本技术涉及一种车辆跟驰运动规划方法,适用于弯坡路段。该方法包括:1) 收集弯坡路段几何特征、车辆几何动力学参数及前车跟驰数据;2) 利用人工势场算法计算车辆横向势场合力;3) 构建基于IDM改进的车辆状态预测模型,考虑弯坡路段最大速度限制;4) 获取实时路径规划坐标点;5) 采用三次贝塞尔曲线生成平滑规划路径。该技术旨在提升弯坡路段跟驰安全性和舒适性,减少碰撞、侧滑、侧翻等事故,降低事故率和延误率,增强通行能力。
背景技术
弯坡路段作为道路的重要组成部分,由于其交通环境复杂,驾驶员视野不佳,容易造成侧翻、侧滑、追尾等交通事故。研究表明:碰撞、刮擦类事故、翻车和坠落等死亡率较高的事故多发生在弯坡路段。为降低在弯坡路段的安全事故,加快自动驾驶技术在复杂路段的落地,设计一种弯坡路段避免碰撞、侧滑、侧翻的自动驾驶汽车跟驰运动规划方法具有现实意义。
学者对跟驰模型的研究数不胜数,一直以来不断完善交通流理论模型并进行深入研究,已经出现了很多类型的跟驰模型,包括刺激-反应模型、安全距离模型、元自动机模型以及智能驾驶模型等。上述模型对跟驰过程中的影响因素进行了不同程度的简化,对路面情况和汽车的几何和动力学参数的考虑不足,难以在复杂路面上得到有效的应用。
现有的研究模型大多都是基于直道研究,小部分跟驰模型通过考虑道路线性、弯道曲率以及弯道摩擦系数等对直线路段的跟驰模型进行改进形成拓展的弯道跟驰模型;很少涉及弯坡路段,而实际道路上存在着大量的弯坡路段,尤其是我国西部山区地带,因此解决在弯坡路段的路径规划问题,对推广自动驾驶技术在复杂路段的应用和加快自动驾驶技术在复杂路段的落地具有促进作用;弯坡路段相比于直道环境更加复杂,需要不断检测周围环境的变化获取的实时信息,持续更新规划的路径,以应对环境的变化,因此必须进行实时跟驰运动规划确保自动驾驶汽车能够始终保持在安全的路径上行驶。
实现思路