【技术实现步骤摘要】
基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优化模型
本专利技术属于智能交通系统与智能车辆研究
，涉及驾驶交互行为分类，应用模糊逻辑方法建立车辆换道交互关系判定模型及车辆穿越交互关系判定模型，并通过中国智能汽车大赛和真实道路实车数据，验证交叉口穿越交互关系判定模型的有效性，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为，对提高无人驾驶汽车自主驾驶水平具有重要的意义。
技术介绍
发展无人驾驶技术已成为全球共识，它在解决交通安全以及治理交通拥堵方面极具潜力。2014年美国交通运输部提出《ITS战略计划2015-2019》，明确美国未来5年发展目标为汽车网联化与自动控制智能化。2015年欧盟委员会提出《GEAR2030战略》，重点关注高度自动化和网联化驾驶领域等推进和合作。2014年，日本内阁联合多个政府部门及丰田等主要汽车企业，提出“2020年实现完全无人驾驶系统市场化”目标，可见欧、美、日分别从国家战略规划推动无人驾驶和智能网联汽车技术的发展。在我国，车联网、无人驾驶相关政策相继出台，2015年《中国制造2025》...
【技术保护点】
1.一种基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优化模型，其特征在于：/n所述的车辆穿越交互模型，以交叉口目标车辆的穿越意愿高低及冲突车辆的的驾驶类型，应用模糊逻辑方法建立车辆穿越交互关系判定模型，考虑交互双方穿越意愿高低与他车驾驶员类型，模糊推理车辆间合作竞争程度，建立模糊推理输出值与交互关系预测结果之间的映射关系，以表示交互过程中他车的合作与竞争关系；通过解析混行条件下的车-车交互行为，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为；/n基于此进行交叉口冲突消解的决策模型建立，以加速度作为决策变量控制车辆，将交叉口冲突消解问题转化为一个带约束的多目标优化问题，以系统整...
【技术特征摘要】
1.一种基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优化模型，其特征在于：
所述的车辆穿越交互模型，以交叉口目标车辆的穿越意愿高低及冲突车辆的的驾驶类型，应用模糊逻辑方法建立车辆穿越交互关系判定模型，考虑交互双方穿越意愿高低与他车驾驶员类型，模糊推理车辆间合作竞争程度，建立模糊推理输出值与交互关系预测结果之间的映射关系，以表示交互过程中他车的合作与竞争关系；通过解析混行条件下的车-车交互行为，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为；
基于此进行交叉口冲突消解的决策模型建立，以加速度作为决策变量控制车辆，将交叉口冲突消解问题转化为一个带约束的多目标优化问题，以系统整体驾驶收益最大化为目标，以加速度作为决策变量，建立交叉口车辆冲突消解的多目标优化模型，通过引入可变合作系数，完成交叉口不同交互方式下的无人驾驶车辆动作生成结果的优化；
采用改进型非劣遗传算法NSGA-II求解Pareto最优解集，然后采用熵权TOPSIS对Pareto最优解集进行多属性决策分析，根据决策者的偏好挑选出最优解。
2.根据权利要求1所述的基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优化模型，其特征在于车辆穿越交互关系模型，交叉口目标车辆穿越意愿的高低，与下列两个因素有关：
(1)冲突压力P
由于交通规则等原因，会在交叉口产生交通冲突，在空间轨迹上产生重合区，极易引发交通事故；因此产生冲突的车辆需要调整通过重合区的时间，从而实现冲突消解；随着驾驶人越靠近冲突点，感受到的冲突压力越大，此时希望尽快穿越交叉口的意愿也会随着压力的增大而增大，穿越概率增加；
(2)冲突激烈程度Tc
目标车辆穿越与否需考虑与冲突车辆发生冲突的可能性，用Tc评估交叉口车辆碰撞的危险程度；假设交通参与者之间存在冲突的点或面，则通过冲突点或冲突面的时间差为Tc；
式中LCSV(t)为目标车辆CSV距离冲突点的距离(m)；LCFV(t)为冲突车辆CFV距离冲突点的距离(m)；vCSV(t)为目标车辆CSV的速度(m/s)；vCFV(t)为冲突车辆CFV的速度(m/s)；
当冲突压力P越大、冲突激烈程度Tc越小，驾驶人越有可能选择穿越以获取更好的驾驶条件；反之，冲突压力P越小，冲突激烈程度Tc越大，驾驶人穿越的可能性越小。
3.根据权利要求1所述的基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈雪梅，成英，欧洋佳欣，孙雨帆，郑雪龙，李梦溪，王子嘉，
申请(专利权)人：北京理工大学，天津职业技术师范大学中国职业培训指导教师进修中心，苏州北理智慧睿行电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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