，被广泛应用于汽车自动驾驶领域。
本文将探讨基于深度学习的汽车自动驾驶路径规划与决策研究的相关内容。
路径规划是汽车自动驾驶系统中的一个关键环节，其目标是寻找一条安全可行的路径，使得自动驾驶车辆能够按照设定的目标从起始点到达终点。
传统的路径规划方法通常基于规则和启发式算法，但其在复杂的交通环境中往往难以取得令人满意的性能。
深度学习技术的出现为路径规划带来了新的机遇。
深度学习在路径规划中的应用主要集中在两个方面：环境感知和行为预测。
环境感知的目标是利用传感器数据获取车辆周围环境的信息，包括道路状况、障碍物位置等。
深度学习可以通过对大量传感器数据的学习，实现对不同环境的准确感知。
例如，通过使用卷积神经网络，可以从传感器数据中精确地提取道路边界、车道线等信息。
行为预测是指根据当前环境和车辆状态，预测其他交通参与者的行为，以便更好地规划车辆的行驶路径。
深度学习可以通过学习大量的交通数据，建立模型来预测其他车辆、行人等的行为。
例如，通过循环神经网络，可以将历史轨迹数据输入模型，预测其他车辆的下一步行动。
除了路径规划，决策也是汽车自动驾驶系统中一个关键的模块。
决策模块根据感知到的环境信息和路径规划结果，确定车辆的行驶策略，如加速、减速、换道等。
深度学习可以通过学习大量驾驶行为数据，学习出一套合理的驾驶策略。
例如，可以使用强化学习中的深度强化学习方法，通过与环境的交互学习最优驾驶策略。
基于深度学习的路径规划与决策研究还面临一些挑战。
首先，深度学习需要大量标注数据来进行训练，在汽车自动驾驶领域，获取和标注大规模的驾驶数据是一项巨大的工作量。
其次，深度学习模型通常比较复杂，需要强大的计算资源进行训练和推理。
此外，深度学习模型的黑盒性也带来了一定的安全风险，如何解释模型的决策过程仍然是一个挑战。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指驾驶员将车辆从一个车道移动到另一个车道的动作。
它是驾驶过程中的重要行为之一，具有很高的风险。
研究车道变换行为可以帮助我们了解驾驶员的决策过程和执行能力，从而提高交通安全性。
本文将综述车道变换行为的研究，包括研究方法、影响因素和安全问题等。
一、研究方法研究车道变换行为的方法主要包括实验室实验和实地观察两种。
1. 实验室实验实验室实验通常通过驾驶模拟器或驾驶行为评估设备进行。
实验参与者在模拟环境或真实车辆中执行车道变换任务，研究者可以记录驾驶员的行为和反应时间等指标，并通过问卷调查等方式获取驾驶员的主观评价。
2. 实地观察实地观察是指研究者在真实道路上进行观察和记录。
观察者可以通过使用摄像机、GPS定位系统等工具来记录驾驶员的行为，分析他们的变道行为和驾驶决策。
二、影响因素车道变换行为受到多种因素的影响，包括驾驶员特征、道路条件和交通情况等。
1. 驾驶员特征驾驶员的年龄、性别、驾驶经验和态度等因素都会影响他们的车道变换行为。
一些研究发现，年轻驾驶员更倾向于进行较大幅度的车道变换，而老年驾驶员更倾向于进行较小幅度的车道变换。
有些研究发现女性驾驶员比男性驾驶员更倾向于进行频繁的车道变换。
2. 道路条件道路条件对车道变换行为也有影响。
研究发现，道路的宽度、曲率和交通流量等因素都会影响驾驶员进行车道变换的决策和执行。
道路宽度较窄的情况下，驾驶员更倾向于选择进行较小幅度的车道变换。
三、安全问题车道变换行为往往涉及到其他车辆的运动和位置，因此存在一定的安全问题。
研究发现，驾驶员在进行车道变换时会引起其他车辆的刹车行为，从而增加了交通事故的风险。
车道变换也容易导致驾驶员的注意力分散，增加驾驶误差和失控的可能性。
为了改善车道变换行为的安全性，研究者提出了一些建议和措施。
提高驾驶员的驾驶技能和意识，加强驾驶员的培训和教育，提供更好的交通规划和管理等。
一些技术手段，如智能交通系统和自动驾驶技术也可以提供一定的帮助。
基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真
由表 ２ 可知 ， 自由行驶状态下 ， 在 小客车优选左侧车道和中间车道的比重相当 ， 出租车大部分优选中间 车道 ， 公交车全部优选 中间车道 。由于路侧行人及非机动车的干扰等因素 ， 种车型在 自由流行驶状态下 ３
表 ３ 不同车型变道 时关键参数的数值关系
Ｔ ｂ ３ Ｎｕ ｒ ｃ ｌ ｅａ ｉ ｎ ｆ ｅ ａ ａ ｔ ｒ ｆ ａ ｅｃ ｎ ｉ ｇｆ ｒｄ ｆｅ ｅ ｔｖ ｈ ｃｅ ａ ． ｍｅ ｉ ａ ｌ ｔｏ ｓ ｙ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｏ ｎ ｈａ ｇ ｎ ｉ ｒ ｎ ｅ ｉｌ ｓ ｒ ｏ ｋ ｌ ｏ ｆ
第 ０ 期 ６
徐锦强 ， ： 于驾驶行 为的车道变换模型研究及仿 ‘ ｙ Ｊ … ｌ
：
’
㈩
表 １ 车辆 变换 关键 参数 实测数据 （ 列举部分 ）
Ｔ ｂ１ Ｍｅ ｓｒｎ ａａｏ ｋ ｙｐ ｒ ｍｅｅｓ ｆａ ｅ ｈ ｎ ｇ（ａｔ ｌｉ ｎ ） ａ． ａｕ ｉｇｄ ｔ ｆ ｅ ａａ ｔｒ ｌｎ ａ ￣ｎ ｐ ｒ ａ ｓ ｇ ｏ ｃ ｉ ｌｔ ｉ
注： 前后 车速度差 ＝ 一 。
２ 期望车道分布 ． ２ 通过分析调查视频数据 ， 发现不同车型都有其特定的期望车道 ， 即车辆在 自由流状态下行驶时所优先
选择的行驶车道 。分析 自由流状态下车辆行驶特征 ， 得到不 同车型期望车道分布情况见表 ２ 。
表 ２ 不 同车型的期望车道分布
定限制 。国内研究开展较晚 ， 缺乏成熟的交通模型 。以福州市主干道交通为例 ， 采用高空摄像法 采集
路段上不 同车型的车道变换数据 ， 研究驾驶人驾驶行为特征 ， 分析驾驶行为与车辆变道之间的影响因素 ， 得 出车辆车道变换和车道选择的基本规律 ， 建立直线路段的车道变换模型 ， 以Ｖ 程序进行计算机仿 并 Ｂ 真 。对建立符合我 国国情 的车道变换模型具有借鉴意义。
车辆轨迹预测与行为分析算法研究
车辆轨迹预测与行为分析算法研究车辆轨迹预测和行为分析是交通领域的重要研究方向。
本文将讨论相关的算法研究，重点关注车辆轨迹预测和行为分析方面的技术和方法。
一、车辆轨迹预测算法研究车辆轨迹预测是根据过去的轨迹信息来预测车辆未来的行驶轨迹。
这对于交通管理和智能驾驶领域非常重要。
以下是几种常用的车辆轨迹预测算法：1.基于回归模型的方法：回归模型可以使用线性回归、多项式回归等来预测车辆轨迹。
它们利用历史轨迹数据和其他影响因素（如车速、车道位置等）来建立模型，从而进行未来轨迹的预测。
