[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的无人车路口驾驶决策方法

摘要

基于隐马尔科夫模型的无人车路口驾驶决策方法包括如下步骤1)准备阶段，获取车辆的历史观察数据，生成历史数据文档。2)训练阶段，初始化隐马尔科夫模型参数，根据车辆的历史数据训练模型参数。3)决策阶段，获取当前自动驾驶车辆和其他车辆的状态，根据车辆加速度推测驾驶者意图，计算所有决策对应的累积收益，选择收益最高的决策并执行直到车辆通过十字路口。

主权项

一种基于隐马尔科夫模型的无人车路口驾驶决策方法。其特征在于包括如下步骤。1)准备阶段a)获取驾驶车辆的历史观察数据，生成车辆的历史数据文档b)结束准备阶段2)训练阶段a)构建基于HMM的意图预测过程b)解析步骤1‑a)中的车辆历史数据文档，根据所有车辆的历史数据，生成所有车辆的状态数据序列，例如加速度序列。c)训练出车辆的意图对应的HMM模型参数d)结束训练阶段3)决策阶段a)获取当前时刻自动驾驶车辆的状态(s，v，a)，其中s表示车辆到路中心的距离，v表示速度，a表示加速度。b)获取当前时刻十字路口下有人驾驶车辆的状态(si，vi，ai)，i∈{1，2，…，m}，m为其他车辆的总数。c)基于未来n个时间段的视野，每个时间段选择三种决策之一(加速，减速，匀速)，分析所有可能的情况。d)分析所有的情况，对每一种情况计算预期收益，并选择预期收益最大的情况的第一个时间段的决策作为车辆应该采取的策略e)执行策略并进入下一个时刻f)重复3‑a)至3‑e)直到车辆通过十字路口。g)结束决策阶段。