一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法和装置，该方法包括：S1，采集环境信息和自车信息；S2，根据环境信息中的驾驶场景、他车的位置和速度信息、以及的自车的位置和速度信息，枚举出他车和自车的所有行为，由相应的收益函数计算出所有行为的收益值，通过混合策略博弈的纳什均衡求解方法计算他车和自车的所有行为组合的概率；S3，根据枚举的所有行为，分别计算他车行为和自车行为的不同行为组合的风险；S4，根据他车行为和自车行为的不同行为组合的风险及概率，将概率作为权重，叠加计算出不同行为组合的风险；S5，判断车辆是否为处于工作状态，循环运行切换方法直至车辆停止运行时再停止切换机制。本发明专利技术能够通过道路环境信息、他车信息和自车信息，判断周围驾驶员的行车意图，并对风险加以识别，实现了风险的提前感知。

A driving risk assessment method and device considering the driver's intention in the network environment

【技术实现步骤摘要】
一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法和装置
本专利技术涉及汽车辅助驾驶
和自动驾驶
，特别是关于一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法和装置。
技术介绍
随着汽车智能化、网联化水平的逐步提高，车辆主动安全技术得到充分的发展，各种车辆避撞系统通过对车辆行驶过程的风险进行评估，在危险情况时提前预警驾驶员，达到避撞的效果。而越能尽早地认知到风险，尽早预警驾驶员，避撞的效果将会越好。目前风险的评估可以分为三个等级，其中，第一等级为物理层预测，即根据车辆当时的位置和速度，用恒定速度或者恒定加速度推算未来车辆轨迹，检测是否会发生碰撞；第二等级为行为层预测，即识别驾驶员动作，比如驾驶员给方向盘已经施加扭矩，但是车辆仍为表现出换道行为，此时，根据车辆的行为推算未来轨迹识别风险；第三等级为意图层预测，则驾驶员未采取任何动作时，根据驾驶员的驾驶风格，驾驶目的，可以预判该驾驶员会有不同的概率采取不同的行为，将驾驶员采取不同行为的概率理解为驾驶员的意图。如激进的驾驶员前面遇到低速车辆，该车会具有较大的换道的概率，而减速跟车的概率较小。根据该意图推算行为推算轨迹，得到风险。由此可以看出，上述的第三等级提供的意图层面的风险识别的时间最早，从而能够最大程度地保障驾驶员的安全。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。为实现上述目的，本专利技术提供一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，该方法包括：S1，采集环境信息和自车信息；S2，根据环境信息中的驾驶场景、他车的位置和速度信息、以及的自车的位置和速度信息，枚举出他车和自车的所有行为，由相应的收益函数计算出所有行为的收益值，通过混合策略博弈的纳什均衡求解方法计算他车和自车的所有行为组合的概率；S3，根据枚举的所有行为，分别计算他车行为和自车行为的不同行为组合的风险；S4，根据他车行为和自车行为的不同行为组合的风险及概率，将概率作为权重，叠加计算出不同行为组合的风险：riskji＝pi1*pj1*riskji，11+pi2*pj1*riskji，12+pi1*pj2*riskji，21+pi2*pj2*riskji，22式中，riskji为不同行为组合的风险，pi1为自车行为为减速等待的概率，pi2为自车行为为并道汇入的概率，pj1为他车行为为加速不让行的概率，pj2为他车行为为减速让行的概率，riskji，11为自车采取减速等待行为、他车采取加速不让行行为的风险，riskji，12为自车采取并道汇入行为、他车采取加速不让行行为的风险，riskji，21为自车采取减速等待行为、他车采取减速让行行为的风险，riskji，22为自车采取并道汇入行为、他车采取减速让行行为的风险；S5，判断车辆是否为处于工作状态，循环运行切换方法直至车辆停止运行时再停止切换机制。进一步地，所述步骤S2中，自车采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(1)，他车j采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(2)：fi(ai，aj)＝wi1×si1(ai，aj)+wi2×si2(ai，aj)(1)fj(ai，aj)＝wj1×sj1(ai，aj)+wj2×sj2(ai，aj)(2)式(1)和式(2)中，fi(ai，aj)为自车的收益函数，fj(ai，aj)为他车j的收益函数，si1(ai，aj)表示自车的安全性收益函数，si2(ai，aj)表示自车的快速性收益函数，sj1(ai，aj)表示他车j的安全性收益函数，sj2(ai，aj)表示他车j的快速性收益函数，ai表示自车采取的行为，aj表示他车j采取的行为。wi1表示自车的安全性收益的权重，wi2表示自车的快速性收益的权重，wj1表示他车j的安全性收益的权重，wj2表示他车j的快速性收益的权重。进一步地，所述步骤S2中，自车采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(3)，他车j采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(4)：fi(ai，aj)＝cosφi×si1(ai，aj)+sinφi×si2(ai，aj)(3)fj(ai，aj)＝cosφj×sj1(ai，aj)+sinφj×sj2(ai，aj)(4)式(3)和式(4)中，fi(ai，aj)为自车的收益函数，fj(ai，aj)为他车j的收益函数，si1(ai，aj)表示自车的安全性收益函数，si2(ai，aj)表示自车的快速性收益函数，sj1(ai，aj)表示他车j的安全性收益函数，sj2(ai，aj)表示他车j的快速性收益函数，ai表示自车采取的行为，aj表示他车j采取的行为,φi表示自车的社会价值取向，φj表示自车和他车的社会价值取向。