自动驾驶车辆避障路径规划研究综述
自动驾驶车辆决策与规划研究综述
目录
01 一、自动驾驶车辆决 策研究
03 三、挑战与未来发展
02
二、自动驾驶车辆路 径规划研究
04 参考内容
随着科技的飞速发展，自动驾驶车辆逐渐成为交通领域的重要研究方向。自 动驾驶车辆的决策与规划是实现自主驾驶的关键环节，其目的是在复杂的交通环 境中做出安全、高效、舒适的行驶决策，并生成相应的行驶路径。本次演示将对 自动驾驶车辆决策与规划的相关研究进行综述。
2、基于搜索的方法
基于搜索的方法主要是通过搜索算法来寻找一条安全的行驶路径。例如，张 等人提出了一种基于A*搜索的避障方法，该方法通过构建一个代价图来评估每个 可能的行驶路径，并选择代价最小的路径作为最终的避障路径。这种方法对于复 杂环境的适应性较好，但是搜索效率较低。
3、基于机器学习的方法
基于机器学习的方法主要是通过学习大量的样本数据来实现避障路径规划。 例如，王等人提出了一种基于深度学习的避障方法，该方法通过训练一个神经网 络来预测车辆在不同情况下的最佳行驶路径。这种方法能够自适应地处理复杂环 境，但是需要大量的样本数据进行训练。
一、自动驾驶车辆决策研究
自动驾驶车辆的决策研究主要包括对车辆的行驶环境进行感知和理解，以及 根据当前环境和车辆状态做出相应的决策。决策过程需要考虑到许多因素，如道 路条件、交通信号、其他车辆的位置和速度等。
1、感知与理解
感知是自动驾驶车辆决策的基础。感知的主要任务是通过各种传感器获取车 辆周围的环境信息，如摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）等。这些传感器可以 提供关于道路、其他车辆、行人等重要环境因素的信息。通过这些信息，车辆可 以理解当前的交通情况，如车道、交通信号、其他车辆的行驶意图等。
三、挑战与未来发展
车辆自动避障算法研究与实现
车辆自动避障算法研究与实现随着技术的不断发展，自动驾驶汽车正逐渐成为现实。
然而，在实现完全自动驾驶之前，车辆需要具备避障能力来应对道路上的各种障碍物。
车辆自动避障算法的研究和实现成为了关键的里程碑。
本文将探讨车辆自动避障算法的研究和实现方法。
车辆自动避障算法的研究需要从感知、决策和控制三个层面进行。
首先，感知是指车辆通过传感器获取周围环境信息。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
这些传感器能够感知前方的障碍物，并将信息传递给算法进行处理。
其次，决策是指根据感知到的障碍物信息，采取合适的措施来避免碰撞。
最后，控制是指车辆根据决策结果进行转向、加速或减速等动作来实现避障。
在感知层面，常用的算法包括目标检测、目标跟踪和环境建模等。
目标检测算法可以通过图像处理技术，识别出图像中的障碍物，并进行分类和定位。
目标跟踪算法可以在连续的图像帧中追踪目标的运动轨迹，以便预测目标的行为并做出决策。
环境建模算法可以将感知到的障碍物信息进行三维重建，以便更准确地进行路径规划和决策。
在决策层面，常用的算法包括路径规划、运动控制和碰撞检测等。
路径规划算法根据感知到的障碍物信息和车辆当前位置，寻找一条安全且有效的路径来避免碰撞。
运动控制算法根据路径规划结果和车辆动力学模型，控制车辆的运动，包括转向、加速和减速。
碰撞检测算法可以实时监测车辆与障碍物的距离，并发出警告或采取措施以避免碰撞。
在控制层面，常用的算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
PID控制算法根据车辆当前状态和目标状态，计算出合适的控制指令来调节车辆的姿态和速度。
模糊控制算法可以根据一系列模糊规则，将模糊的输入信息转化为清晰的控制指令。
自适应控制算法可以根据车辆的动态特性和环境变化，实时调节控制参数以适应不同的工况和道路情况。
实现车辆自动避障算法需要借助计算机视觉、人工智能和机器学习等技术。
计算机视觉可以提供感知障碍物的能力，人工智能可以进行决策和控制，机器学习可以通过大量的数据训练算法并提高性能。
智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略研究
智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略研究一、综述随着科技的不断发展，智能汽车已经成为了现代交通领域的一个重要研究方向。
智能汽车通过将各种传感器、控制器和通信技术与车辆相结合，实现了对车辆的实时监控、故障诊断、自动驾驶等功能。
在智能汽车的发展过程中，紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略的研究显得尤为重要。
