自动驾驶汽车路径规划与轨迹跟踪研究综述_李亚辉.pdf
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1、第 36 卷第 1 期2023 年 2 月常 州 工 学 院 学 报Journal of Changzhou Institute of TechnologyVol 36No 1Feb 2023doi:10 3969/j issn 1671-0436 2023 01 006收稿日期:2022-07-29基金项目:江苏省教育厅高等学校基础科学(自然科学)研究重大项目(22KJA580001);江苏理工学院研究生实践创新计划项目(XSJCX21_35)作者简介:李亚辉(1998),男,河南许昌人,硕士研究生,主要研究方向为新能源汽车控制与运用。通信作者:刘成晔(1966),男,江苏盐城人,博士,教授
2、,lccyyyy163 com。自动驾驶汽车路径规划与轨迹跟踪研究综述李亚辉1,刘成晔1,赵景波2,陈智1,刘亚威1(1 江苏理工学院汽车与交通工程学院,江苏 常州 213001;2 常州工学院汽车工程学院,江苏 常州 213032)摘要:自动驾驶汽车路径规划与轨迹跟踪技术的发展对提升汽车技术与现代电子信息的深度融合具有十分重要的意义。文章围绕自动驾驶汽车路径规划与轨迹跟踪技术进行了阐述,介绍了基于环境建模和路径搜索策略的路径规划技术,分析了基于传统控制和先进控制方法的轨迹跟踪控制现状,并对未来自动驾驶汽车的发展方向进行了展望。关键词:自动驾驶汽车;路径规划;轨迹跟踪中图分类号:U463 6文
3、献标志码:A文章编号:1671-0436(2023)01-0028-06An Overview on Path Planning and TrajectoryTracking of Autonomous VehicleLI Yahui1,LIU Chengye1,ZHAO Jingbo2,CHEN Zhi1,LIU Yawei1(1 School of Automotive and Traffic Engineering,Jiangsu University of Technology,Changzhou 213001;2 School of Automotive Engineering,Ch
4、angzhou Institute of Technology,Changzhou 213032)Abstract:As the latest achievement of the application of emerging science and technology,the devel-opment of path planning and track tracking technology of autonomous vehicle is of great significance to en-hance the deep integration of automotive tech
5、nology and modern electronic information This paper focuseson the path planning and trajectory tracking technology of autonomous vehicle,introduces the path planningtechnology based on environment modeling and path search strategy,analyzes the current situation of trajec-tory tracking control based
6、on traditional control and advanced control methods,and prospects the develop-ment direction of autonomous vehicle in the futureKey words:autonomous vehicle;path planning;trajectory tracking随着汽车新技术的不断发展和新一轮科技革命及产业革命的快速变迁,以智能驾驶为核心,以发展自动驾驶汽车为目标,集环境建模与认知、驾驶行为决策与规划、导航跟踪控制于一体的人机共融系统逐渐成为自动驾驶的重要研究方向 1。为了紧跟
