【摘 要】
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校园无人车技术的发展一定程度上缓解了校园繁重的交通压力,然而校园道路场景下车辆繁多,行人意图不定,无人车避障行驶较为困难。当前,校园场景库还不够完善,运行场景缺乏风险性评价及典型性研究。此外,无人车在校园环境下的避障路径精度及实时性有待提高,算法规划得到的理论路径与车辆实际行驶路径延迟问题突出,需要改进的避障算法以提高无人车的避障实时性和精确性。本文在参考国内外场景构建及避障规划研究现状的基础上,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“智能网联汽车社交隐私保护与信任管理机制”（62071170）；
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校园无人车技术的发展一定程度上缓解了校园繁重的交通压力,然而校园道路场景下车辆繁多,行人意图不定,无人车避障行驶较为困难。当前,校园场景库还不够完善,运行场景缺乏风险性评价及典型性研究。此外,无人车在校园环境下的避障路径精度及实时性有待提高,算法规划得到的理论路径与车辆实际行驶路径延迟问题突出,需要改进的避障算法以提高无人车的避障实时性和精确性。本文在参考国内外场景构建及避障规划研究现状的基础上,基于Nuvo型运算平台开展了无人车的校园典型场景构建及避障策略研究工作。主要包括以下内容:1.基于校园无人车实际运行环境,分析了校园场景的功能风险和交通风险并对风险等级进行划分。接着从自车与周围车辆关系、道路结构、天气和突发事件四个方面对场景风险进行分类。然后基于场景要素多元Logistic回归模型得到校园场景特征要素,采用层次聚类算法计算类间距离,得到4种典型测试场景。最后,将得到的典型场景在Prescan GUI中进行搭建,并对传感器及车辆参数进行配置,构建得到虚拟校园测试场景。2.以校园无人车为研究对象,针对原避障算法易于障碍物发生刮蹭和轨迹跟踪偏差值较大的问题,采用安全路径策略,临时栅格标记策略和反向搜索优化策略相结合的策略,根据车辆动力学模型,确定了改进后的D*算法。通过仿真对比实验,单次试验转向次数仅为3次,转向角度减少了61.4%,路径长度减少了9.1%,无人车通行效率提高。3.为验证改进后D*算法的实时性和准确性,在校园无人车上进行了实车避障试验。两组对比实验结果表明:改进后的无人车D*算法第一次变道过程中,最大偏差值降低了16.91%,第二次变道时,降低了21.93%,避障全程平均偏差值降低了19.42%,提高了无人车避障行驶的性能。
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