[发明专利]一种用于半拖挂汽车的自动驾驶决策方法

说明书

本发明公开了一种用于半拖挂汽车的自动驾驶决策方法，包括：获取半拖挂汽车的当前运动状态，基于半拖挂汽车的动力学特性与所述当前运动状态预测半拖挂汽车的全部运动状态空间；基于周围交通环境信息缩小所述全部运动状态空间的范围；计算半拖挂汽车的行驶性能；基于行驶性能在所述全部运动状态空间中优选一种未来运动状态作为半拖挂汽车的未来行驶目标。本发明在运动预测、运动稳定性分析、行驶性能分析中都针对半拖挂汽车进行建模，保证了本策略模型对于半拖挂汽车的适用性，采用逐层缩减目标运动状态空间有效避免了多目标决策结果的不连续性，同时采用多层次双指标优化方法降低了对硬件系统性能的依赖性。

技术领域

本发明属于汽车自动控制技术领域，特别是涉及一种用于半拖挂汽车的自动驾驶决策方法。

背景技术

当前汽车工业发展的重要方向之一是智能化，业界普遍认为商用车自动驾驶将会率先落地。随着无人驾驶技术不断进步，单体式乘用车在面向基本场景的辅助驾驶技术商业化已经取得了成功，而拖挂式商用车由于运动过程更复杂，行驶稳定性低等原因，其自动驾驶技术仍需要对一些难点问题进行探索与攻克。其中，考虑行驶稳定性的拖挂汽车方向与速度综合决策是当前拖挂式汽车自动驾驶的难点问题之一。

关于无人驾驶汽车的决策与控制，申请号为201110007154.X的发明专利提出了一种无人驾驶汽车局部路径规划的装置及方法，该发明引用力学场图的方法确定未来可选择的行驶轨迹。该方法将交通规则、静态物体、动态物体、抽象事件统一考虑，提高了问题的复杂性，难以获得较为理想的决策效果。

申请号为201410221906.6的发明专利中描述了一种具有社会行为交互的无人驾驶汽车控制系统，该发明将采用隐马尔科夫模型判断其他车辆的行驶意图，在此基础上进行本车最优轨迹决策。该方法需要对每个邻近交通车辆建立隐马尔可夫模型，由于实际中相邻车辆难于长时间跟踪，所建立的模型精度难以保证。

申请号为201810007699.2的发明专利中描述了一种无人驾驶汽车驾驶任务决策系统及方法，该发明加入了对驾驶任务集合中的所有任务进行规则性评判，去掉驾驶任务中不符合交通规则的、不安全的以及和导航引导的方向不符的驾驶任务，以保证车辆行驶的安全性和合法性及高效性。所提出方法没有对大型多体商用汽车进行针对性设计，仅适合小型单体汽车即乘用轿车应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于半拖挂汽车的自动驾驶决策方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于半拖挂汽车的自动驾驶决策方法，包括：

获取半拖挂汽车的当前运动状态，基于所述半拖挂汽车的动力学特性与所述当前运动状态预测半拖挂汽车的全部运动状态空间；

基于周围交通环境信息缩小所述全部运动状态空间的范围；

计算半拖挂汽车的行驶性能；

基于所述行驶性能在所述全部运动状态空间中优选一种未来运动状态作为半拖挂汽车的未来行驶目标。

可选地，基于半拖挂汽车的动力学特性与所述当前运动状态预测半拖挂汽车的全部运动状态空间的过程包括：

基于半拖挂汽车的轮距轴距分析横摆角速度变化范围，基于半拖挂汽车的动力规格分析加速度变化范围；

基于所述当前运动状态，分析半拖挂汽车下一时刻的横摆角速度加速度变化范围；

对半拖挂汽车下一时刻的横摆角速度加速度变化范围进行均匀离散化，对每一种横摆角速度和加速度进行正交组合获取未来运动状态，基于所述未来运动状态获取全部运动状态空间。

可选地，基于半拖挂汽车的动力学特性与所述当前运动状态预测半拖挂汽车的全部运动状态空间的过程还包括：