基于改進卷積網絡的無人駕駛汽車動態避障路徑規劃方法

摘 要：為了提高無人駕駛汽車動態避障的成功率，實現路徑最優規劃目標，本文引入了改進卷積網絡，并開展了基于該網絡的無人駕駛汽車動態避障路徑規劃方法研究。首先，建立了精確的汽車運動學模型，以描述無人駕駛汽車在行駛過程中的運動學特性。其次，對道路障礙物目標位置進行檢測，連續獲取道路動態障礙物目標的信息，預測障礙物未來的位置和速度。最后，在此基礎上，利用改進卷積網絡計算了無人駕駛汽車動態避障路徑損失函數，評估了規劃避障路徑與實際目標路徑之間的差距。同時，輔助人工勢場法求解勢能的最小值，得到了汽車避障路徑。試驗結果表明，應用本文提出的規劃方法后，在6個車道上，無人駕駛汽車的動態避障成功率始終高于另外2個對照組，均達到了99%以上，可以有效地識別障礙物并進行避障。

關鍵詞：改進卷積網絡；無人駕駛汽車；動態；避障；規劃；路徑

中圖分類號：TP 301 " " " " " 文獻標志碼：A

隨著科技的快速發展，無人駕駛汽車已成為當今研究的熱點之一。無人駕駛汽車主要通過車載傳感器的感知作用，實時感知并識別汽車行駛周邊的環境信息和狀態變化，這些感知信息被用來控制汽車的轉向和速度，實現無須人工駕駛的目標[1]。作為智能化控制技術的產物，無人駕駛汽車在運行過程中必須同時具備多種功能，包括行駛路徑規劃、決策控制以及定位導航等。只有這些功能相互協調，才能保障無人駕駛汽車在行駛過程中的安全性，同時也能為乘客提供良好的乘車體驗[2]?！?br>