[go: up one dir, main page]

CN112124314B - 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质 - Google Patents

车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112124314B
CN112124314B CN202011174832.7A CN202011174832A CN112124314B CN 112124314 B CN112124314 B CN 112124314B CN 202011174832 A CN202011174832 A CN 202011174832A CN 112124314 B CN112124314 B CN 112124314B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
transverse
target
lane
lane change
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011174832.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112124314A (zh
Inventor
谯睿智
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Original Assignee
Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Changan Automobile Co Ltd filed Critical Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Priority to CN202011174832.7A priority Critical patent/CN112124314B/zh
Priority to PCT/CN2020/133602 priority patent/WO2022088380A1/zh
Publication of CN112124314A publication Critical patent/CN112124314A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112124314B publication Critical patent/CN112124314B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18Propelling the vehicle
    • B60W30/18009Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18163Lane change; Overtaking manoeuvres
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001Planning or execution of driving tasks
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403Image sensing, e.g. optical camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00Input parameters relating to infrastructure

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质,包括以下步骤:(1)信息处理;(2)自动变道参数计算;(3)自动变道规划五次曲线;(4)自动变道的横向控制指令生成;(5)自动变道完成的判定计算。本发明提高了路径规划的计算效率。

Description

车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质
技术领域
本发明属于自动驾驶技术领域,具体涉及一种车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质。
背景技术
随着人工智能技术、多传感器融合技术以及控制决策技术的发展,对于自动驾驶汽车的需求也越来越强烈。按照自动驾驶汽车的使用场景、技术能力等,可以分为L1到L5无个等级。其中L2为高级驾驶辅助,L3等级为有条件自动驾驶,L4等级为限定区域的完全自动驾驶,L5为完全的自动驾驶。
目前产业界正聚焦于L2-L3级别自动驾驶技术的量产,在该级别下主要针对的是城市快速路、高速路场景下有限的自动驾驶能力,包括了车道对中行驶、车辆自适应巡航、车辆自动变道等主要功能。
