一种基于ST图梯形分解与多目标优化的速度规划方法

本发明涉及自动驾驶车辆速度规划技术领域，具体涉及一种基于ST图梯形分解与多目标优化的速度规划方法。该方法首先在Frenet坐标系下构建以规划路径为参考线的ST图模型；随后在ST图上对动态障碍物及交通约束进行建模，形成速度障碍区域；接着采用梯形分解方法提取速度凸空间走廊，确保解空间的可行性与完备性；基于Dijkstra算法在凸空间内进行速度粗规划，快速获得初始速度序列；进一步构建融合时间效率、舒适性及运动学约束的多目标二次规划问题，并以贝塞尔曲线对速度剖面进行平滑优化，生成连续、可执行的速度曲线。本发明克服了传统方法在动态环境下实时性差、舒适性不足及约束处理不完善的问题，在复杂城市驾驶场景中显著提升了速度规划的安全性、平滑性与计算效率。