设计车辆换道行为决策算法和跟踪控制模型，关键在于考虑多目标优化、环境因素和车辆动力学。
决策算法设计
- 多目标协同优化：提出一种多目标协同优化的换道轨迹规划算法，考虑安全、舒适和节能等因素3。
- 环境因素考量：车辆的自由换道行为需考虑周围车辆的运动状态和各种交通因素的影响2。
跟踪控制模型构建
- 路径模型建立：采用五次多项式方法建立车辆换道路径模型，并定义跟踪误差函数56。
- 动力学与强化学习融合：将车辆三自由度动力学模型与深度强化学习框架相结合，搭建换道路径跟踪控制模型5。
- 仿真验证：通过基于Carsim和Matlab/Simulink的虚拟平台仿真验证换道系统的有效性4。
智能汽车换道研究
- 技术发展：随着计算机技术和人工智能技术的发展，智能汽车换道决策与轨迹规划算法研究受到重视7。
- 难点分析：智能车辆在复杂动态环境中做出正确换道决策并实现安全、舒适换道是自动驾驶技术的难点8。
- 功能需求与架构设计：分析复杂交通场景下智能网联车辆换道功能需求，设计分层式智能网联车辆换道轨迹规划架构9。