2.基于深度学习的方法：深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在车辆轨迹预测方面表现出色。
这些模型能够捕捉到时间序列数据之间的非线性关系，适用于复杂的交通环境。
3.基于规则推理的方法：规则推理方法根据交通规则和经验来推断车辆的行驶轨迹。
例如，当车辆接近红绿灯时，可以预测它会减速并停下来。
这种方法通常需要领域专家的知识，并且对于复杂的交通情况可能无法准确预测。
二、车辆行为分析算法研究车辆行为分析的目的是识别和理解交通参与者的行为，以便更好地预测和管理交通流。
以下是几种常用的车辆行为分析算法：1.轨迹聚类算法：轨迹聚类算法通过将相似的轨迹归类到同一组中来识别车辆的行为。
它可以用于识别加速、减速、转弯等行为，分析车辆的行驶模式和驾驶习惯。
2.行为模式识别算法：行为模式识别算法采用机器学习和模式识别技术，通过分析车辆的轨迹数据来识别不同的行为模式。
这些模式可以包括正常行驶、超速、变道、交叉路口等。
3.行为预测算法：行为预测算法结合了轨迹预测和行为分析，旨在预测交通参与者的未来行为。
它可以根据车辆的行为模式和交通环境来预测车辆的下一步动作，为智能驾驶系统提供决策支持。
三、算法应用与挑战车辆轨迹预测和行为分析算法可以应用于许多领域，包括交通管理、智能交通系统和自动驾驶等。
然而，也面临着一些挑战：1.数据质量和准确性：轨迹数据的质量对算法的准确性有重要影响。
matlab 车辆换道五次多项式轨迹 pid控制
一、概述随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，对于车辆换道控制算法的研究越来越受到关注。
在自动驾驶系统中，车辆换道是一个重要的功能，能够有效地提高交通效率和安全性。
在车辆换道控制中，多项式轨迹和PID控制技术被广泛应用。
二、车辆换道多项式轨迹生成1. 多项式轨迹生成原理多项式轨迹生成是指根据给定的起始点、终止点和一系列约束条件，生成一条平滑的轨迹曲线，用于指导车辆进行换道操作。
常用的多项式轨迹包括二次多项式、三次多项式和五次多项式。
在Matlab中，可以利用多项式拟合和最小二乘法生成平滑轨迹。
2. 五次多项式轨迹生成步骤（1）根据起始点和终止点确定轨迹的起始和结束状态；（2）根据约束条件确定轨迹的最高阶数；（3）利用多项式拟合生成平滑轨迹；（4）对生成的轨迹进行优化和修正。
三、PID控制器设计1. PID控制原理PID控制器是一种经典的控制算法，由比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）三部分组成。
它能够根据当前误差、历史误差和预期误差来调节控制量，使系统输出达到期望值。
在车辆换道控制中，PID控制器能够根据车辆位置和姿态调节转向和速度，实现平稳换道。
2. PID控制器参数整定（1）比例项（P）：控制系统的静态稳定性，通过增大P值可以减小超调和调节时间。
（2）积分项（I）：控制系统的动态稳定性，通过增大I值可以消除稳态误差。
（3）微分项（D）：控制系统的阻尼性，通过增大D值可以减小振荡和抑制过冲。
四、Matlab实现车辆换道控制1. 多项式轨迹生成利用Matlab中的Curve Fitting Toolbox和多项式拟合函数，可以对给定的起始点和终止点生成平滑的五次多项式轨迹。
可以对生成的轨迹进行细化和修正，以满足车辆换道的连续性和平滑性要求。
2. PID控制器设计在Matlab/Simulink中，可以利用PID Controller模块设计车辆换道控制系统。
根据车辆的位置和速度信息，结合多项式轨迹生成的目标轨迹，调节PID控制器的参数，实现精准的车辆换道。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指驾驶员从一个车道切换到另一个车道的行为。
这种行为在城市道路和高速公路上非常常见，驾驶员会根据需要进行车道变换，比如超车、转弯等。
车道变换行为也是导致事故的一个重要原因。
研究车道变换行为对交通安全具有重要意义。
驾驶员的行为和决策是影响车道变换行为的重要因素。
驾驶员选择切换车道的时机和方式，往往会受到多种因素的影响，比如交通状况、驾驶员的个人特征、车辆特征等。
研究表明，驾驶员在选择切换车道的时机时会考虑到交通流量、车速差和安全间距等因素。
驾驶员的个人特征，比如驾驶经验、性别、年龄等也会影响他们切换车道的决策。
驾驶环境和道路特征也会对车道变换行为产生影响。
研究发现，交通流量和车速对驾驶员的切换车道行为有明显的影响。
当交通流量较大或车速较快时，驾驶员更倾向于选择不切换车道。
道路几何形状、车道宽度和信号灯等也会对车道变换行为产生影响。
研究表明，驾驶员更倾向于在直线段和宽敞的车道上进行车道变换。
研究还发现，驾驶员的切换车道行为会受到其他车辆的影响。
特别是与前车和后车的关系对驾驶员的车道变换决策有重要影响。
如果前车速度较快或安全间距充足，驾驶员更倾向于对车道进行变换。
后车的速度和距离对驾驶员的切换车道行为也有很大的影响。
在研究车道变换行为的过程中，研究者通常采用实地观察、模拟驾驶实验和统计分析等方法。
实地观察可以直接观察和记录驾驶员的行为。
模拟驾驶实验可以在受控环境中模拟不同的驾驶情境，从而研究驾驶员的行为和决策。
统计分析可以通过分析交通事故数据和驾驶行为数据，来找出影响车道变换行为的重要因素。
车道变换行为是交通安全研究的一个重要领域。
通过研究驾驶员的行为和决策、驾驶环境和道路特征以及其他车辆的影响，可以更好地理解和预测车道变换行为，从而提高交通安全性。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指车辆在道路上从一条车道变换到另一条车道的行为，它是驾驶员行为的一种重要形式，同时也是道路交通安全的一个关键因素。
本文将对车道变换行为研究进行综述，梳理现有文献和研究成果，探究车道变换行为的特征、驾驶员行为特点、影响因素及其对交通安全的影响等方面。
一、车道变换行为的特征车道变换行为是驾驶员在道路上的重要行为之一，其特征主要包括以下几个方面：1. 车道变换的频率较高。
研究表明，车辆在城市道路、高速公路等道路上频繁进行车道变换，其中以城市街道车道变换的频率最高。
2. 车道变换具有一定风险性。
因为车辆在车道变换过程中需要不断改变行驶方向和速度等参数，一旦操作不当，就容易引发交通事故。
3. 车道变换的目的多种多样。
