【摘 要】
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自动驾驶系统从地图数据获取一系列轨迹点作为寻迹行驶的参考轨迹,由于地图数据误差的存在,导致输入的参考轨迹不够平滑,影响到后续决策控制模块的性能,最终造成自动驾驶车辆行驶的舒适性差。针对这一问题,提出一种分段多项式拟合的参考轨迹平滑处理方法,对原始的参考轨迹点做分段处理,利用带约束条件的最小二乘法求解分段轨迹点的多项式拟合曲线,最后将分段拟合曲线等间距采样作为平滑处理后的参考轨迹。该方法能够保证分段曲线高阶连续的同时,在分断点处具有一阶连续。实验结果表明,采用分段多项式拟合方法获得的拟合曲线连续光滑,处理后
【机 构】
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华中科技大学人工智能与自动化学院,武汉光庭信息技术股份有限公司K+Lab实验室,武汉光庭科技有限公司智能驾驶部
【基金项目】
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2019年度湖北省博士后创新岗位项目:无人驾驶决策与规划方法研究。
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自动驾驶系统从地图数据获取一系列轨迹点作为寻迹行驶的参考轨迹,由于地图数据误差的存在,导致输入的参考轨迹不够平滑,影响到后续决策控制模块的性能,最终造成自动驾驶车辆行驶的舒适性差。针对这一问题,提出一种分段多项式拟合的参考轨迹平滑处理方法,对原始的参考轨迹点做分段处理,利用带约束条件的最小二乘法求解分段轨迹点的多项式拟合曲线,最后将分段拟合曲线等间距采样作为平滑处理后的参考轨迹。该方法能够保证分段曲线高阶连续的同时,在分断点处具有一阶连续。实验结果表明,采用分段多项式拟合方法获得的拟合曲线连续光滑,处理后
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