弯道安全交互式自动驾驶的自适应场效应规划器
系统与控制
2025-04-22 v1 系统与控制
摘要
自动驾驶因其提升安全性、交通效率和用户便利性的潜力而备受关注。然而,交互式驾驶的动态性与复杂性带来了重大挑战,包括需要应对非线性道路几何形状、处理动态障碍物,以及满足严格的安全与舒适性要求。传统方法(如人工势场法(APF))在独立应对这些复杂性时往往力有未逮,因此有必要开发集成化、自适应的框架。本文提出一种新颖的自动驾驶车辆导航方法,集成了人工势场、Frenet 坐标与改进粒子群优化(IPSO)。本文提出一种由传统 APF 改进而来的动态风险场,通过量化风险并根据周围车辆行为动态调整换道意图,以确保交互式安全性。利用 Frenet 坐标简化了非直线路径上的轨迹规划,而增强的五次多项式轨迹生成器确保了平滑且舒适的路径过渡。此外,IPSO 算法在可行输入范围内实时优化轨迹选择,兼顾安全性与用户舒适性。所提出的框架通过大量仿真与真实场景验证,证明了其在复杂交通环境中导航、保持安全裕度以及生成平滑且动态可行轨迹的能力。
引用
@article{arxiv.2504.14747,
title = {Adaptive Field Effect Planner for Safe Interactive Autonomous Driving on Curved Roads},
author = {Qinghao Li and Zhen Tian and Xiaodan Wang and Jinming Yang and Zhihao Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.14747},
year = {2025}
}
备注
The 45th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems Workshop (ICDCSW) has accepted this paper (https://icdcs2025.icdcs.org/accepted-papers/ In Conjunction Events/ Page 4/ Number 175)