[發明專利]場景自適應式車輛交互行為決策與預測方法及裝置

有效

• 申請號: 202110997604.8
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113511222B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 羅禹貢;劉金鑫;鐘志華;李克強;王庭晗;王博;徐明暢
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W40/00;G06Q10/04;G06F30/20;G06F17/18
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王燕

1.一種場景自適應式車輛交互行為決策與預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集本車當前時刻的駕駛環境信息，并根據所述駕駛環境信息確定本車與目標車輛當前所處的交互階段；

根據所述交互階段確定當前時刻下車輛之間的映射模型和交互模型，并根據所述映射模型確定所述本車與所述目標車輛在當前時刻下回報函數中的最優權重因子；以及

根據最優權重因子和所述交互模型分別確定所述本車與所述目標車輛的回報函數，并結合所述交互階段對應的動作空間預測所述本車與所述目標車輛下一時刻的行車動作，以確定所述本車當前時刻下的最佳交互動作，并基于所述最佳交互動作控制本車自動駕駛；

所述駕駛環境信息包括車輛狀態信息和交通規則信息，在采集本車當前時刻的駕駛環境信息之前，還包括：

定義車輛駕駛行為所對應的回報函數U_i：

U_i＝α_iFunc_safety+β_iFunc_efficiency，

其中，i＝0,1，0代表本車，1代表目標車輛，Func_safety代表行駛安全函數，Func_efficiency代表行駛效率函數，α_i為行駛安全函數的權重因子，β_i為行駛效率函數的權重因子；

根據車輛所處的運動狀態、車輛狀態信息和交通規則信息對所述回報函數進行修正，并利用非合作靜態博弈理論構建所述交互模型，其中，所述交互模型包括交互對象集合P、動作空間A、回報函數U、混合策略解σ；

根據車輛所處的運動狀態、車輛狀態信息和交通規則信息對所述回報函數進行修正，包括：

當車輛處于橫向偏移運動狀態時，根據本車與正前方車輛、目標車道前方車輛、目標車道后方車輛的碰撞風險對所述行駛安全函數進行修正，根據本車速度、正前方車輛速度和目標車道前車輛速度中的最大值對所述行駛效率函數進行修正，并結合所述交通規則信息和地形限制信息對所述回報函數進行修正，以得到偏離交互階段的回報函數：

其中，α_i1,α_i2,α_i3,β_i表示車輛i的回報函數所對應的權重因子，D_{23_22}表示自車與正前方車輛的相對縱向距離,D_{33_22}代表自車與侵入本車道車輛的相對縱向距離,v₂₂代表本車的縱向速度，v′₃₃代表進入本車道車輛的橫向速度，D′_{33_22}代表本車與進入本車道車輛的相對橫向距離；

當車輛處于直行運動狀態時，根據本車與正前方車輛、進入本車道車輛的碰撞風險對所述行駛安全函數進行修正，根據本車速度對所述行駛效率函數進行修正，并結合所述交通規則信息對所述回報函數進行修正，以得到直行交互階段的回報函數：

其中，D_{13_22}代表自車與目標車道前方車輛的相對縱向距離，D_{11_22}代表自車與目標車道后方車輛的相對縱向距離,v₂₃代表本車前方車輛的縱向速度,v₁₃代表目標車道前方車輛的縱向速度。