基于预测模型的无人赛车路径规划算法研究

作者：龚国铮; 郑少武; 钟思祺; 叶鸣; 李巍华

来源：汽车技术, 2022, (07): 32-41.

DOI：10.19620/j.cnki.1000-3703.20211068

• Driverless race car
• Path planning
• Model predictive control
• Handling stability
• Optimal path

针对无人驾驶电动方程式赛车极限工况下的路径规划问题，提出一种基于预测模型的无人赛车路径规划算法。通过目标函数设计将路径规划问题转化为最优化问题，并将车辆动力学预测模型作为等式约束，依据赛车的稳态行驶特性，构建赛车行驶稳定性组合约束，并综合考虑边界约束，生成满足赛车行驶要求的路径。在不同附着条件下进行了仿真测试，结果表明，在满足实时性要求的前提下，所提出的算法能够有效减小车辆前、后轴侧滑的风险，且在多项指标上优于RRT*算法以及基于三次自然样条曲线的最优二次轨迹规划方法。

• 单位
  华南理工大学; 深圳裹动智驾科技有限公司; 广州华工机动车检测技术有限公司