周孝添， 任宏斌， 苏波， 齐志权， 汪洋

(1.北京理工大学 机械与车辆学院， 北京 100081； 2.中国北方车辆研究所， 北京 100072)

收稿日期：2021-11-09

基金项目：国家自然科学基金项目(52002025)

0 引言

在人工智能的热潮之下，智能汽车行业的发展也受到社会的广泛关注，因为它将在降低交通事故发生率、减少交通拥堵、改善大气环境、降低能源消耗等方面做出重要贡献[1]。无人驾驶汽车是智能汽车发展的高级阶段，避障轨迹规划作为无人驾驶技术最核心的技术之一，对无人驾驶车辆的研究具有重大意义。在结构化道路下，其基本任务是考虑车辆与前方障碍物的几何关系，规划出一条避免发生碰撞的换道轨迹，同时应该具有较高的乘坐舒适性，从而提高出行效率[1-2]。

针对结构化道路下的变道避障轨迹规划，国内外学者进行了各种研究[3-9]。Zhang等[4]和聂枝根等[5]利用三角函数去模拟车辆变道轨迹，此算法虽然简单高效，但忽略了运动学约束，且存在变道终点已知的局限。Kanaris等[6]提出一种基于正反梯形横向加速度的方法，通过对横向加速度优化求解、积分得到变道轨迹，此方法虽然有效结合了车辆横向运动学，但不够灵活，无法高效地调节整个变道过程。牛国臣等[7]设计了一种双5次多项式换道避障轨迹规划算法，虽然此算法通过优化换道时间来改善乘坐舒性，但忽略了横纵向耦合对行驶安全性乘坐舒适性的影响。Li等[8]设计了一种基于多阶贝塞尔曲线的变道避障路径规划方法，此方法虽然能有效地调节变道效率和乘坐舒适性之间的平衡关系，但只适用于恒速变道。……