有些车辆是为了超车或避让前方障碍物而进行车道变换，有些车辆则是为了换取更好的行驶路线或更合适的车道行驶状态等，车辆变换车道的目的因人而异。
二、驾驶员行为特点驾驶员在进行车道变换时的行为特点主要有三种，分别为注意力转移、速度调整和跟车策略：1. 注意力转移。
因为车道变换的需要，驾驶员需要将注意力从当前车道转移到要进入的车道上，这对驾驶员的视线、反应和注意力等认知功能都提出了较高的要求。
2. 速度调整。
在进行车道变换时，驾驶员还需要根据要进入的车道情况、前方车辆的速度和位置等因素，调整车辆的车速和变换过程所需的时间，这就要求驾驶员有一定的驾驶技巧和经验。
3. 跟车策略。
在进行车道变换时，驾驶员还需要考虑前方车辆的状态和速度等因素，选择合适的跟车策略，以使车辆能够平稳地进入目标车道。
三、影响因素车道变换行为的影响因素很多，主要包括驾驶员个体差异、交通环境和车辆属性等，下面我们就分别进行阐述：1. 驾驶员个体差异。
驾驶员的年龄、性别、驾驶经验、知识水平和认知能力等因素都会对车道变换行为产生影响。
比如，年轻的驾驶员往往更加勇敢和冒险，所以他们更容易决定进行危险的车道变换。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换是指车辆在行驶过程中从一条车道变换到另一条车道的行为。
在城市交通中，车道变换是车辆驾驶行为中常见且重要的一部分。
车道变换行为对交通流的安全和效率有着重要影响，相关的研究一直备受关注。
车道变换行为的研究主要分为两个方面：一是车辆驾驶员行为，二是交通流理论。
对于驾驶员行为的研究，主要包括驾驶员进行车道变换的判断和决策过程，以及车道变换的执行过程。
驾驶员在进行车道变换时，需要根据交通状况和自身意图进行判断，然后做出变换车道的决策。
在执行过程中，驾驶员需要操作方向盘、刹车和油门等控制装置，将车辆安全地从一条车道变换到另一条车道。
这个过程中涉及到的因素非常复杂，包括驾驶员的视觉注意、反应速度、操作技巧等因素。
交通流理论中对车道变换行为的研究主要包括对车道变换对交通流的影响进行建模和仿真。
通过对不同车辆进行车道变换行为建模，可以研究车道变换对交通流的效果。
在交通堵塞情况下，通过合理的车道变换可以提高道路的通行能力。
对车道变换的仿真研究可以帮助交通规划和设计人员更好地了解车道变换行为对交通流的影响，从而优化道路设计和交通管理。
从实际的研究成果来看，车道变换行为的研究已经取得了一定的进展。
研究人员通过采集现场观察数据、驾驶模拟实验和交通仿真等方法，研究了不同因素对车道变换行为的影响。
交通流量、车道宽度、驾驶员年龄和经验等因素都被证明对车道变换行为有一定的影响。
还有研究证明驾驶员的意图传达对车道变换行为有着重要影响。
研究还发现，车道变换行为可能受到认知因素、心理因素和社会因素的影响。
车道变换行为的研究对于交通流的安全和效率具有重要意义。
未来的研究可以从驾驶员行为、交通流理论和交通规划设计等方面进行，以进一步完善对车道变换行为的认识，并为交通管理提供科学的理论依据。
智能交通中的车辆轨迹预测与路径规划研究
智能交通中的车辆轨迹预测与路径规划研究随着城市交通的日益拥堵和车辆数量的急剧增加，智能交通系统成为解决交通问题的重要手段。
其中，车辆轨迹预测和路径规划技术是智能交通系统中的关键技术，能够优化交通流量，提高道路利用率，减少交通事故的发生，并提供可靠高效的交通服务。
一、车辆轨迹预测车辆轨迹预测是指根据历史行驶数据和当前交通环境，预测车辆未来的行驶轨迹。
这项技术对于智能交通系统具有重要意义，可以提前警示道路拥堵、事故风险等情况，有助于提高道路通行效率和交通安全。
在车辆轨迹预测中，需要考虑的因素包括车辆的历史轨迹、交通流量、道路状态、交通规则等。
传统方法主要基于统计学模型、机器学习模型以及深度学习模型。
统计学模型主要依赖历史数据，通过统计分析方法进行预测，但受数据样本的限制，预测结果可能不够准确。
机器学习模型则主要通过训练模型的方法，将历史数据与预测目标进行映射，从而得出预测结果。
深度学习模型利用了更加复杂的神经网络结构，能够更好地学习数据的特征，并在车辆轨迹预测中取得了较好的效果。
此外，车辆轨迹预测还需要考虑数据的实时性和连续性。
智能交通系统中的数据源主要包括GPS定位数据、交通诱导数据、视频监控数据等。
这些数据在预测过程中需要进行融合和处理，以获取准确的车辆轨迹预测结果。
同时，还需要考虑交通动态的变化，及时更新预测模型和参数，以适应不同的交通情况。
二、路径规划路径规划是指根据起点、终点和交通网络等信息，确定车辆行驶的最佳路径。
在智能交通系统中，路径规划可以帮助驾驶员选择最短路径、避开拥堵路段和实现自动驾驶等功能。
路径规划需要考虑的因素包括道路网络、道路条件、交通状况以及用户偏好等。
目前，常见的路径规划方法包括基于图论的搜索算法、最短路径算法、遗传算法等。
这些方法可以根据不同的需求和约束条件，找到最佳路径，并帮助车辆避免拥堵路段和减少行驶时间。
在路径规划中，还需要考虑交通管理部门的指令和限制条件。
例如，某些道路可能会有交通管制或者对特定车辆进行限行，这些因素都需要在路径规划时进行考虑，以避免违规行驶和交通事故的发生。
自动驾驶车辆轨迹规划问题研究综述
G要：通过对自动驾驶汽车层级决策系统的解读，提出轨迹规划问题的定义及其与路径规划问题的区别。
探讨各类轨迹规划算法的基本原理和实际应用，将其根据不同的基本原理划分为四大类，分析了这些算法的优势和不足。
并基 于换道场景下对于轨迹规划算法要求进行分析，对该场景下采用的轨迹规划算法给出推荐。
最后对未来自动驾驶车辆 轨迹规划算法的发展趋势进行展望。
Abstract: Definition of trajectory planning problem and the difference between it and the path planning problem were proposedthrough the interpretation of the hierarchical decisioaking system of the autonomous vehicle. The basic principles and practical applications of various trajectory planning algorithms were discussed. They were divided into four categories according to different basic principles, and the advantages and disadvantages of these algorithms were further analyzed. And based onthe requirements for the trajectory planning algorithm in the lane change scenario, the trajectory planning algorithm used in the scenario was recommended. Finally, the future development trend of trajectory planning algorithm applied in autonomous vehicle was prospected.