| 题名 | 基于Frenet坐标系采样的自动驾驶轨迹规划算法研究 |
| 作者 | 王沙晶 |
| 答辩日期 | 2019 |
| 导师 | 陈建业 |
| 关键词 | Frenet坐标系 轨迹规划 五次多项式 采样 最优轨迹 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 轨迹规划是自动驾驶决策模块的重要组成部分,高效生成平滑、合理的规划轨迹是实现自动驾驶的关键技术之一。本文针对自动驾驶车辆轨迹规划建模问题,将Frenet坐标系用于轨迹规划研究,利用五次多项式微分算法建立车辆的轨迹规划模型,通过采样得到自动驾驶车辆运动状态,并依据自适应巡航、自主变道塞车、停车、定速巡航四大场景要求,进行自动驾驶车辆轨迹规划及可视化分析。本文主要研究内容如下:(1)推导全局坐标系与Frenet坐标系的映射关系,将自动驾驶车辆及环境车辆的位置坐标、速度、加速度等运动参数转换到Frenet坐标系中,把自动驾驶车辆轨迹规划问题转换到Frenet坐标系上求解,简化了状态微分方程的求解过程。(2)建立自动驾驶车辆横、纵向轨迹规划模型,通过状态空间采样得到了自动驾驶车辆运动状态分布,并求解横、纵向轨迹规划方程,得到对应方向上的可行性运动轨迹集合,分别建立自动驾驶车辆横向、纵向轨迹质量评估模型,生成了各场景下的横纵向最优轨迹。(3)给出横、纵向运动轨迹合成步骤,并基于不同场景对自动驾驶车辆运动规划轨迹进行合成。采用卡尔曼滤波和递归神经网络方法,预测环境车辆运动轨迹,提出三圆法来判断自动驾驶车辆是否与环境车辆发生碰撞,用于筛选合理、安全、可执行的运动轨迹。(4)基于Python搭建轨迹规划算法仿真环境,构造一个长达八公里的三车道道路地图,设置了自动驾驶车辆和环境车辆几何参数和相关动态参数。在四大场景下,分别配置环境车辆的位置、速度、加速度等参数,并用本文所提方法进行了轨迹规划仿真与可视化分析,整个仿真过程均由该算法迭代计算,各场景均闭环实现,鲁棒性强。结果表明,本文提出的运动规划算法生成的运动轨迹平稳、安全、可执行。与同类三次多项式算法相比,五次多项式运动规划具有更高阶的控制量,生成的轨迹平滑度更优越;与同类七次多项式算法相比,运行速度提高了68.75%。基于Frenet坐标系研究轨迹规划问题,简化了轨迹规划模型的建立过程,可在其他智能交通设备的轨迹规划推广应用。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 78 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/94766]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王沙晶. 基于Frenet坐标系采样的自动驾驶轨迹规划算法研究[D]. 2019. |
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