针对交通灯信号路口的智能车辆运动规划与控制方法技术

技术编号：41198880 阅读：2 留言：0更新日期：2024-05-07 22:26

一种针对交通灯信号路口的智能车辆运动规划与控制方法，属于智能汽车自动驾驶轨迹规划与运动控制技术领域。本发明专利技术的目的是围绕着带交通灯路口这一场景，根据车辆、路口相对位置关系与信号灯相位，设计自车车速时变约束条件的针对交通灯信号路口的智能车辆运动规划与控制方法。本发明专利技术围绕着带交通灯路口这一场景，根据车辆、路口相对位置关系与信号灯相位，设计自车车速的时变约束条件，利用模型预测控制来求解带约束优化问题，提出相应的运动规划器方案，给出了与上层相衔接的模型预测控制轨迹跟踪控制器设计，对规划出的局部参考信息实现稳定跟踪。本发明专利技术将前车状态与实时交通灯相位纳入考虑之中，采用车速约束的方式，为局部轨迹规划问题带来更多可优化指标，在保证行驶安全性的同时，也提高了道路通行效率。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能汽车自动驾驶轨迹规划与运动控制。

技术介绍

1、智能驾驶汽车技术发展日新月异，进入21世纪第二个十年，已经从最初的实验室雏形发展为成熟投入市场的产品，快速涌入寻常百姓家中。相较于人类驾驶员操作汽车，我们对智能驾驶汽车的期望往往聚集在复杂场景下车辆行驶安全性、道路通行效率的提高，最为典型的场景之一就是交通信号路口。交通路口由于车辆交互关系复杂、运动情况多变等原因，逐渐成为道路交通运行的瓶颈，也是城市道路交通的重要问题之一。随着时代发展，基于智能网联技术的车辆能够轻松获取路网中包括交通灯相位、周车实时状态在内的各类实时道路环境信息，可在有限道路条件之下，构建更加合理有序的交通流，提高道路使用效率与通行能力，还能够保障驾驶安全，减少交通事故的发生率，因此开展针对交通信号路口的智能驾驶车辆轨迹规划与运动控制研究是相当必要的。

2、经调研分析，目前路口场景下智能驾驶汽车相关技术仍存在以下几个问题：

3、1.将交通灯信号纳入考虑的运动规划研究，大多数侧重于实现降低能耗的生态驾驶，上层根据交通信息实现全局车速规划，再将期望速度曲线输出给局部规划层，结合其他控制目标进行重规划。这类控制方法层数繁多，增加了系统复杂度，并且使用动态规划等传统方法进行全局车速规划，存在计算量大的问题。

4、2.在实际应用中，车辆接近交通灯路口会受到前车的限制，仅考虑自车状态提出运动规划方法存在着很大的局限性，已有研究更侧重于利用交通信息进行全局车速规划，而将前车状态与实时红绿灯信息相结合进行处理的研究相对较少。</p>

技术实现思路

1、本专利技术的目的是围绕着带交通灯路口这一场景，根据车辆、路口相对位置关系与信号灯相位，设计自车车速时变约束条件的针对交通灯信号路口的智能车辆运动规划与控制方法。

2、本专利技术的步骤是：

3、s1、设计针对交通信号路口的车辆运动规划层

4、s11、建立全局坐标系下的车辆运动学模型

5、

6、其中，v为车辆速度，为车辆航向角，δf为前轮转向角，l为轴距，x、y为车辆在全局坐标系下的纵向、横向位置坐标；

7、简化表述为：

8、

9、车辆状态量为控制量为[v，δf]t；

10、s12、考虑自车通过交通信号路口的运动规划方法

11、s121、车速限制：

12、0≤v(k)≤vrule (3)

13、其中vrule为该路段内交通法规所限制的车辆最大行驶速度；

14、s122、对车速v作出时变约束，若处于红灯周期，约束条件如下：

15、

16、其中sloft(k)为车辆到路口的剩余距离，tredleft(k)为红灯剩余时间，tgreen为绿灯循环周期；

17、若处于绿灯周期，则需要根据车辆接近路口时所对应的交通灯相位情况引入时间阈值tjudge，xtraf为路口位置，tgreleftpre为车辆处于初始位置时绿灯剩余时间；

18、s123、当满足tgreleftpre＞tjudge时，车速约束如下：

19、

20、其中vlatest为上一时刻速度参考值；

21、s124、对δv做出以下约束：

22、amint≤δv(k)≤amaxt (6)

23、其中，amax，amin为车辆最大、最小加速度，t为规划层采样周期；

24、s125、对控制量δf约束如下：

25、δfmin＜δf(k)＜δfmax (7)

26、其中，δfmax，δfmin为车辆所限制的最大、最小前轮转角；

27、s126、根据规划层控制需求，设计的目标函数如下：

28、

29、其中np代表预测时域，nc代表控制时域，q，s为各项权重值，δu为控制增量；

30、s127、综合目标函数与约束条件：

31、

32、s.t.(2)(3)(4)(5)(6)(7) (9)

33、s13、考虑前车影响自车通过交通信号路口的运动规划方法

34、车辆预测状态处于红灯周期，时变约束条件如下：

35、

36、时变约束条件如下：

37、

38、综合目标函数与约束条件：

39、

40、s.t.(2)(3)(6)(7)(10)(11) (12)

41、s2、设计跟踪控制层

42、s21、车辆动力学模型，在全局坐标系下建立考虑车辆横摆、滑移的车辆动力学模型

43、式中m为车辆质量，为车辆的横摆角速度，δf为车辆的前轮转向角，iz为转动惯量，lf、lr依次为车辆质心到前、后轴的距离，fyf、fyr分别为车辆前、后轴上的轮胎侧向力的合力，fxf、fxr分别为车辆前、后轴上的轮胎纵向力的合力；

44、侧向力表达式如下：

45、

46、其中cαf和cαr代表前后轮胎的侧偏刚度，β为质心侧偏角，一般认为车辆的纵向力表达式为：

47、

48、其中clf、clr为前后轮胎的纵向刚度，λf、λr为前后轮胎滑移率；

49、简单描述为：

50、

51、状态量为控制量为u＝[ax，δf]，即纵向加速度；

52、s22、mpc跟踪轨迹控制器

53、车速限制：

54、0≤vx(k)≤vrule (17)

55、对车辆纵向加速度的大小以及增量做出限制：

56、

57、综上，跟踪参考轨迹目标函数如下：

58、

59、s.t.(16)(17)(18) (19)

60、其中，目标函数第一项为自车状态与规划层所生成的局部规划参考信息的偏差量大小，第二项表明控制值的变化值，表明控制量大小，q1、s1、s2为权重。

61、本专利技术在局部轨迹规划层提出了一种基于模型预测控制的优化方法，利用车辆、路口相对位置关系与信号灯相位信息来构建时变约束条件，从而取消了全局速度规划层，仅靠局部轨迹规划一层实现运动规划，降低了系统复杂度，实时性较好，能够有效提高控制效率。本专利技术将前车状态与实时交通灯相位纳入考虑之中，采用车速约束的方式，为局部轨迹规划问题带来更多可优化指标，在保证行驶安全性的同时，也提高了道路通行效率。

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【技术保护点】

1.一种针对交通灯信号路口的智能车辆运动规划与控制方法，其特征在于：其步骤是：

【技术特征摘要】

1.一种针对交通灯信号路口的智能车辆运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：王萍，张亦弛，张媛媛，李梓涵，陈虹，胡云峰，于大川，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：

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