关键词：自动驾驶汽车，层级决策系统，轨迹规划算法Key words: autonomous vehicle; hierarchical decision-making system; trajectory planning algorithms1自动驾驶汽车的决策系统1.1自动驾驶汽车的层级决策系统在自动驾驶系统中，轨迹规划是其决策系统中一 个重要的模块，按照层级结构分为四大部分（如图1所示）o 最顶层路线规划出一条通过道路交通网络的路线；行为层将在遵守交通规则的基础上决定当前需要采取的驾驶行为（如停车、跟车以及换道等行为），以 使汽车正确地驶向目的地；运动规划层选择一条连续的路径通过当前驾驶环境，以完成局部导航任务；控制系统根据运动规划模块规划的参考轨迹相应地校 正误差输出转向' 油门以及刹车的指令，使汽车能够 到达最终目的地。
基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型研究
基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型研究基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型研究一、引言随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆在道路上的数量与重要性越来越大。
在实际驾驶中，当自动驾驶车辆需要进行换道操作时，如何做出最优的换道决策成为一个关键问题。
传统的换道决策模型往往忽视了车辆之间的互动关系，容易导致交通拥堵和事故的发生。
为了解决这个问题，基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型引起了广泛关注。
二、博弈论在自动驾驶中的应用博弈论是研究决策的一种重要工具，通过考虑多方参与者之间的互动关系，寻找最优策略。
在自动驾驶中，每辆车都是一个参与者，通过博弈论可以建立起车辆之间的策略互动模型，进而推导出最优的换道策略。
三、模型构建针对自动驾驶车辆的换道决策，我们可以建立如下的博弈模型。
假设有n辆自动驾驶车辆，每个车辆需要决定是否进行换道操作，即选择换道（1）或者不换道（0）。
为了简化模型，我们假设每辆车只有两种选择。
对于每辆车辆来说，其目标是寻求最短的行驶时间。
假设车辆i选择换道，则会受到两个因素的影响：换道所需的时间代价和行驶过程中与其他车辆的冲突代价。
其中，换道所需的时间代价是车辆i换道所需的时间与车辆i的期望行驶速度之差的函数；冲突代价则是由车辆i与其他车辆的相对关系决定。
在此基础上，我们可以定义驾驶员的效用函数，将换道决策问题转化为一个博弈问题。
驾驶员i的效用函数可表示为：U_i = (1-p_i) * v_i - p_i * t_i + α * p_i * Σ_j C_ij 其中p_i为驾驶员i选择换道的概率，v_i为驾驶员i的期望行驶速度，t_i为驾驶员i换道所需的时间，C_ij为驾驶员i与其他车辆j之间的冲突代价，α为一个权重系数。
四、模型求解为了求解博弈模型中的最优策略，我们可以采用最大和最佳响应的思想。
最大是指每辆车在每个状态下都选择使其效用函数最大化的策略；最佳响应是指每辆车根据其他车辆的策略调整自己的策略。
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
湿滑路面智能车辆换道决策与轨迹规划研究
湿滑路面智能车辆换道决策与轨迹规划研究
范有明;李麟;吴龙植
【期刊名称】《汽车零部件》
【年(卷),期】2022()S02
【摘要】本文建立了换道意图确定模型,合理判断换道意图的产生,通过模型确定最佳换道起点。
考虑湿滑路面场景下,车辆跟车和换道过程中的纵向安全性和横向稳定性,引入纵向安全性和横向稳定性模型。
同时,将多目标收益函数用于为全轮转向智能车辆提供最佳换道行为决策,采用5次多项式生成车辆换道轨迹。
最后,利用MATLAB/Simulink和PreScan软件搭建联合仿真平台,对所提出的模型进行了不同场景下的仿真实验,结果表明,所提出的换道决策和轨迹规划模型具有可行性。
【总页数】7页(P26-32)
【作者】范有明;李麟;吴龙植
【作者单位】东北林业大学交通学院;朝鲜平壤机械大学交通机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U46
【相关文献】
1.智能车辆自由换道轨迹规划研究
2.基于熟练驾驶换道特征的车辆换道轨迹规划研究
3.高速公路冰雪湿滑路面车辆换道越线时间生存分析
4.基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究
5.基于XGBoost的智能驾驶车辆换道决策研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高速公路养护作业区车辆换道行为及模型研究
高速公路养护作业区车辆换道行为及模型研究2023-10-27CATALOGUE目录•引言•高速公路养护作业区概述•车辆换道行为分析•车辆换道模型构建•模型验证与结果分析•结论与展望01引言高速公路养护作业区是保证道路安全和交通顺畅的重要区域，但车辆换道行为在养护作业区中具有较高的风险，可能导致交通事故。
研究高速公路养护作业区车辆换道行为对于提高道路安全性和交通效率具有重要意义。
研究背景与意义研究内容与方法研究内容本研究旨在分析高速公路养护作业区车辆换道行为的特点、影响因素和风险评估，提出相应的换道模型。
研究方法通过收集实际交通数据，对高速公路养护作业区的车辆换道行为进行观察和记录，结合理论分析和模拟实验，研究换道行为的特点和规律。
