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复杂交通环境下拟人化强制换道策略研究
| 论文题名： | 复杂交通环境下拟人化强制换道策略研究 |
| 关键词： | 智能驾驶汽车;拟人化强制换道策略;轨迹规划;复杂交通环境 |
| 摘要： | 复杂交通环境下的换道策略是目前智能驾驶研究的热门方向之一。换道作为一个复杂的交通行为，不仅影响换道车辆的行驶效率、安全性和舒适性等，同时作为交通流的组成部分，也将影响整个交通系统的运行性能，其中，发生频繁、不可避免的强制换道往往比自由换道的影响更大。因此，针对复杂环境下的拟人化强制换道策略研究意义重大。 由于当前关于复杂交通环境下的换道策略考虑拟人化因素的研究较少，本文针对强制换道场景下的轨迹预测、换道决策、换道轨迹规划三个方面进行分析和研究，利用考虑换道状态的轨迹预测模型实现车辆的轨迹预测，以此为基础建立了考虑驾驶风格、换道压力、驾驶员视野等拟人化因素的强制换道决策方法，最后针对复杂交通环境下多车交互的特点动态生成换道轨迹，在综合考虑安全性、换道效率及驾驶员个性化需求的基础上，构建了一套拟人化强制换道决策与规划策略。 首先，本文研究了考虑换道状态的轨迹预测方法。在目前常用的基于长短时记忆神经网络的轨迹预测模型基础上引入换道状态判断，利用航向角阈值判断车辆是否处于换道状态，通过换道状态确定轨迹预测模型的输入，以此提高轨迹预测的精度，采用基于小波变换的两步重构法处理后的 NGSIM 数据集对模型进行了训练与分析，证明了轨迹预测的精度及鲁棒性。 其次，本文研究了考虑拟人化因素的强制换道决策方法。为使决策过程更符合真实驾驶员的行为特性，将换道决策分为换道意图触发、博弈收益计算、可行性判断三部分，在传统的基于博弈论的换道模型基础上，增加了基于车道效用的意图触发模型，并考虑了换道压力、驾驶风格的影响，令强制换道决策更加拟人化的同时满足不同驾驶员的个性化需求。 再次，本文研究了动态换道轨迹规划方法。为得到满足换道效率、舒适性及不同驾驶员需求的最优换道轨迹，本文选取五次多项式作为换道路径并在考虑换道效率和舒适性的前提下从候选集中得到最优的换道路径，生成速度曲线时综合考虑了出行效率、舒适性和安全性，利用二次规划得到沿着最优换道路径的速度曲线并针对不同的驾驶场景及不同类型驾驶员分配不同的目标函数权重，充分发挥了二次规划模型求解速度快的优点并保证了换道轨迹的效率、舒适性指标。 最后本文在 VTD 中建立了典型的强制换道场景，并在其中配置了对应的车辆动力学模型，在Simulink中完成本文中模型的搭建，通过联合仿真完成动态环境的搭建以验证本文所提出的模型可以在不同驾驶风格、驾驶环境变化的情况下合理的完成强制换道行为并保证行驶效率及安全性。 |
| 作者： | 姜勐 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 詹军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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