进一步地，自车采取的行为包括减速等待和并道汇入，他车j采取的行为包括减速让行和加速不让行。进一步地，自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，si1＝θ1，i1×t1+b1，i1；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，si1＝θ2，i1×t2+b2，i1；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，si1＝θ3，i1×t1+b3，i1；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，si1＝θ4，i1×t2+b4，i1；自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，si2＝θ1，i2×v10b1，i2；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，si2＝θ2，i2×vjb2，i2；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，si2＝θ3，i2×v10b3，i2；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，si2＝θ4，i2×vjb4，i2；t1为自车从当前所在位置行驶到匝道汇入点所需的时间，t2为自车与他车之间的TTC，v和x分别代表下标所对应的当前时刻车辆的速度和位置；自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj1＝θ1，j1×t3b1，j1；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj1＝θ2，j1×t3b2，j1；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，sj1＝θ3，j1×t2b3，j1；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，sj1＝θ4，j1×t2b4，j1；t2为自车与他车j之间的TTC，t3表示他车j从当前所在位置行驶到匝道汇入点所需的时间；自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj2＝θ1，j2×vjb1，j2；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj2＝θ2，j2×vjb2，j2；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，sj2＝θ3，j2×v10b3，j2；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，sj2＝θ4，j2×v10+b4，j2。本专利技术还提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，其特征在于，包括：/nS1，采集环境信息和自车信息；/nS2，根据环境信息中的驾驶场景、他车的位置和速度信息、以及自车的位置和速度信息，枚举出他车和自车的所有行为，由相应的收益函数计算出所有行为的收益值，通过混合策略博弈的纳什均衡求解方法计算他车和自车的所有行为组合的概率；/nS3，根据枚举的所有行为，分别计算他车行为和自车行为的不同行为组合的风险；/nS4，根据他车行为和自车行为的不同行为组合的风险及概率，将概率作为权重，叠加计算出不同行为组合的风险：/nrisk

【技术特征摘要】
1.一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，其特征在于，包括：
S1，采集环境信息和自车信息；
S2，根据环境信息中的驾驶场景、他车的位置和速度信息、以及自车的位置和速度信息，枚举出他车和自车的所有行为，由相应的收益函数计算出所有行为的收益值，通过混合策略博弈的纳什均衡求解方法计算他车和自车的所有行为组合的概率；
S3，根据枚举的所有行为，分别计算他车行为和自车行为的不同行为组合的风险；
S4，根据他车行为和自车行为的不同行为组合的风险及概率，将概率作为权重，叠加计算出不同行为组合的风险：
riskji＝pi1*pj1*riskji，11+pi2*pj1*riskji，12+pi1*pj2*riskji，21+pi2*pj2*riskji，22
式中，riskji为他车行为和自车行为的不同行为组合的风险，pi1为自车行为为减速等待的概率，pi2为自车行为为并道汇入的概率，pj1为他车行为为加速不让行的概率，pj2为他车行为为减速让行的概率，riskji，11为自车采取减速等待行为、他车采取加速不让行行为的风险，riskji，12为自车采取并道汇入行为、他车采取加速不让行行为的风险，riskji，21为自车采取减速等待行为、他车采取减速让行行为的风险，riskji，22为自车采取并道汇入行为、他车采取减速让行行为的风险；
S5，判断车辆是否为处于工作状态，循环运行切换方法直至车辆停止运行时再停止切换机制。


