摘要：为实现智能汽车安全舒适且高效的超车换道路径,针对双向双车道,提出一种基于双五次多项式和线性时变模型预测控制(Double quintic polynomial-linear time-varying model predictive control,DQP-LMPC)结合的超车换道动态路径规划模型。首先,基于五次多项式进行初次规划并进行改进研究,考虑对向车道来车,建立双五次多项式进行超车换道路径规划;其次,基于车网联的条件下,获取本车道前车和对向车道前车的位置和速度等信息,分析计算换道决策安全区间,保证整个超车换道过程的安全性;最后,基于二自由度车辆模型建立线性时变模型预测控制器对模型进行路径跟踪控制。仿真结果表明,在前方静止障碍物及无对向来车、前方动态障碍物及无对向来车和前方动态障碍物及有对向车道来车三个工况下,使用横向加速度、横摆角速度、侧倾角加速度以及横向纵向间距等为指标进行评价,最终得到的规划算法可以成功地规划出安全高效及舒适的超车换道路径,表明创建的模型具有一定的应用价值。

摘要：针对自动驾驶智能车辆安全超车问题,提出一种基于分层优化算法的路径规划方案。该方案采用三层结构获得可行、安全的优化路径。首先,通过分析驾驶员超车操作流程,综合路况环境、车辆结构等约束条件,构建超车换道模型,进而采用三角分解法构建智能车辆的可运行空间。其次,在可运行空间内,采用Dijkstras算法生成一条无碰撞路径。最后,利用超车换道模型构造优化目标函数和约束条件,通过多目标粒子群优化的方式获得最优路径,并采用Pareto优先规则提高优化算法的更新速度。利用CarSim8.10构造车辆动力和运动学模型,基于Simulink仿真平台开展实验验证。仿真结果表明,该方案能够保证智能车辆实现安全、有效地超车。该方案具有良好的可扩展性能,对于道路拥塞、路况不明朗等复杂行车条件下的安全超车提供一定的方法参考和借鉴。