当前的车辆自动变道横向路径规划方法主要分为基于高精度地图和基于车道线定位两种,基于高精度地图的路径规划方法精度高、抗干扰能力强,但是系统复杂、成本较高,目前不适用于大规模量产。
因此,有必要开发一种新的车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质。
发明内容
本发明提供一种车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质,能提高路径规划的计算效率。
第一方面,本发明所述的车辆自动变道横向路径规划方法,包括以下步骤:
(1)信息处理:
获取决策系统输出的自动变道指令信息,判断是否开始变道,若是,则获取感知系统实时输出的本车车道中心线、目标车道中心线、本车速度V,否则结束流程;
(2)自动变道参数计算:
在自动变道的开始时刻,根据目标车道中心线和本车车道中心线计算出两条中心线的相对横向距离TargetA0,并结合与变道过程快慢的标定量rate,计算用于自动变道横向规划的时间参数T;
(3)自动变道规划五次曲线:
在自动变道过程中的每一时刻,根据目标车道中心线和本车车道中心线的相对横向距离TargetA0和用于自动变道横向规划的时间参数T,计算出五次曲线方程的参数N0,N1,N2,N3,N4,N5;并计算出在t时刻的期望横向距离Starget,期望横向速度Vtarget,期望横向加速度Atarget
(4)自动变道的横向控制指令生成:
利用期望横向距离Starget、横向速度Vtarget和横向加速度Atarget,计算出t时刻的变道轨迹三次曲线方程参数A0lc,A1lc,A2lc,A3lc,并结合本车车道中心线的三次曲线方程参数A0lk,A1lk,A2lk,A3lk,计算出用于横向控制的轨迹三次曲线方程参数A0,A1,A2,A3并输出到横向控制器,用于对自动变道进行横向控制;
(5)自动变道完成的判定计算:
当同时满足以下两个条件,则认为完成了自动变道:
(a)换道所经过的时间大于自动变道横向规划的时间参数T;
(b)用于横向控制的轨迹三次曲线方程参数A0小于阈值A0Comp,且持续时间小于阈值TComp
完成自动变道后,停止计算自动变道的规划五次曲线和横向控制指令,否则返回步骤3。
进一步,所述步骤1中,本车车道中心线,以三次曲线拟合表示,得到ylk=A0lk+A1lkx+A2lkx2+A3lkx3,其中ylk为横向距离,x为纵向距离,A0lk、A1lk、A2lk、A3lk为本车车道中心线的三次曲线方程参数;
目标车道中心线,以三次曲线拟合表示,得到ylt=A0lt+A1ltx+A2ltx2+A3ltx3,其中ylt为横向距离,x为纵向距离,A0lt、A1lt、A2lt、A3lt为目标车道中心线的三次曲线方程参数。
进一步,所述步骤2中,自动变道横向规划的时间参数T的计算公式为:
Figure BDA0002748403000000021
目标车道中心线和本车车道中心线的相对横向距离TargetA0的计算公式为:
TargetA0=A0lt-A0lk
进一步,所述步骤3中,五次曲线方程的参数N0,N1,N2,N3,N4,N5的计算方法为:
构造一个矩阵
Figure BDA0002748403000000031
构造一个矩阵
Figure BDA0002748403000000032
其中:Vi为换道开始时的横向速度,ai为换道开始时的横向加速度,Vf为换道结束时的横向速度,af为换道结束时的横向加速度;
求解矩阵方程
Figure BDA0002748403000000033
得到c(1),c(2),c(3),最后得到五次曲线方程的参数
Figure BDA0002748403000000034
进一步,所述步骤3中,
期望横向距离Starget=N0+N1t+N2t2+N3t3+N4t4+N5t5
期望横向速度Vtarget=N1+2N2t+3N3t2+4N4t3+5N5t4
期望横向加速度Atarget=2N2+6N3t+12N4t2+20N5t3
进一步,所述步骤4中,A0lc=Starget;A1lc=Vtarget/V;A2lc=Atarget/(2*V2);A3lc=0;
进一步,所述步骤4中,[A0,A1,A2,A3]=[A0lc+A0lk,A1lc+A1lk,A2lc+A2lk,A3lc+A3lk]。
第二方面,本发明所述的一种车辆自动变道的横向路径规划系统,包括存储器和控制器,所述存储器内存储有计算机可读程序,所述控制器调用计算机可读程序,能执行如本发明所述的车辆自动变道横向路径规划方法的步骤。
第三方面,本发明所述的一种车辆,采用如本发明所述的车辆自动变道的横向路径规划系统。
第四方面,本发明所述的一种存储介质,其内存储有计算机可读程序,所述计算机可读程序被控制器调用时能执行如本发明所述的车辆自动变道横向路径规划方法的步骤。
