一种智能自动驾驶车辆换道轨迹生成方法及系统与流程

本发明涉及智能驾驶车辆运动规划，尤其涉及一种智能自动驾驶车辆换道轨迹生成方法及系统。

背景技术：

1、换道是智能驾驶车辆在复杂交通场景中频繁执行的典型机动动作，换道轨迹规划需在保障安全性的前提下兼顾舒适性与效率。现有换道轨迹规划方法通常基于固定约束集合和静态代价函数对换道轨迹进行优化求解，规划参数在换道全程保持不变，难以根据目标车道间隙的实时风险状态动态调整规划策略，在间隙紧张场景下存在安全裕量不足的风险，在间隙宽松场景下则存在换道效率与舒适性欠优的问题。

2、此外，现有方法在换道启动时机选择上多采用固定时刻或均匀离散搜索策略，未能充分利用目标车道间隙的动态演化趋势信息优化候选时刻的生成与筛选，导致算力资源分配效率较低，在车载计算平台算力受限的条件下难以兼顾多候选时刻评估的求解质量与规划实时性。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种智能自动驾驶车辆换道轨迹生成方法及系统，旨在解决现有换道轨迹规划方法中规划参数无法随目标车道间隙风险状态动态调整、换道启动时机生成与间隙演化趋势缺乏有效结合以及算力受限条件下求解质量与规划实时性难以兼顾的技术问题。

2、第一方面，本发明提供了一种智能自动驾驶车辆换道轨迹生成方法，包括：

3、获取自车当前状态量、目标车道前车的当前状态量、目标车道后车的当前状态量，以及换道目标状态量；

4、基于自车当前状态量、目标车道前车的当前状态量和目标车道后车的当前状态量，计算表征当前换道间隙紧张程度的间隙紧张度指标；

5、将换道轨迹优化约束划分为硬约束和弹性软约束，基于间隙紧张度指标动态更新弹性软约束的边界值，得到动态约束集合；

6、将规划时域划分为多个求解段以构建分层求解结构，并基于上一控制周期的求解结果对分层求解结构进行热启动初始化；

7、基于间隙紧张度指标确定换道启动延迟量的搜索范围，将延迟量作为显式优化变量生成多个候选换道启动时刻，并针对每个候选换道启动时刻建立对应的候选换道轨迹模型；

8、在动态约束集合和分层求解结构下，对各候选换道启动时刻对应的优化子问题逐一求解，得到对应的轨迹参数；

9、基于预设联合代价函数，从求解结果中存在可行解的候选换道启动时刻中选取代价最小者，并输出对应的目标换道轨迹。

10、可选地，计算表征当前换道间隙紧张程度的间隙紧张度指标包括：

11、基于自车当前状态量、目标车道前车的当前状态量和目标车道后车的当前状态量，预测自车、目标车道前车和目标车道后车在预设预测时域内的运动轨迹，并基于运动轨迹分别计算自车与目标车道前车之间的前车相对运动状态以及自车与目标车道后车之间的后车相对运动状态；

12、基于前车相对运动状态计算预测时域内前车间隙安全裕量的时序序列，并基于后车相对运动状态计算预测时域内后车间隙安全裕量的时序序列；

13、基于前车间隙安全裕量的时序序列和后车间隙安全裕量的时序序列，综合评估预测时域内前后两侧的最不利状态，得到间隙紧张度指标和间隙紧张度演化序列。

14、可选地，动态约束集合的确定过程包括：

15、根据换道轨迹优化约束与换道安全性的关联程度，将换道轨迹优化约束划分为硬约束和初始弹性软约束；

16、将间隙紧张度指标与预设紧张度阈值进行比较，基于比较结果及间隙紧张度演化序列对硬约束与弹性软约束进行动态类型转换；

17、针对未发生类型转换的弹性软约束，基于间隙紧张度指标计算并更新其边界值；

18、基于类型转换后的硬约束、弹性软约束及更新后的边界值，构建动态约束集合。

19、可选地，分层求解结构的构建及热启动初始化过程包括：

20、基于间隙紧张度指标确定规划时域中近端段与远端段的时域长度比例；

21、计算当前控制周期的间隙紧张度指标与上一控制周期存储的间隙紧张度指标的差值以评估间隙状态变化程度，并基于间隙状态变化程度对上一控制周期的求解结果进行质量评估，确定热启动初始值；

