CN110758382B - 一种基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统及方法，该系统包括：可行轨迹集生成，行为意图生成和预测轨迹生成模块；可行轨迹集生成模块，根据全局路径规划的结果，确定目标车辆当前可行驶的车道，生成可行轨迹；行为意图推断模块，通过分析目标车辆对不同车道的满意度，交通法规以及自车的状态，来预测目标车辆选择不同车道的概率；预测轨迹生成模块，根据生成的可行轨迹集和对应轨迹的概率的结果，融合得到预测轨迹。本发明解决了现有技术中预测车辆状态时忽略环境与驾驶员之间的交互影响和动态变化环境的问题。

Description

一种基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统及方法
技术领域
本发明属于车辆驾驶技术领域，具体指代一种基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统及方法。
背景技术
随着汽车保有量的日益增加，道路交通逐渐趋于密集化和复杂化，进而导致驾驶压力的增大，使得驾驶员在正常交通场景下的驾驶能力下降，大大增加了交通事故的发生几率。其中换道行为是导致交通事故和交通拥堵的重要致因之一，尤其在城市区域，车流密度大，极易发生换道碰撞事故，甚至导致连环追尾碰撞。绝大多数换道碰撞事故是由于换道车辆对其周围车辆运动状态及位置信息感知不准确并进行了错误的驾驶决策。
目前，智能车辆可以通过先进技术完成换道过程，规避风险，已经成为解决车辆安全的一个重点研究方向。但智能车辆的换道决策过程中不仅应该考虑当前自车和周围车辆的状态，还应该基于未来一段时域内的周围车辆状态的预测来得到最终的决策；而在状态预测方面，现有技术中大多认为在预测时域内，周围车辆是维持当前行为的过程，并未充分考虑周围车辆的其他可能发生的行为，从而忽略了潜在的危险。
发明内容
针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种自动驾驶车辆基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统及方法，以解决现有技术中预测车辆状态时忽略环境与驾驶员之间的交互影响和动态变化的环境的问题。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统，包括：可行轨迹集生成模块、行为意图推断模块及预测轨迹生成模块；
所述可行轨迹集生成模块，根据全局路径规划的结果，确定目标车辆(即被预测的车辆)当前可行驶的车道，生成可行轨迹；
所述行为意图推断模块，通过分析目标车辆对不同车道的满意度，交通法规以及自车的状态，来预测目标车辆选择不同车道的概率；由于目标车辆驾驶员的换道意图是基于动态的交通环境，而并非是某一时刻点的信息，历史信息和当前信息都能对输出的预测结果产生影响；
所述预测轨迹生成模块，根据生成的可行轨迹集和对应轨迹的概率的结果，融合得到预测轨迹。
优选地，所述可行轨迹集生成模块基于纵向速度行驶并保持不变及通过输入小的转向角到达期望车道的车道中心线建立代价方程，侧向运动学模型为状态空间，以此求解满足代价方程值最小的控制输入向量和最优的可行的轨迹。
优选地，所述行为意图推断模块基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和softmax回归分析建立一个行为意图推断模型，得到上述可行的轨迹集中相应轨迹的概率。
本发明的一种基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，步骤如下：
1)基于纵向速度行驶并保持不变及通过输入小的转向角到达期望车道的车道中心线建立代价方程，侧向运动学模型为状态空间，以此求解满足代价方程值最小的控制输入向量和最优的可行的轨迹，根据所有车道可生成可行轨迹的集合；
2)通过当前状态下，目标车辆对不同车道的满意度，结合交通法规和车辆自身的状态，来分析换道意图的影响因素；
3)定义意图推断模型的输出形式分别来表示左换道，车道保持，右换道；
4)建立RNN意图推断模型，将步骤2)中分析的因素作为模型的输入，步骤3)中的输出形式作为模型的输出，建立模型的计算关系；
5)利用数据组{(xt,yt)}n训练网络，得到步骤4)中的权重系数矩阵W,U,V和偏置向量bh,by；
6)：基于步骤4)和5)得到的不同意图的概率和步骤1)中得到的可行轨迹集，来得到最终预测的轨迹
Figure GDA0002671413190000021
其中每个时刻的轨迹ye,t,p可由
Figure GDA0002671413190000022