本发明具有以下优点:
(1)利用目前主流的车道线定位方案,进行自动变道的路径规划,可靠、成熟;
(2)兼容目前的车道对中功能,降低成本,有利于大规模量产;
(3)路径规划方法计算效率高,满足车载计算的性能要求;
(4)依靠摄像头获取车道线信息,未采用高精度地图来定位,故抗干扰能力强。
附图说明
图1为本实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
本实施例中,涉及的硬件包括:
感知系统,用于实时输出的本车车道中心线、目标车道中心线、本车速度。
自动变道决策系统,用于输出自动变道的决策指令信息。
自动变道横向规划系统,用于实时规划自动变道的横向五次曲线方程,计算期望的横向距离、速度、加速度,并计算用于横向控制的三次曲线参数。
自动变道横向控制器,用于接收自动变道横向规划系统计算的三次曲线参数,完成相应的横向控制。
如图1所示,本实施例中,一种车辆自动变道横向路径规划方法,包括以下步骤:
(1)信息处理
11、获取决策系统输出的自动变道指令信息,判断是否开始变道。如果开始自动变道则进入步骤12,否则结束。
12、获取感知系统实时输出信息,包括:
本车车道中心线,以三次曲线拟合表示,得到ylk=A0lk+A1lkx+A2lkx2+A3lkx3,其中ylk为横向距离,x为纵向距离。
目标车道中心线,以三次曲线拟合表示,得到ylt=A0lt+A1ltx+A2ltx2+A3ltx3,其中ylt为横向距离,x为纵向距离。
本车速度信息V。
(2)自动变道参数计算:
21、计算用于自动变道横向规划的时间参数T,计算公式为:
Figure BDA0002748403000000041
其中rate为标定量,决定了变道过程的快慢,在每次变道过程中仅在初始时刻计算一次。在实际变道过程中,时间参数T的值一般在6秒到8秒之间。
22、根据步骤12得到的目标车道中心线和本车车道中心线的参数,计算两条中心线的相对横向距离TargetA0=A0lt-A0lk
(3)自动变道规划五次曲线:
31、根据步骤22得到的TargetA0,计算t时刻的变道横向规划的五次曲线方程y=N0+N1t+N2t2+N3t3+N4t4+N5t5,其中:N0,N1,N2,N3,N4,N5为五次曲线方程的参数,y为横向距离。
五次曲线方程的参数N0,N1,N2,N3,N4,N5的计算方式为:
构造一个矩阵
Figure BDA0002748403000000051
其中T为步骤2计算得到的时间参数。
构造一个矩阵
Figure BDA0002748403000000052
其中TargetA0为步骤2计算得到的横向距离,Vi,ai分别为换道开始时的横向速度和横向加速度(一般取0),Vf,af分别为换道结束时的横向速度和横向加速度(一般取0)。
求解矩阵方程
Figure BDA0002748403000000053
得到c(1),c(2),c(3),最后得到五次曲线方程的参数
Figure BDA0002748403000000054
32、计算出在t时刻的期望横向距离Starget=N0+N1t+N2t2+N3t3+N4t4+N5t5
期望横向速度Vtarget=N1+2N2t+3N3t2+4N4t3+5N5t4
期望横向加速度Atarget=2N2+6N3t+12N4t2+20N5t3
(4)自动变道的横向控制指令生成:
41、利用步骤33计算好的期望横向距离Starget,横向速度Vtarget,横向加速度Atarget,和步骤11得到的本车车速V,计算出t时刻的变道轨迹三次曲线方程参数A0lc,A1lc,A2lc,A3lc,其中,A0lc=Starget;A1lc=Vtarget/V;A2lc=Atarget/(2*V2);A3lc=0。
42、根据本车车道中心线的三次曲线方程参数A0lk,A1lk,A2lk,A3lk,得到用于横向控制的轨迹三次曲线方程参数[A0,A1,A2,A3]=[A0lc+A0lk,A1lc+A1lk,A2lc+A2lk,A3lc+A3lk]。该信息输出到横向控制器,对自动变道进行横向控制。
(5)自动变道完成的判定计算:
根据如下条件判断自动变道是否完成:(a)换道经过的时间大于自动变道横向规划的时间参数T;(b)根据步骤4中得到的用于横向控制的轨迹三次曲线方程参数A0,判断是否小于阈值A0Comp,且A0<A0Comp的持续时间小于该阈值TComp。若条件(a)和条件(b)同时满足,则判断完成自动变道,停止计算自动变道的规划五次曲线和横向控制指令,否则返回步骤22。
本实施例中,一种车辆自动变道的横向路径规划系统,包括存储器和控制器,所述存储器内存储有计算机可读程序,所述控制器调用计算机可读程序,能执行如本实施例中所述的车辆自动变道横向路径规划方法的步骤。
本实施例中,一种车辆,采用如本实施例中所述的车辆自动变道的横向路径规划系统.
