[發明專利]基于線性時態邏輯和可拓展層次分析法的人機混合決策在線評價方法

在審

• 申請號: 202310344254.4
• 申請日: 2023-04-03
• 公開（公告）號: CN116579622A
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發明（設計）人: 曲婷;郭子超;劉普俊;王宇雷;陳啟軍;陳虹
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06Q10/0637
• 分類號: G06Q10/0637;G06Q10/0639;G06F17/10;B60W60/00
• 代理公司: 長春吉大專利代理有限責任公司 22201
• 代理人: 郭佳寧

1.一種基于線性時態邏輯和可拓展層次分析法的人機混合決策在線評價方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、建立準則層庫與評價層庫，形成基本信息庫

1.1.建立準則層庫

選取常見主干道與匝道的駕駛場景作為準則，全部準則構成人機混合決策評價體系庫的準則層庫，每個駕駛場景對應一個準則，共包含10大類，分別是巡航場景、跟車場景、超車場景、被超車場景、車道減少場景、前車切入場景、前車切出場景、障礙道路場景、匝道匯入主道場景和主道駛入匝道場景；

1.2.建立評價層庫

從現行交通法規中提取準則層庫的全部駕駛場景下，智能駕駛車輛需要遵守的交通規則作為評價指標，每個交通規則對應一個評價指標，全部評價指標構成人機混合決策評價體系庫的評價層庫；

其中，巡航場景的評價指標包括不得超過當前道路速度限值和非擁堵或少車道情況保持右側通行；跟車場景的評價指標包括與前車保持安全距離和不得無故停車；超車場景的評價指標包括具備速度優勢、不得從右側超車和換道時與后車保持安全距離；被超車場景的評價指標包括不得加速和不得在少車道換道；車道減少場景的評價指標為車道合并前本車需等待另一車道前車通行后繼續通行；前車切入場景的評價指標包括前車切入時不得加速和前車切入后保持安全距離；前車切出場景的評價指標包括前車切出時不得加速和前車切出后與所跟車保持安全距離；障礙道路場景的評價指標包括無暢通車道時停車和有暢通車道時換道；匝道匯入主道場景的評價指標包括主道車干擾時不得變道、變道后與主道車保持安全距離和只得匯入最右側車道；主道駛入匝道場景的評價指標包括不得加速和只得從最右側車道駛入匝道；

1.3.形成基本信息庫

記錄步驟1.2所述交通規則中涉及的基本信息形成基本信息庫；其中基本信息庫中的信息包括：測試車距離道路盡頭最小值s_rem，測試車與周車的碰撞時間最小值t_ttc，判定測試車為加速的加速度最小值a_lim，測試車較被超車的速度優勢最小值v_diff，判定測試車處于擁堵路況的周車數最小值N_dense，判定測試車處于擁堵路況的周車計算半徑R_dense，判定測試車為靜止的速度最大值v_stop，測試車行駛速度最大值v_lim，其中v_lim由不同道路速度限值決定；

步驟二、從評價層庫中提取原子命題，構建各評價指標的LTL公式

2.1.從評價層庫中提取的原子命題，如下表所示：

其中i為測試車，j為其他車輛；

2.2.構建LTL公式

⑴巡航場景

不得超過當前道路速度限值，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

非擁堵或少車道情況保持右側通行，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑵跟車場景

與前車保持安全距離，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

不得無故停車，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑶超車場景

具備速度優勢，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

不得從右側超車，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

換道時與后車保持安全距離，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑷被超車場景

不得加速，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

不得在少車道換道，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑸車道減少場景

車道合并前本車需等待另一車道前車通行后繼續通行，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑹前車切入場景

前車切入時不得加速，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

前車切入后保持安全距離，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑺前車切出場景

前車切出時不得加速，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

前車切出后與所跟車保持安全距離，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑻障礙道路場景

無通暢車道時停車，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

有通暢車道時換道，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

⑼匝道匯入主道場景

主道車干擾時不得變道，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

變道后與主道車保持安全距離，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

只得匯入最右側車道，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

(10)主道駛入匝道場景

不得加速，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

只得從最右側車道駛入匝道，該交通規則的LTL公式采用表示，其中：

LTL公式中涉及的邏輯符號：對應布爾操作符not，∧對應布爾操作符and，∨對應布爾操作符or，對應布爾操作符implies，c對應布爾操作符next，∪對應布爾操作符until，對應布爾操作符always；