同时，建立换道模型，模拟车辆在养护作业区的换道行为，评估交通安全性和交通效率。
02高速公路养护作业区概述高速公路养护作业区（Maintenance Work Zone，MWZ）是指高速公路上进行养护维修作业的区域，一般由作业控制区、作业区和缓冲区组成。
定义根据养护作业类型的不同，高速公路养护作业区可分为普通公路养护作业区、高速公路养护作业区和应急救援养护作业区。
分类高速公路养护作业区定义及分类高速公路车流量大，车速快，交通压力大。
车流量大道路条件变化交通控制措施养护作业区道路条件会发生变化，如路面坑洼、施工标志等。
需要采取交通控制措施，如标志、标线和警力疏导等。
03高速公路养护作业区交通特点0201通过媒体、高速公路可变情报板等途径提前发布养护作业预警信息。
提前发布预警信息在养护作业区附近设置交通标志、标线和警力，进行交通疏导。
交通疏导在养护作业区及其前后设置限速标志，提醒驾驶员降低车速行驶。
限速行驶高速公路养护作业区管理策略03车辆换道行为分析当驾驶员发现前方道路出现问题或拥堵时，他们可能希望通过换道避免堵塞或降低安全风险。
车辆换道动机分析安全通过驾驶员可能因为行驶效率的考虑而进行换道，例如为了更快地到达目的地或避免延误。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指驾驶员通过改变所驾驶车辆的行驶轨迹，从一个车道切换到另一个车道的过程。
车道变换行为是驾驶中常见且重要的一种行为，也是交通流动中的关键环节之一。
研究车道变换行为的特点、影响因素和安全问题，对于交通运输领域的安全与效率具有重要意义。
车道变换行为的特点1. 多变的行为模式：车道变换行为包括变道、掉头、超车等多种行为模式，驾驶员在实施车道变换时需要根据不同情况选择合适的行为模式。
2. 大量信息处理：车道变换行为涉及到驾驶员对交通状况的感知、判断和决策，需要及时准确地处理大量的信息，包括车辆速度、间距、方向等。
3. 快速反应和准确控制：车道变换需要驾驶员快速反应和准确控制方向盘、加速踏板等操作，特别是在高速路段和复杂路况下，对驾驶员的驾驶技能要求较高。
车道变换行为的影响因素1. 驾驶员特征：驾驶员的年龄、经验、技能水平等特征会影响其车道变换行为。
年轻驾驶员和新手驾驶员在处理多任务时更容易出现疏忽和错误判断，而老年驾驶员在反应速度和动作能力上会有所下降。
2. 路段特征：路段的宽度、车流量、车道线、交通信号灯等路段特征都会对驾驶员的车道变换行为产生影响。
路段宽度狭窄、交通信号灯密集的路段会增加车道变换的难度。
3. 交通状况：前车速度、间距、转向信号等交通状况对车道变换行为有直接影响。
驾驶员通常会在找到合适的时机和间距后进行车道变换，以避免与其他车辆发生碰撞或干扰。
4. 驾驶员心理状态：驾驶员的情绪、注意力、疲劳等心理状态也会对车道变换行为产生影响。
疲劳驾驶会降低驾驶员的警觉性和反应能力，增加车道变换的风险。
车道变换行为的安全问题1. 交通安全事故：车道变换行为是交通事故的高风险行为之一。
不恰当的车道变换行为容易导致车辆相撞、追尾等交通事故。
2. 交通流量影响：车道变换行为会对道路交通流量造成影响，尤其是在高峰时段和密集车流的情况下，不合理的车道变换会引起交通拥堵。
3. 交通效率：车道变换行为的效率直接影响道路的通行能力和交通效率。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指驾驶人在驾驶过程中从一个车道切换到另一个车道的行为。
车道变换在交通流中是一种常见的驾驶行为，也是道路交通安全的重要组成部分。
对车道变换行为的研究有助于深入了解驾驶人的驾驶行为和决策过程，并对交通管理和交通安全提供有益的指导。
一、车道变换的定义和分类车道变换是指驾驶人在驾驶过程中将自己的车辆从一个车道切换到另一个车道的行为。
根据驾驶人的意图和目的，车道变换可以分为主动变换和被动变换两种。
主动变换是指驾驶人根据自己的驾驶意图，主动选择切换车道的行为。
主动变换车道通常是为了超车、驶入或驶离出口、通行速度不足等目的。
被动变换是指驾驶人由于交通或其他因素的影响，被迫切换车道的行为。
被动变换车道通常是由于前方车辆减速、障碍物等因素造成的。
二、影响车道变换行为的因素1.驾驶人特性：驾驶人的性别、年龄、驾龄、驾驶经验等个体特性对车道变换行为有一定影响。
年轻的驾驶人和男性驾驶人更倾向于进行主动变换车道。
2.交通环境：交通环境是指车辆密度、速度、道路宽度等因素。
交通环境的变化会影响驾驶人的车道变换行为。
3.道路标线和交通标志：道路标线和交通标志对驾驶人的车道变换行为起着重要的指示作用。
合理的道路标线和交通标志可以引导驾驶人正确进行车道变换。
4.驾驶任务：驾驶任务是指驾驶人当前的行驶目标，如超车、驶入或驶离出口等。
不同的驾驶任务会影响驾驶人的车道变换行为。
车道变换行为的研究可以基于驾驶人的行为模型进行。
常用的车道变换行为模型有合并模型和分割模型。
合并模型是指驾驶人在变换车道时主动寻求与目标车道上的车辆合并的行为模式。
合并模型考虑了驾驶人在车道变换过程中的目标选择、车速调整和加速度控制等因素。
车道变换行为的危险因素包括搞车风险、死角视线盲区、驾驶人注意力不集中等。
这些危险因素可能导致车道变换行为中的事故和冲突。
为了减少车道变换行为中的危险因素，需要通过交通管理、驾驶教育和技术手段等综合措施来提高驾驶人的安全意识和驾驶技能。
基于改进型ELM的熟练驾驶员行车轨迹拟合方法研究
2021年（第43卷）第11期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.11 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.11.007基于改进型ELM的熟练驾驶员行车轨迹拟合方法研究江昕炜1，陈龙1，华一丁2，徐兴1（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］为使智能汽车在转向操控方面尽量接近人类驾驶员的转向操控水平，提出一种训练并学习熟练驾驶员行车轨迹的非线性拟合方法。
基于分段多项式方法构建右转、掉头、车道保持和换道等4种典型转向工况表达模型，并结合自适应伪谱法实现分段轨迹的有效衔接。
为避免传统神经网络学习算法（如BPNN）需要人为设置大量的网络训练参数，且易产生局部最优解的不足，提出了基于改进型极限学习机（ELM）的熟练驾驶员行车轨迹非线性拟合策略。