22、基于间隙紧张度指标分配近端段与远端段的求解精度；

23、按照时域长度比例将规划时域划分为近端段和远端段，以热启动初始值对近端段和远端段进行初始化，并按照求解精度构建分层求解结构。

24、可选地，针对每个候选换道启动时刻建立对应的候选换道轨迹模型包括：

25、基于间隙紧张度指标和间隙紧张度演化序列确定换道启动延迟量的搜索范围；

26、基于间隙紧张度演化序列在搜索范围内对换道启动延迟量进行非均匀离散化，生成候选换道启动时刻；

27、基于动态约束集合对各候选换道启动时刻对应的轨迹边界条件进行可行性预筛，得到可行候选换道启动时刻集合；

28、针对可行候选换道启动时刻集合中的每个候选换道启动时刻，基于自车当前状态量和换道目标状态量建立对应的候选换道轨迹模型。

29、可选地，轨迹参数的确定过程包括：

30、按照候选换道启动时刻的时序先后顺序，以前一候选换道启动时刻的求解结果作为后一候选换道启动时刻对应优化子问题的初始值，在分层求解结构下对各候选换道启动时刻对应的优化子问题依次求解；

31、基于间隙紧张度演化序列中各候选换道启动时刻对应的演化状态对各优化子问题分配求解资源；

32、在求解过程中，按照动态约束集合中约束的类型层次对软约束违反施加分级惩罚权重；

33、输出各候选换道启动时刻对应的轨迹参数及其求解状态。

34、可选地，从求解结果中存在可行解的候选换道启动时刻中选取代价最小者，并输出对应的目标换道轨迹包括：

35、基于间隙紧张度指标对预设联合代价函数中平滑性代价项和间隙利用效率代价项的权重系数进行动态调整；

36、基于动态调整后的预设联合代价函数，计算各可行候选换道启动时刻对应的联合代价值；

37、基于各可行候选换道启动时刻对应的联合代价值及其求解状态，综合评估各可行候选换道启动时刻的跨周期稳健性，选取综合评估结果最优的候选换道启动时刻及其对应的轨迹参数；

38、基于轨迹参数与上一控制周期输出轨迹进行平滑衔接处理，输出当前控制周期的目标换道轨迹。

39、第二方面，本发明提供了一种智能自动驾驶车辆换道轨迹生成系统，包括：

40、状态量获取模块，用于获取自车当前状态量、目标车道前车的当前状态量、目标车道后车的当前状态量，以及换道目标状态量；

41、间隙紧张度计算模块，用于基于自车当前状态量、目标车道前车的当前状态量和目标车道后车的当前状态量，计算表征当前换道间隙紧张程度的间隙紧张度指标；

42、动态约束构建模块，用于将换道轨迹优化约束划分为硬约束和弹性软约束，基于间隙紧张度指标动态更新弹性软约束的边界值，得到动态约束集合；

43、分层求解结构构建模块，用于将规划时域划分为多个求解段以构建分层求解结构，并基于上一控制周期的求解结果对分层求解结构进行热启动初始化；

44、候选时刻生成模块，用于基于间隙紧张度指标确定换道启动延迟量的搜索范围，将延迟量作为显式优化变量生成多个候选换道启动时刻，并针对每个候选换道启动时刻建立对应的候选换道轨迹模型；

45、轨迹参数求解模块，用于在动态约束集合和分层求解结构下，对各候选换道启动时刻对应的优化子问题逐一求解，得到对应的轨迹参数；

46、目标轨迹输出模块，用于基于预设联合代价函数，从求解结果中存在可行解的候选换道启动时刻中选取代价最小者，并输出对应的目标换道轨迹。

47、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：

48、存储器，用于保存计算机程序；

49、处理器，用于执行计算机程序，以实现前述的智能自动驾驶车辆换道轨迹生成方法。

50、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，计算机程序被处理器执行时实现前述的智能自动驾驶车辆换道轨迹生成方法。

51、本发明的有益效果：本发明通过将换道间隙紧张度指标及其演化序列作为贯穿规划全流程的动态风险驱动信号，同步驱动换道约束自适应管理、求解框架自适应构建、候选换道时刻前瞻生成、多候选时刻高效精准求解及选优评价标准自适应调整，形成从场景感知到轨迹输出的完整闭环规划架构。本发明能够根据目标车道间隙的实时风险状态和演化趋势动态调整规划策略，在间隙紧张场景下优先保障换道安全性，在间隙宽松场景下兼顾换道效率与舒适性，同时通过跨周期稳健性评估和平滑衔接输出保障换道轨迹的连续性与控制执行的平稳性。