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高速公路分流区换道过程人机共驾切换时机研究
| 论文题名： | 高速公路分流区换道过程人机共驾切换时机研究 |
| 关键词： | 高速公路分流区;人机共驾;强制换道;控制权切换;TD3算法 |
| 摘要： | 计算机、人工智能等新技术的兴起，直接推动了人机共驾甚至无人驾驶汽车的出现。高速公路分流区是高速公路的关键性组成要素，同时也是高速公路网络的典型瓶颈。统计资料表明，在高速公路出入口事故中，83％发生于高速公路分流区。本文基于高速公路分流区的换道场景，对人机共驾条件下的驾驶能力、任务需求等展开分析，并构建相应的风险评估模型及能力评估模型，结合能力匹配理论和强化学习理论，对强制换道过程中的控制权切换时机进行研究。具体研究内容如下： （1）构建高速公路分流区换道任务需求评估模型。基于NGSIM数据集对高速公路分流区的换道执行时间、换道前后车速及前方车头时距等强制换道特征展开分析；基于模糊逻辑理论，建立了考虑纵向加速度和横向速度绝对值指标的换道过程风险度评估模型；选取换道任务需求评价指标，基于熵权法确定各指标权重，构建了换道任务需求评估模型。 （2）建立驾驶人能力评估模型。基于归一化和PCA构建了考虑速度、加速度和位移等特征在内的驾驶人特性表征指标体系，基于聚类算法进行驾驶人特性分析，将K-Means++、FCM和层次聚类3种聚类方法进行分析对比，求解驾驶人风格优化参数；提出了考虑驾驶人风格的风险度评估模型，并建立驾驶人能力评估模型。 （3）建立驾驶系统能力评估模型。基于NGSIM预处理后的轨迹数据，选取车辆位置坐标、速度和加速度，提取轨迹特征向量，建立基于LSTM的换道轨迹预测模型，并基于MPC进行换道轨迹跟踪；基于自动驾驶换道模型仿真结果，利用模糊逻辑算法对驾驶系统换道能力进行评估。 （4）提出基于TD3算法的人机共驾控制权切换策略。基于理想解逼近法（TOPSIS）对换道任务需求、驾驶人能力水平及驾驶系统能力水平进行数据处理；选定TD3算法作为模型的决策学习算法，为模型设置合理的策略学习目标，通过强化学习的奖惩机制，实现当车辆遇到风险时，控制权由驾驶系统逐渐切换到驾驶人的过程，为个性化人机共驾控制权切换策略提供理论依据。 |
| 作者： | 杨洁 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 郭唐仪;唐坤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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