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摘要

摘要

自动驾驶汽车个性化换道轨迹规划与跟踪控制方法研究

自动驾驶汽车的发展与推广为提升道路安全水平和保障通行效率提供了新的方法。

车辆换道是实现自动驾驶汽车安全性和智能化的重要驾驶行为，成为了自动驾驶领域的

研究热点。换道轨迹规划和轨迹跟踪控制是车辆换道过程的重要组成部分，然而现有的

换道轨迹规划方法未能充分考虑驾驶人的驾驶偏好，并且换道过程的复杂性对轨迹跟踪

控制提出了更高的要求。为此，本文针对个性化换道轨迹规划及其跟踪控制方法开展了

相关的研究工作。具体内容包括：

(1)安全换道轨迹簇生成。为了保证换道过程的安全性，首先基于势场法，确定了车

辆安全换道区域。其次，利用对称指数移动平均滤波算法对NGSIM数据集中的换道数

据进行滤波平滑，提取了车辆换道始末点处的自车状态和环境信息作为训练样本。基于

粒子群算法优化BP神经网络开发了车辆换道时长和横向位移的预测模型，并将模型的

预测结果作为换道边界条件，生成了安全换道轨迹簇。

(2)驾驶人个性化换道轨迹选择。考虑人思维的模糊性，通过模糊集理论改进最优最

劣方法对驾驶人驾驶偏好进行识别，得到了反映驾驶人偏好的指标（驾驶安全性、乘坐

舒适性和换道高效性）权重。基于获得的指标权重，采用VIKOR方法对车辆换道轨迹

进行排序，得到满足驾驶人个性化的换道轨迹。

(3)自动驾驶汽车换道轨迹跟踪控制器设计。为了简化模型的计算量，考虑到车辆的

运动特性，建立了车辆二自由度模型。考虑车辆动力学模型，在横向上设计了LQR控制

器对车辆的前轮转角进行控制，实现了换道轨迹的精确跟踪。考虑车辆的行驶状态（速

度，加速度和位置），设计了速度-位置双PID控制器，实现车辆纵向速度跟踪。

(4)个性化换道轨迹及其跟踪控制效果的验证。采用罗技G29驾驶仿真模拟器搭建

了硬件在环实验平台，采集了不同驾驶偏好驾驶员的换道数据。基于采集的换道数据与

规划轨迹开展了相似度分析，验证了换道轨迹的合理性。其次，基于Prescan、

Matlab/Simulink和Carsim软件搭建了轨迹跟踪控制的软件仿真平台，对控制器的跟踪控

制效果进行评价。结果表明，生成的轨迹在保证安全的前提下，可以满足驾驶员在驾驶

环境中的期望。所规划的轨迹与真实驾驶员的相似度可达到86%。轨迹跟踪的误差和得

到的前轮转角满足实验要求，验证了所设计的控制器的有效性。

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综上，本文围绕自动驾驶汽车个性化换道轨迹规划方法与跟踪控制模型开展了系统

性的研究工作。在换道安全区域生成了驾驶员个性化换道轨迹，并通过LQR和PID控

制器实现了对生成换道轨迹的精准跟踪。随后，基于驾驶模拟器和仿真软件搭建了实验

平台，验证了所设计的换道轨迹规划方法和跟踪控制器的有效性，为自动驾驶技术的推

广和应用提供有利的技术保障。

关键词：

自动驾驶汽车，个性化，换道轨迹规划，换道轨迹跟踪，仿真测试

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ABSTRACT

ABSTRACT

ResearchonPersonalizedLane-ChangeTrajectoryPlanningandControlMethodsfor

AutonomousVehicles

Thedevelopmentandpopularizationofautonomousvehiclesprovidednewopportunities

toimproveroadsafetyandenhancetrafficefficiency.Vehiclelane-changeisacrucialdriving

behaviorinachievingthesafetyandintelligenceofautonomousvehicles,andit