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摘要
大数据时代背景下，借助对自然驾驶员行驶数据的研究和分析，获取个性化的驾驶决策方法，将进一步提升自动驾驶决策过程的安全性和舒适性。采用改进贝塞尔曲线方法生成备选路径，建立二次规划模型规划车辆速度与加速度，提出基于高斯过程的自然驾驶员行驶速度预测模型预测障碍物运动，有效地规划出安全的参考行驶路径。研究并提出基于高斯混合模型的参考路径个性化评价策略，与路径合理性、规划一致性及速度波动性能目标相结合得到一条最优行驶路径。建立最优控制二次规划模型生成满足参考路径目标的车辆动力学状态，保证智能汽车决策系统能够从时空角度输出完整的控制目标。所提出的自动驾驶决策控制方法采用自然驾驶员行驶数据，是对个性化自动驾驶决策控制的探索与实践。
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单位重庆大学; 机械传动国家重点实验室
