基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法技术

本发明专利技术公开了基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，包括：感知获取并交换混合交通中各个车辆的行驶信息；根据态势风险评估判断K瞬时博弈系统是否启动；若启动，则参与博弈的各个车辆首先均基于其自身的主观认知展开决策，直至各个车辆的主观认知达成一致；分别建立并优化参与博弈的各个车辆个性化嵌入的期望效用动态方程，基于此决策输出自身在K瞬时的加速度并执行；在K+1瞬时同步更新混合交通中各个车辆的行驶信息和特征量化指数；重复执行上述步骤，直至通过持续性交互决策完全化解潜在的混合交通冲突。该方法充分模拟人类决策逻辑，提高了决策的智能性、交互性、持续性和一体性，实现智能车辆个性化行驶、类人化决策。类人化决策。类人化决策。

【技术实现步骤摘要】
基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法


[0001]本专利技术属于智能车辆交互式行为决策
，特别是基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法。

技术介绍

[0002]智能车辆是未来汽车发展的前沿和必然趋势，决策是提升车辆智能性的难点和关键所在。在未来很长一段时间内，将存在不同智能化等级、不同渗透率的智能车辆与风格迥异的人工驾驶车辆在道路上共存的局面，形成混合交通的态势。混合交通具有极强的时变性、随机性和不确定性特征，与此同时，智能车辆、人工驾驶车辆和环境因素之间动态耦合，有较强的交互性。
[0003]目前，基于规则的决策方法多从宏和中观视角进行行为决策，通常将周围车辆和环境因素当作固定的障碍物，缺乏从微观视角下的考量，还难以有效应对开放复杂场景中的随机和交互过程，导致智能车辆难以产生像熟练驾驶人一样的驾驶行为，并未真正自然地融入复杂的混合交通生态。受限于混合交通、强交互性、类人挑战，智能驾驶全面落地的难度比较大。驾乘人员与交通参与车辆的信任度、接受度、适应度的日益增加，又对智能化技术提出更高的要求。
[0004]由此可见，充分考虑多智能体之间相互作用的混合交通交互式决策是真正实现完全智能驾驶之前亟需解决的关键科学问题，问题的解决是智能车辆安全行驶的重要保障，同时也有利于提高混合交通中其他交通参与车辆的安全性，提高混合交通的协调性和通行效率，具有十分重要的现实意义。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供一种至少解决上述部分技术问题的基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，该方法克服了现有的基于单一、固定规则的决策方法的不足，在满足混合交通环境中智能车辆安全行驶要求的前提下，提升智能车辆自主决策的拟人化和个性化程度。
[0006]本专利技术实施例提供了基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，包括：
[0007]S1、混合交通中的智能车辆获取周围车辆的行驶信息，并向周围车辆发送自身的行驶信息；
[0008]S2、根据智能车辆和周围车辆的行驶信息，混合交通中的各个车辆均对K瞬时本车和周围车辆分别通过冲突区域的时间差进行计算；将计算结果与风险阈值进行比较，根据比较结果判断博弈系统是否启动；若博弈系统启动，则执行步骤S3；
[0009]S3、参与博弈的各个车辆首先均基于其自身的主观认知展开决策，直至参与博弈的各个车辆的主观认知达成一致；
[0010]S4、分别建立参与博弈的各个车辆在智能体博弈中个性化嵌入的期望效用动态方
程，将所述期望效用动态方程作为各个车辆在滚动时变决策中自身的优化目标函数，决策输出自身在K瞬时的加速度；
[0011]S5、智能车辆执行自身在K瞬时的加速度；
[0012]S6、在K+1瞬时同步更新混合交通中的智能车辆和周围车辆的行驶信息和特征量化指数；
[0013]S7、重复执行步骤S1
‑
S6，直至通过持续性交互决策完全化解潜在的混合交通冲突。
[0014]进一步地，在所述S1中，所述行驶信息包括：驾驶风格信息和实时运动状态信息。
[0015]进一步地，所述S1还包括：当智能车辆所获取的周围车辆的行驶信息存在信息缺失时，智能车辆根据所采集的包括周围车辆在内的环境历史信息，推断周围车辆的类型，同时预测周围车辆在未来的行驶状态，基于此补齐缺失的信息。
[0016]进一步地，在所述S2中，K瞬时本车和周围车辆分别通过冲突区域的时间差通过如下方式进行评估：
[0017][0018]其中，表示K瞬时车辆m和车辆n通过冲突区域的时间差；v
m
(K)和v
n
(K)分别表示K瞬时车辆m和车辆n的瞬时速度；和分别表示K瞬时车辆m和车辆n驶向冲突区域的行驶路程；表示道路宽度；和分别表示车辆m和车辆n的外形尺寸；A
m
(v
m
)和A
n
(v
n
)分别表示车辆m和车辆n的外形尺寸的扩大因子，分别是v
m
(K)和v
n
(K)的函数。
[0019]进一步地，在所述S2中，判断博弈系统是否启动的依据表示为：
[0020][0021]其中，当时，GT
mode
＝ON，表示车载博弈系统启动，智能车辆执行博弈控制器的输出；当时，GT
mode
