駕駛?cè)藫Q道行為辨識及換道軌跡規(guī)劃模型研究.pdf

1、近十年來，隨著我國國民經(jīng)濟的快速發(fā)展，汽車保有量急劇增長，交通運輸繁忙，引發(fā)的各類城市交通問題日趨嚴重，已成為當前社會所面臨的重大問題之一。因此，開展輔助駕駛系統(tǒng)的相關技術研究，對于改善交通安全狀況具有重要的理論意義和應用價值。其中，作為輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分之一，換道輔助系統(tǒng)可以降低換道過程中的潛在風險。然而，由于缺乏對駕駛意圖的準確判斷，且駕駛?cè)藢Q道環(huán)境風險感知的認知程度不一，導致目前該系統(tǒng)的可接受程度不高。此外，換道輔助系統(tǒng)

2、的主動干預模式受到換道軌跡規(guī)劃及跟蹤控制方法的理論及技術制約，實際應用難度頗大。為此，本文基于真實換道試驗數(shù)據(jù)，研究換道決策機制，提出車輛換道決策表征方法；建立識別時效性更高的駕駛?cè)藫Q道意圖識別模型，提出基于換道環(huán)境風險客觀感知的換道安全性預測方法；開展基于動態(tài)環(huán)境的換道軌跡規(guī)劃模型研究。本文利用試驗研究、理論分析、仿真模擬等手段對上述關鍵理論與技術進行了深入研究，主要研究內(nèi)容如下：
　　（1）實車道路試驗。在現(xiàn)有的試驗車輛上加裝

3、各類傳感器、雷達、陀螺儀、GPS等設備，搭建了駕駛行為數(shù)據(jù)采集平臺，選取鎮(zhèn)江市金港大道及江宜高速公路，開展了駕駛行為實車試驗，獲得了車輛運動狀態(tài)參數(shù)、交通環(huán)境參數(shù)以及駕駛員操作行為參數(shù)，標定并處理車道保持、換道意圖、換道執(zhí)行三種工況的駕駛員操控信息、自車運行狀態(tài)信息和周圍交通狀況信息數(shù)據(jù)，為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)來源。
　　（2）換道決策機制的研究。基于真實道路試驗數(shù)據(jù)，采用決策樹法分析駕駛?cè)藳Q策過程，以及影響換道決策的三大因素：自車與

4、當前車道前車的相對速度，自車與當前車道前車的相對距離，目標車道的可接受間隙及自車與目標車道后車的相對速度。分析了換道意圖階段車間距、車頭時距、碰撞時間、相對速度等參數(shù)的分布，提出了換道決策的識別指標：速度期望滿足度RV、危險感知參數(shù)RP和換道可行性參數(shù)RS，并確定其量化方法。進而，建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的駕駛?cè)藫Q道行為預測模型。計算結(jié)果表明，模型預測準確率達到89.93％，具有較好的準確性。
　?。?）換道意圖識別模型的研究。在研

5、究駕駛?cè)藫Q道意圖特征參數(shù)的基礎上，對車輛運行狀態(tài)參數(shù)、車輛控制行為參數(shù)進行差異性分析，綜合反映周圍環(huán)境的換道決策模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結(jié)果，確定了以方向盤轉(zhuǎn)角、相對橫向速度及換道決策參數(shù)作為換道意圖的特征參量?；贕MM-HMM理論，建立了駕駛?cè)藫Q道意圖識別模型。經(jīng)試驗數(shù)據(jù)的驗證表明，GMM-HMM模型的識別時效性與連續(xù)輸出換道意圖的次數(shù)有關，在準確性和識別效率上尚有欠缺。在此基礎上，提出將基于GMM-HMM模型的駕駛?cè)藫Q道意圖識別結(jié)果作為

6、初步的分類結(jié)果，結(jié)合貝葉斯濾波（BF）理論，建立改進的駕駛意圖識別模型。試驗驗證表明，該改進模型具有較高的識別準確性和識別效率。
　?。?）換道安全性預測模型的研究。提出了“換道影響”的概念，用于換道安全性評價及換道數(shù)據(jù)集的分類。采用SVM及Logistic模型分別建立換道運行條件參數(shù)與安全性評價結(jié)果之間的對應關系模型。利用實際換道數(shù)據(jù)分別進行模型驗證，在比較兩類模型的分類準確性基礎上，提出了SVM-LR換道安全性預測的優(yōu)化算法，

7、優(yōu)化算法對危險的換道條件具有較高的預測精度。
　?。?）換道軌跡規(guī)劃模型的研究。提出了橢圓形障礙車輛影響區(qū)域模型，解決了傳統(tǒng)圓形影響區(qū)域涵蓋非車輛運動方向區(qū)域的缺陷問題。提出了改進的道路人工勢場模型：車道邊界斥力場的建立，保證了車輛在換道過程中不偏移出預定車道以外；改進的動態(tài)障礙車斥力場保證了整個勢場僅在目標點全局最小；建立動態(tài)的目標點引力場實現(xiàn)了對連續(xù)目標的跟蹤。最后，根據(jù)實際換道場景建立換道仿真環(huán)境，進行軌跡規(guī)劃，并以CARS