CN111368465A - 基于id3决策树的无人驾驶决策方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无人驾驶领域，是指基于ID3决策树的无人驾驶决策方法，解决了现有技术中决策方法不够实时和准确的问题。本发明包括以下步骤A计算给定样本分类所需的信息熵B计算每个特征的信息增益;C选出根节点或内部节点;D划分结束标志：子集中只有一个类别标签，停止划分。本发明公开的基于ID3决策树的无人驾驶决策方法,本技术则是选用的决策树算法，并在BrechtelS方法的基础上，利用决策树在知识自动获取与准确表达方面所具有的优势，构建基于ID3决策树的驾驶行为决策模型，实现对当前驾驶行为实时、准确的识别和对下一时刻行为的快速决策。

Description

基于ID3决策树的无人驾驶决策方法
技术领域
本发明涉及无人驾驶领域，特别是指基于ID3决策树的无人驾驶决策方法。
背景技术
路径规划作为无人驾驶技术最重要的部分之一，一直是各个专家学者发明的热点，目前学界存在多种无人汽车路径规划的方法，包括蚁群算法，遗传算法，决策树算法，人工势场法，基于本体论和马尔科夫理论的行为决策方法；基于神经网络的决策模型，该模型以足球机器人为实际背景,基于径向基函数,借助于神经元的训练,可以更好的利用多源信息进行规划,提升了决策的准确性，但是该模型灵活性较差，学习收敛速度慢；国外学者Brechtel S还提出了将连续状态层次贝叶斯转换模型嵌入 MDP 模型，使自动驾驶汽车在多车双车道高速公路场景可以进行决策；传统的人工势场法也用得比较多，但是它仍然存在局部最优、碰撞及达不到目标点的问题。在整个无人车应用过程中，存在大量的行为决策影响因素，他们种类繁多且无主次，从而导致决策信息获取和表示不充分，而本技术采用的基于ID3决策树的驾驶行为决策模型，能够有效的克服决策推理模型的冗余性和局限性，提高行为决策子系统的综合场景适应能力。。
亟待出现一种可解决上述问题的新型的无人驾驶决策方法。
发明内容
本发明提出基于ID3决策树的无人驾驶决策方法，解决了现有技术中决策方法不够实时和准确的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：基于ID3决策树的无人驾驶决策方法，包括以下步骤A 计算给定样本分类所需的信息熵，根据公式
Figure 307887DEST_PATH_IMAGE001
计算出熵;B 计算每个特征的信息增益;C 从所有的特征列中选出信息增益最大的那个部分作为根节点或内部节点;D 划分结束标志：子集中只有一个类别标签，停止划分。
优选地，还包括步骤F，设置于步骤C和步骤D之间；具体的是，判断信息增益，没有则重复步骤C。
进一步地，步骤C具体的是：（1）根据划分节点的不同取值来拆分数据集为若干子集；（2）删除当前特征列，在计算剩余特征列的信息熵。
本发明公开的基于ID3决策树的无人驾驶决策方法,选用的决策树算法，并在BrechtelS方法的基础上，利用决策树在知识自动获取与准确表达方面所具有的优势，构建基于ID3决策树的驾驶行为决策模型，实现对当前驾驶行为实时、准确的识别和对下一时刻行为的快速决策。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1：双向十字路口场景模拟示意图；
图2：ID3决策树划分结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开的基于ID3决策树的无人驾驶决策方法，包括以下步骤A 计算给定样本分类所需的信息熵，根据公式
Figure 506787DEST_PATH_IMAGE001
计算出熵;B 计算每个特征的信息增益;C 从所有的特征列中选出信息增益最大的那个部分作为根节点或内部节点;D 划分结束标志：子集中只有一个类别标签，停止划分。
优选地，还包括步骤F，设置于步骤C和步骤D之间；具体的是，判断信息增益，没有则重复步骤C。
进一步地，步骤C具体的是：（1）根据划分节点的不同取值来拆分数据集为若干子集；（2）删除当前特征列，在计算剩余特征列的信息熵。
