基于三次B样条曲线拟合的智能车轨迹跟踪算法

针对传统几何轨迹跟踪算法切向角获取依赖高精度惯导设备的问题,提出了基于三次B样条曲线拟合的轨迹跟踪算法。首先,通过对先验地图中的离散轨迹点进行拟合生成平滑轨迹线;然后,根据轨迹方程通过插值法重新生成离散路点,并计算各个路点处的切向角,从而实现了对多传感器融合轨迹的优化与跟踪。在真实的智能车实验平台上,用所提算法对20 km/h低速绕圈和60 km/h较高速度直道两种典型场景进行了在真实道路下的跟踪测试。在低速大曲率和较高速度直道两种典型场景下,所提算法轨迹跟踪的最大横向误差均保持在0.3 m以内。实验结果表明,该算法有效解决了传统几何轨迹跟踪算法对惯导设备依赖的问题,同时保持了较好的跟踪性能。