＝OFF，表示车载博弈系统不启动，各个智能体车辆按照各自预期的行使方式自由行驶。
[0022]进一步地，所述S3具体包括：
[0023]参与博弈的各个车辆均将自身定义为领头者的占位，并基于自身的主观认知将周围其他混合交通的参与车辆定义为跟随者的占位；
[0024]构建特征量化指数，通过车辆的外在行为表现来量化车辆的行驶特征，使分布式决策逐渐收敛至一体化协同决策，达成稳定多车决策态势；
[0025]构建序贯行动MAP图，从所述序贯行动MAP图中实时查询瞬时更新后的特征量化指数，实现时变重规划阶段博弈的序贯行动顺序；
[0026]特征量化指数随着滚动决策过程实时更新，直至参与博弈的各个车辆的主观认知达成一致。
[0027]进一步地，所述特征量化指数通过瞬时加速度、平均加速度、瞬时速度、平均速度
作为主要特征参数来量化外在行为特征。
[0028]进一步地，所述特征量化指数表示为：
[0029][0030]||a
m
(K)||＝δ1·
<a
m
(K)>
[0031][0032]||v
m
(K)||＝δ3·
<v
m
(K)>
[0033][0034][0035][0036]其中，为车辆m的特征量化指数；||a
m
(K)||为车辆m的瞬时加速度的范式；为车辆m的平均加速度的范式；||v
m
(K)||为车辆m的瞬时速度的范式；为车辆m的平均速度的范式；δ1、δ2、δ3、δ4分别为各项范式的权重因子；<a
m
(K)>为车辆m的标准瞬时加速度；为车辆m的标准平均加速度；<v
m
(K)>为车辆m的标准瞬时速度；为车辆m的标准平均速度；a
m
(i)为[0，K]区间内i瞬时车辆m的瞬时加速度；v
m
(i)为[0，K]区间内i瞬时车辆m的瞬时速度。
[0037]进一步地，所述序贯行动MAP图中设有过渡区域，当车辆之间的特征量化指数之差超出切换阈值时，才实现序贯行动的切换，切换逻辑包括：
[0038]当K瞬时决策点落在过渡区域内时，需考虑上一个决策步在K
‑
1瞬时的决策点位置，此时K瞬时将保持K
‑
1瞬时决策的行动顺序；若K<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，其特征在于，包括：S1、混合交通中的智能车辆获取周围车辆的行驶信息，并向周围车辆发送自身的行驶信息；S2、根据智能车辆和周围车辆的行驶信息，混合交通中的各个车辆均对K瞬时本车和周围车辆分别通过冲突区域的时间差进行计算；将计算结果与风险阈值进行比较，根据比较结果判断博弈系统是否启动；若博弈系统启动，则执行步骤S3；S3、参与博弈的各个车辆首先均基于其自身的主观认知展开决策，直至参与博弈的各个车辆的主观认知达成一致；S4、分别建立参与博弈的各个车辆在智能体博弈中个性化嵌入的期望效用动态方程，将所述期望效用动态方程作为各个车辆在滚动时变决策中自身的优化目标函数，决策输出自身在K瞬时的加速度；S5、智能车辆执行自身在K瞬时的加速度；S6、在K+1瞬时同步更新混合交通中的智能车辆和周围车辆的行驶信息和特征量化指数；S7、重复执行步骤S1
‑
S6，直至通过持续性交互决策完全化解潜在的混合交通冲突。2.如权利要求1所述的基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，其特征在于，在所述S1中，所述行驶信息包括：驾驶风格信息和实时运动状态信息。3.如权利要求1所述的基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，其特征在于，所述S1还包括：当智能车辆所获取的周围车辆的行驶信息存在信息缺失时，智能车辆根据所采集的包括周围车辆在内的环境历史信息，推断周围车辆的类型，同时预测周围车辆在未来的行驶状态，基于此补齐缺失的信息。4.如权利要求1所述的基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，其特征在于，在所述S2中，K瞬时本车和周围车辆分别通过冲突区域的时间差通过如下方式进行评估：其中，表示K瞬时车辆m和车辆n通过冲突区域的时间差；v
m
(K)和v
n
(K)分别表示K瞬时车辆m和车辆n的瞬时速度；和分别表示K瞬时车辆m和车辆n驶向冲突区域的行驶路程；表示道路宽度；和分别表示车辆m和车辆n的外形尺寸；A
m
(v
m
)和A
n
(v
n
)分别表示车辆m和车辆n的外形尺寸的扩大因子，分别是v
m
(K)和v
n
(K)的函数。5.如权利要求1所述的基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，其特征在于，在所述S2中，判断博弈系统是否启动的依据表示为：
其中，当时，GT
mode
＝ON，表示车载博弈系统启动，智能车辆执行博弈控制器的输出；当时，GT
mode
＝OFF，表示车载博弈系统不启动，各个智能体车辆按照各自预期的行使方式自由行驶。6.如权利要求1所述的基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法，其特征在于，所述S3具体包括：参与博弈的各个车辆均将自身定义为领头...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱冰，贾士政，赵健，韩嘉懿，孙宇航，宋东鉴，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：