基于回旋曲线与自适应势场的自动驾驶车辆紧急停车路径规划
机器人学
2023-08-22 v1
摘要
基于势场(PF)的路径规划方法因其实时性与简洁性被自动驾驶车辆(AVs)广泛采用。PF 常构建刚性道路边界，虽确保自车始终在道路范围内行驶，却在紧急场景中埋下隐患。若邻近车辆突然变道，AV 须转向避让并制动，导致“死胡同”效应。此时车辆易被障碍车 PF 与道路边界 PF 的冲突力困住或迷惑，常致犹豫或失常，甚至碰撞。为应对上述挑战，本研究提出一种融合自适应 PF(APF)与回旋曲线(clothoid curve)的紧急停车路径规划(ESPP)用于紧急避让。首先，设计紧急触发估计，通过分析 PF 分布检测“死胡同”问题。其次，对驾驶场景进行区域化，在考虑障碍车可能运动范围下搜索道路 PF 上的最优突破点与车辆最终停止点。最后，在车辆动力学约束下用优化回旋曲线拟合这些计算点，生成平滑紧急避障路径。所提基于 ESPP 的 APF 方法通过 MATLAB/Simulink 与 CarSim 仿真器在高速场景下的联合仿真评估。仿真结果表明该方法在紧急避撞中性能更优且使车辆更安全，其中车轮打滑时长较其他势场方法缩短 61.9%，最大转向角幅度降低 76.9%。
引用
@article{arxiv.2308.10049,
title = {Clothoid Curve-based Emergency-Stopping Path Planning with Adaptive Potential Field for Autonomous Vehicles},
author = {Pengfei Lin and Ehsan Javanmardi and Manabu Tsukada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.10049},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 20 figures, journal paper in submission