基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型

为了提高自动驾驶车辆在复杂机非混行交叉口行车安全性、舒适性和效率,提出了一种基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型,并进行模型泛化;设定静态离散序列交叉口网格区域的划分规则,根据多状态通行行为概率转换关系,预测非机动车在细分网格中的运动状态,并动态评估机非冲突区域的风险等级;在此基础上,采用模型预测方法设计自动驾驶车辆的横纵向控制算法,通过自适应调节航向与速度实现跟踪期望轨迹并同步规避网格冲突区域;结合车辆动力学与外部交互环境等约束条件,开发交叉口四相位信号控制交通仿真平台,采用模型在环测试的方式,从效率优度、舒适性优度、实际规划路径与参考路径的偏移量等方面,验证了对左转机非冲突区域运动规划的有效性.研究结果表明:所提出模型能够有效动态提取和预测网格风险信息,确保自动驾驶车辆与驶入交叉口非机动车的安全交互、高效通行与驾驶舒适性,其规划路径的偏移量与同类算法相比最大可降低17.1％,通行效率最大可提高26.6％,舒适性优度最大可提高39.3％,实际路径跟踪表现出高效通过交叉口机非冲突区域和规划路径占用空间低的明显优势.