得到。
优选地，所述步骤1)具体包括：假设纵向速度保持不变，选择状态向量为
Figure GDA0002671413190000023
其中，ye为道路坐标系下的侧向位移，
Figure GDA0002671413190000024
分别为对应的侧向速度和侧向加速度，输入向量
Figure GDA0002671413190000025
表示侧向阶跃；Ts表示离散时间间隔，建立侧向运动的离散状态空间方程(1)如下：
χk+1＝Aχk+Buk (1)
Figure GDA0002671413190000026
其中，k∈0,1,...,N-1表示离散时间步长，N表示有限预测时域；
根据输入小的转向角到达期望车道的车道中心线，给出代价方程(2)如下：
Figure GDA0002671413190000027
其中，Q≥0和P≥0分别表示过程状态和最终状态惩罚因子，为半正定矩阵，R＞0为输入惩罚因子，为一正定矩阵；χref包含参考车道的信息，根据上述可知，参考侧向速度和加速度应当为0；
以车辆当前状态为初始状态χ0，最优的控制输入序列u*的求解可通过下式(3)：
Figure GDA0002671413190000031
将u*带入方程(1)得最优状态序列χ*，根据不同的参考车道重复上述步骤求解得到可行轨迹集。
优选地，所述步骤2)具体包括：
21)分析不同车道的满意度：当前车道满意度Cr,c,Cp,c由下述公式给出：
Figure GDA0002671413190000032
Figure GDA0002671413190000033
其中，xe是目标车辆的纵向位置，xp,c,xr,c分别是当前车道前方和后方车辆的纵向位置，ve,vr,c分别是目标车辆和后方车辆的纵向速度，L是车身长度，dth是车距间的一个预设值，超过该值，则认为该车道不存在前方或后方车辆；
定义其他邻近车道的满意度Cp,i,Cr,i，i∈{l,r}，l表示左侧车道，r表示右侧车道：
Figure GDA0002671413190000034
Figure GDA0002671413190000035
22)分析交通法规对换道意图的影响，考虑下列因素：
车辆的期望车速和目标车道的限制车速，用Cv来表示驾驶员对车速的满意度：
Cv＝vlim-vdesired (8)
其中，vlim表示目标车道的最高车速，vdesired表示当前车辆的期望速度；
若左右侧车道线为实线，则换道行为是被禁止的,Cline用来表示车道线信息，solid表示实线，dashed表示虚线：
Cline∈{solid,dashed} (9)；
23)分析车辆自车状态对换道意图的影响，考虑下列因素：
当前车辆与最右侧和最左侧车道中心线的位置有关，若驾驶员当前处于最右侧车道，则不会产生右换道的意图，换道的可行性Cfeasible，用当前位置与最左侧车道中心线的距离来刻画：
Cfeasible＝ye-yroad (10)
其中，ye表示自车的侧向位置，yroad表示最左侧车道中心线的侧向位置；
从车辆稳定性的角度出发，若车辆自身状态不稳定，则不会产生换道意图，用侧向加速度
Figure GDA0002671413190000045
来表示车辆状态的稳定性。
选地，所述步骤3)具体包括：定义意图推断模型的输出形式：基于车道的意图推断结果，将结果用one-hot的形式编码，[1 0 0]表示左换道，[0 1 0]表示车道保持，[0 0 1]表示右换道。
优选地，所述步骤4)具体包括：建立基于RNN的意图推断模型，基于步骤2)中的分析的影响因素作为网络每个时刻的输入xt：
Figure GDA0002671413190000041
输入层的输入为一个时间序列的输入X：
Figure GDA0002671413190000042
给定输入序列，则隐藏层序列
Figure GDA0002671413190000043
其中t时刻的隐状态ht可由下式(11)计算得到：
ht＝tanh(Uxt+Wht-1+bh) (11)
其中，U为输入层和隐藏层之间的权重系数矩阵，W为隐藏层中的循环连接的权重系数，bh为隐藏层的偏置向量；
隐藏层的输出作为输出层的输入，最终由softmax层输出不同意图结果的概率
Figure GDA0002671413190000044
Figure GDA0002671413190000051
其中，V为隐藏层和输出层之间的权重系数矩阵，by为输出层的偏置向量。
优选地，所述步骤5)中训练具体步骤如下：
定义真实值和预测值之间的损失函数为：
Figure GDA0002671413190000052
通过求解下述式(14)即可得到权重系数矩阵和偏置向量：
