一种基于Transformer的车辆换道轨迹规划方法

本发明面向自动驾驶车辆的换道轨迹规划，提出了一种基于Transformer的车辆换道轨迹规划方法，属于自动驾驶轨迹优化技术领域。针对传统单一换道轨迹曲线适应性不足、场景特征匹配效率低及多目标协同优化困难等问题，首先，基于五次多项式曲线与五阶贝塞尔曲线，生成对应的实际换道轨迹，并通过蒙特卡洛采样对曲线参数进行扰动，扩展两种换道轨迹曲线的多样性，生成多样化的基础候选轨迹集。其次，利用Transformer模型提取场景高维特征，将实际换道轨迹与基础候选轨迹的特征向量进行对比，得到高相关性的更新轨迹候选集。之后，对更新候选轨迹集的轨迹边界进行动力学约束及避撞约束，生成符合车辆运动特征与安全要求的最终候选轨迹集。最终，构建多目标动态评价函数，动态调整通行效率、安全性、舒适性及平滑性的权重，比较最终候选轨迹集与实际换道轨迹的评价函数值，输出自动驾驶车辆在当前换道环境下的全局最优换道轨迹。该方法显著提升了换道轨迹的鲁棒性、安全性及适应性，可有效应对复杂交通场景，优化自动驾驶车辆的行驶效率与乘客舒适性。