王斌

（无锡商业职业技术学院，无锡 214153）

1 前言

交通事故的原因是多方面的，其中违反交通规则导致的交通事故占主导地位[1]。无人驾驶汽车严格遵守交通规则，反应时间极短，可根据路况规划最优路径，为减少甚至避免交通事故提供了新思路。

无人驾驶汽车的避撞系统由环境感知、轨迹预测、风险评估、轨迹规划、轨迹跟随等过程构成，其核心部分是危险评估和轨迹规划。风险评估指根据交通车（本文中指道路上其他车辆）驾驶意图和本车状态对碰撞危险进行评估，决定本车避撞行为（转向、制动、保持状态等），根据其原理，风险评估可分为基于车辆状态的风险评估[2]、基于驾驶意图的风险评估[3]、基于交互的风险评估[4]等。轨迹规划指根据交通车等障碍物的分布情况和状态，为本车规划出符合动力约束的避撞轨迹，根据原理不同，轨迹规划可以分为基于特定函数的轨迹规划[5]、基于搜索的轨迹规划[6]、基于优化的轨迹规划。

本文将汽车的确定性轨迹和概率性估计相结合，在确保风险评估真实性的同时提高了风险评估速度，提出了改进的快速搜索随机树算法，能够规划出平滑的安全避撞轨迹。

2 碰撞风险评估

碰撞风险评估主要包括驾驶员意图识别、汽车轨迹预测和碰撞概率检测。驾驶员意图识别内容复杂，不是本文研究的重点，因此在本文中假设驾驶员意图已知。

2.1 汽车轨迹预测

基于汽车状态的轨迹预测方法在短时间内精度很高，但是预测时间长的情况下误差很大甚至完全错误；……