本文将对智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略的现状进行综述，分析现有技术的优缺点，并提出一种新的解决方案，以期为智能汽车的发展提供理论支持和技术指导。
尽管目前已经取得了一定的研究成果，但智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略仍然面临着一些挑战。
首先由于智能汽车涉及到多种复杂的运动模式和环境因素，因此在实际应用中很难实现对所有情况的有效处理。
其次由于智能汽车的控制系统具有很高的实时性要求，因此在计算复杂度和响应速度方面存在一定的限制。
此外由于智能汽车的安全性和可靠性对于整个交通系统具有重要意义，因此在研究过程中需要充分考虑安全性和可靠性的问题。
智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略的研究对于提高智能汽车的安全性和可靠性具有重要意义。
本文将对这一领域的研究现状进行综述，分析现有技术的优缺点，并提出一种新的解决方案，以期为智能汽车的发展提供理论支持和技术指导。
1.1 研究背景和意义随着科技的飞速发展，智能汽车已经成为了未来交通出行的重要趋势。
然而智能汽车在行驶过程中可能会遇到各种突发情况，如紧急避险、碰撞等，这些情况对车辆和乘客的安全具有极大的威胁。
因此研究智能汽车在紧急情况下的避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略显得尤为重要。
首先研究智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略有助于提高道路交通安全。
通过对智能汽车在紧急情况下的避撞轨迹规划和路径跟踪控制策略的研究，可以有效地降低交通事故的发生概率，减少因交通事故造成的人员伤亡和财产损失。
其次研究智能汽车紧急避撞轨迹规划与路径跟踪控制策略有助于提高道路通行效率。
无人驾驶汽车的自动避障技术
无人驾驶汽车的自动避障技术无人驾驶汽车作为一项创新而备受关注。
它们能够在没有人类驾驶员的情况下自动在道路上行驶，从而提供更安全、高效和便捷的交通方式。
然而，无人驾驶汽车在面对复杂的道路环境和障碍时，需要依靠自动避障技术来确保行驶安全。
本文将探讨无人驾驶汽车的自动避障技术，并分析其应用和发展前景。
一、无人驾驶汽车的自动避障技术概述自动避障技术是指无人驾驶汽车通过利用各种传感器和算法，实时感知和分析道路环境中的障碍物，并自主地采取避让行动以确保行驶安全的能力。
这些传感器可以包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
通过对传感器数据的处理和分析，无人驾驶汽车能够识别和预测可能的障碍物，并根据预测结果进行规避操作。
二、传感器技术在自动避障中的应用传感器技术是实现无人驾驶汽车自动避障的关键。
不同类型的传感器可提供不同类型的信息，从而增强无人驾驶汽车的感知和判断能力。
以下是几种常用的传感器技术及其在自动避障中的应用：1. 激光雷达：激光雷达通过发射激光束来测量距离和检测周围环境。
无人驾驶汽车利用激光雷达可以实时获取周围物体的距离和形状信息，并对可能的障碍物进行识别和分类。
2. 摄像头：摄像头能够捕捉道路图像并进行图像处理。
通过图像识别和计算机视觉技术，无人驾驶汽车可以识别并分类道路上的交通标志、行人、车辆等，从而判断障碍物类型和位置。
3. 超声波传感器：超声波传感器通过发射超声波信号并捕捉回波来测量与障碍物的距离。
无人驾驶汽车可以利用超声波传感器来检测周围物体，并根据距离信息进行避让操作。
三、自动避障算法与决策系统除了传感器技术，自动避障还需要强大的算法和决策系统来处理传感器数据、分析道路环境和作出决策。
以下是几种常见的自动避障算法：1. 障碍物检测和分类算法：该算法通过对传感器数据进行处理和分析，识别和分类障碍物。
例如，当摄像头检测到行人时，算法能够将其识别为障碍物，并作出避让决策。
2. 避障路径规划算法：该算法根据传感器数据和目标位置，计算出一条避开障碍物的路径。
自动驾驶车辆避障路径规划研究综述
自动驾驶车辆避障路径规划研究综述周伟;李军【摘要】避障作为自动驾驶车辆在行驶过程中非常重要的部分,对发展自动驾驶车辆具有重要意义.介绍了车辆避障技术;概括了自动驾驶车辆避障所采用的传统算法和智能算法,分析了各种算法的优缺点以及改进方法.综合考虑车辆在进行避障过程中采用单一算法的优缺点,得出利用多种算法联合求解而进行避障规划,是未来自动驾驶车辆领域的研究重点与难点.【期刊名称】《汽车工程师》【年(卷),期】2018(000)005【总页数】4页(P55-58)【关键词】自动驾驶车辆;避障;路径规划;智能算法【作者】周伟;李军【作者单位】重庆交通大学;重庆交通大学【正文语种】中文随着人工智能技术的兴起，以自动驾驶车辆为研究对象的运动路径规划问题越来越受到重视。
