解析自动驾驶汽车路径规划算法

时间:2020-07-30 10:58来源:电子发烧友网作者:电子发烧友网 点击:
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摘要:解析自动驾驶汽车路径规划算法-车辆自主驾驶系统从本质上讲是一个智能控制机器,其研究内容大致可分为信息感知

关键字:智能交通

由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生。如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题。

随着计算机技术、电子技术、图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制。在这些汽车电子控制系统研究的基础上,结合蓬勃发展的智能化信息处理技术,逐步产生了一个新兴的交叉学科——车辆的自动驾驶(又称为智能汽车)。未来实用化的智能汽车将最大限度地减少交通事故、提高运输效率、减轻驾驶员操纵负担,从而提高整个道路交通的安全性、机动性与汽车行驶的主动安全性。科技部于2001年已正式启动实施了十五计划中的国家科技攻关计划重大项目“智能交通系统关键技术开发和示范工程” 来提高我国整个运输系统的管理水平和服务水平,提高效率和安全性,车辆的自主驾驶是实现ITS(Intelligent Transport System,智能交通系统)的关键。

车辆自主驾驶系统从本质上讲是一个智能控制机器,其研究内容大致可分为信息感知、行为决策及操纵控制三个子系统。路径规划是智能车辆导航和控制的基础,是从轨迹决策的角度考虑的,可分为局部路径规划和全局路径规划。

全局路径规划的任务是根据全局地图数据库信息规划出自起始点至目标点的一条无碰撞、可通过的路径。目前正在研究的有准结构化道路环境多种约束条件下的路径规划技术,自然地形环境下的路径规划技术,以及重规划技术等。由于全局路径规划所生成的路径只能是从起始点到目标点的粗略路径,并没有考虑路径的方向、宽度、曲率、道路交叉以及路障等细节信息,加之智能车辆在行驶过程中受局部环境和自身状态的不确定性的影响,会遇到各种不可测的情况。因此,在智能车辆的行驶过程中,必须以局部环境信息和自身状态信息为基础,规划出一段无碰撞的理想局部路径,这就是局部路径规划。通常路径规划的方法有:空间搜索法、层次法、动作行为法、势场域法、栅格法、模糊逻辑法和神经网络法等。

汽车自动驾驶任务可以分为三层,每层执行不同任务,包括上层路径规划、中层行驶行为规划和下层轨迹规划。

解析自动驾驶汽车路径规划算法

上层路径规划在已知电子地图、路网以及宏观交通信息等先验信息下,根据某优化目标得到两点之间的最优路径,完成路径规划的传感信息主要来自于GPS定位信息以及电子地图。中层行驶行为规划是指根据主车感兴趣区域内道路、交通车等环境信息,决策出当前时刻满足交通法规、结构化道路约束的最优行驶行为,动态规划的行驶行为序列组成宏观路径。行为规划的传感信息主要来自车载传感器如雷达、照相机等,用以识别道路障碍、车道线、道路标识信息和交通信号灯信息等。下层轨迹规划是指在当前时刻,以完成当前行车行为为目标,考虑周围交通环境并满足不同约束条件,根据最优目标动态规划决策出的最优轨迹。同时,车辆的动力学约束也会在下层得到体现,下层轨迹规划除了必要的外部环境信息外,还需要对主车状态信息进行测量或估计。

车辆路径规划问题中的几个关键点:路网模型、路径规划算法和交通信息的智能预测,涉及的方面较多,本文主要针对路径规划过程做简单的探讨。

一。问题引入

我们尝试解决的问题是把一个游戏对象(game object)从出发点移动到目的地。路径搜索(Pathfinding)的目标是找到一条好的路径——避免障碍物、敌人,并把代价(燃料,时间,距离,装备,金钱等)最小化。运动(Movement)的目标是找到一条路径并且沿着它行进,当游戏对象开始移动时,一个老练的路径搜索器(pathfinder)外加一个琐细的运动算法(movement algorithm)可以找到一条路径,游戏对象将会沿着该路径移动而忽略其它的一切。一个单纯的运动系统(movement-only system)将不会搜索一条路径(最初的“路径”将被一条直线取代),取而代之的是在每一个结点处仅采取一个步骤,即朝着某个方向行进一段距离,同时需要考虑周围的障碍物环境避免碰撞的产生。显然,同时使用路径搜索(Pathfinding)和运动算法(movement algorithm)将会得到最好的效果。

移动一个简单的物体(object)看起来是容易的,而路径搜索是复杂的,为什么涉及到路径搜索就产生麻烦了?考虑以下情况:

【光粒网综合报道】( 责任编辑:weixiang )
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