本实施例中,一种存储介质,其内存储有计算机可读程序,所述计算机可读程序被控制器调用时能执行如本实施例中所述的车辆自动变道横向路径规划方法的步骤。

Claims (4)

1.一种车辆自动变道横向路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)信息处理:
获取决策系统输出的自动变道指令信息,判断是否开始变道,若是,则获取感知系统实时输出的本车车道中心线、目标车道中心线、本车速度V,否则结束流程;
(2)自动变道参数计算:
在自动变道的开始时刻,根据目标车道中心线和本车车道中心线计算出两条中心线的相对横向距离TargetA0,并结合与变道过程快慢的标定量rate,计算用于自动变道横向规划的时间参数T;
(3)自动变道规划五次曲线:
在自动变道过程中的每一时刻,根据目标车道中心线和本车车道中心线的相对横向距离TargetA0和用于自动变道横向规划的时间参数T,计算出五次曲线方程的参数N0,N1,N2,N3,N4,N5;并计算出在t时刻的期望横向距离Starget,期望横向速度Vtarget,期望横向加速度Atarget
(4)自动变道的横向控制指令生成:
利用期望横向距离Starget、横向速度Vtarget和横向加速度Atarget,计算出t时刻的变道轨迹三次曲线方程参数A0lc,A1lc,A2lc,A3lc,并结合本车车道中心线的三次曲线方程参数A0lk,A1lk,A2lk,A3lk,计算出用于横向控制的轨迹三次曲线方程参数A0,A1,A2,A3并输出到横向控制器,用于对自动变道进行横向控制;
(5)自动变道完成的判定计算:
当同时满足以下两个条件,则认为完成了自动变道:
(a)换道所经过的时间大于自动变道横向规划的时间参数T;
(b)用于横向控制的轨迹三次曲线方程参数A0小于阈值A0Comp,且持续时间小于阈值TComp
完成自动变道后,停止计算自动变道的规划五次曲线和横向控制指令,否则返回步骤(3);
所述步骤(1)中,本车车道中心线,以三次曲线拟合表示,得到ylk=A0lk+A1lkx+A2lkx2+A3lkx3,其中ylk为横向距离,x为纵向距离,A0lk、A1lk、A2lk、A3lk为本车车道中心线的三次曲线方程参数;
目标车道中心线,以三次曲线拟合表示,得到ylt=A0lt+A1ltx+A2ltx2+A3ltx3,其中ylt为横向距离,x为纵向距离,A0lt、A1lt、A2lt、A3lt为目标车道中心线的三次曲线方程参数;
所述步骤(2)中,自动变道横向规划的时间参数T的计算公式为:
Figure FDA0003113501260000021
目标车道中心线和本车车道中心线的相对横向距离TargetA0的计算公式为:
TargetA0=A0lt-A0lk
所述步骤(3)中,五次曲线方程的参数N0,N1,N2,N3,N4,N5的计算方法为:
构造一个矩阵
Figure FDA0003113501260000022
构造一个矩阵
Figure FDA0003113501260000023
其中:Vi为换道开始时的横向速度,ai为换道开始时的横向加速度,Vf为换道结束时的横向速度,af为换道结束时的横向加速度;
求解矩阵方程
Figure FDA0003113501260000024
得到c(1),c(2),c(3),最后得到五次曲线方程的参数
Figure FDA0003113501260000025
所述步骤(3)中,
期望横向距离Starget=N0+N1t+N2t2+N3t3+N4t4+N5t5
期望横向速度Vtarget=N1+2N2t+3N3t2+4N4t3+5N5t4
期望横向加速度Atarget=2N2+6N3t+12N4t2+20N5t3
所述步骤(4)中,A0lc=Starget;A1lc=Vtarget/V;A2lc=Atarget/(2*V2);A3lc=0;
所述步骤(4)中,[A0,A1,A2,A3]=[A0lc+A0lk,A1lc+A1lk,A2lc+A2lk,A3lc+A3lk]。
2.一种车辆自动变道的横向路径规划系统,包括存储器和控制器,所述存储器内存储有计算机可读程序,其特征在于:所述控制器调用计算机可读程序,能执行如权利要求1所述的车辆自动变道横向路径规划方法的步骤。
3.一种车辆,其特征在于:采用如权利要求2所述的车辆自动变道的横向路径规划系统。
4.一种存储介质,其内存储有计算机可读程序,其特征在于:所述计算机可读程序被控制器调用时能执行如权利要求1所述的车辆自动变道横向路径规划方法的步骤。
CN202011174832.7A 2020-10-28 2020-10-28 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质 Active CN112124314B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011174832.7A CN112124314B (zh) 2020-10-28 2020-10-28 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质
