[发明专利]自动驾驶换道轨迹优化方法及其系统

说明书

本发明涉及一种自动驾驶换道轨迹优化模型、自动驾驶换道轨迹优化方法及其系统，依据当前换道的实际空间大小，同时考虑自动驾驶交通工具信息处理时延的实际情况，并将换道执行的横向和纵向结合起来，用以配置换道执行过程中完整的换道轨迹优化模型，通过该换道轨迹优化模型提高自动驾驶交通工具的自我调整和轨迹优化能力，并对换道全过程实现实时反馈优化控制，保证其换道的安全执行，由于模型在构建时结合了实际多变的交通环境中换道的运行特点，因此可确保通过本发明自动驾驶换道轨迹优化模型生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的换道执行交通场景精确贴合，彻底改变了构建模型与实际交通场景差别大，无法直接使用的弊端，适应性强。

技术领域

本发明属于自主驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶换道轨迹优化模型、换道轨迹优化方法及其系统。

背景技术

自主驾驶车辆在换道过程中，因周边车辆影响会存在初始状态下满足换道需求，而换道执行过程中却无法满足其换道需求。因此车辆换道时需实时检测其换道空间是否满足其换道需求，对于满足需求时直接按照原换道方案进行换道即可，但不能满足需求时则需要及时调整自身的模型参数或控制策略来适应当前状态下的换道空间。

为了保证车辆换道的安全执行，需要提高其自我调整和轨迹优化能力，对车辆换道全过程实现实时反馈优化控制。

但目前学者们提出了横向和纵向的车辆换道执行模型，是将换道执行的两个方向分割开来，缺乏对车辆换道全过程整体性的实时反馈优化控制，从而导致面对错综复杂的行驶环境实用性差。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种自动驾驶换道轨迹优化模型、换道轨迹优化方法及其系统。

根据本发明的一个方面，提供了一种自动驾驶换道轨迹优化模型，基于换道空间约束条件，通过所述自动驾驶交通工具横向加速度值与换道时长、换道轨迹之间的关联关系及对所述换道时长、换道轨迹的影响度及所述自动驾驶交通工具纵向加速度值与所述自动驾驶交通工具换道横向所需空间、换道轨迹之间的关联关系及对所述横向所需空间、换道轨迹的影响度配置而成。

根据本发明的一个方面，提供了一种自动驾驶换道轨迹优化方法，包括以下步骤：

采集自动驾驶交通工具的行驶数据，将所述行驶数据输入上述所述的自动驾驶换道轨迹优化模型生成所述自动驾驶交通工具的运行参数，以供所述第一自动驾驶交通工具基于所述运行参数自动运行。

将所述行驶数据输入所述的自动驾驶换道轨迹优化模型生成所述自动驾驶交通工具的运行参数，包括：

S1、将所述行驶数据输入所述的自动驾驶换道轨迹优化模型生成所述自动驾驶交通工具的行为预测信息，该行驶数据包括：本自动驾驶交通工具信息：v_c(t)、v_k(t)、a_c(t)，a_k(t)；周边驾驶交通工具信息：v_ml(t)、v_mh(t)、v_ch(t)；交互信息：D_cl(t)、D_mh(t)、D_ch(t)，

假设在t时刻本自动驾驶交通工具及周边驾驶交通工具均匀速或匀加速行驶，则预测在t+τ时刻时本自动驾驶交通工具速度(归属于预测信息)为：

其中，v_c(t+τ)和v_k(t+τ)分别为t+τ时刻本自动驾驶交通工具的纵横向预测速度；

本自动驾驶交通工具空间预测(归属于预测信息)：