智能驾驶：全局优化的微观动态轨迹规划策略

本文探讨的是"考虑全局最优性的汽车微观动态轨迹规划"，发表于2014年的吉林大学学报(工学版)第44卷第4期。作者孙浩、邓伟文、张素氏和吴梦勋在智能汽车的关键技术领域，特别是自主行驶问题的研究中，提出了一个分层决策框架，其中特别关注底层的轨迹规划问题。 在论文中，作者创新性地将微观轨迹规划问题转化为基于不同终点约束的换道行为，强调了安全性与全局性能优化的双重目标。他们设计了一种动态轨迹规划方法，该方法基于全局性能最优指标，采用了以三次多项式表达的最优换道轨迹，确保了车辆在换道过程中的高效性和安全性。 为了进一步构建安全行驶环境，作者在预估交通车辆轨迹的基础上，利用简单的车辆动力学模型作为轨迹生成器，创建了一个动态的汽车行驶安全搜索空间。这种空间考虑了车辆在复杂交通环境下的动态响应和交互。 最后，通过最优换道轨迹作为决策依据，本文的方法能够在Simulink仿真平台上生成汽车行驶的最终轨迹。作者通过实际仿真实验验证了这种方法的有效性和可行性，它在保证行驶安全的同时，还能实现整体行驶路径的全局性能最优。 本文的研究不仅对智能汽车的自主驾驶技术有所贡献，还为动态轨迹规划理论提供了实用的解决方案，对于提升自动驾驶系统的决策能力、路径规划的效率以及行车安全性具有重要意义。关键词包括车辆工程、动态轨迹规划、汽车智能化和无人驾驶，这表明了论文的核心关注点和研究领域。该论文的中图分类号为U461.99，文献标志码为A，文章编号为1671-5497(2014)04-0918-07，DOI为10.13229/j.cnki.jdxbgxb201404004，体现了学术界的广泛引用潜力。