吴树凡，魏民祥，滕德成，汪 䶮，邢德鑫，任师通

（1.南京航空航天大学 能源与动力学院，南京 210016；2.东南大学 机械工程学院，南京 211189）

道路交通事故是所有国家都面临的问题。其中，每公里弯曲道路上发生的交通事故数量明显大于在直线道路上发生的交通事故数量［1-2］，而大多数的交通事故都是人为操作不当造成的。智能车辆能减少交通事故的发生，是当今的研究热点。国内外对于智能车辆直道换道的研究较多，但是对于弯道的研究较少，因此对于智能车辆弯道换道技术的研究具有重要意义。其中，如何快速准确地进行换道路径规划并有效跟踪期望路径，是实现智能车辆车道变换功能的基础，也是提高车辆主动安全性的关键技术之一［3］。

国内外存在大量的关于智能车辆车道变换的研究。在路径规划方面，先进的智能车辆路径规划算法有：A*算法、D*算法、Dijkstra算法、人工势场法等，其中，A*算法和D*算法常用于全局路径规划［4］，而Dijkstra算法、人工势场法用于局部路径规划时，虽规划速度较快但存在规划轨迹不理想且可能陷入局部最优解的问题。先进的智能车辆路径规划算法还有：蚁群算法、遗传算法、神经网络算法等，具有规划路径良好但计算量巨大难以满足实时性的问题［5］。传统的车道变换方法有：正弦法（车辆期望位置满足正弦函数）、圆弧法、多项式以及梯形加速度理论（期望侧向加速度能够满足正反梯形约束）。其中多项式规划具有简单、运算量小的特点，能满足高速行驶时的时间要求，且具有通用性和实用性强的优点，但是没有考虑车辆基于该路径行驶时是否满足车辆稳定性的问题，本文将考虑智能车辆在不同的车速下的路径规划以及稳定性的问题。……