CN113548049B - 一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统 - Google Patents

一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113548049B
CN113548049B CN202110852499.9A CN202110852499A CN113548049B CN 113548049 B CN113548049 B CN 113548049B CN 202110852499 A CN202110852499 A CN 202110852499A CN 113548049 B CN113548049 B CN 113548049B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
lane
driving
cut
path
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110852499.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113548049A (zh
Inventor
胡杰
钟鑫凯
陈瑞楠
张敏超
朱令磊
徐文才
颜伏伍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan University of Technology WUT
Original Assignee
Wuhan University of Technology WUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan University of Technology WUT filed Critical Wuhan University of Technology WUT
Priority to CN202110852499.9A priority Critical patent/CN113548049B/zh
Publication of CN113548049A publication Critical patent/CN113548049A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113548049B publication Critical patent/CN113548049B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
    • B60W30/165—Automatically following the path of a preceding lead vehicle, e.g. "electronic tow-bar"
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18109—Braking
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18163—Lane change; Overtaking manoeuvres
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/107—Longitudinal acceleration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/06—Direction of travel
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/50—Barriers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/20—Static objects
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/80—Technologies aiming to reduce greenhouse gasses emissions common to all road transportation technologies
    • Y02T10/84—Data processing systems or methods, management, administration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统，所述方法包括步骤：1)基于先验规则定义六类驾驶行为：巡航、跟车行驶、换道出去、加速超越、换道返回、制动；2)基于本车当前位置、航向角、行驶速度、行驶环境确定本车当前行驶场景的判断条件；3)采用事件集描述本车行驶场景与驾驶行为的映射关系，使用有限状态机判断当前车辆的最优驾驶行为。本发明实现了复杂环境中智能车辆驾驶行为的有效决策。

Description

