自动驾驶车辆换道策略与轨迹控制研究

本文主要研究了自动驾驶车辆在换道过程中的轨迹规划与跟踪控制方法，旨在提高自动驾驶的安全性和舒适性。研究首先分析了自动驾驶车辆与周围人工驾驶车辆的交互行为，基于效用理论建立了分层Logit换道决策模型，通过极大似然估计法确定模型参数，模拟换道决策对车辆运行特性的影响。接着，考虑换道安全性和舒适性，推导了换道轨迹的多项式规划模型，涵盖了不同障碍情况下的轨迹模型，并通过仿真验证了模型的有效性。最后，利用运动学方程和横向动力学模型设计了轨迹跟踪控制器，采用模型预测控制和滑模控制策略。 在换道决策行为建模部分，文章介绍了如何运用效用理论来分析驾驶员的换道决策，包括目标车道选择和间隙接受的考虑，以及如何构建嵌套Logit模型来描述这些行为。数据采集和处理是这一过程的关键，以便准确地捕捉真实的驾驶行为特征。 在轨迹规划方面，文章提出了一系列针对不同场景的换道轨迹模型，如自由换道、原车道有前车障碍、目标车道有前车障碍和目标车道有后车障碍的情况。这些模型确保了轨迹的平滑性和连续性，以符合实际驾驶情境。 轨迹跟踪控制部分，作者推导了车辆的运动学方程和横向动力学模型，应用模型预测控制和滑模控制技术设计控制器，以保证自动驾驶车辆能准确跟踪规划好的换道轨迹，同时确保行驶安全和乘客舒适。 该研究对自动驾驶车辆的换道决策和轨迹控制提供了理论基础和技术方案，有助于提升自动驾驶系统的性能，对自动驾驶技术的发展具有重要的理论指导和实践价值。这一毕业设计涵盖了换道决策行为分析、轨迹规划方法以及跟踪控制策略的全面研究，为后续相关工作提供了扎实的基础。