高速公路无人驾驶的分层抽样多动态窗口轨迹规划算法

作者：张琳; 薛建儒; 马超; 李庚欣; 李勇强

来源：自动化学报, 2022, 1-18.

• 无人驾驶
• 轨迹规划
• 运动规划
• 贝叶斯网络

高速公路无人驾驶轨迹规划面临着实时性强、安全性高的挑战.本文提出了一种分层抽样多动态窗口的轨迹规划算法(Stratied sampling based multi-dynamic window trajectory planner, SMWTP).首先,用多动态窗口表征可行轨迹的搜索空间,并基于贝叶斯网络构建了车辆轨迹分布模型.其次,采用先速度后路径的分层抽样策略生成符合动态场景约束的候选轨迹集合.最后,利用引入障碍车辆速度估计不确定性的责任敏感安全模型(Responsibility sensitive safety, RSS)从中选择最优轨迹.大量仿真实验和实际交通场景测试验证了算法的有效性,对比实验结果表明所提算法性能显著优于人工势场最优轨迹规划算法和多动态窗口模拟退火轨迹规划算法.

• 单位
  西安交通大学