论文总字数：34890字

摘 要

随着汽车保有量的增加，交通拥堵和交通事故发生率不断升高，作为解决此问题的重要手段，无人驾驶汽车的研究日益迫切。自主导航是无人驾驶汽车的关键技术，路径规划是自主导航研究领域的重要内容，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划。在无人驾驶汽车的应用场景中，环境经常会发生动态变化，需要无人驾驶汽车具有良好的局部避碰功能以便在环境变化时做出反应，因而研究无人驾驶车辆避碰问题非常关键。

在多个无人驾驶车辆进行避碰时，通常将其他车辆当作移动障碍物进行处理，忽略了其他无人驾驶车辆也会根据自身的传感器获取周围的环境信息，做出相应的避碰反应。本文基于相互速度障碍算法，研究了最优相互避碰算法，通过在速度空间中推断出允许选择的速度的半平面区域，然后使用低维线性规划从所有允许的半平面的交集中选择其优化新速度，在未来至少时间内保证无碰撞，使得无人驾驶车辆与障碍物和其他车辆避免碰撞的同时朝着目标迈进，保证在复杂的环境中为多辆无人驾驶汽车规划局部无碰撞路径。

最后，在unity3D中创建了街区路口场景，在该场景中模拟无人驾驶车辆的合理超车，会车等行为，多辆无人驾驶车辆相互避碰、避让行人并安全通过路口到达目的地，通过仿真验证了无人驾驶车辆最优相互避碰算法的有效性和实时性，能够满足多个无人驾驶车辆在线避碰的要求。

关键词：相互速度障碍法，在线避碰，最优相互避碰，无人驾驶汽车

ABSTRACT

With the increase of car ownership, traffic congestion and accident rate keep rising. As an efficient solution to solve this problem, the research on unmanned vehicles is increasingly urgent. Autonomous navigation is the important technology of unmanned vehicles and path planning is an important part of autonomous navigation research field. Path planning is usually divided into global path planning and local path planning. In the application scenarios of unmanned vehicles the environment often changes dynamically, so it is necessary for unmanned vehicles to have good local collision avoidance function so as to respond to environment changing. Therefore, it is essential to study the collision avoidance of unmanned vehicles.

When multiple unmanned vehicles collide with each other, the unmanned vehicle usually treats other vehicles as moving obstacles, ignoring that other unmanned vehicles will also obtain surrounding environmental information according to their own sensors. Based on the reciprocal velocity obstacles algorithm, an optimal reciprocal collision avoidance algorithm for collision avoidance between unmanned vehicles is studied in this paper. The unmanned vehicle infers the semi-planar region in the velocity space which does not cause collisions, then they use low-dimensional linear programming to select its optimal new speed from the intersection of all allowed half-planes guaranteeing no collision at least τ time in the future. The goal is to ensure that a local collision-free path is planned for multiple unmanned vehicles in a complex environment.

Finally, a street intersection scene was created in unity3D. In this scenario, behaviors of unmanned vehicles overtaking and meeting the other vehicles are simulated. Multiple unmanned vehicles collide with each other, avoid pedestrians and safely reach their destinations through intersections. The effectiveness and real-time performance of the optimal reciprocal collision avoidance algorithm for unmanned vehicles are verified by simulation, which can meet the requirements of multiple unmanned vehicles for online collision avoidance.

KEY WORDS: reciprocal velocity obstacles, online collision avoidance, optimal reciprocal collision avoidance, unmanned vehicles

目 录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1课题背景和意义 1

1.2避碰算法研究现状 1

1.3本文研究内容 3

第二章 局部避碰算法研究 4

2.1传统局部避障算法 4

2.2速度障碍法 5

2.3本章小结 12

第三章 无人驾驶车辆局部避碰 13

3.1目标要求 13

3.2问题定义 14

3.3无人驾驶车辆最优相互避碰算法 14

3.3.1基于时间限定的速度障碍原理 14

3.3.2最优相互避碰 15

3.4多个无人驾驶车辆避碰研究 16

3.4.1基本方法 17

3.4.2选择最优避碰速度 19

3.4.3交通密集情况 20

3.4.4静态障碍物最优避碰 20

3.5本章小结 21

第四章 无人驾驶车辆局部避碰算法仿真实现 23

4.1实验目的 23

4.2实验环境 23

4.2.1电脑配置 23

4.2.2仿真平台 23

4.2.3场景建模 23

4.2.4车辆建模 23

4.3实验结果 24

4.4本章小结 28

第五章 总结与展望 29

5.1工作总结 29

5.2未来展望 29

参考文献 30

致谢 33

第一章 绪论

1.1课题背景和意义

随着道路车辆数量不断增加，交通事故每年造成大量的人员死亡和经济损失，交通事故发生的最主要原因是驾驶人员的操作失误。人类感知能力和控制能力的局限性使得驾驶人员在面对突发状况时往往无法及时做出合理的决策，此外驾驶疲劳也是造成交通事故的主要原因。随着人工智能、计算机技术以及芯片技术的发展，无人驾驶汽车的应用成为了减少交通事故的重要手段之一。

从二十世纪七十年代起，无人驾驶车辆的研究进入快速发展时期，美欧日韩等国相继开展了无人驾驶汽车项目的研究，上世纪八十年代美欧相继开展资助陆地车辆项目^[1]和普罗米修斯项目，随后在九十年代日本开展了高速公路高级辅助巡航系统研发项目。美国国防部先进研究局举办了三次无人驾驶汽车挑战赛，比赛结果证明了无人驾驶汽车的可行性，也推动了无人驾驶技术的发展。基于智能控制、电脑科学、模式识别等方面的技术，无人驾驶技术将体系架构、人工智能、自动控制等方面的技术都涵盖在其中，彰显国家工业水准与科研实力水平，在国民经济与国防安全等方面都具备广泛成长空间。

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