[发明专利]一种考虑社会兼容的自动驾驶决策的系统与方法

权利要求书

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；主车i与第j个交互对象间的社会兼容性U_SC(i，j)为：

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，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；

(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。