引用本文

 

韩月起, 张凯, 宾洋, 秦闯, 徐云霄, 李小川, 和林, 葛建勇, 王天培, 刘宏伟. 基于凸近似的避障原理及无人驾驶车辆路径规划模型预测算法. 自动化学报, 2020, 46(1): 153-167. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170287

HAN Yue-Qi, ZHANG Kai, BIN Yang, QIN Chuang, XU Yun-Xiao, LI Xiao-Chuan, HE Lin, HE Lin, GE Jian-Yong, WANG Tian-Pei. Convex Approximation Based Avoidance Theory and Path Planning MPC for Driver-less Vehicles. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2020, 46(1): 153-167. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170287     

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文章简介

关键词

无人驾驶车辆, 路径规划, 凸近似, 避障原理, 模型预测控制

摘   要

提出了一种改进的无人驾驶车辆路径规划方法, 并搭建了相应的软件在环实时仿真系统, 对方法在结构化道路下的复杂动态交通工况进行性能验证.首先, 引入基于凸近似的避障原理, 对障碍物参考点的选取进行优化, 扩大了路径规划的可行域范围.采用改进后的方法, 并结合模型预测控制(Model predictive control, MPC)原理和曲线坐标系统, 综合考虑自车及障碍车的外形、道路几何约束及自车的机械结构约束、路径最短、侧向加速度、道路对中、逐次变道、车距安全度、左变道优先和前轮转角变化率等权重的影响, 实现了车辆在复杂动态交通工况下的路径规划.最后, 以长城H7运动多用途车作为无人驾驶实验及仿真平台, 搭建基于dSPACE多核架构的Carsim + Simulink软件在环实时仿真系统, 对算法进行验证.结果表明, 所提出的方法不仅可获得合理、平滑的行驶路径, 顺利避开运动障碍车的干扰, 而且具有良好的实时性.

引   言

无人驾驶技术不仅可以降低人为的交通事故, 减少拥堵现象的发生, 并且可以提高能源的利用率, 是未来的汽车重要技术发展趋势之一.经过国内外数十年的研究, 无人驾驶技术正由驾驶辅助过渡到全自主驾驶技术的阶段.

作为无人驾驶的关键技术之一:路径规划, 是从起点到终点找到一条无碰撞的可行驶路径.路径规划包括全局和局部两种.全局路径规划主要为局部路径规划提供导向约束, 使车辆沿着导航系统提供的一系列期望局部目标点行驶.而局部路径规划是在车辆沿期望路径行驶时, 通过车载传感器感知周围环境及交通信息, 从而实现车道保持、动态避障等功能.后者对算法的实时性要求较高.由于目前在全局规划算法方面的研究已经获得较为成熟的结果, 本文将主要针对动态交通环境下的复杂工况局部路径规划进行研究.

本文以障碍物动态干扰下的结构化道路路径规划为目标, 首先基于凸近似的避障原理, 对障碍物参考点的选取进行优化, 以扩大路径规划的可行域范围.在此基础上, 结合MPC算法和曲线坐标系统, 建立自车的运动学和动力学模型, 以路径最短、侧向加速度、道路对中、逐次变道、车距安全度、左变道优先和前轮转角变化率等作为权重, 考虑自车及障碍车的外形、道路几何约束及自车的机械结构约束等约束条件, 导出基于MPC的路径寻优二次规划问题, 并基于序列二次规划(Sequential quadratic programming, SQP)方法进行求解. 最后, 以长城H7 SUV作为无人驾驶路径规划的实验和仿真平台, 搭建了基于dSPACE多核架构的Carsim + Simulink软件在环系统SILS (Soft-ware in loop systems). 基于SILS, 针对前方障碍物车辆为静态/动态的直道/弯道复杂道路交通工况, 验证了上述算法具有较好的实时性, 均能使自车安全、平顺、舒适地避开障碍物车辆的动态干扰, 并沿着车道线行驶.

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图 1  车辆模型

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图 4  改进前后两种凸近似避障法的路径规划结果对比

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图 5  基于曲线坐标系统的车道偏移量计算原理

作者简介

韩月起

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部工程师. 2014年获得山东理工大学学士学位.主要研究为自动驾驶路径规划控制算法设计开发.

E-mail: cyaqdlxkz@gwm.cn

张   凯

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部副总工程师. 2003年获得沈阳理工大学学士学位.主要研究方向为自动驾驶系统设计开发.

E-mail: zhangkai@gwm.cn

宾   洋

工学博士, IEEE会员, 教授.主要研究方向为无人驾驶车辆路径规划/多传感器数据融合技术、燃料电池优化控制, 分布式混合动力电驱动系统, 电流/电压可控双向DC/DC变换器等.本文通信作者.

E-mail: edward.biny@hotmail.com

秦   闯

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部工程师. 2015年获得华北水利水电大学学士学位.主要研究方向为自动驾驶路径规划算法开发.

E-mail: cyaqdlxkz@gwm.cn

徐云霄

曾是长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部工程师. 2014年获得燕山大学硕士学位.主要研究方向为自动驾驶路径规划算法开发.

E-mail: xuyunxiao@chehejia.com

李小川

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部工程师. 2015年获得河北工业大学城市学院学士学位.主要研究方向为自动驾驶运动规划与多传感器数据融合.

E-mail: xchuan.l@foxmail.com

和   林

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部主任工程师. 2006年获得吉林大学车辆工程硕士学位.曾于2006至2014年主导博世第九代ESP系统开发工作.主要研究方向为车辆底盘动态控制, 运动规划控制, 自动驾驶系统多传感器融合, 智能决策.

E-mail: helin@gwm.cn

葛建勇

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部主管工程师. 2012年获得山东理工大学车辆工程学士学位.主要研究方向为底盘动力学控制及自动驾驶系统开发.

E-mail: gejianyong@gwm.cn

王天培

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部主管工程师. 2012年获得北京理工大学硕士学位.主要研究方向为自动驾驶及其关键技术, 数据融合, 决策控制.

E-mail: wangtianpei@gwm.cn

刘宏伟

长城汽车股份有限公司技术中心智能驾驶系统开发部工程师. 2013年获得燕山大学硕士学位.主要研究方向为自动驾驶系统嵌入式开发.

E-mail: liuhongwei@gwm.cn

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