动态多车环境智能车辆换道轨迹规划方法研究

引言：

动态多车环境中，智能车辆换道需应对车辆加减速、车道变化、突发障碍等不确定因素，传统轨迹规划方法易出现安全性不足、适应性差等问题。随着智能驾驶技术发展，如何在保障安全的前提下，兼顾换道效率与乘坐舒适性，成为换道轨迹规划的核心难点。基于此，本文聚焦动态多车环境的特性，梳理换道轨迹规划的关键需求与挑战，构建科学的规划方法体系，助力提升智能车辆的复杂场景适应能力。

一、动态多车环境智能车辆换道轨迹规划的核心需求与挑战

1.1 核心需求

动态多车环境下，智能车辆换道轨迹规划需优先满足安全性需求，确保换道过程中与周边车辆无碰撞风险，且符合交通规则；其次需兼顾舒适性，轨迹需平滑过渡，避免急加速、急减速或剧烈转向，减少乘客不适感；同时需保障效率性，在安全与舒适的基础上，合理缩短换道时间，避免影响整体交通流运行。三者相互制约又需协同统一，例如过度追求效率可能增加安全风险，而单纯强调安全可能导致换道延迟，需通过科学规划实现三者平衡。

1.2 主要挑战

动态多车环境的复杂性为换道轨迹规划带来两大核心挑战。一是环境动态性强，周边车辆的行驶速度、方向、距离实时变化，需实时更新环境信息以调整轨迹，若信息感知滞后或预测偏差，易导致轨迹与实际环境不匹配；二是不确定性因素多，如突发车辆加塞、行人横穿、路面状况变化等，传统固定轨迹规划方法难以快速响应，需具备动态调整与应急避障能力。此外，不同交通流量下的换道策略差异（如拥堵路段与畅通路段），也增加了轨迹规划的适配难度。

二、动态多车环境智能车辆换道轨迹规划的核心框架与方法

2.1 三阶规划框架

构建“环境感知-轨迹生成-安全校验”的三阶换道轨迹规划框架，实现动态环境下的闭环规划。环境感知阶段，通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实时采集周边车辆位置、速度、加速度等信息，结合高精地图获取车道边界、交通标志等静态信息，建立动态交通环境模型；轨迹生成阶段，基于环境模型与换道需求（如超车、避障），生成初始换道轨迹；安全校验阶段，对初始轨迹进行碰撞风险评估与动态适应性检测，若存在安全隐患或不符合舒适、效率要求，则反馈至轨迹生成阶段进行调整，直至生成最优轨迹。

2.2 轨迹生成方法

采用参数化轨迹模型结合多目标优化算法，生成满足多元需求的换道轨迹。选择五次多项式或贝塞尔曲线作为轨迹模型，因其可通过调整参数实现轨迹平滑性控制，适配换道过程中的位置、速度、加速度约束；以“最小碰撞风险”“最小乘坐不适感”“最短换道时间”为优化目标，建立多目标优化函数，其中碰撞风险通过与周边车辆的距离阈值量化，乘坐不适感通过加速度变化率（jerk 值）衡量，换道时间通过轨迹长度与行驶速度计算；采用 NSGA-Ⅱ 等多目标优化算法求解，得到 Pareto 最优解集，再根据实时交通场景（如拥堵程度）选择适配的轨迹参数，生成最终换道轨迹。

2.3 动态调整机制

为应对动态多车环境的不确定性，引入基于环境预测的轨迹动态调整机制。通过卡尔曼滤波或长短时记忆网络（LSTM），对周边车辆的行驶状态进行短期预测（如未来 1-3 秒的位置、速度），判断其是否会对当前换道轨迹产生影响；若预测到潜在风险（如目标车道车辆突然减速），则触发轨迹调整流程，基于最新环境预测结果，重新优化轨迹参数，如延长换道时间、调整转向角度，避免碰撞风险；同时设置应急避障分支，若突发紧急情况（如前方车辆急刹），则快速切换至预设的应急轨迹，确保车辆安全。

三、动态多车环境智能车辆换道轨迹规划的性能评估维度

3.1 安全性评估

安全性评估是换道轨迹规划的核心指标，主要从碰撞风险与交通规则符合性两方面展开。碰撞风险通过“最小安全距离”与“碰撞时间（TTC）”量化，若轨迹全程中智能车辆与周边车辆的距离始终大于最小安全距离，且 TTC 大于安全阈值（如 3 秒），则判定碰撞风险低；交通规则符合性评估需检查轨迹是否符合车道行驶规则（如不压实线、不逆向行驶）、换道时机是否合理（如禁止在路口、弯道换道区域换道）。通过模拟不同动态场景（如多车并行、车辆加塞），统计轨迹的安全达标率，评估规划方法的安全性。

3.2 舒适性与效率性评估

舒适性评估聚焦乘客主观体验，通过轨迹的加速度变化率（jerk 值）与速度波动幅度衡量，jerk值越小、速度波动越平缓，乘坐舒适性越高，通常要求换道过程中 jerk 值不超过 10m/s³ ；效率性评估通过换道时间与交通流影响程度衡量，换道时间需控制在合理范围（如城市道路换道时间 5-8 秒），同时统计换道过程中对周边车辆行驶速度的影响，若未导致周边车辆明显减速或拥堵，则效率性达标。通过实车测试或仿真实验，采集舒适性与效率性指标数据，对比不同规划方法的性能差异。

3.3 环境适应性评估力

环境适应性评估旨在检验规划方法对不同动态多车场景的适配能力，选取典型场景进行测试，包括常规交通流换道、拥堵路段换道、突发障碍换道等。评估指标包括轨迹调整响应时间（从感知环境变化到轨迹调整完成的时间）、不同场景下的轨迹有效率（能成功完成换道且满足安全、舒适要求的轨迹占比）。若规划方法在各类场景中均能快速响应环境变化，且轨迹有效率高（如超过 90% ），则说明其具备良好的环境适应性，能应对动态多车环境的复杂性。

结论：

动态多车环境下智能车辆换道轨迹规划需以“安全为基、协同舒适与效率”为核心，通过“环境感知-轨迹生成-安全校验”的三阶框架，结合多目标优化的轨迹生成方法与实时动态调整机制，可有效应对环境动态性与不确定性挑战。从安全性、舒适性、效率性与环境适应性四个维度进行性能评估，能全面检验规划方法的实用性。未来研究可进一步融合更精准的环境预测模型（如融合车路协同信息），优化多目标优化算法的求解效率，提升轨迹规划的实时性与准确性，为智能车辆在复杂交通场景下的安全、高效运行提供更有力的技术支撑。

参考文献：

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