[发明专利]基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统，应用于超车过程中的平行行驶阶段，包括：将获取的当前阶段目标道路信息输入至社会偏好预测模型以确定当前阶段被超越车辆的社会偏好；基于当前阶段被超越车辆的社会偏好，确定当前阶段被超越车辆的状态转移模型；将当前阶段目标道路信息、当前阶段被超越车辆的社会偏好和当前阶段被超越车辆的状态转移模型均输入到超车决策模型中，以确定当前阶段主车辆的超车决策；所述超车决策包括车道保持、执行换道和放弃超车；其中，所述超车决策模型所应用的算法为半基于模型的改进Q‑learning算法。本发明能够输出准确超车决策，提升超车效率和超车安全性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统。

背景技术

随着汽车保有量的不断提升和自动驾驶技术的不断进步，智能驾驶系统逐渐进入公众视野，其中，自主超车系统日益受到国内外研究人员的关注。目前国内外对自主超车系统，尤其是超车时两车平行行驶阶段的研究还存在一定的缺陷。

在驾驶员典型驾驶场景中，超车行为是最具风险性和挑战性的驾驶方式之一。针对智能车自主超车问题，现有的自主超车系统很少考虑被超越车辆在被超越过程中的纵向驾驶行为及其变化，从而导致主车辆在超越被超越车辆的过程中无法实时对被超越车辆的纵向驾驶行为做出相应的超车行为调整。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统，以达到输出准确超车决策的目的，进而提升超车效率和超车安全性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法，该自动驾驶超车决策确定方法应用于超车过程中的平行行驶阶段，所述自动驾驶超车决策确定方法包括：

获取当前阶段目标道路信息；所述目标道路信息包括主车辆位置信息、主车辆速度信息、被超越车辆位置信息和被超越车辆速度信息；主车辆和被超越车辆均行驶在目标道路上；

将所述当前阶段目标道路信息输入至社会偏好预测模型以确定当前阶段被超越车辆的社会偏好；

基于所述当前阶段被超越车辆的社会偏好，确定当前阶段被超越车辆的状态转移模型；

将所述当前阶段目标道路信息、所述当前阶段被超越车辆的社会偏好和所述当前阶段被超越车辆的状态转移模型均输入到超车决策模型中，以确定当前阶段主车辆的超车决策；所述超车决策包括车道保持、执行换道和放弃超车；

其中，所述超车决策模型所应用的算法为半基于模型的改进Q-learning算法。

可选的，所述社会偏好预测模型的确定过程为：

构建样本数据库；所述样本数据包括三类数据，其中，第一类被超越车辆驾驶数据包括第一被超越车辆驾驶数据以及所述第一被超越车辆驾驶数据对应的第一标签，第二类被超越车辆驾驶数据包括第二被超越车辆驾驶数据以及所述第二被超越车辆驾驶数据对应的第二标签，第三类被超越车辆驾驶数据包括第三被超越车辆驾驶数据以及所述第三被超越车辆驾驶数据对应的第三标签；所述第一标签为利己型，所述第二标签为互惠型，所述第三标签为利他型；

基于所述样本数据库、带有线性核的支持向量机模型和基于逻辑回归的最大熵模型，确定社会偏好预测模型。

可选的，所述基于所述当前阶段被超越车辆的社会偏好，确定当前阶段被超越车辆的状态转移模型，具体包括：

对所述样本数据库中的数据进行统计运算，得到各个标签下被超越车辆在各个位置的状态转移概率；

将同一标签下被超越车辆在各个位置的状态转移概率进行汇总，以构建在各个标签下被超越车辆的状态转移模型；