城市自动驾驶动态路径规划框架：轨迹优化与障碍避障

本文档深入探讨了一种针对城市环境的动态自动驾驶汽车运动规划框架，旨在实现自主车辆在复杂道路条件下的高效、安全行驶。该框架的核心组成部分包括轨迹细化、轨迹插值、静态和动态障碍物的避障策略，以及轨迹跟踪控制。 首先，作者提出了一种利用三次样条曲线对原始道路中心线进行平滑处理的方法，提高了路径的连续性和舒适性。通过这种方法，道路模型变得更加自然，有助于减少行驶过程中的颠簸感。接着，采用五次贝塞尔曲线来生成更加符合人类驾驶习惯的轨迹，确保了至少二阶连续性和曲率连续性，这在提升驾驶体验的同时，也保证了行驶的稳定性。 动态轨迹规划被分解为两个子任务：侧向空间规划和纵向速度规划。侧向规划关注车辆如何在狭窄的空间内调整方向，而纵向规划则考虑车速的调整以适应路面情况和交通需求。通过大量的候选轨迹集生成，并通过一个综合的性能评估函数来筛选，这个函数考虑了动态可行性（如加速度和速度限制）、轨迹平滑度、驾驶舒适度以及碰撞检测等因素，以确保最终选定的轨迹既满足安全要求又优化了驾驶性能。 此外，文中还提到了一种基于LQG（线性二次滤波器）的控制器，它能够实时地根据车辆的状态和环境变化，对轨迹进行动态调整和优化，以保持车辆在预定的轨迹上稳定行驶。LQG控制器结合了系统的预测性和准确性，能够在不确定性较高的驾驶环境中提供有效的控制策略。 这篇论文提供了一个完整的自动驾驶动态运动规划框架，它将理论与实践相结合，兼顾了路径规划的效率、舒适性和安全性，对于推动智能汽车在城市环境中的实际应用具有重要意义。