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（1）为了满足自动驾驶系统在不同场景下的避障需求，同时考虑避障行为的类人性以及车辆轨迹的基本要求，提出了一种基于多属性几何结构功能的综合避障轨迹规划方法。此方法首先对避障轨迹规划的需求进行了深入分析，确定了基本求解模式。该模式强调构建一个全面且协调的约束系统，这个系统包括但不限于：避障约束、行为类人性、车辆动力学约束、全局路径约束和舒适性。这些需求通过抽象化为几何结构来实现建模与求解，其中每一种几何结构都对应着不同的需求类别，并以其特有的多种功能属性确保了整个方法的协调性和完备性。例如，在高速场景下，需要考虑车辆快速移动时的安全距离计算；而在低速复杂环境中，则更关注于如何在狭小空间内安全避开障碍物。此外，还必须保证避障行为尽可能模仿人类驾驶员的反应，使自动驾驶体验更加自然。

（2）针对高速场景的特点，即车辆速度较高导致的避障挑战，提出了基于几何外廓射影变换的高速场景避障约束条件。这一条件允许几何外廓根据实际情况合理调整自身形态及相对位置关系，从而克服了传统方法中因刚体耦合运动造成的影响。通过参数化表达的轨迹作为作用对象，结合高速场景特点——大可行域和高计算效率要求，该方法能够快速识别临界碰撞轨迹，以此界定安全与危险区域。这意味着在具体场景一旦确定，即可一次性输出避障轨迹范围，同时通过舍弃部分不必要考虑的可行域来提升计算效率。这种方法不仅提高了算法的实时性能，还确保了避障过程中的安全性。对于低速复杂场景，特别是当主车周围的空间有限，难以维持标准的安全裕量时，引入了基于避障几何状态分析的方法。这种方法利用射影变换生成的相对运动状态，采用速度障碍法来描述可能发生的碰撞威胁，形成所谓的“相对碰撞区域”。依据车辆脱离碰撞区域的方式，建立避障方程以转换避障几何状态，由此构建出的避障约束条件能够覆盖所有实际可行的避障路径，确保避障操作既充分又必要，极大地增强了对低速复杂环境的适应能力。

（3）为实现避障轨迹的类人性，开发了一套基于几何背景变换的指引算法。这里所说的几何背景涵盖了时间和空间两个方面，通过应用微分流形的概念赋予其影响轨迹的能力。该算法将人类驾驶习惯的数据以及障碍物信息融入新的几何背景下，间接地指导车辆如何选择最合适的避障路径。这涉及到构建几何背景变换方程，从中求得度规张量场，用以描述新背景的形态。然后，利用变换后的几何背景中的测地线指示车辆面对障碍物时应该采取怎样的通行顺序和速度特征，从而模拟出类似人类驾驶员的行为模式。在实验证明中，通过对同一场景进行对比测试，验证了这种类人避障轨迹指引的有效性。最后，针对车辆动力学约束、全局路径约束和舒适性的需求，结合前述方法的协调性原则，提出了基于数据几何结构的求解策略。针对动力学合理性的问题，采用了深度神经网络算法，通过学习不同类型数据之间的映射关系来设定避障轨迹的动力学条件。至于全局路径合理性和舒适性，则是借助连续型随机变量微分熵来评估路径偏移和速度变化情况，进而优化避障轨迹。最终，上述所有避障解决方案被有机结合起来，形成了一个面向复合需求的综合避障轨迹规划框架。该框架经过仿真和实地测试，证明了其在各种场景下均能有效地执行避障任务，而且生成的轨迹符合人类驾驶习惯，满足车辆动力学要求，保持与全局路径的良好关联，并提供了较好的乘坐舒适性，展示了更为全面协调的避障性能。

# 代码行数: 30-222

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

class ObstacleAvoidancePlanner:
    def __init__(self, vehicle_dynamics, human_driving_data, global_path):
        """
        初始化避障规划器。
        :param vehicle_dynamics: 车辆动力学模型。
        :param human_driving_data: 人类驾驶行为数据集。
        :param global_path: 全局路径信息。
        """
        self.vehicle_dynamics = vehicle_dynamics
        self.human_driving_data = human_driving_data
        self.global_path = global_path
        # 更多初始化设置...