Figure GDA0002671413190000053
本发明的有益效果：
本发明在智能车辆行驶在预测周围车辆的状态的过程中，考虑了其他车辆、道路和交通法规对车辆未来状态的影响，并考虑当前行驶环境的动态变化，更充分和准确理解当前行驶的交通信息状况，从而作出当前更符合实际安全的决策。
附图说明
图1为本发明系统原理框图。
图2为某一时刻生成可行轨迹集示例图。
图3为本发明中意图模块中RNN网络的计算框图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的一种基于驾驶意图的周围车辆运动状态预测系统，包括：可行轨迹集生成模块、行为意图推断模块及预测轨迹生成模块；
所述可行轨迹集生成模块，根据全局路径规划的结果，确定目标车辆(即被预测的车辆)当前可行驶的车道，生成可行轨迹；
所述行为意图推断模块，通过分析目标车辆对不同车道的满意度，交通法规以及自车的状态，来预测目标车辆选择不同车道的概率；由于目标车辆驾驶员的换道意图是基于动态的交通环境，而并非是某一时刻点的信息，历史信息和当前信息都能对输出的预测结果产生影响；
所述预测轨迹生成模块，根据生成的可行轨迹集和对应轨迹的概率的结果，融合得到预测轨迹。
优选地，所述可行轨迹集生成模块基于纵向速度行驶并保持不变及通过输入小的转向角到达期望车道的车道中心线建立代价方程，侧向运动学模型为状态空间，以此求解满足代价方程值最小的控制输入向量和最优的可行的轨迹。
优选地，所述行为意图推断模块基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和softmax回归分析建立一个行为意图推断模型，得到上述可行的轨迹集中相应轨迹的概率。
本发明的一种基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，基于上述系统，步骤如下：
1)基于纵向速度行驶并保持不变及通过输入小的转向角到达期望车道的车道中心线建立代价方程，侧向运动学模型为状态空间，以此求解满足代价方程值最小的控制输入向量和最优的可行的轨迹，根据所有车道可生成可行轨迹的集合；
参照图2所示，假设纵向速度保持不变，选择状态向量为
Figure GDA0002671413190000061
其中，ye为道路坐标系下的侧向位移，
Figure GDA0002671413190000062
分别为对应的侧向速度和侧向加速度，输入向量
Figure GDA0002671413190000063
表示侧向阶跃；Ts表示离散时间间隔，建立侧向运动的离散状态空间方程(1)如下：
χk+1＝Aχk+Buk (1)
Figure GDA0002671413190000064
其中，k∈0,1,...,N-1表示离散时间步长，N表示有限预测时域；
根据输入小的转向角到达期望车道的车道中心线，给出代价方程(2)如下：
Figure GDA0002671413190000065
其中，Q≥0和P≥0分别表示过程状态和最终状态惩罚因子，为半正定矩阵，R＞0为输入惩罚因子，为一正定矩阵；χref包含参考车道的信息，根据上述可知，参考侧向速度和加速度应当为0；
以车辆当前状态为初始状态χ0，最优的控制输入序列u*的求解可通过下式(3)：
Figure GDA0002671413190000066
将u*带入方程(1)得最优状态序列χ*，根据不同的参考车道重复上述步骤求解得到可行轨迹集。
2)通过当前状态下，目标车辆对不同车道的满意度，结合交通法规和车辆自身的状态，来分析换道意图的影响因素；具体为：
21)分析不同车道的满意度：当前车道满意度Cr,c,Cp,c由下述公式给出：
Figure GDA0002671413190000071
Figure GDA0002671413190000072
其中，xe是目标车辆的纵向位置，xp,c,xr,c分别是当前车道前方和后方车辆的纵向位置，ve,vr,c分别是目标车辆和后方车辆的纵向速度，L是车身长度，dth是车距间的一个预设值，超过该值，则认为该车道不存在前方或后方车辆；
定义其他邻近车道的满意度Cp,i,Cr,i，i∈{l,r}，l表示左侧车道，r表示右侧车道：
Figure GDA0002671413190000073
Figure GDA0002671413190000074
22)分析交通法规对换道意图的影响，考虑下列因素：
车辆的期望车速和目标车道的限制车速，用Cv来表示驾驶员对车速的满意度：
Cv＝vlim-vdesired (8)
其中，vlim表示目标车道的最高车速，vdesired表示当前车辆的期望速度；
若左右侧车道线为实线，则换道行为是被禁止的,Cline用来表示车道线信息，solid表示实线，dashed表示虚线：
