復(fù)雜避障約束下自主駕駛軌跡優(yōu)化.pdf

1、和人類駕駛員相比，無人車能夠更加全面的掌握即時(shí)路況并及時(shí)對(duì)汽車巡航狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，從而改善交通擁堵狀況、避免了人為失誤造成的交通事故和傷亡，因此近些年來無人駕駛技術(shù)發(fā)展迅速。許多半自動(dòng)駕駛技術(shù)在汽車上已經(jīng)得到了大規(guī)模的普及，比如緊急制動(dòng)，定速巡航和車道保持等。然而，在行車環(huán)境建模、避障軌跡優(yōu)化等方面還需要深入的研究。如車載傳感器精度有限的情況下如何對(duì)障礙環(huán)境建模，如何處理環(huán)境中意外出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)障礙物，如何針對(duì)不同的泊車位實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的軌跡優(yōu)化

2、算法設(shè)計(jì)，如何優(yōu)化智能無信號(hào)燈路口下的多車避障軌跡等都是值得研究的問題。本文用動(dòng)態(tài)優(yōu)化全聯(lián)立算法對(duì)上述問題做了一些研究。主要內(nèi)容和成果如下:
　　1.對(duì)城市環(huán)境下的自主泊車問題，采用MPCC和R函數(shù)方法對(duì)車位環(huán)境建模，與車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、物理約束共同構(gòu)成了行車系統(tǒng)模型，構(gòu)造了聯(lián)立框架下的自主泊車動(dòng)態(tài)優(yōu)化命題。采用有限元正交配置法將原命題離散化為非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，由非線性求解器高效求解得到具有時(shí)間信息的可直接用于指導(dǎo)車輛跟蹤的泊車軌

3、跡。
　　2.針對(duì)自主泊車軌跡動(dòng)態(tài)優(yōu)化命題含有較多復(fù)雜約束可能引起的求解困難，提出了時(shí)空分割策略來增強(qiáng)優(yōu)化算法的收斂性。通過在軌跡優(yōu)化命題中引入吸引區(qū)、塌縮區(qū)來分割泊車空間，將非線性的復(fù)雜環(huán)境約束在割裂空間下進(jìn)行簡(jiǎn)化，重構(gòu)泊車軌跡優(yōu)化命題。仿真實(shí)驗(yàn)證明了時(shí)空分割策略的有效性。
　　3.在城市環(huán)境下基于信息完整假設(shè)進(jìn)行多車軌跡優(yōu)化的全局規(guī)劃算法研究。在多車模型、環(huán)境模型下融合了車-車、車與動(dòng)態(tài)可預(yù)測(cè)障礙物的復(fù)雜避障約束，構(gòu)造多