高动态环境下的车辆稳态动力学轨迹规划策略

本文主要探讨了在高动态环境下，如何通过车辆稳态动力学特性实现汽车动态轨迹规划，以支持驾驶辅助系统（ADAS）的有效运作。作者孙浩和张素民来自吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，他们的研究着重于解决在复杂道路交通环境中，如何设计出既能满足驾驶意图又能保证车辆安全和性能的轨迹规划方案。 首先，文章强调了汽车行车环境的多结构化特点，这意味着在规划过程中需要考虑道路的几何限制、交通流特性以及可能的障碍物。作者指出，对于车辆转向几何关系的精确建模是至关重要的，这涉及到车辆的稳定性和操纵性，以及如何确保规划出的轨迹在实际行驶中能够顺利执行。 接下来，算法的核心在于建立一个搜索空间，这个空间是基于对周围交通车辆的轨迹预测。通过对这些预测的分析，算法可以预判潜在的交通动态，从而为车辆预留合理的反应时间。车辆稳态动力学模型在此扮演了关键角色，作为轨迹生成器，它能够模拟出车辆在不同驾驶条件下可能的行为。 算法在搜索空间中对由轨迹生成器产生的各种可能轨迹进行评估，这包括但不限于速度、加速度、稳定性等因素。通过优化条件，如最小化能耗、响应时间或最大化舒适性，算法会选择出最优的轨迹方案。这种优化过程体现了对车辆性能和驾驶员需求的综合考虑。 为了验证算法的可行性，作者构建了一套基于最优化加速度预瞄理论的七自由度车辆动力学模型。这种模型能够准确地反映车辆在各种动态条件下的行为，如加速、减速、转弯等。通过Simulink环境搭建的仿真平台，他们进行了超车场景的实验，结果显示，该动态轨迹规划算法在高动态环境中表现出了良好的效果，既实现了轨迹决策，又保证了轨迹跟踪的精度和稳定性。 本文提出了一种以车辆稳态动力学为基础的动态轨迹规划方法，适用于驾驶辅助系统在复杂道路交通环境中的应用，其核心是通过精准的车辆动力学模型和有效的搜索策略，来确保行车安全、舒适和高效。该研究成果对于提升自动驾驶和高级辅助驾驶系统的性能具有重要意义。