[發明專利]一種基于時間自動機的跟車行為生成方法

有效

• 申請號: 201710158942.6
• 申請日: 2017-03-13
• 公開（公告）號: CN107045639B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 郭亞鋒;王峻;張怡歡;王亮
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

本發明涉及一種基于時間自動機的跟車行為生成方法，包括以下步驟：S1，從交通數據集中提取跟車數據，將后車速度、后車與前車的相對距離和相對速度作為跟車模型的輸入參數，將輸入參數符號化；S2，利用時間自動機學習算法對跟車模型進行訓練，得到跟車模型自動機；S3，將跟車模型自動機的隱藏狀態作為跟車的子狀態，對子狀態聚類，用于表示跟車子行為；S4，分別對各跟車子行為建立Helly跟車模型，對各模型進行參數標定，得到對應子行為下的后車加速度，從而獲得跟車軌跡。與現有技術相比，本發明通過自動機對符號進行學習，獲得隱藏狀態，并進行聚類，更好的體現跟車的子行為，精確的表示人類跟車行為軌跡，提高了無人車的智能化水平。

技術領域

本發明涉及一種跟車行為生成方法，尤其是涉及一種基于時間自動機的跟車行為生成方法。

背景技術

隨著計算機技術和人工智能的發展，無人駕駛汽車(以下簡稱無人車)在軍事、交通、工業生產、物流倉儲、日常生活等方面展現出巨大的應用前景。在國防軍事方面，無人車多用于執行危險場景下的軍事任務，如軍事救援和物資輸送等。在交通安全方面，無人駕駛技術是促進智能交通系統發展的有效手段，基于人工智能的無人駕駛技術可以提高車輛行駛的主動安全性，能夠有效減少駕駛員由于誤操作導致的交通事故，從而提高交通行駛效率和安全性。在工業生產、物流倉儲方面，無人車可以配合自動化生產線實現全自主無人生產，進一步推進工業生產的自動化和智能化，進而提高生產效率。另外，無人車的出現也將極大地方便人們的工作、旅游等日常生活。

隨著無人車技術的不斷發展，無人車已經實現了一些基本功能，能夠在特定的結構化道路上行駛。無人車技術正沿著智能化、擬人化的方向發展。無人車控制問題的研究焦點逐步從功能實現轉移到無人車與行駛環境間的相互影響，其中車輛社會行為的研究正是無人車研究中值得關注的新問題和新挑戰。

車輛的社會行為是指駕駛者(人類駕駛員或無人車控制系統)在駕駛車輛時，與周圍車輛共同組成一個群體，協同完成行駛任務的一種交互行為。這種交互既包括駕駛者能夠識別周圍車輛的行為，也包括車輛自身行為被其他駕駛者所識別。當有車輛靠近的時候，有經驗的人類駕駛員便會產生反應，通過辨別相鄰車輛的社會行為來決定自己的駕駛方式，如加速超車、減速禮讓或者停車讓行。而對于無人車而言，僅僅通過周邊車輛的位置和姿態信息(如車距、加速度、側偏角)進行控制是不全面的，必須理解其他車輛位置和姿態信息變化所表達的車輛行為(如讓車或并道)。只有對其他車輛社會行為進行有效的識別，基于車輛社會行為采取適當的駕駛控制，并使周圍其他車輛能夠識別無人車的社會行為，才能使得無人車在車流中保持安全、快速和穩定的行駛。

跟車行為是車輛日常行駛過程中最常見的行為，跟車駕駛行為主要指車輛在跟車行駛時需要與前車保持一定的安全距離，避免追尾事故發生。跟車模型的建立方法主要分為兩大類：生理心理學模型和刺激-動作模型。根據韋德曼提出的生理心理學模型，跟車行為主要可以分為：自由行駛行為、接近前車行為、穩定跟車行為和緊急制動行為。對于人類駕駛員來說，由于駕駛員的駕駛習慣及駕駛風格各不相同，很難確定統一的閾值來劃分跟車行為的子行為。刺激-動作模型被大量用于交通流分析軟件中，依據大量駕駛員跟車駕駛數據，標定跟車模型的參數，以獲得一般駕駛員的跟車行為模型。這類模型往往只能粗略的表示駕駛員跟車行為，對于無人車，使用該模型無法體現出具體的跟車子行為，不能夠很好的被周圍車輛識別，故需要進一步細化跟車行為中的子行為，提高無人車的擬人化智能化水平。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種提高無人車的擬人化智能化水平的基于時間自動機的跟車行為生成方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

從交通數據集的車輛軌跡中提取跟車數據，包括后車速度、后車加速度、后車與前車的相對距離和相對速度，將后車速度、后車與前車的相對距離和相對速度作為跟車模型的輸入參數，使用k-means聚類算法將輸入參數符號化；