关键词：智能汽车;路径规划;轨迹预测;时空图卷积网络(STGCN);人工势场(APF)
摘 要：为提高智能汽车在动态行车环境下的行驶安全和通行效率，研究了基于周边车辆轨迹预测的路径规划方法，并进行了仿真。提出了一种基于时空图卷积网络（STGCN）的周边车辆轨迹预测方法，通过STGCN对车辆历史轨迹进行编码，提取交通图的时空特征，并结合长短时记忆网络实现周边车辆的轨迹预测。在此基础上，提出了一种基于改进人工势场（APF）的路径规划方法；建立了基于APF的行车危险评价模块；利用Frenet坐标描述驾驶危险度，通过目标障碍物和道路边界的势能分布及梯度下降法完成路径规划。结果表明：本算法的短时预测精度提高了3%，长时预测精度提高了1%；所得路径曲线的前轮转角不超过0.12 rad，曲率不超过0.1；因此，在确保有效避撞的前提下，保证了车辆行驶的舒适性和高效性。
内 容：原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取