[發明專利]一種非完全信息非合作博弈人機共駕控制方法

有效

• 申請號: 202110694150.7
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113200056B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 常宇鵬;鄭宏宇;何睿;郭中陽;宋娟娟;王劍波;吳竟啟;束琦
• 申請（專利權）人: 吉林大學;江蘇超力電器有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W50/00
• 代理公司: 長春市恒譽專利代理事務所(普通合伙) 22212
• 代理人: 李榮武

本發明公開了一種非完全信息非合作博弈人機共駕控制方法，屬于智能汽車決策領域，首先建立人車操縱博弈模型，模型包含操縱動力學模型、駕駛員和車輛路徑預覽模型，再建立車輛實際行駛情況下駕駛員和車輛信息獲取與真實系統狀態的線性關系，并在非完全信息模式下對人車操縱博弈模型中駕駛員和車輛決策進行假設，所假設的非完全信息非合作最優策略目的為優化包含駕駛員和車輛輸入、系統狀態的收益函數，最后根據非完全信息下駕駛員和車輛信息掌握精確程度和數量特點求解駕駛員和車輛最優策略迭代公式，并給出迭代公式的迭代方法。

技術領域

本發明屬于智能汽車博弈決策領域，特別涉及一種非完全信息非合作博弈人機共駕控制方法。

背景技術

智能網聯汽車是集高精度感知技術、智能決策技術、V2X技術、深度學習技術和其他多項技術于一體的新型汽車，其符合汽車為駕駛員提供更安全、更舒適的駕駛體驗的發展趨勢。目前，車輛自適應巡航、自動泊車和一些處理簡單場景的車輛技術日漸成熟，但在面對復雜且多變的駕駛環境和對道路上特殊物體識別情況時，智能網聯汽車技術仍有很大的提升空間。

在當前車輛不能完全達到L4、L5自動駕駛水平的情況下，人機共駕，即駕駛員和汽車共享控制權成為一種中間替代方案，這其中不可避免地涉及到駕駛員和汽車駕駛行為的相互影響，涉及到人車博弈情況。

在當前對人車博弈的研究中，大多是以完全信息博弈為研究對象，很少涉及非完全信息下人車信息模式分析以及駕駛員和車輛最優策略求解方法的研究。然而，在現實情況下，駕駛員和車輛并不能夠掌握博弈的全部信息，可能智能憑經驗對某一信息或某些信息進行估計，且可能掌握模糊的博弈信息。這種情況下，博弈雙方的策略都會與以往的情況不同，從而需要進一步研究更加符合實際情況的博弈控制方法。

中國專利CN112926744A提供了一種基于強化學習的非完全信息博弈方法、系統以及電子設備，通過獲取博弈及所述博弈場景對應的至少兩個智能體，并用多維向量表示所述智能體的各個博弈狀態和博弈行為；獲取博弈過程中各智能體的博弈數據，計算終局收益值；根據所述終局收益值，計算博弈過程中各博弈行為的反事實后悔值，得到訓練數據；根據所述訓練數據對所述至少兩個智能體的神經網絡進行訓練，并輸出策略模型。

發明內容

為了應對信息模式下駕駛員和車輛博弈的相互影響并提出相應的控制決策，本發明提出了一種非完全信息非合作博弈人機共駕控制方法；

為實現以上目的，本發明采用以下解決方案：

步驟S1建立人車操縱博弈模型，首先建立車輛二自由度系統動力學模型并離散化，離散化的模型中包括車輛橫向車速，車輛橫擺角速度，車輛橫向位移，橫向位移積分，車輛橫擺角為系統狀態，再建立駕駛員和車輛對目標路徑的預覽模型，在實際行駛中，利用車載攝像頭采集車輛前進方向圖像，判斷車輛當前行駛路徑，并與預覽模型中的期望路徑對比，規劃下一步行駛路徑，最終將離散車輛二自由度系統動力學模型中側向位移變量下擴展預覽路徑描述向量，此模型中轉向系統為線控轉向系統，線控轉向系統根據駕駛員操縱輸入與控制器疊加操縱輸入之和執行汽車前輪轉角；

步驟S2建立非完全信息模式下人車信息博弈數學表達形式，在所述非完全信息模式下，根據駕駛員和車輛信息掌握途徑不同，車輛通過車載攝像頭和傳感器獲取信息準確度高，駕駛員通過駕駛經驗以及視野接收信息準確程度低且受干擾，建立車輛與駕駛員所掌握系統狀態與系統真實狀態的線性關系；

步驟S3建立人車行駛收益博弈模型，根據駕駛員和車輛操作輸入以及非完全信息下的駕駛員和車輛對系統狀態掌握特點設計系統收益函數，收益函數值的大小設計為駕駛員和車輛操作輸入相關的權重系數，實現了人車行駛收益博弈；