[發明專利]一種基于博弈論的周圍車輛交互行為預測方法

有效

• 申請號: 202010086201.3
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN111267846B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 趙萬忠;匡登明;馮健;王春燕;徐燦;吳剛;王安;施帥朋;蔡亦璋;顧誠
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: B60W30/095
• 分類號: B60W30/095;G06F17/11;G06F17/15
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

本發明公開了一種基于博弈論的周圍車輛交互行為預測方法，該方法包括實時采集自動駕駛車輛與周圍車輛的狀態信息；對自動駕駛車輛與周圍車輛未來運動軌跡進行預測；建立行駛收益評估函數對自動駕駛車輛與周圍車輛采取不同駕駛行為下的運動進行收益計算；通過博弈論的方法，將周圍車輛與自動駕駛車輛的交互行為進行建模分析，并且綜合考慮周圍車輛未來可能的運動情況以及其與自動駕駛車輛不同交互行為下的期望收益，對周圍車輛未來的交互行為進行概率預測。本發明充分考慮到了自動駕駛車輛與周圍車輛之間的交互行為所帶來的運動軌跡的不確定性，通過對周圍車輛未來可能的交互行為進行預測，使得自動駕駛車輛在做決策規劃時，更加安全可靠。

技術領域

本發明屬于自動駕駛技術領域，尤其涉及一種基于博弈論的周圍車輛交互行為預測方法。

背景技術

自動駕駛技術具有顯著提高交通安全性，減少交通擁堵等優點，使得其受到了越來越多的關注。自動駕駛技術通常主要包括環境感知、決策規劃和控制執行三個部分，其中車輛的決策規劃是衡量車輛智能水平的關鍵技術之一，智能決策技術的發展能夠提高車輛應對復雜交通場景的能力。

車輛的決策規劃主要包括兩個部分：一方面自動駕駛車輛在做出決策前需要對周圍環境的車輛的運動進行預測，另一方面自動駕駛車輛根據對周圍環境的感知與對周圍車輛未來運動的預測，決策與規劃出自車的最優行駛路徑。由此可見，對周圍車輛的運動預測是否可靠直接決定自動駕駛車輛決策規劃出的軌跡是否最優。

現有對周圍車輛運動預測主要集中于基于物理和基于行為兩種方法；基于物理的方法是最簡單的運動預測模型。這種方法認為未來交通工具的運動只取決于物理定律，但是駕駛員的意圖完全被忽略了。基于行為的模型很好的克服了這一局限，基于行為的運動預測方法通常可以分為直接通過原型軌跡來進行預測和先識別駕駛意圖再進行預測兩種方式。但是在這些方法中仍然假設車輛的行為是獨立于其他車輛執行的，這也可能導致預測的結果不準確。

發明內容

針對于上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種基于博弈論的周圍車輛交互行為預測方法，以解決現有技術中關于周圍車輛駕駛行為預測方法中鮮有對周圍車輛的交互反應進行預測的問題。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

本發明的一種基于博弈論的周圍車輛交互行為預測方法，包括步驟如下：

1)實時采集自動駕駛車輛和周圍車輛的狀態信息；

2)通過上述采集到的狀態信息，對自動駕駛車輛和周圍車輛的未來運動軌跡進行預測；

3)建立行駛收益評估函數，評估自動駕駛車輛和周圍車輛的行駛收益；

4)對車輛的不同運動行為建立駕駛行為集M＝{LCL,LK,LCR}，其中，LCL表示車輛向左換道行駛，LK表示車輛保持車道行駛，LCR表示車輛向右換道行駛；

5)根據期望效益理論，求解博弈矩陣中自動駕駛車輛不同運動行為下周圍車輛下一時刻每種交互行為的期望收益，并將每種交互行為的期望收益歸一化處理，得到周圍車輛未來產生每種交互行為的概率。

優選地，所述步驟1)中所有車輛的狀態信息包括：當前時刻的車輛位置信息、車輛速度信息和車輛的橫擺角信息。

優選地，所述步驟2)中具體包括：

21)得到當前時刻t的自動駕駛車輛和周圍車輛的狀態信息其中，X^e表示自動駕駛車輛的狀態信息，(X¹,X²,X³)表示周圍車輛的狀態信息；

22)根據所有車輛的狀態信息以及預測的未來目標位置點，結合運動方程以及利用五次多項式擬合出車輛的未來運動軌跡，具體如下：