基于NSGA-Ⅱ的智能车辆换道轨迹规划与优化OACSTPCD
Lane-Change Trajectory Planning and Optimization for Intelligent Vehicles Based on NSGA-Ⅱ
针对智能车辆三次B样条曲线换道轨迹规划算法中控制点位置难以确定的问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ的换道轨迹优化方法.采用三次B样条曲线规划了智能车辆换道轨迹,在低、中、高车速工况下,以换道轨迹长度及轨迹平均曲率为优化目标,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法对三次B样条曲线换道轨迹的控制点位置进行优化.为了验证优化后轨迹的可行性,进行仿真与实车验证.结果表明,在3种不同车速工况下,优化后换道轨迹在平均曲率、轨迹长度均有所减小,纵向位移与平均曲率分别减少了…查看全部>>
To address the challenge of determining control point locations in the cubic B-spline curve algorithm for intelligent vehicle lane-change trajectory planning,an optimization method based on NSGA-Ⅱ was proposed.Lane-changing trajectories for intelligent vehicles were planned using cubic B-spline curves.Under low,medium,and high-speed conditions,the NSGA-Ⅱ multi-objective optimization algorithm was applied to optimize the control point positions of these traje…查看全部>>
查云飞;张坤;沈磊;陈慧勤
福建理工大学 福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福州 350118福建理工大学 福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福州 350118福建理工大学 福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福州 350118杭州电子科技大学 机械工程学院,杭州 310018
交通运输
智能车辆换道轨迹规划NSGA-Ⅱ三次B样条
intelligent vehicleslane-change trajectory planningNSGA-Ⅱcubic B-spline
《汽车工程学报》 2024 (6)
970-980,11
福州市"揭榜挂帅"重大科技项目(2022-ZD-008)福建省高校产学合作项目(2023H6019)
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