结合周围车辆预测信息的自动驾驶车辆轨迹规划方法

本发明的结合周围车辆预测信息的自动驾驶车辆轨迹规划方法，该方法在Frenet坐标系下进行道路边界内的随机采样，生成初始采样点集，并通过动态规划算法选出最优可行路径集。随后，利用五次多项式曲线将采样点平滑连接形成路径簇，基于代价函数选择代价最低的路径作为初步最优路径。最后，采用二次规划算法对初步最优路径进一步优化，其代价函数中加入环境车辆预测轨迹的代价项。该代价项通过求解规划点与环境车辆预测轨迹点之间的距离函数构建，并将其负数加入二次规划代价函数中，以最大化自车与环境车辆之间的距离。该方法综合实时与预测信息，显著提升了轨迹规划的质量与安全性。