藤瑞品

（长沙民政职业技术学院，湖南 长沙 410004）

一、前言

自动驾驶汽车的避障路径算法有几何轨线算法[1-4]、人工势场法[5-6]、模型预测算法[7-8]、遗传算法[9]、模糊算法[10]等。传统的避障路径规划方法是首先根据障碍物模型和分布情况，采用一定的算法计算出一条最优的避障路径，再对计算出的避障路径进行几何光滑拟合处理并作为汽车的实际行驶目标路径，最后采用轨迹跟踪控制技术控制汽车的实际行驶轨迹符合所规划拟合的目标路径[11]。

实际上，驾驶员驾驶汽车进行避障操作时，第一反应并不会像目前的避障算法一样进行避障路径规划、路径平滑、轨迹跟踪等步骤，而是在发现障碍物时，会直接根据之前的驾驶经验本能地做出反应，操作方向盘做出左转、右转、保持等动作，控制汽车快速实现避障行驶。所以驾驶员的避障驾驶决策行为就是一种经验加上本能的操作过程，驾驶员只需本能地控制方向盘做出简单的转向操作，即可实现汽车的避障驾驶功能。

因此参考驾驶员的驾驶决策行为模式，在设计自动驾驶避障算法时，将汽车的转向操作与汽车的行驶轨迹进行对应，就能将汽车的避障控制直接转化为转向参数的控制，这样计算得到的避障路径符合汽车的实际行驶状况，而无需对避障路径的计算结果进行额外的拟合和光滑处理。又由于避障路径和转向控制参数对应，因此直接采用对应的转向控制参数即可控制汽车实现避障行驶，而无需另外采用轨迹跟踪控制技术。……