PCT/CN2020/133602 WO2022088380A1 (zh) 2020-10-28 2020-12-03 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011174832.7A CN112124314B (zh) 2020-10-28 2020-10-28 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112124314A CN112124314A (zh) 2020-12-25
CN112124314B true CN112124314B (zh) 2021-09-03

Family

ID=73853910

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011174832.7A Active CN112124314B (zh) 2020-10-28 2020-10-28 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112124314B (zh)
WO (1) WO2022088380A1 (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113183962A (zh) * 2021-05-31 2021-07-30 重庆长安汽车股份有限公司 用于创造换道条件的自动驾驶纵向规划方法、系统及车辆
CN114506340B (zh) * 2022-01-30 2024-08-02 重庆长安汽车股份有限公司 智能驾驶车辆变道横向路径规划方法、系统及车辆
CN115123234B (zh) * 2022-05-26 2024-07-12 重庆长安汽车股份有限公司 车辆的变道方法、装置、车辆及存储介质
CN114877911B (zh) * 2022-07-08 2022-10-04 小米汽车科技有限公司 路径规划方法、装置、车辆及存储介质
CN115366877B (zh) * 2022-09-26 2024-09-24 重庆长安汽车股份有限公司 车辆回正时间确定方法、控制方法、系统、设备及介质
CN116654019A (zh) * 2023-06-30 2023-08-29 合众新能源汽车股份有限公司 一种车辆变道路径规划方法、装置、车辆以及存储介质
CN116907532B (zh) * 2023-09-12 2023-11-21 城市之光(深圳)无人驾驶有限公司 无人驾驶车辆窄路三段调头路径规划方法、装置及设备
CN117622147B (zh) * 2023-12-29 2024-09-03 上海保隆汽车科技股份有限公司 智能驾驶变道轨迹的生成方法、系统、电子设备及介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106926844A (zh) * 2017-03-27 2017-07-07 西南交通大学 一种基于实时环境信息的动态自动驾驶换道轨迹规划方法
CN108519773A (zh) * 2018-03-07 2018-09-11 西安交通大学 一种结构化环境下无人驾驶车辆的路径规划方法
CN109353338A (zh) * 2018-08-10 2019-02-19 重庆大数据研究院有限公司 一种智能车超车道碰撞概率安全预测方法
CN110262509A (zh) * 2019-07-10 2019-09-20 百度在线网络技术(北京)有限公司 车辆自动驾驶方法和装置
CN110517521A (zh) * 2019-08-06 2019-11-29 北京航空航天大学 一种基于路车融合感知的车道偏离预警方法
CN110834644A (zh) * 2019-10-30 2020-02-25 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆控制方法、装置、待控制车辆及存储介质
CN110928290A (zh) * 2019-03-06 2020-03-27 纽劢科技(上海)有限公司 五次曲线路径规划方法及车道中心线维护方法
CN111016898A (zh) * 2019-11-14 2020-04-17 安徽卡思普智能科技有限公司 一种智能车轨迹换道规划方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11008039B2 (en) * 2017-04-12 2021-05-18 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Lane change assist apparatus for vehicle
