自动驾驶汽车的动态驾驶控制算法

自动驾驶汽车的动态驾驶控制算法

自动驾驶技术可以减少交通阻塞、增强交通安全。但是，自动驾驶技术需要昂贵的传感器，例如差分全球定位系统、高精度惯性导航系统和扫描激光测距仪。因此，开发了一种能够在复杂场景下进行自动驾驶的算法，同时尽可能地使传感器的成本较低。主要研究内容包括：（1）确定自动驾驶汽车周围可能存在的碰撞概率，减少对车辆不必要的控制。开发了车速估计、碰撞风险评估、车辆运动预测等算法，以便确定碰撞概率。（2）确定自动驾驶汽车的运动轨迹，通过势场方法来确定车辆的运动轨迹。势场使得自动驾驶汽车与周围的车辆保持一定的距离。基于自动驾驶汽车的运动和周围车辆的运动，给出车辆的行驶轨迹。（3）在CARSIM软件中，对该算法进行了验证。并且在实际道路上，将该算法应用到实车测试中，以验证该算法。

在实车测试中，使用的传感器为廉价的传感器、雷达、GPS、视觉传感器。因此，测试车辆是基于自适应巡航、车道偏离预警、机器视觉、电动助力转向等功能进行研发的。基于这些驾驶辅助系统，开发的算法主要负责执行上述功能。测试是在首尔国立大学和永宁-首尔高速公路的圆形路上的测试道路和实际道路上进行的，分别代表复杂的驾驶环境和高速驾驶环境。

试验结果表明，所提出的算法可以很好地模拟驾驶员的行为，保障汽车的安全性。未来，会将该算法应用到更多的驾驶环境中。

刊名：IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine（英）

刊期：2017年第1期

作者：Kyuwon Kim et al

编译：野晨晨