本发明模拟了一个双向的十字路口驾驶场景，如图1所示，在此场景中本车正在向北方向行驶，在十字路口右侧正有一辆匀速向西行驶的障碍车，本场景模拟的便是在不碰撞到障碍车的前提下进行本车此刻驾驶行为的自动决策，以通过此路口驶向目的地。首先选择本车的车速x1、障碍车的车速x2、本车的加速度x3、本车距路口入口处的距离x4、本车距道路中线的距离x5、本车距障碍车的垂直距离x6、本车距障碍车的水平距离x7、两车碰撞预测时间x8作为条件属性，而加速直行Y1、减速直行Y2、停车让行Y3、匀速直行Y4作为决策属性。所用到的训练样本如表1车辆行为训练样本表所示，其中的x的各种取值0、1、2、3、4是为了简化计算而标准化得出的整数，其真实的值对应于表2所示：例如表1在第二行第一列数据x1=0在表2中的真实数据是（-∞，4.2）区间的某个特定值。
表1 车辆行为训练样本表
Figure 175666DEST_PATH_IMAGE002
表2 条件属性标准化值对应表
Figure 106712DEST_PATH_IMAGE003
首先计算给定样本分类所需的信息熵，根据公式
Figure 861042DEST_PATH_IMAGE001
可以计算出信息熵为：I(Y1,Y2,Y3,Y4)=-(P1log2P1+P2log2P2+P3log2P3+P4log2P4)=-(0.233×log20.233+0.133log20.133+0.433×log20.433+0.2×log20.2)=1.8640。其次计算每个特征的信息增益，本车的车速x1分为3组：0,1,2。其中0占总样本概率为：P0=2/30=0.067，0中Y4的概率为1，根据公式计算出I=0。1根据公式计算出I=0.9148。2根据公式及计算出来I=1.9507，所以x1的平均信息期望为：E(x1)=0.067*0+0.467*0.9148+0.467*1.9507=1.3382，x1的信息增益为：G(x1)=1.8640-1.3382=0.0.5258。障碍车的车速x2的E(x2)=1.7527，G(x2)=0.1113。x3……。接着从所有的特征列中选出信息增益最大的那个部分作为根节点或内部节点：因为最终结果中G的最大值为G(x4)=0.7128，。所以我们首次选x4本车距路口入口处的距离来划分。再然后根据划分节点的不同取值来拆分数据集为若干子集，然后删除当前特征列，在计算剩余特征列的信息熵。如果没有信息增益，就重复第2步直至划分结束。最后划分结束标志：子集中只有一个类别标签，停止划分，最终决策树如图2所示。从图2可以得出如表3所示的行为决策表。
表3 车辆行为决策表
Figure 598054DEST_PATH_IMAGE004
从表3可以看出，当本车的车速x1在[4.2,10)区间内，障碍车的车速x2在[4.2,10)，本车的加速度x3任意取值，本车距路口入口处的距离x4在(-∞,-1.5)区间内，本车距道路中线的距离x5任意取值，本车距障碍车的垂直距离x6在(0,5)区间内，本车距障碍车的水平距离x7在[5,20)区间内，两车碰撞预测时间在(0,1)区间内时，其决策应该是停车让行。其他情况的决策可以参照此方法读表3得出。
对于其他的驾驶场景，其基本原理和该原理一样，只要知道本车的速度、加速度、障碍车的速度、加速度、两车之间的距离、安全车距等条件属性推导出的与之对应的加速、减速、换道等决策属性，便都能实现对当前驾驶行为实时、准确的识别和对下一时刻行为的快速决策。
本发明公开的基于ID3决策树的无人驾驶决策方法,选用的决策树算法，并在BrechtelS方法的基础上，利用决策树在知识自动获取与准确表达方面所具有的优势，构建基于ID3决策树的驾驶行为决策模型，实现对当前驾驶行为实时、准确的识别和对下一时刻行为的快速决策。
当然，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员应该可以根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.基于ID3决策树的无人驾驶决策方法，其特征在于：包括以下步骤
A 计算给定样本分类所需的信息熵，根据公式
Figure 450704DEST_PATH_IMAGE001
计算出熵;
B 计算每个特征的信息增益;
C 从所有的特征列中选出信息增益最大的那个部分作为根节点或内部节点;
D 划分结束标志：子集中只有一个类别标签，停止划分。
2.根据权利要求1所述的基于ID3决策树的无人驾驶决策方法.，其特征在于：还包括步骤F，设置于步骤C和步骤D之间；具体的是，判断信息增益，没有则重复步骤C。
3.根据权利要求1所述的基于ID3决策树的无人驾驶决策方法，其特征在于：步骤C具体的是：
（1）根据划分节点的不同取值来拆分数据集为若干子集；
（2）删除当前特征列，在计算剩余特征列的信息熵。
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