[发明专利]基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法

摘要

本发明属于智能交通领域，提出一种基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法。本发明利用信息感知模块获取换道车辆及其周围车辆的行驶信息；基于车辆行驶信息，横向偏移推荐模块给出横向偏移值，从而确定换道车辆的起终点位置信息；基于车辆行驶信息及横向偏移为输入，路径规划模块经计算得出换道车辆的平面坐标系静态换道路径；最后，轨迹规划模块给出换道车辆及周围车辆运动轨迹随时间的变化规律，完成换道过程规划的目标。本发明可以在保障换道车辆安全性前提下，综合考虑换道车辆及其周围车辆的运动轨迹，利用二次型规划快速求解，提高换道过程的速度和舒适度，从而满足自动驾驶对换道子任务优化性，求解快速性的要求。

主权项

1.基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过信息感知模块获取换道车辆及周围车辆关于位置、速度、加速度、加加速度的行驶信息；/n通过横向偏移推荐模块获取换道车辆在换道路径结束时的横坐标的横向偏移，进而获得换道路径结束时换道车辆的位置，为路径规划模块提供基础输入；/n基于信息感知模块获取的车辆行驶信息及横向偏移推荐模块给出的横向偏移，通过路径规划模块，对换道车辆建立五次多项式的路径模型，构建换道路径起终点约束条件，采用高斯消元法求解联立方程组，获得五次多项式的参数，进而生成给定最优横向偏移的路径；/n通过轨迹规划模块将轨迹规划时间段离散化处理，得到若干子时间段，建立不同子时间段下的行驶距离、速度、加速度、加加速度变量，以运动学约束、防碰撞约束、目标车道后车加加速度约束、跟驰模型约束为约束条件，以最小化加加速度和行驶距离为目标函数，利用二次型规划方法求解，获得换道车辆的轨迹信息。/n