[發明專利]擬人化隨機換道駕駛行為建模方法

有效

• 申請號: 202111073530.5
• 申請日: 2021-09-14
• 公開（公告）號: CN113722835B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 劉震;宮洵;曲婷;胡云峰;陳虹;李勇
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/20;G06F111/08;G06F119/14
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 白冬冬

一種擬人化隨機換道駕駛行為建模方法，屬于人類駕駛員建模技術領域。本發明的目的是在橫向換道駕駛場景中，考慮了人類駕駛員在換道過程中如“跟車忍耐度”、“換道禮讓度”等換道心理動機/駕駛風格、關聯駕駛風格的換道軌跡生成方法以及預瞄執行等擬人化特征，建立涵蓋動機激勵、理性決策和預瞄執行的全鏈條擬人化換道過程概率模型，實現了換道模型擬人化效果的擬人化隨機換道駕駛行為建模方法。本發明包括換道場景駕駛片段數據庫邏輯提取模塊、換道心理動機、風格化換道軌跡規劃以及換道預瞄執行模塊。本發明解決了換道場景下擬人化特征提取困難的問題，提升了換道模型的易用性、有效性以及擬人化效果。

技術領域

本發明屬于人類駕駛員建模技術領域。

背景技術

跟車和換道等典型場景下的駕駛員行為建模是自動駕駛研究領域中一個重要課題。在自動駕駛技術的發展進程中，自動駕駛車輛與人類駕駛車輛混行的場景將持續相當長的時間。人類駕駛的車輛對周圍交通狀況做出的反應行為直接影響著自動駕駛車輛的決策行為。換道是車輛行駛過程中最典型的場景，建立擬人化隨機換道行駛模型是駕駛員行為研究、汽車智能輔助駕駛系統開發及其安全性評價的重要環節。

換道模型建立包括換道決策、換道規劃、預瞄執行等過程。目前已公開的發明中，大多數是提出換道決策的方法或者換道的執行模型，但很少有建立起同時包括這三個模塊的換道模型。換道決策的內容主要包括：換道意圖產生和換道環境的評估。車輛在行駛過程中受到前車/障礙物的影響，或者必須進入/出匝道時，車輛產生換道意圖，確定車輛是否需要執行換道操作。換道環境評估是車輛在確定需要換道后，對車輛換道環境進行評估，從而確保換道的高效性和安全性。

例如：專利CN110843789A公開了一種基于時序卷積網絡的車輛換道意圖預測方法。綜合考慮了周圍車輛對目標車輛意圖的影響,采集了目標車輛和周圍車輛的跟蹤軌跡數據，從中提取出車道預測特征，建立起時序卷積網絡，特征矩陣作為輸入，對意圖行駛車道和換道時間做出預測,輸出目標車輛的當前意圖車道。該模型預測換道意圖時只考慮了周圍環境的評估，沒有考慮人類駕駛員對換道意圖的影響。

專利CN111439264A公開了一種基于人機混駕的換道控制模型的實現方法。該發明根據追尾碰撞原理建立安全距離模型,根據前后車間距以及相鄰車道前后車間距和速度等分別制定有人和無人駕駛的換道規則,使用Sigmoid函數擬合車輛換道軌跡,使用時間序列回歸方法中的指數平滑模型規劃車輛換道速度,使用Logistic曲線擬合有人駕駛下的換道概率。該模型建立起的換道模型依舊缺少對人類駕駛員心理動機和行為的考慮。

上述兩個換道建模方法，雖然建立了換道決策方法，但是沒有考慮到駕駛員的隨機性、缺少與交通環境的行為關聯交互、無法使模型具有擬人化特征，也并未考慮做出換道決策后的換道規劃及換道執行等方法。

目前也有諸多公開的發明提出建立換道規劃模型的方法。專利CN112965489A公開了一種基于碰撞檢測的智能車高速換道規劃方法。其對目標車道的狀態空間進行采樣得到換道結束點的終端狀態,利用五次多項式對換道起始點和結束點之間的換道軌跡進行擬合,形成換道候選軌跡集，并利用代價評估函數選取了評估得分最低的軌跡作為最佳換道軌跡。獲取了目標車道內目標車輛的歷史運動狀態信息并進行目標車輛軌跡預測。最終進行規劃換道軌跡與目標車輛預測軌跡之間的碰撞檢測,根據碰撞檢測的結果控制車輛的換道行為。該發明通過碰撞檢測的方式確定了車輛的最佳換道軌跡換道，并最大程度保證了高速換道的安全性。但該方法進行換道規劃時生成的駕駛軌跡過于單一，沒有加入擬人化行為特征、且沒有同時考慮換道決策及換道執行。