【车辆控制】基于matlab模拟车辆执行双车道变换DLC机动所采用的路径

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🔥 内容介绍

在车辆执行双车道变换（DLC，Discretionary Lane Change）机动时，所采用的路径规划需综合多方面因素考量，以保障行驶安全、高效与顺畅。其路径选择过程复杂且关键，直接关乎车辆能否成功、平稳地完成双车道切换操作 。

从基础的几何路径角度出发，常见的一种路径模式是采用平滑曲线。例如，车辆先以一定曲率半径驶出原车道，向目标车道靠近，在过渡过程中，保持速度稳定的同时，逐渐调整车身姿态 。以在高速公路场景下为例，车辆可能会以类似正弦曲线或余弦曲线的一部分作为行驶轨迹，这样的曲线能使车辆在变道过程中，加速度变化相对平稳，避免乘客因过大的加速度而感到不适 。同时，平滑曲线能有效减少车辆在变道时对周围车辆的干扰，降低碰撞风险 。

在实际交通环境里，车辆执行 DLC 机动的路径还需紧密结合交通规则与道路标识。若在路口附近存在可变车道标识，车辆需依据该标识的指示方向以及当前所处的车道位置来规划变道路径 。假设车辆原本处于直行车道，而可变车道在特定时段指示为左转车道，且车辆需要左转，此时它需在合适时机，按照交通规则，先开启左转向灯，然后缓慢向可变车道靠近 。在这个过程中，车辆要确保与前后车辆保持安全车距，防止追尾或碰撞事故发生 。若路口设有导向箭头，车辆也需遵循箭头指示，规划变道路径，保证在进入目标车道时，行驶方向符合交通规则要求 。

随着智能驾驶技术的不断发展，智能车辆在执行 DLC 机动时，其路径规划更为智能、精准 。例如，极氪 001 在城市 NZP 通勤模式下，能根据信号灯信息、自身车道和旁边车道的车流量等信息来判断是否进行变道以及规划变道路径 。当它检测到旁边车道车流量更少且满足安全条件时，会有一个轻微的预变道行为，如车身略微向目标车道偏移，以此告知周边参与者其变道意图，进而进一步判断后车是否会礼让，再确定下一步动作 。这种智能规划的路径，不仅考虑了车辆自身的行驶需求，还充分兼顾了与周边交通参与者的交互，极大地提高了变道的安全性与效率 。

在复杂的交通场景中，如从辅路汇入主路时，车辆路径规划更为复杂 。车辆右拐汇入主路时，需精准控制速度，保持车道稳定，做到尽可能拟人化操作 。在汇入车流量较大的主路车道时，要确保后车安全的情况下完成汇入 。若右侧车道存在疑似收窄车道，但实际是带曲率的道路，车辆可能会选择中间车道以保障安全 。此外，当右后有非机动车和机动车时，系统会让车辆缓慢行驶，等待后方车辆通过后再进行向右变道 。这些路径规划策略，充分考虑了各种交通状况，保障了车辆在复杂环境下执行 DLC 机动的顺利进行 。

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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