城市道路自动驾驶车辆运动规划与控制技术探索

"该文档是关于城市道路自动驾驶车辆运动规划和控制技术的综述，由Brian Paden等人撰写，罗辉武翻译。文章探讨了自动驾驶汽车在安全、可达性、效率和便利性方面的潜力，重点在于规划和控制算法在城市环境中的应用。文章回顾了相关技术，包括轨迹规划、行为决策、运动规划和车辆控制，并对各种模型、方法和策略进行了深入分析。" 自动驾驶汽车的运动规划和控制技术是实现其安全、高效行驶的关键。这些技术涉及车辆如何理解和响应周围环境，以及如何制定和执行驾驶决策。 **决策层** 包括多个子任务，如**轨迹规划**，涉及确定车辆应遵循的理想路径；**行为决策**，决定车辆在特定情境下的行动（如转弯、超车或停车）；**运动规划**，是将行为决策转化为具体的行驶动作；而**车辆控制** 则是确保车辆能够按照规划的轨迹稳定行驶。 在**规划与控制模型**中，车辆的运动通常基于**单轨运动学模型**来描述，考虑车辆的横向和纵向运动。此外，还需要考虑**惯性效应**，如车辆的加速和减速。 **运动规划**部分涵盖了多种方法，包括： 1. **路径规划**，寻找安全、有效的路线； 2. **轨迹规划**，生成连续的、可驾驶的路径； 3. **变分方法**，利用优化理论设计平滑轨迹； 4. **图搜索方法**，如基于车道线图、几何方法、采样方法等，用于在复杂环境中找到可行路径； 5. **增量搜索方法**，逐步优化路径； 6. **实际部署**中的挑战，如实时性、计算资源限制和不确定性处理。 文章指出，不同的方法在车辆运动模型、环境假设和计算需求上有所差异，平行比较有助于评估它们的优缺点，为系统设计阶段提供指导，选择适合部署的技术。 这篇综述为理解城市道路自动驾驶车辆的运动规划和控制技术提供了全面的视角，涵盖了从基本概念到具体实施的多个层次，对于自动驾驶技术的研究和开发具有重要参考价值。