7、全球自动驾驶产业的发展步伐,中国制造2025 汽车产业中长期发展规划 智能网联汽车技术发展路线图20 都明确提出以智能网联汽车为突破口 2,尽快实现 HA(高度自动驾驶 L4)/FA(完全自动驾驶 L5),甚至无人驾驶的目标。由于自动驾驶车辆行驶的环境是多种交通元素的组合,其动态变化的特性,使得确保安全性和舒适性的任务变得庞大而复杂。当车辆行驶过程中出现障碍物时,为了保证道路行驶的安全性,自动驾驶车辆需根据障碍物信息重新规划路径,在避让障碍物的同时实现对全局参考路径的跟踪。第 1 期李亚辉,等:自动驾驶汽车路径规划与轨迹跟踪研究综述本文针对自动驾驶汽车路径规划技术、轨迹跟踪技术的研究现状展开阐
8、述并进行分析与展望。1自动驾驶汽车路径规划技术研究路径规划是指按照特定的评价指标,在具有障碍物的交通系统中找到一条从起点到终点的最优安全路径。路径规划为智能车辆提供安全、可行的驾驶策略,也是智能驾驶的关键技术之一。自动驾驶汽车的路径规划技术主要借鉴了机器人领域的研究成果,一般分为全局路径规划和局部路径规划3。全局路径规划是根据车辆当前位置及交通元素信息从路网中选择一条最优的路线到达目的地;但是当行驶环境发生改变时,就必须通过局部路径重规划来生成车辆的局部行驶轨迹。目前,路径规划技术的研究重点主要包括环境建模和路径搜索策略两个子问题,如图 1 所示。图 1路径规划、环境信息与建模的关系国内外高校
9、及科研机构的学者也在自动驾驶技术的推进中进行了深入的研究,并提出了很多效果优异的思想与方法。1 1基于环境建模方法的路径规划自动驾驶车辆的行驶环境往往能够决定路径规划结果的走向,特别是障碍物信息对局部路径规划的影响,因此基于环境建模方法的规划问题是一个值得考虑的关键问题。Duguleana等4提出基于人工神经网络和 Q 学习的路径规划算法,解决包含静态和动态障碍环境中的自主运动,在一个不确定的工作空间内提供无碰撞轨迹。Caltagironed 等5在路径规划研究中,采用卷积神经网络对从感知层获取的环境信息结合车辆的行驶方向进行学习训练,实现了车辆接收雷达点云信息、GPS 坐标信息后的自主路径规
10、划功能。神经网络相比其他智能算法在结构中包含大量参数,且关联性更强,对算法效率影响更明显,但调参过程较为复杂,且需要大量数据对模型进行训练,大大限制了神经网络的应用。耿以才6在传统人工势场法的基础上对其斥力场函数进行改写,加入目标点与车辆本体的距离约束。在应用改进型的人工势场法进行局部路径规划的仿真中,提高了算法路径寻优的可靠性。人工势场法实时性高,且实现结构较为简单,也是目前应用较多的路径规划算法之一,但自身具有局限性,容易出现局部极小值导致的振荡现象,因此许多学者从不同方向出发进行改进。郭蓬等7在智能驾驶汽车的局部路径规划问题中使用代价函数的局部路径规划算法,加入轨迹平顺度、偏离程度、障碍
11、物的危险程度等约束,通过不同道路条件下的仿真实验表明该算法在完成局部路径规划的过程中能够提高车辆行驶轨迹的平滑度以及规划的时效性。Chen 等8基于三次贝塞尔曲线在具有障碍物的环境中,考虑了随时间变化的变道规划算法,并结合评价函数为智能驾驶车辆生成了平滑的轨迹(如图 2 所示),但对弯道不具有实用性,且未考虑大曲率行驶中车辆动力学的影响。李政9在研究路径规划问题时,基于模型预测控制算法对障碍物信息进行了预测,并基于约束条件和 Sigmoid 函数提出了一体式的避障控制策略,仿真表明规划结果能满足车辆安全性的需求。图 2基于贝塞尔曲线的避障情形1 2基于路径搜索策略的路径规划局部路径规划是在全局
