- 王珂;王艳阳;邓修金;黄秋实;廖凯凯;
通过对国内外车辆行驶面临的不确定性问题进行归纳，重点分析了车辆轨迹预测方法及其不确定性、环境预测不确定性、车辆模型不确定性、环境感知不确定性、驾驶行为不确定性和多车间的交互与博弈对轨迹预测的影响，进一步明确不确定性对车辆轨迹预测的影响机理及控制方法，为解决不确定性导致的车辆轨迹预测误差问题提出合理的解决思路。针对车载传感器的测量误差、轨迹预测模型误差和驾驶员转向稳定性差等问题，指出基于传感器融合、车辆模型运动特性和驾驶员模型的方法将成为未来的主要研究方向。
2022年07期 No.562 1-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 830K] [下载次数：402 ] |[引用频次：0 ] - 赵颖;俞庭;张琪;杨洪涛;宋胜;
为探究车辆路径跟踪算法性能差异及适用性规律，分别构建基于预瞄的纯跟踪（PP）算法、前轮反馈控制算法和模型预测控制（MPC）算法的车辆模型，在圆环、蛇行和低、中、高速等工况下进行Simulink和CarSim联合仿真并分析横向控制效果。结果表明：PP算法预瞄距离越短，横向控制精度越高，但稳定性越弱，低速鲁棒性较好；前轮反馈控制算法在高速下具有更小的横向控制误差，且增益系数k影响控制精度；相较于前两者，MPC算法在不同速度下均具有良好的横向跟踪性能。最后，开展实车试验对比验证3种算法的跟踪性能，结果表明，在同一工况下，MPC算法具有更优的跟踪性能。
2022年07期 No.562 15-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1395K] [下载次数：139 ] |[引用频次：0 ] - 王鑫;凌铭;饶启鹏;刘畅;翟树龙;
针对斯坦利（Stanley）跟踪算法无法更好地同时满足无人驾驶路径跟踪的精确度和平滑性要求的问题，根据车辆的航向角、横向偏差、车速等特性，基于合适的预瞄距离，采用纯跟踪（Pure Pursuit）算法对Stanley算法中车轮转角的计算方式进行改进，提出一种新的融合算法，实时计算车辆在当前车速下合适的车轮转角。仿真结果表明，相比于Stanley算法，所提出的融合算法在不失跟踪精确度的情况下，不同车速下跟踪平滑性均有较大提升。实车试验结果表明，在20 km/h车速下，所提出融合算法的跟踪路径比原Stanley算法的跟踪路径有更好的精确度和平滑性。
2022年07期 No.562 25-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 856K] [下载次数：108 ] |[引用频次：0 ] - 龚国铮;郑少武;钟思祺;叶鸣;李巍华;
针对无人驾驶电动方程式赛车极限工况下的路径规划问题，提出一种基于预测模型的无人赛车路径规划算法。通过目标函数设计将路径规划问题转化为最优化问题，并将车辆动力学预测模型作为等式约束，依据赛车的稳态行驶特性，构建赛车行驶稳定性组合约束，并综合考虑边界约束，生成满足赛车行驶要求的路径。在不同附着条件下进行了仿真测试，结果表明，在满足实时性要求的前提下，所提出的算法能够有效减小车辆前、后轴侧滑的风险，且在多项指标上优于RRT*算法以及基于三次自然样条曲线的最优二次轨迹规划方法。
2022年07期 No.562 32-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 1326K] [下载次数：146 ] |[引用频次：0 ] - 徐远征;吴长水;
针对车位狭窄、不规范停车带来的泊车困难问题，提出了一种基于改进快速探索随机树（RRT）的垂直泊车路径规划算法。为加快路径规划速度、提高规划质量，引入逆向树调整RRT目标点，使用高斯分布采样法及偏向性采样法进行融合采样，使用Reeds-Shepp(RS)曲线加快路径规划速度，并基于RS曲线进行了路径平滑优化。最后通过MATLAB仿真并与RRT及基于目标偏好的RRT(Goal-biasing RRT)进行比较，平均规划时间分别缩短52.3%与41.7%，路径代价分别减小17.7%与13.9%，证明了算法的有效性。
2022年07期 No.562 42-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 822K] [下载次数：581 ] |[引用频次：0 ]