[发明专利]一种基于混合粒子群算法的智能车超车轨迹优化方法

权利要求书

1.一种基于混合粒子群算法的智能车超车轨迹优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：信息采集，根据摄像头采集的道路信息，包括障碍物位置信息、车道限速信息，激光雷达采集的前车车辆与自车车辆信息以及车辆传感器单元采集的车辆状态信息确定大地坐标系与车辆坐标系，建立超车安全距离模型；

步骤2：超车决策的判定，车辆电子控制单元通过判断自车与前车的实际距离S_real与超车安全距离S_f的差值，记作a；通过摄像头检测道路信息，识别出车道限制速度v_l；通过摄像头检测左侧车道是否存在障碍物，当自车与前车的实际距离满足超车安全距离，两车车速均在车道限制速度内，且左侧超车道无障碍物时，车辆电子控制单元发信号给车辆执行机构，开始超车；车辆电子控制单元将超车信号发送给车辆执行机构；

步骤3：超车轨迹函数建立，建立五次多项式超车轨迹函数，确定初始时刻状态与结束时刻状态中各项的数值，将以上各数值代入五次多项式超车轨迹函数，可得到含有初始车速、换道纵向轨迹长度、换道所需时间三个参数变量的函数式；

步骤4：参数变量的优化，利用混合粒子群算法对换道纵向轨迹长度、换道所需时间两个参数变量进行参数优化，即可得到不同初始车速下的最优超车轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合粒子群算法的智能车超车轨迹优化方法，其特征在于，所述步骤1中摄像头将采集到的道路信息、激光雷达将采集到的前车与自车相对位置以及前车速度、加速度信息传到车辆电子控制单元中，车辆传感器包括车速传感器、前轮转角传感器以及加速度传感器分别采集车辆的速度、前轮转角以及加速度，同时将得到的信息传到车辆电子控制单元中。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合粒子群算法的智能车超车轨迹优化方法，其特征在于，所述步骤2的超车安全距离模型为：

式中，v_f为自车车速，v_r为自车与前车相对速度，μ为道路附着系数，g为重力加速度，t₁为驾驶员反应延迟时间，t₂为制动器起作用时间，d为最小停车距离。