时间关键街景下的无人车最优轨迹规划

"Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds 是一篇关于无人车规划的经典论文，发表在《The International Journal of Robotics Research》上。该研究提出了一种半反应式规划策略，用于解决自动驾驶车辆在动态交通环境中的路径生成问题。" 本文的核心关注点在于如何为自动驾驶汽车设计最优轨迹，特别是在时间紧迫的街道场景下。作者Moritz Werling、Sören Kammel、Julius Ziegler和Lutz Gröll提出的方法兼顾了长期的机动任务（如变道、合并、保持距离、保持速度、精确停车等）与短期的碰撞避免需求。 关键创新在于结合横向和纵向运动的优化，以街道相对坐标进行，同时利用精心设计的成本函数和终端状态集（即流形）来实现。这种结合优化的方式旨在创造既舒适又符合物理限制的人性化行驶轨迹。 论文通过模拟交通场景展示了所提方法的性能。关键词包括：自动驾驶车辆、运动规划。 此研究对于无人车技术的发展具有重要意义，因为它提供了一种有效处理复杂交通环境的策略。通过将长期规划与短期避障相结合，自动驾驶系统可以更智能地预测和响应周围环境的变化，从而提高道路安全性和驾驶效率。此外，对成本函数和终端状态集的精细选择，使得生成的轨迹不仅考虑了功能性，还兼顾了乘客的舒适感，这对于提升用户体验至关重要。这种方法的实施和验证对于推动无人车技术的实用化进程有着积极的推动作用。