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智能驾驶中的运动规划与避障.docx
资料介绍
智能驾驶中的运动规划与避障
一、引言
运动规划与避障是自动驾驶系统从"感知世界"到"行动干预"的执行关口。当感知系统检测到前方障碍物、决策系统决定避让后，运动规划器必须在数十毫秒内生成一条平滑、安全、物理上可执行的避障轨迹。与高速公路场景不同，城市道路中的障碍物类型千变万化——静止的施工围挡、突然横穿的行人、违停占道的车辆、路面散落的货物——每一种都需要不同的避障策略。2025至2026年间，基于优化的运动规划方法和基于学习的端到端规划方案并行发展，在安全性和通行效率之间取得了更好的平衡。
二、运动规划的核心约束
运动学与动力学约束。 车辆的物理运动能力是规划的第一道约束线——转向角有最大限位（通常前轮最大转角约30至40度）、转向角速度有限、加速度和制动减速度受轮胎附着极限限制。运动学约束确保规划出的轨迹在几何上可行——曲率不能超过最小转弯半径对应的曲率；动力学约束确保轨迹在动态上合理——侧向加速度不能超过轮胎附着极限，否则车辆将失去抓地力侧滑。
安全约束。 规划轨迹上的每一个点都必须与所有障碍物保持安全距离。安全距离不是固定的常数，而是与速度相关的动态变量——车速越高，所需的安全距离越大。ISO标准定义的最小安全距离为"自车在反应时间内的行驶距离+制动距离"。在城区NOA场景中，系统通常维持1至2秒的跟车时距，在拥堵路况下可缩短至0.5至1秒。
舒适性约束。 舒适性约束通过限制加速度和加加速度的幅值来保证乘客的乘坐体验。纵向加速通常限制在2至3米每二次方秒，横向加速限制在1.5至2.5米每二次方秒，加加速度限制在1至2米每三次方秒。但舒适性约束不是绝对刚性的——在紧急避障场景中，系统可以适当放宽舒适性约束以优先保证安全。
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