引入卡尔曼滤波（KF）算法，对ELM输出权重矩阵进行滤波处理，更新阶段循环计算，实现对ELM算法的优化，提高了ELM在多重共线性的情况学习精度。
分别利用KFELM、ELM和BPNN对不同工况下的熟练驾驶员行车轨迹进行非线性拟合试验。
结果表明，KFELM的训练精度和测试精度明显优于ELM和BPNN，同时KFELM的学习速度稍好于ELM，且明显优于BPNN。
改进型ELM的驾驶模型训练方法为自动驾驶汽车提供了决策控制的理论依据。
关键词：智能汽车；行车轨迹；非线性拟合；熟练驾驶员Research on Skilled Driver s Trajectory Fitting Based on Improved ELMJiang Xinwei1，Chen Long1，Hua Yiding2&Xu Xing11.Automotive Engineering Research Institute，Jiangsu University，Zhenjiang212013；2.School of Automotive and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013［Abstract］In order to make the steering control level of the intelligent cars as close as possible to the level of human drivers，a nonlinear fitting method for training and learning the trajectory of skilled drivers is proposed. Based on the piecewise polynomial method，the expression models of four typical steering conditions including right turn，U-turn，lane keeping and lane change are constructed，and the adaptive pseudo-spectral method is used to re⁃alize effective connection of piecewise trajectories.In order to avoid the problem of the traditional neural network learning algorithm（such as BPNN）that it is necessary to artificially set a large number of network training parame⁃ters，and it is easy to produce the local optimal solution，a nonlinear skilled driver's driving trajectory fitting strate⁃gy based on improved extreme learning machine（ELM）is proposed.The Kalman filter（KF）algorithm is intro⁃duced to filter the ELM output weight matrix，update the stage cycle calculation，optimize the ELM algorithm，and improve the learning accuracy of ELM in multi-collinearity.KFELM，ELM and BPNN are used respectively to per⁃form nonlinear fitting tests on the skilled driver's driving trajectory under different working conditions.The results show that the training precision and test accuracy of KFELM are obviously better than ELM and BPNN，and the learning speed of KFELM is slightly better than that of ELM，and significantly better than that of BPNN.The im⁃proved ELM driving model training method provides a theoretical basis for decision control for autonomous vehicles.Keywords：intelligent car；driving trajectory；nonlinear fitting；skilled driver原稿收到日期为2018年9月27日，修改稿收到日期为2019年3月6日。
基于Carsim的换道轨迹估算
图3
车速输入
北 京 汽 车
图4
转向盘转角输入
2
试验验证
图5
试验中采集到的车速、转向盘转角如图 3、 图 4 所示。 由于车速传感器采集的是发动机转速， 经换算转化成车速，从而车速的波动性较大，在 Carsim 环境下，若转向盘转角或者车速的波动性 很大时，仿真易出错，因此，对 2 个参数均进行 滤波。选取 db4 作为小波函数进行 3 层分解，车 速的分解结果如图 2 所示。为了防止信号失真， 取第 1 层近似系数 a1，车速经过小波滤波后，基 本维持在 70 km/h 左右（见图 3） 。试验中采用基 于 CAN 总线接口的 SX4300A 转向盘转角传感器 实现， 采样频率设置为 100 Hz， 采样精度为 0.5°， 并以一次向左换道进行试验验证，为了区别向左 · 42 ·
换道受周围车辆以及可见度等影响，因此，要作 更为精确的研究必须对环境、天气以及驾驶员技 能进行评估， 提取相应指标作为 Carsim 的仿真参 数，建立更为切合实际换道模型。 参考文献
[1] MATLAB 中文论坛. MATLAB 神经网络 30 个案例分析 [M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2010,4. [2] 王畅 . 基于隐马尔科夫模型的驾驶员意图辨识方法研究[D].
