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基于博弈论的多车交互自动驾驶换道决策与规划研究
| 论文题名： | 基于博弈论的多车交互自动驾驶换道决策与规划研究 |
| 关键词： | 多车交互环境;自动驾驶;换道决策;仿人化决策机制;轨迹规划;支持向量机 |
| 摘要： | 多车交互环境下自动驾驶车辆进行换道时会与周围多个车辆产生博弈交互，进而影响决策判断与规划思路。精准识别周围车辆驾驶风格以及合理规划自身换道轨迹是提高车辆行驶安全性的关键。本文结合国家自然基金项目《高速混行汇流环境下自动驾驶态势感知及仿人化鲁棒决策规划研究》(52072054)中的部分内容，对高速混行环境下自动驾驶车辆换道时与周围车辆产生的的博弈交互现象进行分析，构建了仿人化决策机制与轨迹规划模型，进而实现了合理有效的换道决策规划。主要研究内容如下： (1)交互场景下周围车辆驾驶风格识别。为构建准确的车-车交互博弈矩阵，提高自车博弈换道决策的合理性，首先基于 NGSIM 数据集筛选出包含换道行为的车辆轨迹数据，选取适当的特征指标，运用对称指数移动平均法去除特征参数噪声。然后采用主成分分析法PCA(Principal Component Analysis, PCA)降低特征参数的维数，增强特征参数对车辆驾驶风格的表征能力，并运用高斯聚类方法将降维后的数据聚类为不同的风格类别。最终建立基于支持向量机 SVM(Support Vector Machine, SVM)的驾驶风格识别模型，实现对周围车辆的驾驶风格识别。 (2)考虑周围车辆驾驶风格的博弈换道决策模型。分析了车辆行驶过程中车辆之间的动态交互博弈过程和决策机理。利用博弈论的方法，从速度、空间及安全等特征去构建换道车辆驾驶收益函数，同时考虑不同驾驶风格对自车驾驶行为的影响，优化了博弈收益函数，建立了联合驾驶风格的换道决策模型。利用 SUMO仿真软件设定人类驾驶场景和混合驾驶场景，对比了 Gipps 决策模型、博弈决策模型以及考虑驾驶风格的博弈决策模型的决策安全性，证明了所建模型的有效性与优势。 (3)轨形与速度耦合的自动驾驶换道轨迹规划。将轨迹规划问题分为轨形规划和速度规划两个低维规划问题。在换道轨形规划上，选择性能较优的五次多项式作为换道轨迹曲线。以车辆动力学稳定性为约束，确定了基于五次多项式的稳定换道轨迹簇，建立多目标优化函数，使用遗传算法求解最优换道轨迹。纵向速度规划中，基于位移时间S-T图建立行驶环境的数学图形表达，利用混合A*算法在S-T 图中搜索出满足安全避撞约束和车辆动力学约束的速度曲线，利用多目标函数及二次规划优化得到最优速度规划。最后仿真验证换道轨迹规划方法的有效性。 |
| 作者： | 徐顺治 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 赵树恩 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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