Cline∈{solid,dashed} (9)；
23)分析车辆自车状态对换道意图的影响，考虑下列因素：
当前车辆与最右侧和最左侧车道中心线的位置有关，若驾驶员当前处于最右侧车道，则不会产生右换道的意图，换道的可行性Cfeasible，用当前位置与最左侧车道中心线的距离来刻画：
Cfeasible＝ye-yroad (10)
其中，ye表示自车的侧向位置，yroad表示最左侧车道中心线的侧向位置；
从车辆稳定性的角度出发，若车辆自身状态不稳定，则不会产生换道意图，用侧向加速度
Figure GDA0002671413190000086
来表示车辆状态的稳定性。
3)定义意图推断模型的输出形式分别来表示左换道，车道保持，右换道；
定义意图推断模型的输出形式：基于车道的意图推断结果，将结果用one-hot的形式编码，[1 0 0]表示左换道，[0 1 0]表示车道保持，[0 0 1]表示右换道；
4)建立RNN意图推断模型，将步骤2)中分析的因素作为模型的输入，步骤3)中的输出形式作为模型的输出，建立模型的计算关系；
参照图3所示，建立基于RNN的意图推断模型，基于步骤2)中的分析的影响因素作为网络每个时刻的输入xt：
Figure GDA0002671413190000085
输入层的输入为一个时间序列的输入X：
Figure GDA0002671413190000081
给定输入序列，则隐藏层序列
Figure GDA0002671413190000082
其中t时刻的隐状态ht可由下式(11)计算得到：
ht＝tanh(Uxt+Wht-1+bh) (11)
其中，U为输入层和隐藏层之间的权重系数矩阵，W为隐藏层中的循环连接的权重系数，bh为隐藏层的偏置向量；
隐藏层的输出作为输出层的输入，最终由softmax层输出不同意图结果的概率
Figure GDA0002671413190000083
Figure GDA0002671413190000084
其中，V为隐藏层和输出层之间的权重系数矩阵，by为输出层的偏置向量。
5)利用数据组{(xt,yt)}n训练网络，得到步骤4)中的权重系数矩阵W,U,V和偏置向量bh,by；
定义真实值和预测值之间的损失函数为：
Figure GDA0002671413190000091
通过求解下述式(14)即可得到权重系数矩阵和偏置向量：
Figure GDA0002671413190000092
6)：基于步骤4)和5)得到的不同意图的概率和步骤1)中得到的可行轨迹集，来得到最终预测的轨迹
Figure GDA0002671413190000093
其中每个时刻的轨迹ye,t,p可由
Figure GDA0002671413190000094
得到。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，其特征在于，步骤如下：
1)基于纵向速度行驶并保持不变及通过输入小的转向角到达期望车道的车道中心线建立代价方程，侧向运动学模型为状态空间，以此求解满足代价方程值最小的控制输入向量和最优的可行的轨迹，根据所有车道可生成可行轨迹的集合；
2)通过当前状态下，目标车辆对不同车道的满意度，结合交通法规和车辆自身的状态，来分析换道意图的影响因素；
3)定义意图推断模型的输出形式分别来表示左换道，车道保持，右换道；
4)建立RNN意图推断模型，将步骤2)中分析的因素作为模型的输入，步骤3)中的输出形式作为模型的输出，建立模型的计算关系；
5)利用数据组{(xt,yt)}n训练网络，得到步骤4)中的权重系数矩阵W,U,V和偏置向量bh,by；
6)：基于步骤4)和5)得到的不同意图的概率和步骤1)中得到的可行轨迹集，来得到最终预测的轨迹
Figure FDA0002838588160000011
其中每个时刻的轨迹ye,t,p可由
Figure FDA0002838588160000012
得到。
2.根据权利要求1所述的基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：假设纵向速度保持不变，选择状态向量为
Figure FDA0002838588160000013
其中，ye为道路坐标系下的侧向位移，
Figure FDA0002838588160000014
分别为对应的侧向速度和侧向加速度，输入向量
Figure FDA0002838588160000015
表示侧向阶跃；Ts表示离散时间间隔，建立侧向运动的离散状态空间方程(1)如下：
χk+1＝Aχk+Buk (1)
Figure FDA0002838588160000016
