[发明专利]一种自动驾驶车辆智能决策及局部轨迹规划方法及其决策系统

权利要求书

1.一种自动驾驶车辆智能决策及局部轨迹规划方法，其特征在于：

步骤一、由道路信息采样给定车辆当前位置及给定的目标位置点；

步骤二、通过Frenet坐标系对轨迹计算进行简化，利用多项式插值出车辆未来的遍历轨迹对应的路径，通过汽车的初始状态与目标状态求解轨迹集合；

所述步骤二中，采用Frenet坐标系分别实现横向轨迹规划和纵向轨迹规划，并综合二者建立横、纵合成轨迹集合；利用Frenet坐标系简化后确定车辆的初始状态d(t₀)＝[d₀，d′₀，d″₀]^T及车辆的目标状态d(t₁)＝[d₁，0，0]^T；确定车辆纵向的初始状态s(t₀)＝[s₀，s′₀，s″₀]^T及车辆的目标状态s(t₁)＝[s₁，s′₁，s″₁]^T；

目标状态根据场景变化包括下列方法确定目标状态s(t₁)：

巡航：对于横向目标状态，使用本车的横向速度和更新步长N，计算目标状态的横向偏移，其中横向速度和加速度设置为零，对于纵向，终端速度设置为道路限制速度，终端加速度设置为零，纵向位置不受限制，指定为Nan，最终生成在给定时间范围内与道路速度平滑匹配的轨迹：其中，表示目标纵向速度；d_explane表示横向位移，其基本更新方法为：d_explane＝v₀+0.5×d²t(i)，i＝1，2，...，N；其中，v₀表示初始速度；

变道：首先确定本车辆的当前车道，然后检查相邻车道是否存在，对于每个现有车道，目标状态的定义方式与巡航控制行为相同，将终端速度设置为当前速度：其中，表示车辆目标速度；d_desLane表示车辆横向目标位置；

跟车：首先确定本车当前车道，根据设定的前车时间范围，预测前车的未来状态，并查找与本车占用同一车道的所有车辆，同时确定哪个是最接近本车的车辆，如果前车不存在，则该功能不会返回任何内容，通过前车的位置和速度，将终端纵向位置减少一定的安全距离，计算出自车辆的目标状态：其中，s_lead-l_safety表示前车与本车的纵向间隔距离；表示前车纵向速度，作为本车的纵向目标速度；d_lead表示前车的横向位移，作为本车的横向目标位移；表示前车的横向速度，作为本车的横向目标速度；

步骤三、对上述轨迹集合进行成本代价评估并按最小原则排序，根据排序结果依次进行是否满足约束条件的检查，不能同时满足所有约束条件时则按排序取下一轨迹重复检查，直至确定同时满足各约束条件的最优轨迹；

步骤四、获得最优轨迹后对其进行Frenet坐标系到笛卡尔坐标的转换，然后将转换结果下发行车命令用于车辆运动控制。