为提高智能汽车自动驾驶避障风险评估的准确性和快速性,将基于汽车状态和驾驶员意图的轨迹预测进行融合,同时考虑汽车行驶中的确定因素和非确定因素,基于车道行驶和交叉路口两种典型工况,从多方面对快速搜索随机树算法进行了改进,引入了目标偏向策略,改进了节点选择策略,提出了节点删减策略和轨迹平滑方法。仿真验证结果表明,该方法可使汽车有效避开障碍物,确保安全行驶。 D取不同值时预测结果也不同，如图2所示。图2给出的汽车换道轨迹中，曲率过大时不满足汽车动力学约束，曲率过小时换道持续时间过长，与实际情况不符。考虑汽车的动力学约束、换道时间和最小转弯半径约束就可以去除所有可能换道轨迹中与实际不符、无法满足要求的轨迹，对剩余轨迹，建立指标函数进行评价：图2可能的汽车换道轨迹J=w1max(a)ytra(t)aym+w2ltralm+W3ΔtraΔm（1）式中，aytra为轨迹tra的侧向加速度；aym为所有满足约束条件轨迹中最大的侧向加速度智能汽车避障-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚弧机滚圆机倒角机；ltra为轨迹tra的长度；lm为所有满足约束条件轨迹的最大长度；Δtra为汽车已行驶轨迹与换道轨迹的偏差；Δm为最大偏差；w1、w2、w3分别为3个因素的权重系数。本文由公司网站 张家港蔬菜大棚滚圆机网站 转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji.org/根据式（1）在权重相等条件下选择的最优路径见图2。当本车行驶区域发现障碍物时，首先判断当前行驶状态是否安全，若安全则继续行驶，否则进行换道和制动的评估：优先选择制动，若制动无法满足安全要求，则搜索安全换道轨迹或低风险换道轨迹进行换道，最优轨迹即为前文介绍的轨迹；若不存在安?迹图9交叉路口仿真结果由以上两种工况的仿真结果可以看出，本文提出的智能汽车风险评估及避障轨迹规划方法能够准确预测交通车轨迹，结合确定因素和不确定因素准确判断出风险等级，能够及时找出合适的避障措施并进行轨迹规划，规划出的轨迹安全、平滑，满足汽车运动学和动力学约束。6结论本文将汽车状态和驾驶意图相结合预测交通车轨迹，保证了轨迹的短期和长期精度；同时考虑汽车碰撞的确定性因素和不确定因素，保证了风险评估的准确性和快速性；给出的道路行驶和交叉路口避障行为决策策略准确有效，可以避免碰撞发生；使用改进的快速搜索随机树算法能够快速规划出一条最优路径，此路径符合汽车运动学和动力学约束。参考文献[1]胡启洲,高宁波,叶茂.基于支持向量机的道路交通事故数据统计模型研究[J智能汽车避障-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚弧机滚圆机倒角机本文由公司网站 张家港蔬菜大棚滚圆机网站 转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji.org/