[發明專利]一種重型營運車輛的后向防撞駕駛決策方法

有效

• 申請號: 202011512719.5
• 申請日: 2020-12-20
• 公開（公告）號: CN112633474B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 李旭;胡瑋明;胡錦超;祝雪芬
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G07C5/08;B60W30/08
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 許小莉

本發明公開了一種重型營運車輛的后向防撞駕駛決策方法。首先，建立交通環境模型，采集重型營運車輛及其后方車輛的運動狀態信息。其次，建立基于后向距離碰撞時間的后向碰撞危險評估模型，將后向碰撞危險精確量化。最后，將后向防撞駕駛決策問題描述為一定獎勵函數下的馬爾科夫決策過程，建立基于深度強化學習的后向防撞駕駛決策模型，得到有效、可靠、具有自適應性的后向防撞駕駛決策策略。本發明提出的方法，克服了現有方法中缺乏重型營運車輛后向防撞駕駛決策研究的不足，可以定量輸出合理的方向盤轉角和節氣門開度控制量，為駕駛員提供有效、可靠的后向防撞駕駛建議，減少后向碰撞事故的發生。

技術領域

本發明涉及一種防碰撞駕駛決策方法，尤其是涉及一種重型營運車輛的后向防撞駕駛決策方法，屬于汽車安全技術領域。

背景技術

營運車輛作為道路運輸的主要承擔者，其安全狀況直接影響我國道路交通運輸安全。車輛碰撞是道路運輸過程中最主要的事故形態。以危險品運輸罐車為代表的重型營運車輛，其罐內裝載多為易燃易爆、劇毒(甲醇、丙烯腈)等危險化學品，相比于前向碰撞，后向碰撞更容易導致罐體破損，進而引發罐內危險品泄漏、燃燒、爆炸等嚴重后果，產生的次生傷害遠遠超過碰撞事故本身所造成的傷害，具有更高的危險性。駕駛決策作為后向碰撞主動防控的重要一環，如果能在后向碰撞事故發生前對駕駛員進行預警并提醒駕駛員采取合理的加速、變道等措施，可以大幅度降低因后向碰撞造成的交通事故發生頻率或減輕其造成的傷害。因此，研究重型營運車輛的后向防撞駕駛決策方法，對于保障道路交通安全具有重要的社會意義和實用價值。

目前，已有標準、專利和文獻對車輛后向防撞進行了研究。在標準方面，交通運輸部發布了交通行業標準《營運車輛后向碰撞預警系統性能要求和測試規程》，對安裝在營運車輛上的后向碰撞預警系統性能進行了規定，但僅限于碰撞預警層面，未涉及后向防撞駕駛決策。在專利文獻方面，后向防撞研究大多面向小型乘用車輛。相比于乘用車輛，重型營運車輛具有質心位置較高、載重量較大等特點，在急轉彎或緊急變道過程中，罐體或掛車的晃動會進一步增加車輛的不穩定性，極易失穩而發生側翻。因此，針對乘用車輛的駕駛決策方法難以適用于重型營運車輛。總體而言，現有研究未涉及重型營運車輛后向防撞的駕駛決策，特別是缺乏有效、可靠、自適應交通環境特性的重型營運車輛后向防撞駕駛決策研究。

發明內容

發明目的：為了實現有效、可靠、自適應交通環境特性的重型營運車輛后向防撞駕駛決策方法，本發明公開了一種重型營運車輛的后向防撞駕駛決策方法。該方法克服了現有方法中缺乏重型營運車輛后向防撞決策策略的不足，可以定量輸出合理的方向盤轉角和節氣門開度控制量，為駕駛員提供有效、可靠的后向防撞駕駛建議，實現了有效、可靠和自適應交通環境的重型營運車輛后向防撞駕駛決策。

技術方案：本發明針對重型營運車輛，如半掛罐車、半掛列車，提出了一種基于深度強化學習的后向防撞駕駛決策方法。首先，建立虛擬交通環境模型，采集重型營運車輛及其后方車輛的運動狀態信息。其次，建立基于后向距離碰撞時間的后向碰撞危險評估模型，將后向碰撞危險精確量化。最后，將后向防撞駕駛決策問題描述為一定獎勵函數下的馬爾科夫決策過程，建立基于深度強化學習的后向防撞駕駛決策模型，得到有效、可靠、具有自適應性的后向防撞駕駛決策策略。包括以下步驟：

步驟一：建立虛擬交通環境模型

為了降低因后向碰撞造成的交通事故發生頻率，提高重型營運車輛的安全性，本發明提出了一種后向防撞駕駛決策方法，其適用的場景為：在重型營運車輛行駛過程中，車輛前方無障礙物等干擾因素，為了防止與后方車輛發生后向碰撞，應有效、及時地為駕駛員提供加速、轉向等決策策略，以避免碰撞事故的發生。

在實際道路試驗過程中，重型營運車輛的相關試驗具有較高的試驗成本和危險性。為了降低試驗成本和風險，同時兼顧試驗效率，本發明面向高等級公路，建立虛擬交通環境模型，即包含直道和彎道的三車道虛擬環境模型。重型營運車輛在交通環境模型中運動，目標車輛(包含小型、中型和大型車輛3種類型)跟隨車輛進行運動，期間包括加速、減速、勻速、變道4種不同的行駛工況。