一种考虑社会兼容的自动驾驶决策的系统与方法技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑社会兼容的自动驾驶决策的系统与方法，首先获取主车周围的静态、动态交通环境信息；然后将静态、动态交通环境信息进行特征提取；接着识别每个交互对象操作者的操作风格，结合静态和动态环境特征，量化计算主车和每个交互对象之间的社会兼容性收益；最后计算不同的决策组合下主车与每个交互对象间的社会兼容性，选取最优决策组合。本发明专利技术考虑了交互过程中交互对象的视野、风格对主车决策的影响，并量化主车和交互对象间的社会兼容性进行决策；可使自动驾驶决策更符合人类交通操作者的预期，有效处理主车与他车、行人、非机动车的冲突场景，避免交通事故，提升车辆的安全性、舒适性和用户体验。舒适性和用户体验。舒适性和用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑社会兼容的自动驾驶决策的系统与方法


[0001]本专利技术属于车辆自动驾驶领域，尤其涉及一种考虑社会兼容的自动驾驶决策的系统与方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术已成为汽车行业发展的前沿。目前自动驾驶车辆在世界各地的试点运行量增长迅速，相关的交通事故频频发生。现有公开的自动驾驶车辆安全报告表明，自动驾驶决策算法中并未充分考虑与人工驾驶车辆的交互问题，因自动驾驶车辆社会兼容性的不足导致相关事故时有发生。根据美国加利福尼亚州机动车管理局(DMV)发布的自动驾驶车辆事故报告显示，2014年起至2018年底，加州共计发生129起自动驾驶车辆交通事故，2018年发生49起。加利福尼亚DMV所报道的49起事故中，其中因“路怒症”司机下车拍击自动驾驶车辆窗户的一起事故表明自动驾驶车辆表现出来的防御性驾驶策略因为太过保守，以一种以人们所不期望的方式去行驶，从而引起其他人类驾驶员的不满甚至引发追尾等交通事故的产生。近期，谷歌Waymo发布了从2019年1月到2020年9月期间的全部公共道路测试数据，包含了20起真实碰撞事故和27起模拟碰撞事故。报告本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑社会兼容的自动驾驶决策的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取主车周围的静态、动态交通环境信息原始数据。(2)将静态交通环境信息进行特征提取，获得场景类型、道路限速、车道数、道路宽度信息等。(3)将动态交通环境信息进行特征提取，获得所有交互对象的属性、与主车的相对位姿、相对运动信息；所述交互对象与主车存在交互，包括机动车辆、非机动车辆和行人；机动车辆、非机动车的操作者均为驾驶员，行人的操作者是其本身。(4)识别每个交互对象操作者的操作风格，结合静态和动态环境特征，量化计算主车和每个交互对象之间的社会兼容性收益，包括社会契合度收益、利他性收益和自身收益。(5)在不同的主车决策组合下，计算主车与每个交互对象间的社会兼容性，选择最大社会兼容性对应的最优主车决策组合；所述主车决策组合包括驾驶意图、油门、刹车、转向。2.根据权利要求1所述考虑社会兼容的自动驾驶决策的方法，其特征在于，识别每个交互对象操作者的操作风格，具体包括：根据提取的主车与交互对象的相对位姿和相对运动信息，收集并建立交互对象时序信息集合，包括交互对象时序上的轨迹、速度、加速度、角速度、角加速度，结合交互对象的属性通过学习的方法将操作者风格进行分类，包括友好型、普通型、激进型，并匹配不同的操作风格λ(j)值。3.根据权利要求2所述考虑社会兼容的自动驾驶决策的方法，其特征在于，计算主车和每个交互对象之间的社会兼容性，具体包括：根据提取的静态和动态交通环境特征，计算主车i与第j个交互对象间的社会兼容性，包括两者之间的社会契合度、主车的利他性和主车自身的收益，计算公式：U
SC
(i，j)＝α
sf
×
f
sf
(i，j)+β
altr
×
f
altr，EV
(i，j)+γ
ego
×
U
ego，EV
(i，j)其中，U
SC
(i，j)表示主车i与交互对象j之间的社会兼容性；f
sf
(i，j)、f
altr，EV
(i，j)、U
ego，EV
(i，j)分别为主车与交互对象的社会契合度函数、主车对交互对象的利他性函数和自身收益函数；α
sf
、β
altr
、γ
ego
分别为三个函数的计算权重值；U
ego，EV
(i，j)包括主车自身的安全、通行效率。4.根据权利要求3所述考虑社会兼容的自动驾驶决策的方法，其特征在于：计算主车与每个交互对象之间的社会契合度，具体包括：建立主车i与第j个交互对象间的社会契合度函数f
sf
(i，j)，通过交互对象的属性、与主车的相对位姿、相对运动信息可以计算获得，计算公式简化如下：f
sf
(i，j)＝f(θ)*f
int
(i，j，λ(j))其中，f(θ)表示交互对象j在交互过程中注意到主车i的视野概率，与主车在交互对象操作者视野中的位置θ有关；f
int
(i，j，λ(j))表示主车和交互对象决策意图的一致性，用于表征双方驾驶行为的配合默契程度；双方决策意图的一致性与交互对象操作者的操作风格λ(j)有关。计算主车对每个交互对象的利他性，具体包括：建立主车i对第j个交互对象的利他性函数f
altr，EV
(i，j)，即主车在交互过程中对交互对象的一种礼貌性考虑，包括交互对象的安全、通行效率和友好性，通过场景类型、道路限速、车道数、道路宽度信息、交互对象的属性、与主车的相对位姿、相对运动信息可以计算获得，计算公式简化如下：f
altr，EV
(i，j)＝U
CV
(i，j)
其中，U
CV
(i，j)表示交互对象操作者在交互过程中对自身收益的一种考虑，包括安全、通行效率、友好性收益；交互对象操作者对自身收益的考虑与其操作风格λ(j)、视野概率f(θ)有关。计算主车自身的收益，具体包括：主车的自身收益U
ego，EV
(i，j)包括安全收益f
saf，EV
(i，j)和通行效率收益f
eff，EV
(i)，具体计算见下式：U
ego，EV
(i，j)＝μ
saf
×
f
saf，EV
(i，j)+κ
eff
×
f
eff，EV
(i)式中，μ
saf
、κ
eff
分别为安全收益和通行效率收益对应的权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李道飞，李侯剑，潘豪，陈林辉，刘关明，陈文涛，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：