所述LTL公式中下標含義：vel為速度，ls為車道選擇，ov為超車，sd為安全距離，bov為被超車，zip為拉鏈式規則，ci為切入，co為切出，ol為障礙車道，r-m為匝道匯入主道，m-r為主道駛入匝道；

步驟三、建立人機混合決策評價體系

人機混合決策在線評價分值作為方案層的方案，依據人機共駕車輛所處交通環境從準則層庫中選擇對應的準則作為準則層，準則層包含人機共駕車輛所處交通環境的全部駕駛場景，再根據選定的駕駛場景從評價層庫中選擇對應的評價指標作為評價層，建立人機混合決策評價體系；

步驟四、采用可拓展層次分析法計算每個準則對方案層方案的權重系數和每個準則對應的每個評價指標對該準則的權重系數；具體計算過程如下：

4.1，構造可拓區間判斷矩陣

采取問卷調查的方法，對隸屬于同一層次的人機協同智能控制汽車各準則或評價指標之間的相對重要性進行兩兩比較，統計調查結果，構建可拓區間判斷矩陣A＝(a_ij)_n×n,i,j＝1,2…,n，該矩陣為正互反矩陣，其中n為可拓區間判斷矩陣的因素數量，是一個可拓區間數；當計算準則層中各準則相對于方案層方案的權重系數時，因素數量即為準則數；當計算某個準則對應的評價層中評價指標相對于該準則的權重系數時，因素數量即為這個準則對應的評價指標數；分別為可拓區間判斷矩陣第i行第j列可拓區間元素的下端點和上端點；

4.2，計算可拓區間判斷矩陣的權重系數

對可拓區間判斷矩陣A＝＜A^-,A⁺＞，其中A^-為區間下端點構成的矩陣，A⁺為區間上端點構成的矩陣，求其滿足一致性條件的權重系數：

A.求A^-，A⁺的最大特征值所對應的具有正分量的歸一化特征矢量x^-，x⁺；

B.由計算k和m的值：

式中k和m分別為滿足0＜kx^-＜mx⁺的全體正實數；

C.按下式求出可拓區間權重量S：

S＝(S₁,S₂,…,S_n)^T＝kx^-,mx⁺

式中S_n為該層次第n個因素對上一層次的某個因素的可拓區間權重量，T為轉置；其中當該層次為準則層時，因素即為準則，上一層次為方案層；當該層次為評價層時，因素即為評價指標，上一層次為準則層；

③層次排序

設V(S_i,S_j)≥0(i≠j)表示S_i≥S_j的可能性程度，則：

式中i,j＝1,2…,n,i≠j，表示兩個權重量可拓區間數的上下端點，P_i表示該層次上第i個因素對上一層次的某個因素的排序，經過歸一化后得到θ＝(θ₁,θ₂,…θ_n)^T，即為該層次上各因素對上一層次的某個因素的權重系數；

步驟五、量化指標，加權求和計算人機混合決策分值

5.1量化評價指標

以規定時間窗長度內違反交通規則的時長為基礎，規定評價層庫中任一評價指標滿分為100分，將人機協同智能控制汽車在該評價指標下的分值按以下公式進行量化：

上式中f為人機協同智能控制汽車在該評價指標下的分值，T_w表示時間窗長度，t表示本次時間窗內人機協同智能控制汽車違反交通規則的時長，其取值范圍為(0,T_w]；α為懲罰因子，其取值范圍為(0,1)，表示規定時間窗長度內人機協同智能控制汽車違反交通規則時長越長，對應懲罰分值增速越大；

5.2加權求和計算人機混合決策分值

當前時間窗長度內，人機協同智能控制汽車的決策分值由下式計算得到：

式中F為當前時間窗長度內人機混合決策分值，p為準則層的準則數量，W_u為第u項準則對方案層方案的權重系數，q為第u項準則對應的評價指標數量，θ_uv為第u項準則對應的第v項評價指標對該準則的權重系數，f_uv為第u項準則對應的第v項評價指標分值；

F值越大，說明測試車的決策效果越好。

2.根據權利要求1所述的一種基于線性時態邏輯和可拓展層次分析法的人機混合決策在線評價方法，其特征在于，所述步驟一的步驟1.2中評價指標中非擁堵是指距測試車中心20m半徑范圍內周車數小于8輛；少車道是指相同行駛方向的車道少于3條；安全距離是指測試車與周車的碰撞時間小于2.7s，其中碰撞時間＝兩車車距/兩車的相對車速。