[發明專利]基于預測和搜索框架的自動駕駛汽車變道調度的實現方法在審
| 申請號： | 202110030996.0 | 申請日： | 2021-01-11 |
| 公開（公告）號： | CN112721948A | 公開（公告）日： | 2021-04-30 |
| 發明（設計）人： | 劉順程;蘇涵;鄭凱;鄭渤龍 | 申請（專利權）人： | 成都語動未來科技有限公司;電子科技大學長三角研究院（衢州） |
| 主分類號： | B60W60/00 | 分類號： | B60W60/00;B60W30/18;B60W50/00 |
| 代理公司： | 成都眾恒智合專利代理事務所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 楊佳麗 |
| 地址： | 610000 四川省成都市金*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 預測 搜索 框架 自動 駕駛 汽車 調度 實現 方法 | ||
1.基于預測和搜索框架的自動駕駛汽車變道調度的實現方法，其特征在于，包括如下步驟：
(S1)軌跡預測：通過GAS-LED軌跡預測模型對周圍常規車輛的未來軌跡進行預測；
(S2)行為決策：包括行為處理模塊和行為處理模塊，通過GAS-LED軌跡預測模型輸出周圍常規車輛的行為序列，Cheetah獵豹搜索自動駕駛車輛的最優行為序列，并決定如何進行調度；
(S3)結果輸出：收到調度信息后，行為決策模塊首先使用行為搜索模塊來得到離散的自動駕駛車輛行為，然后行為處理模塊進行連續化，最終輸出精確的自動駕駛車輛調度行為。
2.根據權利要求1所述的基于預測和搜索框架的自動駕駛汽車變道調度的實現方法，其特征在于，所述步驟(S1)中的預測結果包括橫向變道預測行為和縱向的預測行駛距離。
3.根據權利要求2所述的基于預測和搜索框架的自動駕駛汽車變道調度的實現方法，其特征在于，所述步驟(S1)通過兩個GAS-LED軌跡預測模型構成雙模型結構，分別進行車道變換分類和縱向運動預測。
4.根據權利要求3所述的基于預測和搜索框架的自動駕駛汽車變道調度的實現方法，其特征在于，所述步驟(S2)中Cheetah獵豹搜索過程中有兩個目標，分別是：
(a)使自動駕駛車輛的平均速度最大化，該平均速度被計算為縱向行進距離除以持續時間；
(b)使對周圍常規車輛的影響最小化，其影響因子可以模擬常規車輛受自動駕駛車輛的影響程度。
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