第14卷第5期 智能系统学报 Vol.14 No.5 2019年9月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Sep.2019 D0:10.11992/tis.201805004 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20190520.1514.012.html 基于邻域系统的智能车辆最优轨迹规划方法 王星，赵海良，王志刚 （西南交通大学数学学院信息与计算科学系，四川成都610031) 摘要：针对智能车在行驶中的轨迹规划与控制问题。以邻域系统理论为基础，将智能车在复杂道路的动态控 制转化为邻域内的简单静态控制：对邻域内的最优轨迹曲线进行选取，采用曲率的积分定义了曲线的弯阻指 数，并以此为基础给出了邻域内的最优轨迹曲线评判模型和求解算法：以插值方法所建立的满意轨迹曲线为例 进行仿真。结果表明，该方法在选取智能车的行驶轨迹的平稳光滑性上有一定的优越性。 关键词：智能车辆：自动驾驶；轨迹规划；车辆避障：邻域系统；最优轨迹：满意曲线；综合评判 中图分类号：0231.2文献标志码：A文章编号：1673-4785(2019)05-1040-08 中文引用格式：王星，赵海良，王志刚.基于邻域系统的智能车辆最优轨迹规划方法.智能系统学报，2019,14(5)： 1040-1047. 英文引用格式：WANG Xing,ZHAO Hailiang,.WANG Zhigang..Optimal trajectory planning method of intelligent vehicles based on neighborhood systemJ CAAI transactions on intelligent systems,2019,14(5):1040-1047. Optimal trajectory planning method of intelligent vehicles based on neighborhood system WANG Xing,ZHAO Hailiang,WANG Zhigang (Department of Information and Computation Science,School of Mathematics,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031, China) Abstract:This study mainly investigates the trajectory planning and control problems in the driving process of smart vehicles.First,based on the theory of neighborhood system,the dynamic control of intelligent vehicles on complex roads is transformed into a simple static control in the neighborhood,and then the optimal trajectory is selected in the neighborhood.The bending resistance index of the curve is defined by the integral of the curvature,and based on this, the optimal trajectory curve evaluation model and algorithm in the neighborhood is given.Finally,a satisfactory traject- ory curve established by the interpolation method is taken as an example for simulation.The results show that this meth- od has some advantages in selecting the steadiness and smoothness of the driving trajectory of an intelligent vehicle. Keywords:intelligent vehicle;automatic driving;trajectory planning,obstacle avoidance;neighborhood system;optim- al trajectory;satisfaction curve;comprehensive evaluation 智能车辆的研究内容十分多样，例如它的结 Floyd--Warshall算法，支持向量机算法，A*算法4 构设计，控制理论，路径规划。对于智能车的 等均有文献进行应用和改进。而对于智能车的动 路径规划，设计最优的曲线是此问题的核心。智 态路径规划，人工势场算法、神经网络算法、遗 能车的路径规划按照范围可分为宏观与微观 传算法等智能算法也被广泛的应用。上述算法大 2类，按照状态可分为动态规划和静态规划2 多是对宏观的道路网络节点进行路径规划，然而 类。对于智能车的宏观路径规划，Dijkstra算法、 对于微观的道路上的轨迹规划问题，目前国内外 文献较少从最优性这一角度进行考量，还需要进 收稿日期：2018-05-05.网络出版日期：2019-05-21. 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61473239,61402382). 行进一步的探索与研究。对于轨迹规划问题，基 通信作者：王星.E-mail:775423112@qq.com. 于Dubins路径的轨迹生成方法是一种可行的DOI: 10.11992/tis.201805004 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20190520.1514.012.html 基于邻域系统的智能车辆最优轨迹规划方法 王星，赵海良，王志刚 （西南交通大学 数学学院 信息与计算科学系，四川 成都 610031） 摘 要：针对智能车在行驶中的轨迹规划与控制问题。以邻域系统理论为基础，将智能车在复杂道路的动态控 制转化为邻域内的简单静态控制；对邻域内的最优轨迹曲线进行选取，采用曲率的积分定义了曲线的弯阻指 数，并以此为基础给出了邻域内的最优轨迹曲线评判模型和求解算法；以插值方法所建立的满意轨迹曲线为例 进行仿真。结果表明，该方法在选取智能车的行驶轨迹的平稳光滑性上有一定的优越性。 关键词：智能车辆；自动驾驶；轨迹规划；车辆避障；邻域系统；最优轨迹；满意曲线；综合评判 中图分类号：O231.2 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2019)05−1040−08 中文引用格式：王星, 赵海良, 王志刚. 基于邻域系统的智能车辆最优轨迹规划方法 [J]. 智能系统学报, 2019, 14(5): 1040–1047. 英文引用格式：WANG Xing, ZHAO Hailiang, WANG Zhigang. Optimal trajectory planning method of intelligent vehicles based on neighborhood system[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2019, 14(5): 1040–1047. Optimal trajectory planning method of intelligent vehicles based on neighborhood system WANG Xing，ZHAO Hailiang，WANG Zhigang (Department of Information and Computation Science, School of Mathematics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) Abstract: This study mainly investigates the trajectory planning and control problems in the driving process of smart vehicles. First, based on the theory of neighborhood system, the dynamic control of intelligent vehicles on complex roads is transformed into a simple static control in the neighborhood, and then the optimal trajectory is selected in the neighborhood. The bending resistance index of the curve is defined by the integral of the curvature, and based on this, the optimal trajectory curve evaluation model and algorithm in the neighborhood is given. Finally, a satisfactory traject￾ory curve established by the interpolation method is taken as an example for simulation. The results show that this meth￾od has some advantages in selecting the steadiness and smoothness of the driving trajectory of an intelligent vehicle. Keywords: intelligent vehicle; automatic driving; trajectory planning; obstacle avoidance; neighborhood system; optim￾al trajectory; satisfaction curve; comprehensive evaluation 智能车辆的研究内容十分多样，例如它的结 构设计，控制理论[1-2] ，路径规划。对于智能车的 路径规划，设计最优的曲线是此问题的核心。智 能车的路径规划按照范围可分为宏观与微观 2 类，按照状态可分为动态规划和静态规划 2 类。对于智能车的宏观路径规划，Dijkstra 算法、 Floyd-Warshall 算法，支持向量机算法[3] ，A*算法[4-5] 等均有文献进行应用和改进。而对于智能车的动 态路径规划，人工势场算法[6] 、神经网络算法、遗 传算法等智能算法也被广泛的应用。上述算法大 多是对宏观的道路网络节点进行路径规划，然而 对于微观的道路上的轨迹规划问题，目前国内外 文献较少从最优性这一角度进行考量，还需要进 行进一步的探索与研究。对于轨迹规划问题，基 于 Dubins 路径[7] 的轨迹生成方法是一种可行的 收稿日期：2018−05−05. 网络出版日期：2019−05−21. 基金项目：国家自然科学基金资助项目 (61473239，61402382). 通信作者：王星. E-mail: 775423112@qq.com. 第 14 卷第 5 期 智 能 系 统 学 报 Vol.14 No.5 2019 年 9 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Sep. 2019