摘要： 针对智能车辆在换道时存在的曲率变化过大以及容易出现速度突变的问题，提出一种融合环境势场的基于时空间采样的动态规划方法。建立环境势场以合势场值作为道路可通过性的衡量标准。基于 Ｆｒｅｎｅｔ坐标系在横纵向 ２个维度分别对换道终点进行时空间采样，生成五次多项式轨迹集合。构建综合考虑安全性、偏离目标车道线程度、规划时间和轨迹舒适性的多目标代价函数。通过碰撞检测和代价函数确定主车的最佳轨迹。设计动态规划模块使算法能适应复杂场景的换道需求。仿真结果表明：算法能使车辆更早发现障碍物，换道轨迹曲率基本与道路曲率保持一致，浮动不超过正负 ０．０２ｍ－１；主车速度并未发生明显突变，提高了换道过程的安全性与舒适性。

关键词: 智能车辆；Ｆｒｅｎｅｔ坐标系；轨迹规划；主动换道；代价函数

中图分类号: 

• Ｕ４６１．９１