而避障路径规划是自动驾驶车辆的关键部分，对自动驾驶车辆的研究具有重大意义。
在自动驾驶汽车行驶过程中，准确地避开障碍物是智能车辆的基本要求。
一个好的避障路径规划算法可以安全实时地避开障碍物，且具有较高的乘坐舒适性，从而提高出行效率。
文章总结了目前文献中经常出现的各种适用于自动驾驶车辆路径规划的算法，分别从算法路径寻优能力、算法实时性及算法复杂度等方面分析比较了它们在理论上的优势和缺点，为今后的深入研究提供参考。
1 避障技术分析自动汽车避障技术主要是利用先进的传感器技术来增强汽车对行驶环境的感知能力，将感知系统获取的车速、位置等实时信息反馈给系统，同时根据路况与车流的综合信息判断和分析潜在的安全隐患，并在紧急情况下自动采取报警提示、制动或转向等措施协助和控制汽车主动避开障碍，保证车辆安全、高效和稳定地行驶[1]。
采用人工势场法的智能车辆避障原理，如图1所示。
图1 智能车辆避障原理图文献[2]将避障问题看成有约束的多目标优化问题，而避障问题的处理前提就在于如何根据当前障碍物信息以及自身状态信息决策出该采取何种基本驾驶子操作（分为左换道、右换道、跟随巡航及制动）。
无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究
无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，无人驾驶车辆已经逐渐从概念走向实际应用，其在提高交通效率、减少交通事故、提供便捷出行等方面具有巨大的潜力。
然而，无人驾驶车辆在实现这些优势的也面临着如何有效检测、预测和避撞运动障碍物等复杂问题的挑战。
因此，本文旨在深入研究无人驾驶车辆在运动障碍物检测、预测和避撞方面的方法，以期为无人驾驶技术的发展提供理论支持和实际应用指导。
本文首先将对无人驾驶车辆运动障碍物检测的方法进行探讨，包括传统的基于传感器的方法以及基于深度学习的目标检测方法。
然后，我们将对运动障碍物的预测技术进行深入研究，包括基于运动模型的预测和基于机器学习的预测方法。
在此基础上，本文将进一步探讨无人驾驶车辆避撞策略的设计和实现，包括避撞路径规划和避撞控制等关键技术。
通过对以上内容的深入研究和分析，本文旨在提出一套有效的无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法，以提高无人驾驶车辆的安全性和可靠性。
本文还将对相关方法进行实验验证，以评估其在不同场景下的性能表现，为无人驾驶车辆的实际应用提供参考。
本文的研究对于推动无人驾驶技术的发展具有重要意义，有望为未来的智能交通系统提供有力的技术支持。
二、相关技术研究现状近年来，随着、传感器技术和计算机视觉等领域的飞速发展，无人驾驶车辆的研究和应用取得了显著的进步。
其中，运动障碍物检测、预测和避撞方法是无人驾驶车辆实现安全、高效行驶的关键技术之一。
目前，国内外学者和科研机构已在该领域进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。
在运动障碍物检测方面，研究者们主要利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等传感器获取车辆周围环境信息。
通过图像处理、深度学习等技术，实现对运动障碍物的准确检测。
例如，基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、SSD等，在实时性和准确性方面均取得了良好的性能。
多传感器融合技术也被广泛应用于提高检测精度和鲁棒性。
避障路径规划的算法研究
避障路径规划的算法研究避障路径规划是在机器人、无人驾驶等领域中非常重要的技术，用于避免机器人或车辆在运动过程中遇到障碍物。
随着科技的不断发展，避障路径规划算法的研究也越来越受到。
本文旨在探讨避障路径规划算法的研究现状、方法及其优缺点，展望未来的研究方向，并对其进行详细综述。
避障路径规划算法的研究始于20世纪80年代，随着计算机技术和机器人技术的不断发展，越来越多的学者投入到该领域的研究中。
目前，国内外的研究现状主要包括以下几种方法：基于几何的方法：该方法利用几何学的原理，通过计算机器人与障碍物之间的距离和角度来确定避障路径。
代表性的算法有欧几里得距离算法和可视图法。
基于搜索的方法：该方法通过搜索算法来寻找机器人从起始点到目标点的最优路径，同时避免障碍物。
