【摘 要】
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针对智能汽车的驾驶决策和轨迹规划问题,将轨迹表示为轨迹曲线和加速度变化两部分,以优化轨迹的行驶效率、安全性、舒适性和经济性为目标建立非线性规划模型.基于序优化思想,
【机 构】
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清华大学自动化系,清华大学汽车工程系,
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针对智能汽车的驾驶决策和轨迹规划问题,将轨迹表示为轨迹曲线和加速度变化两部分,以优化轨迹的行驶效率、安全性、舒适性和经济性为目标建立非线性规划模型.基于序优化思想,提出混合智能优化算法OODE,分内、外两层分别优化加速度变化和轨迹曲线,通过"粗糙"评价轨迹曲线实现轨迹曲线的快速择优.仿真结果表明,所提出的方法能够处理包含多动态障碍物的复杂交通场景,且具备实时应用能力,模型的精度和求解速度均优于传统方法.
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