12、路径引导下完成的,在规划过程中不仅要考虑交通环境实时性对车辆运动造成的约束问题,也要考虑车辆的安全性和行驶任务的最优性等,此时路径搜索策略的选择就成为路径规划过程中的一个关键问题。基于搜索的思想,Werling 等10 提出了一种基于离散空间并与行为层紧密结合的轨迹生成方法,首先在 Frenet 坐标系下选取车辆运动过程的92常州工学院学报2023 年目标配置,然后使用多项式求得备选轨迹集合并在其中选择最优的一条路径,通过碰撞检测来保证最终规划路径的安全性,该方法在规则化道路环境下具有较强的实用性。蚁群算法虽然具有较高的鲁棒性,但容易出现局部最优问题导致的搜索效率下降,为提高实验对象的工作效率
13、和蚁群算法的收敛速度,江明等11 针对目标信息提出了优化的蚁群算法,采用动态控制参数的避障策略进行二次路径规划,结果提高了算法的全局搜索能力。李昶威等12 为了加强蝙蝠算法的局部搜索能力,采用算法融合的思想,在目标函数中引入人工势场系数和动态扰动系数。Al-jarrah 等13 为规划出安全的行驶路径,提取了模糊逻辑视觉处理和细菌算法以及遗传算法的优点,并将其用在了 A*算法上,提高了对障碍物边缘检测的能力。遗传算法渐进优化性强,但运算速率低,内存占用较大,而 A*算法计算简单,规划路径短,多算法融合也是目前研究人员常用的方法。庞可14 基于深度强化学习提出了一种改进的 SAC算法,该算法能够
14、结合环境信息和交通规则进行最优路径搜索以及自动驾驶行为的决策。基于采样的规划方法首先需要决策出解空间,在解空间内进行轨迹点的密集采样后,通过采样点之间的有效连接进行起始点到目标点的路径搜索。在自动驾驶方面,T 算法目前已经在实车上得到了应用,其算法构建流程如图3 所示。针对 T算法求解出来的路径曲率不连续、路径非最优等问题,Du 等 15 基于 B 样条曲线的光滑性,提出了利用驾驶员视觉行为引导 T 的方法,最终完成了轨迹的构建。T 算法虽然能够快速搜索整个可行域,但在其优化过程中对最近邻居的度量标准有很强的依赖性。袁师召等 16 在智能驾驶车辆路径规划的算法研究分析中,认为现有的各类全局路径
15、规划与局部路径规划算法各有优势,但是各算法缺点也很明显,使用单一的路径规划算法已经无法满足更高的智能驾驶技术要求,采用多规划方法相结合的手段是未来的研究趋势。上述分析表明,目前国内外学者针对车辆局部路径规划已经进行了大量研究,主要的局部路径规划方法有蚁群算法、强化学习、神经网络、人工势场、T 算法、A*算法以及模型预测控制图 3T 算法构建流程图(MPC)等,各算法特点如表 1 所示。但大部分的研究主要是针对路径搜索策略进行算法的优化设计,在全局路径下遇到障碍物时对轨迹重新规划的研究相对较少。表 1路径规划各算法特点算法优势劣势A*算法计算方式简单;规划路径短计算量大Dijkstra鲁棒性强规
16、划效率低T扩展速度快随机性大遗传算法渐进优化性强运算速率低;内存占用大蚁群算法鲁棒性强容易陷入局部最优神经网络较强的学习与容错能力需要大量数据训练模型03第 1 期李亚辉,等:自动驾驶汽车路径规划与轨迹跟踪研究综述2自动驾驶汽车轨迹跟踪技术研究车辆运动控制作为自动驾驶汽车定位感知规划决策控制架构中的关键部分,处于自动驾驶技术链末端,承载了智能系统的主体行为,是车辆与其他模块沟通的桥梁,对自动驾驶系统算法架构起到支撑与实现的作用。自动驾驶车辆轨迹跟踪问题的实质是在保证操纵稳定性和安全性的前提下,尽可能地控制车辆沿规划出的轨迹行驶,并输出相应的控制参数给执行机构,如前轮偏角、车轮制动力等17。目前
17、国内外的研究学者主要采用传统控制方法和先进控制方法,对自动驾驶技术路径跟踪进行相关研究。2 1传统控制方法传统的控制方法由于其简单性和稳定性被广泛应用到实际控制过程中,目前传统的控制方法包括 PID 控制、滑模控制、预瞄控制、模糊控制等。Park 等18 对无预瞄、单点预瞄方法进行结合,通过不同权重系数综合考虑当前点和预瞄点的跟踪误差,实现不同工况下的路径跟踪控制,但是当道路曲率变化较快时,预瞄点处的横向误差也会出现波动,从而引起控制量和系统输出的波动。Tagne 等19 对智能驾驶车辆路径跟踪中的航向误差和横向误差进行研究,通过使用滑模模糊控制,经过加权处理后,在仿真和实车试验中都验证了其算
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