代表性的算法有A*算法、Dijkstra 算法和Bellman-Ford算法等。
基于概率的方法：该方法通过概率论的原理，建立机器人与障碍物之间的概率模型，从而确定避障路径。
代表性的算法有粒子群算法和遗传算法等。
本文采用基于搜索的方法研究避障路径规划算法，具体实现过程如下：建立机器人运动的数学模型，包括机器人的运动学参数、动力学参数和环境参数等；利用A*算法搜索出机器人从起始点到目标点的最优路径；在搜索过程中，将障碍物作为约束条件加入到搜索过程中，避免机器人与障碍物碰撞；研究结果通过实验验证，本文所研究的避障路径规划算法可以在不同的场景下有效地避开障碍物，找到最优的路径。
同时，该算法具有较低的时间复杂度，可以在实时性要求较高的场景下应用。
然而，该算法仍存在一些局限性，例如在复杂环境下搜索效率有待进一步提高。
本文对避障路径规划算法进行了详细综述，并提出了基于搜索的避障路径规划算法。
通过实验验证，该算法可以有效地避开障碍物，并在不同的场景下找到最优路径。
然而，该算法仍存在一些局限性，未来研究可以以下几个方面：复杂环境下的避障路径规划：针对复杂环境下的避障路径规划，可以研究更为高效的搜索算法，提高算法的搜索效率和鲁棒性；多机器人协同避障：针对多机器人协同运动时的避障问题，可以研究多机器人之间的协调与协作机制，实现多机器人的协同避障；动态环境下避障路径规划：针对动态环境下的避障路径规划，可以研究环境模型的动态更新与预测方法，以适应环境的变化；混合智能避障路径规划：将传统方法与智能方法相结合，利用混合智能优化算法进行避障路径规划，提高算法的性能与适应性。
智能小车调研综述报告
智能小车调研综述报告智能小车是一种应用先进计算机技术和自动控制技术的智能装备。
它具备自主导航、避障、路径规划等多种功能，可以根据环境变化自主调整行进路线。
智能小车的应用领域非常广泛，包括物流配送、仓储管理、无人驾驶等。
本文将对智能小车的调研结果进行综述。
智能小车的核心技术主要包括嵌入式计算技术、图像处理技术、传感器技术和智能算法等。
嵌入式计算技术是智能小车实现自主导航和路径规划的基础，它可以实时处理各种传感器采集的数据，并根据算法进行判断和决策。
图像处理技术可以识别路面、障碍物等环境信息，为智能小车提供准确的导航和避障指导。
传感器技术可以获取环境中的各种物理量，如距离、温度、湿度等，为智能小车提供环境感知能力。
智能算法则是智能小车实现自主导航和路径规划的核心，包括路径规划算法、避障算法等。
智能小车的应用领域非常广泛。
在物流配送方面，智能小车可以替代人工传统的送货车辆，实现货物的自动配送，提高效率和减少人力成本。
在仓储管理方面，智能小车可以实现货物的自动存储和搬运，提高仓库的运作效率和准确性。
在无人驾驶领域，智能小车可以替代传统汽车，实现自动驾驶，提高行车安全性和舒适性。
智能小车的发展前景非常广阔。
随着人工智能和自动控制技术的不断进步，智能小车的性能将会得到进一步提升，应用领域也将进一步扩大。
智能小车将会成为未来智能交通、智能物流和智能仓储的重要组成部分。
总结起来，智能小车是一种应用先进计算机技术和自动控制技术的智能装备，具备自主导航、避障、路径规划等功能。
其核心技术包括嵌入式计算技术、图像处理技术、传感器技术和智能算法。
智能小车的应用领域广泛，包括物流配送、仓储管理、无人驾驶等。
随着技术的不断进步，智能小车的性能将会进一步提高，应用领域也将进一步扩大。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘 要 ：避障作为自动驾驶车辆在行驶过程中非常重要的部分，对发展自动驾驶车辆具有重要意义◦ 介绍了车辆避障技术;概
括了自动驾驶车辆避障所采用的传统算法和智能算法，分析了各种算法的优缺点以及改进方法。综合考虑车辆在进行避障
1 避障技术分析
题 ，而避障问题的处理前提就在于如何根据当前障碍
自动汽车避障技术主要是利用先进的传感器技术 物信息以及自身状态信息决策出该采取何种基本驾驶
来增强汽车对行驶环境的感知能力，将感知系统获取 子操作(分为左换道、右换道、跟随巡航及制动）。
的车速、位置等实时信息反馈给系统，同时根据路况与 2 局 部 危 险 避 障 算 法 研 究
快 、实时性好和效率高，而可靠的避障算法正是保证自
智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现
车流的综合信息判断和分析潜在的安全隐患，并在紧 2 . 1 智能车局部危险避障概述
急情况下自动采取报警提示、制动或转向等措施协助
自动驾驶车辆作为一种具有自主决策能力的智能
和控制汽车主动避开障碍，保证车辆安全、高效和稳定 机 器 人 ，需要从外部环境获取信息并根据信息做出决