其中，k∈0,1,...,N-1表示离散时间步长，N表示有限预测时域；
根据输入小的转向角到达期望车道的车道中心线，给出代价方程(2)如下：
Figure FDA0002838588160000017
其中，Q≥0和P≥0分别表示过程状态和最终状态惩罚因子，为半正定矩阵，R＞0为输入惩罚因子，为一正定矩阵；χref表示车道的参考信息，根据上述可知，参考侧向速度和加速度应当为0；
以车辆当前状态为初始状态χ0，最优的控制输入序列u*的求解可通过下式(3)：
Figure FDA0002838588160000021
将u*带入方程(1)得最优状态序列χ*，根据不同的参考车道重复上述步骤求解得到可行轨迹集。
3.根据权利要求1所述的基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：
21)分析不同车道的满意度：当前车道满意度Cr,c,Cp,c由下述公式给出：
Figure FDA0002838588160000022
Figure FDA0002838588160000023
其中，xe是目标车辆的纵向位置，xp,c,xr,c分别是当前车道前方和后方车辆的纵向位置，ve,vr,c分别是目标车辆和后方车辆的纵向速度，L是车身长度，dth是车距间的一个预设值，超过该值，则认为该车道不存在前方或后方车辆；
定义其他邻近车道的满意度Cp,i,Cr,i，i∈{l,r}，l表示左侧车道，r表示右侧车道：
Figure FDA0002838588160000024
Figure FDA0002838588160000025
22)分析交通法规对换道意图的影响，考虑下列因素：
车辆的期望车速和目标车道的限制车速，用Cv来表示驾驶员对车速的满意度：
Cv＝vlim-vdesired (8)
其中，vlim表示目标车道的最高车速，vdesired表示当前车辆的期望速度；
若左右侧车道线为实线，则换道行为是被禁止的，Cline用来表示车道线信息，solid表示实线，dashed表示虚线：
Cline∈{solid,dashed} (9)；
23)分析车辆自车状态对换道意图的影响，考虑下列因素：
当前车辆与最右侧和最左侧车道中心线的位置有关，若驾驶员当前处于最右侧车道，则不会产生右换道的意图，换道的可行性Cfeasible，用当前位置与最左侧车道中心线的距离来刻画：
Cfeasible＝ye-yroad (10)
其中，ye表示自车的侧向位置，yroad表示最左侧车道中心线的侧向位置；
从车辆稳定性的角度出发，若车辆自身状态不稳定，则不会产生换道意图，用侧向加速度
Figure FDA0002838588160000031
来表示车辆状态的稳定性。
4.根据权利要求1所述的基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括：定义意图推断模型的输出形式：基于车道的意图推断结果，将结果用one-hot的形式编码，[1 0 0]表示左换道，[0 1 0]表示车道保持，[0 0 1]表示右换道。
5.根据权利要求1所述的基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括：建立基于RNN的意图推断模型，基于步骤2)中的分析的影响因素作为网络每个时刻的输入xt：
Figure FDA0002838588160000032
输入层的输入为一个时间序列的输入X：
Figure FDA0002838588160000033
给定输入序列，则隐藏层序列
Figure FDA0002838588160000034
其中t时刻的隐状态ht可由下式(11)计算得到：
ht＝tanh(Uxt+Wht-1+bh) (11)
其中，U为输入层和隐藏层之间的权重系数矩阵，W为隐藏层中的循环连接的权重系数，bh为隐藏层的偏置向量；
隐藏层的输出作为输出层的输入，最终由softmax层输出不同意图结果的概率
Figure FDA0002838588160000035
Figure FDA0002838588160000041
其中，V为隐藏层和输出层之间的权重系数矩阵，by为输出层的偏置向量。
6.根据权利要求1所述的基于驾驶意图推断的周围车辆运动状态预测控制方法，其特征在于，所述步骤5)中训练具体步骤如下：
定义真实值和预测值之间的损失函数为：
Figure FDA0002838588160000042
通过求解下述式(14)即可得到权重系数矩阵和偏置向量：
Figure FDA0002838588160000043
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