[发明专利]有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模型

说明书

本发明涉及一种有人与无人驾驶混行条件下的车‑车交互模型，基于环境感知模块获取无人驾驶车辆和有人驾驶车辆的行驶状态，运用模糊推理建立车辆交互关系判定模型，并以此得到预测结果进行无人驾驶车辆决策，将车辆间驾驶交互行为分为路段交互及交叉口交互两大类，然后应用模糊逻辑方法建立车辆换道交互关系判定模型及车辆穿越交互关系判定模型，该模型综合考虑交互双方换道(穿越)意愿高低与他车驾驶员类型，模糊推理车辆间合作竞争程度，建立模糊推理输出值与交互关系预测结果之间的映射关系，以解析混行条件下的车‑车交互行为，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其是一种有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互模 型。

背景技术

发展无人驾驶技术已成为全球共识，它在解决交通安全以及治理交通拥堵方面极具潜力。 2014年美国交通运输部提出《ITS战略计划2015-2019》，明确美国未来5年发展目标为汽 车网联化与自动控制智能化。2015年欧盟委员会提出《GEAR 2030战略》，重点关注高度自 动化和网联化驾驶领域等推进和合作。智能网联汽车将向网联协同感知、网联协同决策与控 制、有条件自动驾驶和完全自动驾驶等方向进一步发展和应用。

尽管无人驾驶车辆相关技术研究已取得较大进展，实现了城市道路限定区域内的低速行 驶，以及高速公路简单环境中的自主行驶，但是无人驾驶在汽车领域的应用也在不断出现问 题，使得人们对于无人驾驶技术仍处于担心和忧虑之中。据密西根大学交通研究所关于有人 与无人驾驶车辆的道路安全记录统计，研究表明无人驾驶车辆相比于有人驾驶车辆更易发生 事故，两者事故比为9.1:1.9，其中无人驾驶车辆的追尾事故比例比有人驾驶车辆高出50％。 例如2016年5月，特斯拉Model S在美国加利福尼亚州开启了自动驾驶状态下发生了交通事 故，这是最早被报道因自动驾驶程序出错而导致的车祸。2018年3月，一辆Uber无人驾驶 测试车在亚利桑那州撞到一位行人致其死亡，这是自动驾驶汽车发生的第一起撞到行人导致 的死亡事故，在事故发生后，Uber暂停了自动驾驶测试工作。由此可见自动驾驶功能并不成 熟，其决策控制系统依然存在安全隐患。

此外，在美国DARPA城市挑战赛、“中国智能车未来挑战大赛(IVFC)”、“中国智 能汽车大赛(CIVC)”、“世界智能驾驶挑战赛(WIDC)”中，面对有人驾驶车辆干扰时 参赛车大都采用减速或等待的保守驾驶行为规避冲突，并没有考虑其他车辆动态交互行为的 影响，忽略不同类型驾驶人的交互行为的差异性影响，这将大大限制了无人驾驶车辆的交叉 口通行潜能。

目前汽车的智能化程度已实现了限定条件下的完全自动驾驶，自动化等级基本达到了L3 级别，但是距离L4、L5级的无人驾驶级别还存在一定距离，那么未来无人驾驶车辆要实现真 正上路行驶，将要面临与有人驾驶车辆共存的混合交通环境，这就需要无人驾驶车辆具备有 效的交互机制，在混合行驶环境中实现有人与无人驾驶车辆协作驾驶，充分发挥精确控制与 网联通信等优势。

针对上述问题，当有人与无人驾驶汽车共同使用道路资源时，只有两者实现交互协同才 能发挥道路资源有效利用，并且防止交通事故的发生。本研究结合国家重点研发计划课题“自 动驾驶电动汽车环境适应性量化评估技术研究”，以有人与无人驾驶车辆混行条件下的车- 车交互关系为安全交互行驶的关键环节，建立路段车辆换道交互关系判定模型及交叉口穿越 交互关系判定模型，用车辆合作竞争程度表示，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆 行为。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术不足，提供一种有人与无人驾驶混行条件下的车-车交互 模型。基于模糊逻辑方法建立车辆换道交互关系及车辆穿越交互关系判定模型，该模型综合 考虑交互双方换道(穿越)意愿高低与他车驾驶员类型，模糊推理车辆间的合作竞争程度， 建立模糊推理输出值与交互关系预测结果之间的映射关系，以解析混行条件下的车-车交互行 为，帮助无人驾驶车辆理解、判断周边有人车辆行为，为实现多车协作驾驶奠定基础。

本发明采用的技术方案是：