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原文传递考虑冲突车辆避让意图的自动驾驶车辆汇入行为研究

论文题名：	考虑冲突车辆避让意图的自动驾驶车辆汇入行为研究
关键词：	自动驾驶;汇入策略;冲突车辆;避让意图
摘要：	自动驾驶车辆与传统车辆混行状态下的行驶安全一直是交通领域的一个重要研究内容。可以预见在自动驾驶技术更快普及的高速公路路段，这种混行状态的安全问题将愈加获得关注。有研究表明，高速公路汇入路段的交通延误及事故发生率都要远高于其他道路场景，感知及决策失误是造成此类事故的重要原因。　　混行状态下的汇入场景中存在自动驾驶汇入车辆与目标车道中的传统冲突车辆两种研究主体，当冲突车辆观察到加速车道存在汇入车辆时可能会采用换道的方式进行避让，此时汇入车辆若能及时识别冲突车辆换道意图则可以提前做出汇入决策以提高汇入效率。车联网环境下，自动驾驶汇入车辆可以实时获取目标车道内冲突车辆的位置及速度信息，并通过历史时序轨迹来判断冲突车辆的驾驶意图，意图识别结果将对自动驾驶车辆决策过程产生直接影响。同时自动驾驶车辆作为当前混行交通环境下的小比例交通参与者，其汇入行为应符合人类驾驶员的心理预期。针对上述问题，本论文对高速公路汇入场景下的自动驾驶车辆提出了一种考虑冲突车辆避让意图的动态接受间隙汇入策略并进行仿真研究。　　首先，对NGSIM开源数据库I-80路段中的汇入车辆及其冲突车辆相关轨迹数据进行提取，利用分段三次多项式插值法和Savitsky-Golay滤波实现数据异常值剔除及数据降噪，处理后的轨迹数据按换道避让和车道保持分类输入给混合高斯隐马尔可夫驾驶意图识别模型进行参数训练。经测试数据验证，混合高斯隐马尔可夫驾驶意图识别模型对冲突车辆的换道意图识别准确率在90%以上。　　然后，对汇入场景中的制动安全进行建模分析，构建加速车道制动安全距离和汇入后跟车制动安全距离，并基于间隙接受理论对无紧迫状态下保持跟车安全的最优汇入间隙和紧迫状态下保证避障安全的最小汇入间隙进行定义，以此建立了考虑加速车道剩余距离紧迫感影响的动态接受间隙模型。相比于传统单一参照标准的汇入间隙决策模型，动态接受间隙模型在保证安全的基础上更加符合人类驾驶决策的心理变化过程。在动态接受间隙模型的基础上，通过建立包含汇入可能性、汇入时间、剩余空间和加速舒适性的收益函数，对汇入车辆在加速车道上的纵向轨迹进行决策。结合冲突车辆意图识别结果，分析自动驾驶车辆汇入策略执行过程。　　最后，基于车辆运动学模型和轨迹约束条件，分别进行了15m/s、20m/s、25m/s车速下，以及1m/s2、2m/s2、3m/s2加速度下的五次多项式汇入曲线求解。运用PreScan和Matlab/Sinmulink联合仿真，分别对远、近距离条件下的冲突车辆不同意图场景进行了仿真验证分析。仿真试验结果证明，本论文提出的驾驶意图识别模型可以对冲突车辆换道意图在0.3s内做出实时响应，同时基于动态接受间隙模型的自动驾驶汇入策略可以在保证驾驶安全的条件下降低汇入行为对传统冲突车辆的行驶影响，最终证明本文自动驾驶车辆与传统车辆混行状态下的汇入决策模型具备很好的有效性。
作者：	宋佳琪
专业：	交通运输
导师：	任有
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023