[发明专利]智能车辆超车轨迹的规划方法

权利要求书

1.一种智能车辆超车轨迹的规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立智能车辆的超车轨迹候选集，其包括：

(1)使用frenet坐标系，将从智能车辆的当前位置沿道路方向向前预瞄一定距离之后的每个端点的位置分解为纵向位移S′和横向位移d′(k)，其中，S′和d′(k)通过下式计算：

在式(1-1)中，S′为沿着参考线的方向从参考线的起始点到所述端点在参考线上的投影点之间的曲线距离，S为沿着参考线的方向从参考线的起始点到智能车辆的当前位置在参考线上的投影点F之间的曲线距离，Δs为沿着参考线的方向从所述投影点F到所述端点在参考线上的投影点之间的曲线距离，Δs_min为Δs的最小值，v为智能车辆的速度，t_pre为预瞄时间阈值；

式(1-2)为智能车辆正常行驶情况下横向位移的计算公式，在式(1-2)中，d′(k)为每个所述端点到参考线的法向距离，d_w为道路的宽度，N表示道路的宽度被等距离分割成N段且N为正整数，k≤N且k为正整数；

式(1-3)为智能车辆在超车决策下横向位移的计算公式，在式(1-3)中，d′(k)为每个所述端点到参考线的法向距离，k₁为沿与道路正交的方向上的增益系数，k₂为区分不同状态的行驶因子，d_w为道路的宽度，N表示道路的宽度被非等距离分割成N段且N为正整数；

(2)对每个所述端点添加两个第一控制点，第一控制点的纵向位移和横向位移通过式(1-4)计算：

在式(1-4)中，S′_n为沿着参考线的方向从参考线的起始点到第一控制点在参考线上的投影点之间的曲线距离，S′为沿着参考线的方向从参考线的起始点到所述端点在参考线上的投影点之间的曲线距离，k₃为第一控制点之间的距离影响因子，d′_n(k)为每个第一控制点到参考线的法向距离，d′(k)为每个所述端点到参考线的法向距离；

(3)在笛卡尔坐标系中对智能车辆的当前位置处添加两个第二控制点，并将智能车辆的当前位置的笛卡尔坐标和第二控制点的笛卡尔坐标转换为frenet坐标，第二控制点的笛卡尔坐标通过式(1-5)计算：

在式(1-5)中，X′_n为第二控制点的横坐标，Y′_n为第二控制点的纵坐标，X为智能车辆的当前位置的横坐标，Y为智能车辆的当前位置的纵坐标，k′₃为第二控制点之间的距离影响因子，为智能车辆的方位角；

(4)基于智能车辆的当前位置的frenet坐标、两个所述第二控制点的frenet坐标、所述端点的frenet坐标以及两个所述第一控制点的frenet坐标，使用五次样条曲线进行拟合，得到多条超车候选轨迹，从而获得智能车辆的超车轨迹候选集；

利用评价函数确定所述超车轨迹候选集中每一条候选轨迹的代价值，并选取代价值最小的候选轨迹作为超车轨迹。

2.如权利要求1所述的智能车辆超车轨迹的规划方法，其特征在于，所述参考线为道路中心线。

3.如权利要求2所述的智能车辆超车轨迹的规划方法，其特征在于：按照优先级从高到低的顺序选取碰撞风险成本、车辆动力学成本和路径偏好成本组成评价函数，所述评价函数为：

E＝E_{R_ij}+E_a+E_p (2-1)

在式(2-1)中，E为超车候选轨迹的代价值，E_{R_ij}为超车候选轨迹的碰撞风险成本，E_a为超车候选轨迹的车辆动力学成本，E_p为超车候选轨迹的路径偏好成本。

4.如权利要求3所述的智能车辆超车轨迹的规划方法，其特征在于，根据式(2-2)计算超车候选轨迹的碰撞风险成本：

在式(2-2)中，E_{R_ij}为超车候选轨迹的碰撞风险成本，r_ij为将超车候选轨迹所需要的空间投影到占据栅格地图后最外侧的网格到障碍物的距离，r_max为距离的最大值。