《2024年动态场景下基于交互性预测的自动驾驶汽车轨迹规划方法研究.pdfVIP

《动态场景下基于交互性预测的自动驾驶汽车轨迹规划方

法研究》篇一

一、引言

随着自动驾驶技术的飞速发展，自动驾驶汽车(AV)逐渐成为

现代交通出行的新选择。而为了实现AV的高效与安全运行，关

键的一环是有效的轨迹规划方法。尤其在当前复杂多变的动态场

景下，如何根据车辆与环境、车辆与车辆的实时交互性预测结果，

实现智能化的轨迹规划成为亟待研究的问题。本文就这一议题进

行深入探讨与研究，以期为自动驾驶汽车的轨迹规划提供一种有

效的解决方案。

二、研究背景与意义

自动驾驶技术自问世以来，在科技界与工业界均备受关注。

尤其在车辆导航与驾驶辅助系统领域，轨迹规划算法的重要性不

言而喻。在动态场景下，由于环境的不确定性以及车辆间的交互

性，传统的基于静态环境的轨迹规划方法已无法满足需求。因此，

基于交互性预测的轨迹规划方法应运而生，其能够根据实时交互

信息，预测未来可能的场景变化，从而为自动驾驶汽车提供更为

精准的行驶轨迹。

三、方法论

本研究首先采用先进的传感器技术，如激光雷达、摄像头等，

对周围环境进行实时监测与数据收集。随后，通过机器学习与深

度学习算法，对收集到的数据进行处理与分析，实现对未来动态

场景的预测。在此基础上，结合车辆自身的运动学特性以及与其

他车辆的交互信息，利用优化算法进行轨迹规划。最后，通过仿

真实验与实际道路测试，验证所提方法的可行性与有效性。

四、具体实施步骤

1.数据收集与处理：利用传感器技术对周围环境进行实时监

测，收集包括道路信息、车辆信息、行人信息等在内的多种数据。

通过数据预处理，去除噪声、填补缺失值等操作，为后续的预测

与规划提供高质量的数据支持。

2.动态场景预测：利用机器学习与深度学习算法，对收集到

的数据进行深度分析，实现对未来动态场景的预测。预测内容主

要包括车辆、行人的运动轨迹以及可能出现的突发情况等。

3.交互性分析：根据车辆与周围环境的实时交互信息，分析

各车辆的行驶意图与行为模式。例如，当检测到前方车辆突然刹

车时，可以判断其为避免前方突发情况而采取的紧急制动措施。

4.轨迹规划：结合车辆自身的运动学特性以及与其他车辆的

交互信息，利用优化算法进行轨迹规划。在保证安全的前提下，

尽可能地提高行驶效率与舒适性。

5.仿真与实验验证：通过仿真实验与实际道路测试，验证所

提方法的可行性与有效性。在仿真环境中，可以模拟各种复杂的

交通场景，测试算法的鲁棒性与准确性。在实际道路测试中，可

以收集更多真实场景下的数据，为后续的算法优化提供支持。

五、结论

本研究提出了一种基于交互性预测的自动驾驶汽车轨迹规划

方法。通过实时监测周围环境、分析动态场景、预测未来可能的

变化以及结合车辆自身的运动学特性与其他车辆的交互信息，实

现了智能化的轨迹规划。经过仿真实验与实际道路测试验证，该

方法具有较高的可行性与有效性。在未来，我们将继续优化算法，

提高自动驾驶汽车在复杂多变环境下的适应能力与安全性。

六、展望

随着自动驾驶技术的不断发展，未来的研究将更加注重多源

信息的融合与共享、高精度地图的构建与应用以及人工智能在自

动驾驶领域的应用等方面。我们将继续关注这些方向的研究进展，

以期为自动驾驶汽车的进一步发展提供更多支持与帮助。同时，

我们也将不断总结经验教训，完善现有的轨迹规划方法，为推动

自动驾驶技术的普及与发展做出更大的贡献。