随着人们对车辆安全性和舒适性的要求不断提高,对自主车辆相关技术的研究也越来越深入。自主车辆在进行局部路径规划时,首先需要全面感知周围环境信息,之后通过分析周围环境信息,对下一步的运动行为做出决策,对其运动轨迹进行规划,完成预先设定的行驶任务。本文通过分析KITTI数据库中的道路数据,针对车道线识别和前方车辆识别进行了研究;以某型后置驱动电动汽车为例,针对换道决策、换道轨迹规划及其动力学分析等方面进行了研究。具体工作内容如下:(1)针对城市结构化道路的路面特点,提出一种基于Hough变换的车道线识别方法,该方法首先对原始道路图像进行预处理操作,同时考虑结构化道路车道线的形状特征,对原有Hough变换进行改进。实验结果表明本文算法在不同光照条件下均可以取得较好的检测效果。(2)提出一种基于激光雷达信息和单目视觉信息的前方车辆检测方法。该方法首先对原始激光雷达信息进行筛选聚类处理,初步划分车辆检测的感兴趣区域,并通过检测感兴趣区域的熵值归一化对称性测度完成对前方车辆的确认。与其他车辆检测方法对比,本文算法在保证车辆识别准确率的同时,也能保证车辆识别的实时性。(3)通过分析自主车辆的行驶任务具体要求,对自主车辆的换道决策进行了初步的研究,建立自主车辆的换道安全距离模型和跟驰安全距离模型。根据换道过程中车辆对换道轨迹的要求,提出了一种基于五次多项式的换道轨迹规划方法。以换道过程中车辆的平稳性和效率性为目标设计参数优化目标函数,以换道过程中车辆的动力学特性为约束条件,并采用序列二次规划(SQP)算法对不同初始车速下的换道轨迹进行了求解。(4)在Adams/Car中构建相应的整车动力学模型,并根据轨迹规划结果与实际道路条件设定相应的仿真环境,以对应车速对该轨迹进行跟踪仿真实验。结果表明,轨迹规划的结果符合车辆换道动力学要求,车辆操纵稳定性良好,验证了轨迹的合理性。