    def projective_transform(self, obstacle_positions):
        """
        应用射影变换以适应高速场景下的避障需求。
        :param obstacle_positions: 障碍物的位置信息。
        :return: 变换后的障碍物位置。
        """
        transformed_positions = []
        for pos in obstacle_positions:
            # 假设某种射影变换逻辑...
            new_pos = pos * 1.5 + 10  # 示例变换，实际应用中应替换为正确的数学运算
            transformed_positions.append(new_pos)
        return transformed_positions

    def calculate_safe_zone(self, transformed_obstacles):
        """
        计算安全区以避免碰撞。
        :param transformed_obstacles: 经过射影变换后的障碍物位置。
        :return: 安全区边界。
        """
        safe_zones = []
        for obs in transformed_obstacles:
            # 简单示例：安全区为障碍物周围一定半径的圆
            radius = 5  # 米
            safe_zones.append((obs[0] - radius, obs[1] - radius, obs[0] + radius, obs[1] + radius))
        return safe_zones

    def generate_avoidance_trajectory(self, start_point, end_point, obstacles):
        """
        生成从起点到终点的避障轨迹。
        :param start_point: 起点坐标。
        :param end_point: 终点坐标。
        :param obstacles: 障碍物列表。
        :return: 规划的避障轨迹。
        """
        transformed_obstacles = self.projective_transform(obstacles)
        safe_zones = self.calculate_safe_zone(transformed_obstacles)

        def objective_function(x):
            # 目标函数：最小化偏离全局路径的距离
            deviation = np.linalg.norm(np.array(x) - np.array(self.global_path))
            return deviation

        constraints = []
        for zone in safe_zones:
            # 添加约束条件以确保不会进入任何安全区内
            constraint = {'type': 'ineq', 'fun': lambda x, z=zone: min(abs(x[0]-z[0]), abs(x[1]-z[1]))}
            constraints.append(constraint)

        result = minimize(objective_function, x0=start_point, method='SLSQP', constraints=constraints)
        planned_trajectory = result.x if result.success else None

        return planned_trajectory

    def adapt_to_human_behavior(self, trajectory):
        """
        根据人类驾驶习惯调整避障轨迹。
        :param trajectory: 初始规划的避障轨迹。
        :return: 类人化的避障轨迹。
        """
        adjusted_trajectory = []
        for point in trajectory:
            # 模拟人类驾驶行为调整轨迹点，如平滑转弯等
            adjusted_point = point + np.random.normal(0, 0.1, size=point.shape)  # 示例调整
            adjusted_trajectory.append(adjusted_point)
        return adjusted_trajectory

    def ensure_comfort_and_dynamics(self, trajectory):
        """
        确保轨迹符合动力学要求并提供良好舒适性。
        :param trajectory: 待检查的避障轨迹。
        :return: 最终优化后的避障轨迹。
        """
        optimized_trajectory = []
        for i in range(len(trajectory)):
            current_point = trajectory[i]
            if i > 0:
                prev_point = trajectory[i-1]
                # 检查两点间的速度和加速度是否符合车辆动力学限制
                speed, acceleration = self.vehicle_dynamics.check_transition(prev_point, current_point)
                if not (self.vehicle_dynamics.is_speed_valid(speed) and self.vehicle_dynamics.is_acceleration_valid(acceleration)):
                    # 如果不符合，则调整当前点的位置直到满足动力学要求
                    current_point = self.vehicle_dynamics.adjust_for_dynamics(prev_point, current_point)
            optimized_trajectory.append(current_point)
        return optimized_trajectory

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    vehicle_dynamics_model = VehicleDynamicsModel()  # 假定存在这样一个模型
    human_driving_dataset = load_human_driving_data()  # 加载人类驾驶数据集
    global_route = [(0, 0), (10, 10)]  # 示例全局路径

    planner = ObstacleAvoidancePlanner(vehicle_dynamics_model, human_driving_dataset, global_route)

    obstacles = [(3, 3), (7, 7)]  # 示例障碍物位置
    start = (0, 0)
    end = (10, 10)

    trajectory = planner.generate_avoidance_trajectory(start, end, obstacles)
    if trajectory is not None:
        human_like_trajectory = planner.adapt_to_human_behavior([start] + list(trajectory) + [end])
        final_trajectory = planner.ensure_comfort_and_dynamics(human_like_trajectory)
        print("最终规划的避障轨迹:", final_trajectory)