摘要
针对结构化道路下智能汽车避障路径规划问题,提出一种采样区域优化的避障路径规划方法.充分考虑道路环境和障碍车辆信息,建立障碍车辆膨胀椭圆层模型对道路环境进行风险划分;将避障过程分为换道避障、换道后直行、返回全局路径参考线3 个阶段,在每个阶段中,通过膨胀椭圆层模型选取低风险采样点生成候选路径;考虑路径舒适性和全局路径追踪能力,设计舒适性及偏移代价函数,结合膨胀椭圆层模型建立安全性代价函数,选取最优路径.为检验方法的有效性,通过构建直道和弯道场景,进行避障仿真和实车验证.研究结果表明,在不同场景下,所提出的方法能有效避免与静态、动态障碍车辆发生碰撞,高效规划出安全、平滑的行驶路径.
基金项目
湖北省教育厅科研项目优秀中青年项目(Q20191805)
汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室创新基金(2015XTZX0414)
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