・基于 Carsim 的换道轨迹估算・ 文章编号： 1002-4581(2012)02-0041-03
基于 Carsim 的换道轨迹估算
李 健，张亚岐，周辰雨 Li Jian, Zhang Yaqi, Zhou Chenyu
（长安大学汽车学院，陕西西安 摘 710064）
针对换道轨迹计算难度大且不能直接获取等问题， 文中提出利用 Carsim 进行换道仿真来获取换道轨迹， 要：
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
10.16638/ki.1671-7988.2019.03.019基于熟练驾驶换道特征的车辆换道轨迹规划研究谢建毅（常州通宝光电股份有限公司，江苏常州213001）摘要：传统的换道路径规划方法在车辆进行换道路径规划时往往只考虑车辆运动学及动力学约束，所生成的换道路径与熟练驾驶员驾驶车辆的行驶轨迹有很大差别。
因此，文章通过研究熟练驾驶员的换道行驶路径特征，提出了一种仿熟练驾驶员换道路径规划方法，能够有效提高汽车舒适性。
关键词：换道特征；路径规划；轨迹规划中图分类号：U471.1 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)03-67-03Investigation of a vehicular channel trajectory plan base on thatcharacteristic of skilled driveXie Jianyi( Changzhou tongbao optoelectronics co., LTD, Jiangsu Changzhou 213001 )Abstract:Lane-changing is an important operation of the intelligent vehicle driving on the road. Only the kinematic and dynamic constraints are taken into account in the traditional path planning methods, and the path generated by the traditional methods is very different from the actual trajectory of the vehicle driven by the experienced driver.In this paper, a path planning method for imitating the lane-changing operation of experienced driver is presented by studying the characteristics of lane-changing path of the experienced drivers. The results show that the method can effectively improve the passenger comfort of intelligent vehicles.Keywords: Lane change feature; Path planning; Trajectory changingCLC NO.: U471.1 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)03-67-031 引言换道行为是汽车在道路行驶操作中的重要组成部分之一，涉及车辆的横向和纵向速度与位移的同时变化[1]。
在考虑障碍物、道路形状以及车辆动力学等因素影响的基础上，采用人工势场法、最优控制等先进算法进行路径规划时，会导致轨迹曲率发生突变[2]。
换道路径的优劣严重影响着汽车的平顺性和舒适性，采用曲率连续的曲线所规划的路径能够满足车辆运动学及动力学的要求[3]。
基于曲率连续曲线所生成的行驶路径的特征与控制点的选择有很大的关系，当换道开始与结束位置确定时，根据运动学约束可以规划出一条平滑的行驶路径。
然而在换道起点与终点相同的情况下，不同类型的驾驶员所选择的换道路径也会不同，换道过程状态往往会对车辆行驶舒适性造成影响。
传统的换道轨迹规划算法往往只考虑车辆安全性及运动学和动力学的约束，不能满足不同乘客对车辆舒适性的要求[4-5]。
针对现阶段换道轨迹算法只考虑换道结束位置，不考虑换道过程的问题，本文通过邀请不同的驾驶员驾驶不同的试验车辆进行换道操作，同时记录下换道行驶路径，分析换道过程特征点和换道结束位置点的特性。
采用多项式对试验轨迹进行拟合，得到不同驾驶员在不同工况下所选择的换道行驶路径。
基于试验所得到的最优轨迹数据库，采用MA TLAB作者简介：谢建毅，就职于常州通宝光电股份有限公司。
6768 自带的神经网络工具箱建立熟练驾驶员换道模型，提出一种基于熟练驾驶员的换道轨迹规划算法，能够满足不同类型乘客对车辆行驶舒适性的要求，减少汽车乘客的晕车概率。
2 试验及数据处理2.1 换道试验为了研究不同驾驶员在不同工况下换道操作的特性，本文通过邀请5位熟练驾驶员进行实车换道试验，驾驶员信息如表1所示。
由于驾驶经验和个性的不同，不同驾驶员的驾驶习性将会不同，根据驾驶员驾驶习性的不同，我们把驾驶员分为激进型、中间型和保守型三种。
在行驶过程中，车辆由于避障或超车等原因需要进行换道操作。
本实验把换道分为两个工况：避障换道和普通换道。
出于安全考虑，通过改变实验桩的位置来模拟不同的障碍距，图1所示为进行避障实车实验。
