[发明专利]一种智能网联汽车的路径实时规划与分布式控制方法

说明书

本发明提出的一种智能网联汽车的路径实时规划与分布式控制方法，包括：车辆出发时刻，根据已知的车道线位置和自车的全局路径确定道路特征点；规划阶段，通过贝塞尔曲线规划自车当前位置到距自车最近的道路特征点的路径，并根据已知的信号灯相位、限速标志牌信息，规划速度曲线，并在路径曲线上按照该速度曲线进行采样离散，得到固定时间间隔的自车轨迹点；控制阶段，车辆首先借助车联网获取其通信范围内他车上一步控制输出的预测信息，并结合得到的自车规划轨迹点，在未来一段时域内求解本地的最优控制问题，向自车输出控制量、向通信范围内他车输出预测信息。本方法可以保证轨迹规划的实时性，并能充分地利用道路空间从而提高交通效率。

技术领域

本发明属于智能网联汽车路径规划与分布式控制技术领域，特别涉及一种智能网联汽车路径实时规划与分布式控制方法。

背景技术

汽车智能化、网联化技术的应用，可以减少事故、提高交通效率。车联网允许车辆共享信息，在此基础上，车辆的交互行为如跟车、超车、避撞可以借助分布式最优控制实现；车辆的局部路径规划在无需考虑车车碰撞的前提下，可以显著降低复杂度从而提升计算实时性。

现有的车辆规划方法，主要使用数值优化、搜索或采样插值的方式。然而，其可能存在以下缺点：需要网格化、轨迹不光滑等。特别是在处理存在动态避障约束的任务时，无法保证实时性。

现有的车辆控制方法，仅能依赖于自车决策阶段给出光滑且符合动力学约束的轨迹，各自独立地进行跟踪。在没有分享通讯信息的情况下，多车的交互行为可能彼此制约，甚至出现死锁现象。

发明内容

本发明的目的是解决智能网联汽车在结构化道路场景下高效通行的规划与控制问题，提出一种智能网联汽车路径的实时规划和分布式控制方法，本发明能够快速求解局部轨迹点，将轨迹点信息作为参考、网联他车信息作为条件，输入分布式控制器，独立求解约束最优控制问题，具有计算和通信需求低、可扩展性强、规划速度快、通行效率高的优点。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明提出的一种智能网联汽车的路径实时规划和分布式控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)车辆出发时刻，每辆智能网联汽车根据已知的车道线位置和自车的全局路径，确定道路特征点；

2)规划阶段，通过贝塞尔曲线规划自车当前位置到距自车最近的道路特征点的路径，在此基础上，根据已知的信号灯相位和限速标志牌信息，规划自车速度曲线，并在自车路径曲线上按照该规划自车速度曲线进行离散采样，得到固定时间间隔的自车规划轨迹点，形成自车规划轨迹点序列；

3)控制阶段，每辆智能网联汽车首先借助车联网获取其通信范围内他车上一步控制输出的预测信息，并结合步骤2)得到的自车规划轨迹点，在未来一段时域内求解本地的最优控制问题，向自车输出控制量、向通信范围内他车输出预测信息；

4)不断执行步骤2)～3)，直至达到全局路径终点。

本发明的特点及有益效果如下：

本发明可以保证求解问题的规模较小，求解过程彼此独立，从而降低了对车载计算单元的计算能力、通信频率要求，适用于多车共存的结构化道路交通场景。本发明的局部路径规划由于无需考虑动态交通参与者，有效保证实时性。

本发明提出分布式控制方法，共享车辆状态信息。对于网联汽车，可以共享准确的预测状态；对于非网联汽车，也可以借助本地观测进行预测，从而适用于混合交通场景。本发明的控制方法将避撞作为约束显式地考虑，能够实现无冲突通行的效果，从而提升交通效率。

附图说明

图1是本发明实施例的路径规划示意图；

图2是本发明的分布式控制使用的车辆预测模型及全局坐标图。

具体实施方式