[发明专利]一种智能车辆自主行驶动态轨迹规划方法及系统

权利要求书

1.一种智能车辆自主行驶动态轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、通过最优控制方法搜索以下模型的最优解生成所述智能车辆的轨迹：

 

 

 x(t₀)=x₀，x(t_f)=x_f

其中，m是智能车辆的重量，c_s是智能车辆的摩擦系数，u(t)是智能车辆行驶时输入的控制量，x＇(t)是车辆的行驶速度，x＂(t)是车辆的行驶加速度，J(u)是最优控制方法的评价函数，t是车辆的行驶时间，t₀是车辆的初始行驶时间，t_f是车辆的终止行驶时间，是车辆行驶中消耗的总能量，j是车辆在行驶过程中有控制输入量u(t)时的不同采样时刻，length(u)w₁是消耗能量的权重，w₂是时间的权重，是智能车距离障碍物边缘的最大值，是智能车距离障碍物边缘的距离，w₃是距离障碍物距离的权重，r_i是智能车距离障碍物中心的距离，i是障碍物的中心，{O}是障碍物的集合，R_i是智能车在障碍物边缘时距离障碍物中心的距离，LIM是限值，K是的值，c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、c₆、c₇、c₈是常系数，x₀是车辆的初始行驶位置，x_f是车辆的终止行驶位置；

步骤2、提取步骤1中所生成轨迹的特征；

步骤3、判断所述特征是否满足预设的约束条件，如是，则以该轨迹作为最终的输出轨迹；如否，则根据预设的权重调整规则对权重、、进行调整后，转至步骤1。

2.如权利要求1所述智能车辆自主行驶动态轨迹规划方法，其特征在于，所述轨迹的特征包含以下特征中的至少一种：能量消耗、终止时间、距离每个障碍物的最短距离、距离所有障碍物的平均最短距离、整条轨迹的长度、最大速度、最大转向速度、平均速度、平均转向速度、最大加速度、最小加速度、平均加速度。

3.如权利要求1所述智能车辆自主行驶动态轨迹规划方法，其特征在于，所述预设的约束条件包括状态空间的硬性约束条件，以及反映使用者意向的软约束条件。