地行驶[1]。采用人工势场法的智能车辆避障原理，如图 策 ，从而进行全局路径规划和局部危险状况下的避障。
条在已知环境地图信息下的最优路径。车辆在前进过 解 决 了 传 统 APF算法在无人车避障应用中虚拟势场作
程 中 ，处在不可预测和高度动态的城市道路环境中，障 用域固定、避障角度过大的问题。
碍 物 很 可 能 出 现 在 已 经 规 划 好 的 全 局 路 径 上 ，也 有可
虚拟力场法是珊格法和人工势场法结合的一种移
传车感载器 定位
操稳性 工
实际车辆
车襲型论
工 —►
路径跟随 执行机构
规 划 的 算 法 ，分 别 从 算 法 路 径 寻 优 能 力 、算 法 实 时 性 及 算法复杂度等方面分析比较了它们在理论上的优势和
图 1 智能车辆避障原理图
缺 点 ，为今后的深人研究提供参考。
文献[2将避障问题看成有约束的多目标优化问
Abstract：Obstacle avoidance, as a very important part of the automatic driving vehicle in driving process, is of great significance to the development of driverless vehicles. This paper firstly introduces and analyzes the obstacle avoidance technology of vehicles, summarizes the traditional algorithms and intelligent algorithms used in obstacle avoidance of autopilot vehicles, and analyzes the advantages and disadvantages of various algorithms and their improvement methods. Considering the advantages and disadvantages of using a single algorithm in the process of obstacle avoidance, it is concluded that using multiple algorithms to jointly solve and plan for obstacle avoidance is the focus and difficulty in the field of driverless vehicles in the future. Key words：Automatic driving vehicle;Avoidance;Path planning;Intelligent algorithm
过程中采用单一算法的优缺点，得出利用多种算法联合求解而进行避障规划，是未来自动驾驶车辆领域的研究重点与难点。
关 键 词 ：自 动 驾 驶 车 辆 ;避 障 ;路 径 规划;智能算法
Research on Obstacle Avoidance Path Planning of Automatic Driving Vehicle^
= 基 金 项 目 ：重 庆 市 特 种 车 辆 动 力 传 动 系 统 关 键 零 部 件 设 计 与 测 试 工 程 技 术 研 究 中 心 开 放 基 金 项 目 支 持 (c sc t2 0 1 5 yfpt- zd sys3 0 0 0 1 )
APPLICATION
2018年 5 月
自动驾驶车辆的全局路径规划为车辆规划出了一 态和动态障碍物且能到达目标点的理想路径。文献[
能在前进的过程中一些障碍(行人或车辆等)动态地出 动机器人实时避障算法。V F F 算法是使用栅格来表示
现在路径上。 自动驾驶车辆必须对这些不可预测的事 环境，同时使用力场法对无人车进行控制的局部避障
件以某种方式做出反应，进行局部避障，使之仍然能够 算法。
顺利到达目的地、完成任务。因此，局部避障必须速度 2 . 3 智能优化算法
随着人工智能技术的兴起，以自动驾驶车辆为研 1 所 示 。
究对象的运动路径规划问题越来越受到重视。而避障 路 径 规 划 是 自 动 驾 驶 车 辆 的 关 键 知
信息处理
控制执行
辆的研究具有重大意义。在自动驾驶汽车行驶过程中， 准确地避开障碍物是智能车辆的基本要求。一个好的 避 障 路 径 规 划 算 法 可 以 安 全 实 时 地 避 开 障 碍 物 ，且 具 有较高的乘坐舒适性，从而提高出行效率。文章总结了 目前文献中经常出现的各种适用于自动驾驶车辆路径