2.如权利要求1所述的网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，自车采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(1)，他车j采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(2)：
fi(ai，aj)＝wi1×si1(ai，aj)+wi2×si2(ai，aj)(1)
fj(ai，aj)＝wj1×sj1(ai，aj)+wj2×sj2(ai，aj)(2)
式(1)和式(2)中，fi(ai，aj)为自车的收益函数，fj(ai，aj)为他车j的收益函数，si1(ai，aj)表示自车的安全性收益函数，si2(ai，aj)表示自车的快速性收益函数，sj1(ai，aj)表示他车j的安全性收益函数，sj2(ai，aj)表示他车j的快速性收益函数，ai表示自车采取的行为，aj表示他车j采取的行为。wi1表示自车的安全性收益的权重，wi2表示自车的快速性收益的权重，wj1表示他车j的安全性收益的权重，wj2表示他车j的快速性收益的权重。


3.如权利要求1所述的网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，自车采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(3)，他车j采取不同行为时所对应的收益函数表示为下式(4)：
fi(ai，aj)＝cosφi×si1(ai，aj)+sinφi×si2(ai，aj)(3)
fj(ai，aj)＝cosφj×sj1(ai，aj)+sinφj×sj2(ai，aj)(4)
式(3)和式(4)中，fi(ai，aj)为自车的收益函数，fj(ai，aj)为他车j的收益函数，si1(ai，aj)表示自车的安全性收益函数，si2(ai，aj)表示自车的快速性收益函数，sj1(ai，aj)表示他车j的安全性收益函数，sj2(ai，aj)表示他车j的快速性收益函数，ai表示自车采取的行为，aj表示他车j采取的行为，φi表示自车的社会价值取向，φj表示自车和他车的社会价值取向。


4.如权利要求2或3所述的网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，其特征在于，自车采取的行为包括减速等待和并道汇入，他车j采取的行为包括减速让行和加速不让行。


5.如权利要求4所述的网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法，其特征在于，自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，si1＝θ1，i1×t1+b1，i1；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，si1＝θ2，i1×t2+b2，i1；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，si1＝θ3，i1×t1+b3，i1；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，si1＝θ4，i1×t2+b4，i1；
自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，si2＝θ1，i2×v10+b1，i2；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，si2＝θ2，i2×vj+b2，i2；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，si2＝θ3，i2×v10+b3，i2；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，si2＝θ4，i2×vj+b4，i2；t1为自车从当前所在位置行驶到匝道汇入点所需的时间，t2为自车与他车j之间的TTC，v和x分别代表下标所对应的当前时刻车辆的速度和位置；
自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj1＝θ1，j1×t3+b1，j1；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj1＝θ2，j1×t3+b2，j1；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，sj1＝θ3，j1×t2+b3，j1；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，sj1＝θ4，j1×t2+b4，j1；t2为自车与他车j之间的TTC，t3表示他车j从当前所在位置行驶到匝道汇入点所需的时间；
自车采取减速等待行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj2＝θ1，j2×vj+b1，j2；自车采取并道汇入行为，他车j采取加速不让行的情形下，sj2＝θ2，j2×vj+b2，j2；自车采取减速等待行为，他车j采取减速让行的情形下，sj2＝θ3，j2×v10+b3，j2；自车采取并道汇入行为，他车j采取减速让行的情形下，sj2＝θ4，j2×v...

【专利技术属性】
技术研发人员：许庆，杨奕彬，王建强，李克强，黄荷叶，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11