CN110001782A (zh) * 2019-04-29 2019-07-12 重庆长安汽车股份有限公司 自动换道方法、系统及计算机可读存储介质
CN110481562B (zh) * 2019-08-27 2020-10-16 重庆长安汽车股份有限公司 汽车自动换道最优轨迹规划、控制方法及系统
CN111338353A (zh) * 2020-03-26 2020-06-26 吉林大学 一种动态驾驶环境下智能车辆变道轨迹规划方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106926844A (zh) * 2017-03-27 2017-07-07 西南交通大学 一种基于实时环境信息的动态自动驾驶换道轨迹规划方法
CN108519773A (zh) * 2018-03-07 2018-09-11 西安交通大学 一种结构化环境下无人驾驶车辆的路径规划方法
CN109353338A (zh) * 2018-08-10 2019-02-19 重庆大数据研究院有限公司 一种智能车超车道碰撞概率安全预测方法
CN110928290A (zh) * 2019-03-06 2020-03-27 纽劢科技(上海)有限公司 五次曲线路径规划方法及车道中心线维护方法
CN110262509A (zh) * 2019-07-10 2019-09-20 百度在线网络技术(北京)有限公司 车辆自动驾驶方法和装置
CN110517521A (zh) * 2019-08-06 2019-11-29 北京航空航天大学 一种基于路车融合感知的车道偏离预警方法
CN110834644A (zh) * 2019-10-30 2020-02-25 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆控制方法、装置、待控制车辆及存储介质
CN111016898A (zh) * 2019-11-14 2020-04-17 安徽卡思普智能科技有限公司 一种智能车轨迹换道规划方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112124314A (zh) 2020-12-25
WO2022088380A1 (zh) 2022-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112124314B (zh) 车辆自动变道横向路径规划方法、系统、车辆及存储介质
CN107264534B (zh) 基于驾驶员经验模型的智能驾驶控制系统和方法、车辆
CN111873998B (zh) 一种自动驾驶车辆纵向加速度规划方法
CN114506340B (zh) 智能驾驶车辆变道横向路径规划方法、系统及车辆
CN111338335B (zh) 一种结构化道路场景下的车辆局部轨迹规划方法
CN106926844B (zh) 一种基于实时环境信息的动态自动驾驶换道轨迹规划方法
CN112965476A (zh) 一种基于多窗口抽样的高速无人车轨迹规划系统及方法
CN115092167B (zh) 一种城区自动驾驶弯道速度控制方法、存储介质及汽车
CN110525428B (zh) 一种基于模糊深度强化学习的自动泊车方法
CN110415522B (zh) 一种基于多目标雷达的可变车道的控制方法及装置
CN114852105A (zh) 一种自动驾驶车辆换道轨迹规划方法及系统
CN112164217B (zh) 一种自动驾驶车辆队列行驶管理系统及其控制方法
CN113359483B (zh) 一种基于非奇异快速终端滑模控制的车辆协同控制方法
CN111625989A (zh) 一种基于a3c-sru的智能车汇入车流方法及系统
CN113771839B (zh) 一种自动泊车决策规划方法及系统
CN114475608A (zh) 自动驾驶车辆的拟人化换道方法、装置、车辆及存储介质
CN114852085A (zh) 基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法
CN115903854B (zh) 一种动态结构化道路的自动驾驶实时轨迹规划方法
CN110598311A (zh) 一种自动驾驶车辆轨迹跟踪方法
CN109064760B (zh) 一种数据驱动的智能鲁棒车速实时规划方法及系统
CN112428997B (zh) 一种基于风险动态平衡的车辆跟驰模型
CN117198082B (zh) 基于双层优化的车辆匝道汇入决策方法及系统
CN102472999B (zh) 控制目标处理系统
CN114771526B (zh) 一种自动换道的纵向车速控制方法及系统
CN115416655B (zh) 车辆跟车距离的规划方法、装置、车辆及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant