协同换道避障模型和轨迹数据驱动的车辆协同避障策略

秦雅琴, 钱正富, 谢济铭

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (05) : 1311-1322. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220754

协同换道避障模型和轨迹数据驱动的车辆协同避障策略

  • 秦雅琴, 钱正富, 谢济铭
作者信息 +
History +

摘要

考虑车辆类型、驾驶风格及不同阶段影响车辆换道的关键目标,将车辆避障过程中的“车-车交互”机理描述为力的关系,构建协同换道避障模型(CLAM),提取并建立适用于突发事件的车辆避障微观轨迹数据集,将车辆避障转化为多约束优化控制问题,以优化算法(OA)为纽带,设计车辆协同避障控制(CLAM-OA)策略。结果表明:相较于数据驱动的长短时记忆模型,CLAM-OA策略输出的误差均显著减小、车速与位移在不同时域的输出结果也更加稳定。

关键词

交通运输系统工程 / 避障策略 / 混合驱动 / 车辆控制 / 换道行为 / 微观轨迹数据

中图分类号

U491

引用本文

导出引用
秦雅琴, 钱正富, 谢济铭. 协同换道避障模型和轨迹数据驱动的车辆协同避障策略. 吉林大学学报(工学版). 2024, 54(05): 1311-1322 https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220754

基金

国家自然科学基金项目(71861016); 国家重点研发计划项目(2018YFB1600500)

评论

Accesses

Citation

Detail

段落导航
相关文章

/