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考虑盲区危险的无人车轨迹规划算法分析目录TOC\o"1-3"\h\u30149考虑盲区危险的无人车轨迹规划算法分析 )其中为位置、速度、加速度和加加速度的权重因子。上述搜索算法所得速度曲线是非光滑的，需要平滑处理后才能输入车辆控制模块。对该离散点集进行重采样，得到更密集的离散曲线，再使用三次样条插值法对曲线进行平滑。对于上文REF_Ref70772503\h图36所示的最优路径曲线，当车辆初始速度为，参考速度为时，考虑盲区危险的动态规划法搜索得到的速度曲线如REF_Ref70772400\h图38所示。无人车为了按照参考速度行驶，先加速一段时间。随着车辆靠近路口，盲区影响增大，于是车辆减速，并以较低的车速行驶。驶出盲区危险影响区域后，由于受到横向加速度限制，无人车仍保持较低速度行驶。转弯完成后，无人车再次加速达到参考速度，通过路口。图STYLEREF1\s3SEQ图\*ARABIC\s18动态规划法搜索得到的速度曲线仿真实验结果本节结合上述轨迹规划方法进行仿真实验，针对考虑盲区危险时无人车直行通过路口的情境进行规划行驶轨迹。在一个规划周期内，路径规划、速度规划及轨迹规划结果分别如REF_Ref70780246\h图39、REF_Ref70780257\h图310所示。REF_Ref70780246\h图39中蓝色实线为无人车的候选路径，黑色实线为参考轨迹，即车道中心线。灰色矩形表示停靠在路口的静态障碍物车辆，碰撞检测步骤剔除了可能与静态障碍车辆发生碰撞的候选路径，并从剩余的候选路径集合中优化选择出最佳行驶路径。由速度规划结果可以看出，车辆行驶到盲区影响区域时，降低车速，缓慢通行，驶出盲区危险影响区域后，平缓加速，继续以参考速度向前行驶。轨迹规划结果如REF_Ref70780257\h图310所示。图STYLEREF1\s3SEQ图\*ARABIC\s19路径规划仿真结果图STY

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