一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，包括以下步骤：对目标场景涉及的自然语言交通规则进行整理和归类，依据交互车辆的状态、行为和时序关系，将规则进行分类与归纳；采用时序逻辑对自然语言交通规则进行数字化，并识别模糊命题；结合经验参数与现有研究，从行为、时间和空间三个维度补充模糊命题的关键参数；搭建仿真测试平台；结合统计分析与机器学习方法，确定模糊命题的参数范围，并根据仿真测试平台的仿真结果，通过遗传算法进行优化，得到模糊命题的最优参数，实现交通规则优化。与现有技术相比，本发明专利技术显著提高了模糊交通规则在自动驾驶场景中的适配性、可解释性和执行效率，增强了规则优化的科学性和自动驾驶系统的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能交通，尤其是涉及一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法。

技术介绍

1、随着自动驾驶技术的快速发展，交通运行环境越来越复杂。由于自动驾驶是一项新兴技术，目前仍处于技术体系不成熟的阶段，完全无人驾驶车辆短期内难以实现。在未来相当长的一段时间内，人类驾驶车辆与自动驾驶车辆共存(即“人机混驾”)的交通环境将成为常态。这种混合交通环境的复杂性为自动驾驶技术的推广和落地带来了严峻的挑战。

2、为了在混合交通环境中安全行驶，自动驾驶车辆不仅需要感知周围环境、规划合理的行驶路径，还需要具备对交通规则的学习和遵守能力。人类驾驶员的驾驶行为在很大程度上依赖于对道路交通法规的理解，而这些法规是专门为人类驾驶员设计的，基于人类的认知能力和主观判断。例如，法规中常见的“不得妨碍其他车辆正常行驶”、“保持安全距离”、“注意避让行人”等描述，依赖驾驶员在具体交通场景中的经验判断。然而，自动驾驶车辆无法像人类驾驶员一样，学习理解规则中的模糊性描述，这导致现有交通规则在自动驾驶场景中难以直接应用。

3、具体而言，现有交通规则中的模糊性表述存在以下本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤21)包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，对于行为维度，选择以下参数之一或其组合作为模糊命题的行为量化参数：纵向速度均值、纵向速度标准差、横向速度均值、横向速度标准差、速度均值、速度标准差、纵向加速度均值、纵向加速度标准差、纵...

【技术特征摘要】

1.一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤21)包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，对于行为维度，选择以下参数之一或其组合作为模糊命题的行为量化参数：纵向速度均值、纵向速度标准差、横向速度均值、横向速度标准差、速度均值、速度标准差、纵向加速度均值、纵向加速度标准差、纵向加速度变化率、横向加速度均值、横向加速度标准差、横向加速度变化率、加速度均值、加速度标准差、加速度变化率。

5.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑的模糊交通规则优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，对于时间维度，选择以下参数之一或其组合作为模糊命题的时间量化参数：碰撞时间、时间积分碰...

【专利技术属性】
技术研发人员：石若琳，王雪松，张君益，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：