一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体地指一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统。
技术背景
智能车辆在行驶过程中，交通环境复杂多变，具有高度的不确定性，行驶路径上可能存在静态障碍物或者具备不同速度的动态障碍物，面对不同的障碍物需要采取不同的驾驶行为，才能兼顾车辆的行驶安全性与行驶效率。
基于模型的方法利用数据训练决策模型，对于数据采样与交通环境的依赖性较高，如何获取足量数据以应对多变的交通环境是此类方法的一个巨大挑战。
基于规则的方法利用先验规则制定各类驾驶行为，人为解析交通环境的关键信息，综合行驶安全性、舒适性与行驶效率，建立场景与驾驶行为之间的映射规则，能够高效应对多变的交通环境，在保证安全行驶的前提下，实现准确的避障动作决策。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统，实现复杂环境中智能车辆驾驶行为的有效决策。
为实现上述目的，本发明所设计的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特殊之处在于，所述方法包括如下步骤：
1)基于先验规则定义六类驾驶行为：巡航、跟车行驶、换道出去、加速超越、换道返回、制动；
2)基于本车当前位置、航向角、行驶速度、行驶环境确定本车当前行驶场景的判断条件；
3)采用事件集描述本车行驶场景与驾驶行为的映射关系，使用有限状态机判断当前车辆的最优驾驶行为。
优选地，所述步骤2)的具体步骤包括：
201)由感知定位获得本车当前位置(X,Y)，航向角
Figure BDA0003182983220000021
行驶速度v及当前所执行的驾驶行为；
202)获得设定的参考路径、车道信息、行驶环境中静态物体的位置范围、动态物体的位置范围、速度vo和运动方向
Figure BDA0003182983220000022
203)根据障碍物信息，确定本车的当前行驶路径及两侧路径是否可以通行的判断条件；
204)分析动态障碍物体对本车的干扰，由碰撞检测确定是否存在前、后方障碍物切入危险的判断条件；
205)当本车处于参考路径，且无切入危险时，找到路径内最近的障碍物，确定障碍物是否满足跟车行驶的判断条件；
206)当本车处于换道路径时，目标返回路径可行且无切入危险时，确定是否满足换道返回的判断条件。
优选地，所述步骤3)的具体步骤包括：
301)本车初始状态为巡航，沿着参考路径行驶；
302)本车巡航时，若判断为本车的当前行驶路径及两侧路径无法通行，或者前方存在切入危险，则切换为制动；
303)本车巡航时，若判断为满足跟车条件，同时，没有前状态或者前状态为跟车行驶，则切换为跟车行驶；
304)本车巡航时，若满足本车的两侧路径可以通行，同时，没有前状态或者前状态为换道出去，则切换为换道出去；
305)本车制动时，若前状态为巡航，同时，判断为存在可行路径且前方无切入危险，则切换为巡航；
306)本车制动时，若前状态为换道出去，且判断为目标换出车道前、后方无切入危险，则切换为换道出去；
307)本车制动时，若前状态为加速超越，且前方无切入危险，则切换为加速超越；
308)本车制动时，若前状态为换道返回，同时，判断为目标返回车道无前、后方切入危险，且切换为换道返回；
309)本车跟车行驶时，若跟车目标消失时间达到阈值，或者判断为无可行路径，则切换为巡航；
310)本车换道出去时，若换道过程未过半，同时，判断为目标换出车道前、后方存在切入危险或者无可行路径，则切换为巡航；
311)本车换道出去时，若换道过程已过半，同时，判断为目标换出车道前方存在切入危险，则切换为制动；
312)本车换道出去时，若换道已过半，且判断为目标换出车道无前方切入危险，则切换为加速超越；
313)本车加速超越时，若判断为无可行路径，或者判断为前方存在切入危险，则切换为制动；
314)本车加速超车时，若满足换道返回条件，并且判断为目标返回车道无前、后方切入危险，则切换为换道返回；
315)本车换道返回时，若判断为目标返回车道前、后方存在切入危险，则切换为加速超越；
316)本车换道返回时，若已返回参考路径，则切换为巡航。
优选地，所述步骤203)中本车的当前行驶路径及两侧路径是否可以通行的判断条件为：
根据车辆位置、障碍物位置、路径信息建立栅格地图，以车辆自身位置为基准，在车辆前方spre处均匀的设置一排撒点，spre＝s0+vT，s0为基础前视距离，T为不同车速下车辆拥有足够的反应时间，v为车辆行驶速度；两撒点之间的间隔为d，若撒点位置不在障碍物位置范围内，则认为该撒点区域无障碍物，基于此，判断当前行驶路径内和两侧路径内是否存在障碍物，从而判断是否可以通行。
优选地，所述步骤204)中是否存在前、后方障碍物切入危险的判断条件为：
设定障碍物切入路径的时刻为ti，切入时距车辆的初始距离为si，以ti时刻为起点，若经过TTC时间后，车辆与障碍物位置范围第一次发生重合，则认为发生碰撞；
其中，TTC计算需要根据车辆航向角
Figure BDA0003182983220000041
车辆行驶速度v，障碍物速度vo，障碍物运动方向
Figure BDA0003182983220000042
公式如下：
Figure BDA0003182983220000043
