[发明专利]基于侧向量化平衡指标的智能汽车拟人化轨迹规划方法

权利要求书

1.一种基于侧向量化平衡指标的智能汽车拟人化轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于优秀驾驶员的换道轨迹获得换道过程中侧向位移、侧向速度和侧向加速度随换道时间的变化曲线，建立换道过程中侧向加速度最大值与换道最大侧向位移和换道时长之间的第一线性关系、侧向速度最大值与换道最大侧向位移和换道时长之间的第二线性关系；

基于所述第一线性关系和所述第二线性关系，得到侧向量化平衡指标的计算模型，其中，所述侧向量化平衡指标的计算模型包括侧向量化平衡指标与所述侧向加速度最大值、所述侧向速度最大值和所述换道最大侧向位移之间的对应关系；

在网联多车环境下的智能汽车应用所述侧向量化平衡指标进行换道轨迹决策的情况下，当存在换道需求时，根据周围交通状况，获得满足安全性要求的换道轨迹簇，并基于所述侧向量化平衡指标的计算模型，分别得到所述换道轨迹簇中每一个换道轨迹的侧向量化平衡指标，以及根据每一个换道轨迹的侧向量化平衡指标从所述换道轨迹簇选择出最优换道轨迹，并在所述最优换道轨迹对应的侧向量化平衡指标满足要求时，基于所述最优换道轨迹实现拟人化的换道轨迹规划。

2.根据权利要求1所述的基于侧向量化平衡指标的智能汽车拟人化轨迹规划方法，其特征在于，基于优秀驾驶员的换道轨迹获得换道过程中侧向位移、侧向速度和侧向加速度随换道时间的变化曲线，建立换道过程中侧向加速度最大值与换道最大侧向位移和换道时长之间的第一线性关系、侧向速度最大值与换道最大侧向位移和换道时长之间的第二线性关系，包括：

基于优秀驾驶员的换道轨迹获得换道过程中侧向位移、侧向速度和侧向加速度随换道时间的变化曲线，获得与所述换道最大侧向位移和换道时长相关联的侧向加速度最大值的第一经验计算公式以及侧向速度最大值的第二经验计算公式；

基于所述第一经验计算公式建立所述第一线性关系，并基于所述第二经验计算公式建立所述第二线性关系。

3.根据权利要求2所述的基于侧向量化平衡指标的智能汽车拟人化轨迹规划方法，其特征在于，

所述第一经验计算公式为：

，

所述第二经验计算公式为：

，

其中，所述为所述侧向加速度最大值，侧向速度最大值，所述d为所述换道最大侧向位移，所述为换道时长，所述和所述为常数，所述和所述可根据最小二乘法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法或萤火虫算法优化获得。

4.根据权利要求3所述的基于侧向量化平衡指标的智能汽车拟人化轨迹规划方法，其特征在于，所述侧向量化平衡指标的计算模型为：

，

或者，是为对所述LQB进行指数、对数、双曲正切、三角函数、双曲正切函数、多项式函数或者归一化函数变换后得到的计算模型，

其中，所述LQB为所述侧向量化平衡指标，其中，所述LQB越小，换道过程的综合性能越好。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于侧向量化平衡指标的智能汽车拟人化轨迹规划方法，其特征在于，所述在网联多车环境下的智能汽车应用所述侧向量化平衡指标进行换道轨迹决策的情况下，当存在换道需求时，根据周围交通状况，获得满足安全性要求的换道轨迹簇，并基于所述侧向量化平衡指标的计算模型，分别得到所述换道轨迹簇中每一个换道轨迹的侧向量化平衡指标，以及根据每一个换道轨迹的侧向量化平衡指标从所述换道轨迹簇选择出最优换道轨迹，并在所述最优换道轨迹对应的侧向量化平衡指标满足要求时，基于所述最优换道轨迹实现拟人化的换道轨迹规划，包括：

当存在换道需求时，根据周围交通状况，利用数学函数法、机器学习方法、深度学习方法或者栅格法获得满足安全性要求的换道轨迹簇；

基于所述侧向量化平衡指标的计算模型，分别得到所述换道轨迹簇中每一个换道轨迹的侧向量化平衡指标，并选择最小的侧向量化平衡指标对应的所述换道轨迹簇中的换道轨迹作为所述最优换道轨迹；

判断所述最优换道轨迹对应的侧向量化平衡指标是否在优秀驾驶员的换道轨迹对应的侧向量化平衡指标的范围内；

如果是，则根据所述最优换道轨迹实现拟人化的换道轨迹规划。