[發明專利]一種分布式智能網聯汽車交叉路口復雜場景通行決策方法

有效

• 申請號: 201910015069.4
• 申請日: 2019-01-08
• 公開（公告）號: CN109727470B
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 楊殿閣;嚴瑞東;黃健強;江昆;張博維;程錦;黃嘉皓
• 申請（專利權）人: 北京超星未來科技有限公司
• 主分類號: G08G1/0967
• 分類號: G08G1/0967;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 北京科領智誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11782
• 代理人: 陳士騫

1.一種分布式智能網聯汽車交叉路口復雜場景通行決策方法，該方法包括1)系統平臺搭建與參數設定、2)車輛違反交通規則檢測判定、3)基于規則方法的交叉路口通行決策判定、4)基于強化學習的交叉路口通行決策判定四部分，具體實現過程如下：

1)系統平臺搭建與參數設定，具體包括：

1-1)系統平臺搭建：

在交叉路口搭建車輛狀態檢測及V2X廣播系統，包括路側服務器、攝像機和V2X通信設備；其中，攝像機安裝在交叉路口每個車道來車方向的上方，保證所有攝像機覆蓋包含交叉路口的所有區域；所述路側服務器安裝于交叉路口的路側，與各臺攝像機連接，用于接收所有攝像機采集的圖像、處理包含圖像在內的所有數據；V2X通信設備裝載在交叉路口范圍內的每一輛智能網聯汽車上，用于接收通過路側服務器傳輸的交叉路口地圖與交叉路口范圍內的全局車輛狀態，該全局車輛狀態包括交叉路口范圍內的所有車輛的車牌號、車輛坐標、車輛速度、車頭朝向角度、和采集時間；

其特征在于，1)系統平臺搭建與參數設定，還包括：

1-2)參數設定：

設定循環周期T＝1/f，其中，f為智能網聯汽車通過V2X通信設備接收交叉路口地圖與全局車輛狀態的頻率；

設定交叉路口大地坐標系為以交叉路口幾何中心為零點，自西向東為X軸，自南向北為Y軸，所建立的右手笛卡爾直角坐標系；

設定如下四種車速：a)車速1是根據實際交通情況，選取的一個速度大于10km/h且小于20km/h的車速；b)車速2是根據實際交通情況，選取的一個速度大于20km/h且小于道路最高限速的車速；c)車速3是基于學習方法的交叉路口通行決策輸出的自車速度指令，該指令大于等于0km/h且小于等于20km/h；d)停車，即車輛速度為0km/h；

2)數據采集與車輛違反交通規則檢測判斷，具體包括以下步驟：

2-1)時鐘以頻率f生成觸發信號開始一個新的循環周期；

2-2)新的循環周期開始時，自車通過V2X通信設備以頻率f接收交叉路口地圖與全局車輛狀態；

2-3)將通過步驟2-2)得到的交叉路口地圖與全局車輛狀態作為輸入，將交叉路口范圍內的每個車輛是否遵守交通規則作為輸出，根據違反交通規則檢測算法判斷交叉路口范圍內是否有車輛違反交通規則；當交叉路口范圍內的所有車輛都遵守交通規則時，執行步驟3-1)；當交叉路口范圍內至少存在一輛車輛違反交通規則時，執行步驟4-1)；其中，所述違反交通規則檢測算法包括隱式曲線族的車輛違章檢測算法、基于計算機視覺技術的車輛違章檢測方法和基于車輛軌跡的交通違法行為檢測方法；

3)基于規則方法的交叉路口通行決策判定，具體包括以下步驟：

3-1)通過自車在交叉路口大地坐標系中的坐標與交叉路口地圖判斷自車是否在交叉路口范圍內：當自車坐標在交叉路口范圍內，輸出自車車速指令速度1，本循環周期計算結束，智能網聯汽車按照指令速度1行駛，返回步驟2-1)，等待時鐘生成觸發信號開始新的循環周期；當自車坐標沒有在交叉路口范圍內，執行步驟3-2)；

3-2)在交叉路口大地坐標系下，定義閾值時間為自車坐標與交叉路口停止線的垂直距離除以自車速度，并定義閾值時間小于2/f的情況為自車坐標接近交叉路口，反之稱為自車坐標未接近交叉路口；對自車坐標是否接近交叉路口進行判斷：當自車坐標未接近交叉路口時，輸出自車車速指令速度2，本循環周期計算結束，智能網聯汽車按照指令速度2行駛，返回步驟2-1)，等待時鐘生成觸發信號開始新的循環周期；當自車坐標接近交叉路口時，執行步驟3-3)；

3-3)根據步驟2-2)接收到的交叉路口地圖與全局車輛狀態，采用基于規則方法的交叉路口決策對自車進行交叉路口通行決策；然后根據基于規則方法的交叉路口決策結果，輸出自車的車速指令為車速1或停車，本循環周期計算結束，智能網聯汽車按照指令速度1行駛或停車，返回步驟2-1)，等待時鐘生成觸發信號開始新的循環周期；其中，所述基于規則方法的交叉路口決策包括基于可接受間隙模型的方法、基于動態博弈的控制方法、基于沖突表的資源鎖方法和基于車輛通行規則庫方法；

4)基于強化學習的交叉路口通行決策，具體包括以下步驟：

4-1)根據步驟2-2)接收到的交叉路口地圖與全局車輛狀態，對自車坐標是否在交叉路口范圍內進行判斷：當自車坐標沒有在交叉路口范圍內，執行步驟4-2)；當自車坐標在交叉路口范圍內，執行步驟4-3)；

4-2)采用步驟3-2)中定義的自車坐標是否接近交叉路口，對自車坐標是否接近交叉路口進行判斷：當自車坐標沒有接近交叉路口時，輸出自車車速指令速度2，本循環周期計算結束，智能網聯汽車按照指令速度2行駛，返回步驟2-1)，等待時鐘生成觸發信號開始新的循環周期；當自車坐標接近交叉路口時，輸出自車車速指令停車，即車速為0km/s，本循環周期計算結束，智能網聯汽車停車，返回步驟2-1)，等待時鐘生成觸發信號開始新的循環周期；

4-3)根據步驟2-2)接收到的交叉路口地圖與全局車輛狀態，采用基于時序差分方法的強化學習對自車進行交叉路口通行決策；然后根據基于時序差分方法的強化學習得到的交叉路口決策結果，輸出自車的車速指令為車速3，本循環周期計算結束，智能網聯汽車按照指令車速3行駛，返回步驟2-1)，等待時鐘生成觸發信號開始新的循環周期；其中，所述基于時序差分方法的強化學習包括同策略的Sarsa算法和異策略的Q-learning算法。