申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-04-04

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN116494993B

主分类号：B60W40/10

分类号：B60W40/10;B60W40/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2023.08.15#实质审查的生效;2023.07.28#公开

摘要：本发明涉及一种考虑高精度车辆动力特性的智能驾驶实时轨迹规划方法，由离线计算可达集和在线轨迹规划两部分组成，离线计算可达集部分通过高精度的车辆模型和轮胎模型遍历所有车辆安全状态以预测下一时刻车辆可以达到的位置集合；在线轨迹规划部分通过离线计算的下一时刻车辆可以达到的位置集合，对人工势场法的下降探索提供非线性动力约束，实现考虑高精度车辆动力特性和实时规划两个目的。与现有技术相比，本发明具有考虑了高精度车辆动力特性、在线计算量小等优点。

主权项：1.一种考虑高精度车辆动力特性的智能驾驶实时轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：考虑高精度车辆动力特性，基于车辆状态、轮胎侧向力离线计算车辆可达集；S2：构建人工势场，并基于车辆可达集，实现考虑车辆非线性特性的在线轨迹规划；所述S1包括以下步骤：S11：获取车辆初始状态，基于车辆二自由模型和非线性轮胎模型离线估计当前车辆的轮胎侧向力；S12：依据估计的当前车辆的轮胎侧向力确定输入量，并基于离散化的三自由度车辆模型离线预测下一时刻车辆状态；S13：基于车辆初始状态和预测的下一时刻车辆状态计算下一时刻车辆的位置；S14：遍历可行的输入量范围，重复S12和S13，得到一个初始状态下的单个车辆可达集；S15：遍历安全的车辆状态作为车辆初始状态，重复S11-S14，得到车辆可达集，并保存在离线数据库中；所述车辆可达集包括离散的车辆初始状态数据、车辆轮胎侧向力数据、车辆下一时刻状态数据、车辆下一时刻位置数据；所述S2包括以下步骤：S21：在线获取车辆初始状态，并查询车辆可达集，作为当前步规划的轨迹终点的范围；S22：基于行驶环境，构建场景的人工势场分布；S23：选取S21查询得到的车辆可达集中，基于人工势场法得到的障碍系数最小的点作为当前步规划的下一时刻的轨迹终点；S24：依据规划的下一时刻的轨迹终点查询车辆可达集中对应的下一时刻车辆状态，并作为下一个预测步长规划轨迹的车辆初始状态；S25：重复S21-S24，直至所需未来轨迹有效时间等于预测步长的累计和，完成在线轨迹规划；所述三自由度车辆模型用于表达车辆动力学特性，整体的状态方程如下： 式中：Fyf为前轮侧向力；Fyr为后轮侧向力；Fxf为前轮纵向力；Fxr为后轮纵向力；vx和vy分别为当前车辆的横、纵向车速；为横摆角速度；为横摆角加速度；m为整车质量；δf为前轮转角；Lf为车辆质心到前轴的距离；Lr为车辆质心到后轴的距离；Iz为车辆的转动惯量；所述离散化的三自由度车辆模型采用三阶三段龙格-库塔公式对三自由度车辆模型进行离散化得到，用于预测下一时刻车辆状态；其中，定义离散化的模型的输入量为输入矩阵u＝[FyfFyrFxfFxrδf]，状态矩阵则递推预测过程计算公式如下： 式中：T为预测步长；f为三自由度车辆模型的微分方程替代符号；k1、k2和k3为计算过程的中间变量；为预测的下一时刻车辆状态矩阵。

全文数据：

权利要求：

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