IEEE Open Journal of Vehicular Technology (OJVT) 是一本开放获取的全电子期刊,发表原创高质量论文,涵盖移动无线电、机动车辆和陆地交通领域电气和电子工程的理论、实验和操作层面。我们的期刊不仅欢迎原创高质量论文,也欢迎以行业为中心的出版物,重点关注研究成果并提出对进行类似研究的人员有用的想法。
本月第二篇特稿文章由是一篇由北京理工大学和清华大学的研究人员共同撰写的特色文章,该文提出了一种面向复杂交通场景下自动驾驶车辆安全运行的风险评估与运动规划框架。
An Uncertainty-Aware Lane Change Motion Planning Algorithm Based on Probabilistic Trajectory Prediction Distribution
Zhiqiang Zhang; Lei Zhang; Mingqiang Wang; Cong Wang; Zhenpo Wang
Published in Volume 5, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
https://ieeexplore.ieee.org/document/10599622
在复杂交通环境中,自动驾驶车辆必须在与周围车辆持续交互的同时,做出安全且高效的驾驶决策,而周围车辆的行为具有内在的不确定性。这种不确定性使得基于单一轨迹预测的传统运动规划方法难以充分捕捉实际驾驶风险。为应对这一挑战,本研究将车辆交互建模、轨迹不确定性预测与风险评估整合到一个统一框架中。通过预测周围车辆未来运动的概率分布,将不确定性显式地纳入决策过程,并转化为时空风险表示。由此生成的动态风险图使车辆能够提前识别潜在危险区域,并在多种备选行动中选择更合理的驾驶策略,从而在复杂交通场景下实现安全性与效率的更优平衡。
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