[发明专利]用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法

权利要求书

1.一种用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法，其特征在于，包括下列步骤：

(1)以自动驾驶车辆左侧车道、所在车道和右侧车道作为待决策车道，在确定的导航路线上，根据自动驾驶车辆的位置，在该时刻下，采集每条待决策车道上能继续行驶的距离和限速信息，对每条待决策车道信息进行量化，得到每条待决策车道的评价信息，包括每条待决策车道可继续行驶的距离权重与该待决策车道限速权重；

(2)采集每条待决策车道上相对自动驾驶车辆纵向距离最近的前后两侧的障碍物信息，采集前后两个障碍物的当前位置和速度信息，以及经过一段设定时间后的位置信息，并计算出当前时刻和到设定时间时前后两个障碍物分别相对自动驾驶车辆的相对距离，获取每条待决策车道的四个相对距离的信息；

(3)将上述得到的信息，即每条待决策车道的综合评价信息S_L，前方障碍物当前时刻的相对距离S_f、前方障碍物设定时间后的相对距离S_fn、后方障碍物当前时刻的相对距离S_b、后方障碍物设定时间后的相对距离S_bn，整理得到决策矩阵；

(4)对决策矩阵进行处理，通过决策方法对每条待决策车道进行综合排序；其中，决策方法包括决策信息权重计算、决策分析两个过程，所述决策信息权重包括经验权重Wh和路况信息权重We，经验权重W_h根据经验给定，路况信息权重W_e采用熵权重分析方法得到，利用路况信息权重和经验权重得到最终的权重W；

采集原始数据形成的决策矩阵A，根据熵权重计算方法对决策矩阵进行归一化，得到归一化后决策矩阵B，利用归一化决策矩阵B和权重W，计算得到加权规范化决策矩阵V，利用加权规范化决策矩阵可得到正理想解和负理想解，分别计算每条待决策车道的决策方案与正理想解和负理想解的欧式距离，得到不同决策方案与正负理想解的差异程度，计算每个决策方案与理想解的相对接近度指数，从而实现自动驾驶车辆的实时自主车道决策，进而判断当前时刻应选择的待决策车道。

2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法，其特征在于：步骤(1)中，自动驾驶车辆所处位置所有车道最大可继续行驶的距离为L_max，最大限速为V_max，某条待决策车道可继续行驶的距离为L_r，车道限速为V_r，则该条待决策车道的综合评价结果为S_L:

其中，W_L、W_V分别为该待决策车道可继续行驶的距离权重与该待决策车道限速权重。

3.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法，其特征在于：步骤(2)中，当待决策车道上，相对自动驾驶车辆的前方或后方没有障碍物时，假定存在与自动驾驶车辆速度相同的虚拟障碍物，且其与自动驾驶车辆的相对距离为可变道的固定距离。

4.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法，其特征在于：步骤(2)中，对不存在的车道或者不可跨越超车的车道，假定该车道存在两个与自动驾驶车辆速度相同的虚拟障碍物，位于自动驾驶车辆的前方和后方，且与自动驾驶车辆的相对距离为不可变道的固定距离。

5.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法，其特征在于：步骤(2)中，对不存在的车道或者不可跨越超车的车道，车道综合评价结果为固定最小值Sl_min。

6.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆的基于多目标决策矩阵的车道决策方法，其特征在于：步骤(3)中，根据待决策车道的评价信息和关键障碍物当前时刻和设定时刻后的相对位置信息，形成一个3行5列的决策矩阵。