表1 熟练驾驶员信息图1所示为相同速度下不同驾驶员所选择的换道轨迹。
可以看出，驾驶员的驾驶特性是影响行驶路径的重要因素之一。
图1 相同速度下不同驾驶员所行驶路径2.2 试验数据处理根据以上研究已经得到优秀驾驶员驾驶的车辆在换道时所行驶的路径采样点数据，为了计算的简便，在不考虑垂向运动的情况下，我们只需要拟合二维平面坐标（xg ，yg ）。
图2所示为换道路径示意图。
图2 换道路径示意图路径曲线的曲率连续是影响车辆平稳行驶最重要的因素之一。
因此，只需确定各工况下换道过程特征点坐标及换道结束纵向距离就可以得到此工况下的理想换道轨迹表达式。
多项式表达式简洁明了，各阶导数连续，且只需要改变各项系数，就可以得到不同的形状。
因此，本文使用多项式曲线可以准确拟合出不同工况下的行驶路径。
通过确定车辆换道起点和终点的状态，很难刻画出熟练驾驶员换道过程中的特征，需加入换道过程状态约束。
通过对试验数据进行分析，将整个换道过程可以分为三个阶段：避撞、回转及调整阶段，用回转阶段末的车辆位置状态（x m ，y m ）作为换道过程点的状态约束。
考虑起点和终点一阶及二阶导数为零的约束，采用六次多项式作为换道轨迹的表达式，如式所示：3 仿熟练驾驶员操纵特性的换道路径规划为了提高汽车在换道工况下的舒适性，以不同类型的熟练驾驶员在不同工况下所选择的试验路径数据为基础，采用MA TLAB 自带的神经网络工具箱建立熟练驾驶员换道路径规划模型。
训练模型输入有速度、驾驶类型、换道意图以及障碍距离，输出为车辆过程点状态坐标（x m ，y m ）和结束点纵向距离x f 。
此外，车道宽D 为已知量。
如表2所示为神经网络训练数据分类。
表2 训练数据Table2Training data4 仿真分析为了验证本文提出的仿熟练驾驶员换道路径规划算法在不同工况下的性能，基于软件，进行了不同工况下的仿真试验。
（a ）（b ）图3 40km/h 激进类型避障仿真结果设置避障仿真试验工况：驾驶类型为激进型，速度40km/h ，车道宽为3.75m ， （下转第74页）图7 试验结果图上面图4、8、9分别几种优化方案的比较图。
两者变形相差约9 mm，由43mm降低到34mm。
就假人伤害值而言，安全带限力脉宽越宽伤害值将越低，点火时刻早伤害值越低。
在35-75ms 之间，较高的峰值一般会有较大的假人伤害值。
在40ms以后，波峰要低才好，A10也是较优。
当然，这些的观察都是较为主观的意见。
行业内比较客观评鉴波形的优劣是利用波形判定方法occupant pulse index（OPI）标准来比较。
平台基础车型结构差异大，OPI水平差别是相当大的。
总体而言，P10的波形并未达到A10相似水准，在波形方面的探讨，是安全结构设计的第一步，基于已有的结构不变的情况下，适度优化约束系统配置是当下最简便的设计方法。
4 结论在整车碰撞能量相差15%的情况下，本文通过调整约束系统匹配手段，保持系统性能不降低。
在车型平台化模块化趋势越加明显的当下，通过相似波形找到可参考车型，不失为简化设计的一种方法，节省开发投入，并可确保结果可信度。
参考文献[1] 管立君,祁洪娟等.某车型正面碰撞车身结构和总布置优化[J].2010中国汽车工程学会年会论文集.689-692.[2] 杨帅,张亚军等.面向2012版C-NCAP前结构碰撞加速度波形调整及优化策略[J].2013年中国汽车工程学会论文集.670-674. [3] 张学荣,刘学军,陈晓东等.正面碰撞安全带约束系统开发与试验验证[J].汽车工程,2007,(12):1055-1058×.（上接第68页）开始转向时前方障碍距本车35m。
图3(a)为激进型驾驶员在车速为40km/h下仿真换道轨迹和实际轨迹。
图3(b)为避障换道仿真轨迹与实际轨迹之间的横向偏差，最大横向偏差仅为0.075m，精度较高。
5 总结本文提出了一种新的汽车换道路径规划方法。
可以根据车辆的车速、换道意图、障碍距以及驾驶风格实时地输出一条能够使车辆平稳行驶的路径。
首先通过大量的实车实验得到熟练驾驶员在不同工况下所选择的换道行驶路径，接着提取每条换道轨迹的结束点以及过程特征点，得到每条路径的表达式。
然后基于神经网络建立熟练驾驶员模型，并采用实验数据进行训练。
最后通过仿真试验可以看出，本文所设计的算法能够根据车辆行驶工况及驾驶类型的不同，生成一条理想的换道轨迹，此路径与相同工况下熟练驾驶员所选择的换道轨迹基本吻合。
因此，本文提出的换道路径规划算法可以模仿熟练驾驶员实现换道，提高汽车换道行驶时的稳定性，增加了乘客的舒适性，同时还能够实现无人驾驶车辆的个性化行驶。
参考文献[1] 陈涛,李晓旭,孙林,等.智能车辆设计中驾驶员模型回顾与展望[J].汽车技术,2014(6):1-6.[2] 朱曼曼,杜煜.基于智能车的决策系统关键技术的综述[J].北京联合大学学报(自然科学版),2015,29(1):70-74.[3] Korayem, M.H.; Nekoo, S.R. The SDRE control of mobile basecooperative manipulators: Collision free path planning and moving obstacle avoidance. Robot. Auton. Syst. 2016, 86, 86-105.[4] 杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车,2014,3:35-40.[5] 张文明,韩泓冰,杨珏,等.基于驾驶员行为的神经网络无人驾驶控制[J].华南理工大学学报(自然科学版),2016,44(12):74-80.74。