分层式自动换道运动规划：从自最优到局部最优
机器人学
2021-08-13 v1
摘要
为最小化换道(LC)操纵对周围交通环境的影响，提出了一种可实现局部最优的分层式自动换道算法。该算法由战术层规划器与操作层控制器组成。前者生成局部最优轨迹，在优化目标函数中同时满足换道车辆及其周围车辆在舒适性、效率与安全性方面的要求。后者基于车辆运动学模型与模型预测控制(MPC)设计，旨在最小化跟踪误差与控制增量。结合宏观与微观层面分析，我们验证了所提算法的有效性。结果表明，所提算法可大幅降低换道操纵对交通流的影响，体现为附近车辆总损失(如不舒适与速度降低)的减少，以及换道区域内交通速度与吞吐量的提升。此外，为引导算法实际应用，我们采用HighD数据集对算法进行验证。本研究亦可视为开发局部最优自动换道算法的初步基础性工作。我们期望本研究能为自动驾驶技术提供有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2108.05711,
title = {Hierarchical automatic lane-changing motion planning: from self-optimum to local-optimum},
author = {Yang Li and Linbo Li and Daiheng Ni and Wenxuang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05711},
year = {2021}
}
备注
24 pages 16 figures