基于直接配点法的智能汽车避障路径规划研究

摘要

针对智能汽车避障路径规划问题,提出一种基于直接配点法的避障路径规划方法.建立了智能汽车的运动学模型、障碍车辆的边界模型、道路可行驶区域模型和临界碰撞约束条件等,并将智能汽车的避障路径规划问题归结为最优控制问题.基于直接配点法将避障路径规划问题中的状态及控制变量离散化,并基于三阶Simpson公式将运动学约束条件转化为节点及配点处的状态及控制变量离散值的等式约束条件,从而将上述路径规划问题转化为非线性规划问题(NLP)进行求解以得到最优避障路径.双移线工况下避障路径规划的仿真结果表明,其求解时间为0.83 s,具有良好的实时性,所规划的避障路径平滑,对车辆初始位置不敏感,验证了该方法的可行性.