式中，±表示障碍物在车辆前方时取正号，反之取负号；
将碰撞时间TTC作为检测前后方障碍物切入危险的判断标准，若TTC<0，则表示始终没有碰撞，无切入危险；
或者，设定TTC阈值为TTCt，若TTC大于阈值TTCt，则认为车辆短时间内不会发生碰撞，无切入危险。
优选地，所述步骤205)中障碍物是否满足跟车行驶的判断条件为：与本车航向偏差小于航向偏差阈值
Figure BDA0003182983220000044
且速度大于速度阈值vt。
优选地，所述步骤206)中换道返回的判断条件为：超越原障碍物足够距离，满足下式：
sc>st
式中，sc为车辆与障碍物在纵向上的距离，st为安全距离阈值。
优选地，所述步骤310)中换道过程判断标准为从切换到换道状态的时间tc，若tc<tt，则认为换道过程未过半，否则认为换道过程已过半，tt为换道半程时间，基于经验与实际超车测试确定。
优选地，所述步骤316)中本车已返回参考路径的判断标准为：
Figure BDA0003182983220000045
式中，e为车辆与参考路径的横向位置偏差，et横向偏差阈值，
Figure BDA0003182983220000046
为车辆航向角，
Figure BDA0003182983220000047
为航向角偏差阈值，
Figure BDA0003182983220000048
为参考路径航向角。
本发明还提出一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策系统，其特征在于：所述系统执行上述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法。
本发明设计一种智能车辆驾驶行为决策方法，基于先验规则定义各类驾驶行为，并根据车辆当前运动状态与环境信息，采用事件集来描述驾驶行为的变化关系，使用有限状态机得到当前车辆继续行驶的最优驾驶行为。本发明综合考虑了交通环境中的各类因素，在保证安全驾驶的前提下实现智能车辆高效准确的避障动作决策；不仅考虑的静态障碍物对于车辆行驶的影响，同时还考虑到动态障碍物切入本车行驶路径时，对于车辆造成的影响，采用碰撞时间来判断动态物体是否会对本车产生潜在危险，保证车辆足够的安全行驶空间。在此基础上，模拟人类驾驶习惯，实现精准而安全的驾驶行为切换，实现动态环境下的高效决策。
附图说明
图1为本发明提出一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法的智能车辆驾驶行为决策步骤图。
图2为各类驾驶行为示意图。
图3为判断本车前方存在切入危险状态示意图。
图4为行驶场景与驾驶行为的映射图。
图5为驾驶行为状态切换示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
如图1所示，本发明所提出的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，步骤包括：
1)基于先验规则定义六类驾驶行为：巡航、跟车行驶、换道出去、加速超越、换道返回、制动；
2)基于本车当前位置、航向角、行驶速度、行驶环境确定本车当前行驶场景的判断条件；
3)采用事件集描述本车行驶场景与驾驶行为的映射关系，使用有限状态机判断当前车辆的最优驾驶行为。
进一步地，步骤2)的具体步骤包括：
201)由感知定位获得本车当前位置(X,Y)，航向角
Figure BDA0003182983220000064
行驶速度v及当前所执行的驾驶行为；
202)获得设定的参考路径、车道信息、行驶环境中静态物体的位置范围、动态物体的位置范围、速度vo和运动方向
Figure BDA0003182983220000065
203)根据障碍物信息，确定本车的当前行驶路径及两侧路径是否可以通行的判断条件；
本车的当前行驶路径及两侧路径是否可以通行的判断条件为：
根据车辆位置、障碍物位置、参考路径、车道信息建立栅格地图，以车辆自身位置为基准，在车辆前方spre处均匀的设置一排撒点，spre＝s0+vT，s0为基础前视距离，T为不同车速下车辆拥有足够的反应时间，v为车辆行驶速度；两撒点之间的间隔为d，若撒点位置不在障碍物位置范围内，则认为该撒点区域无障碍物，基于此，判断当前行驶路径内和两侧路径内是否存在障碍物，从而判断是否可以通行。
204)分析动态障碍物体对本车的干扰，由碰撞检测确定是否存在前、后方障碍物切入危险的判断条件；
是否存在前、后方障碍物切入危险的判断条件为：
设定障碍物切入路径的时刻为ti，切入时距车辆的初始距离为si，以ti时刻为起点，若经过TTC时间后，车辆与障碍物位置范围第一次发生重合，则认为发生碰撞；
其中，TTC计算需要根据车辆航向角
Figure BDA0003182983220000061
车辆行驶速度v，障碍物速度vo，障碍物运动方向
Figure BDA0003182983220000062
公式如下：
Figure BDA0003182983220000063
式中，±表示障碍物在车辆前方时取正号，反之取负号；
将碰撞时间TTC作为检测前后方障碍物切入危险的判断标准，若TTC<0，则表示始终没有碰撞，无切入危险；
或者，设定TTC阈值为TTCt，若TTC大于阈值TTCt，则认为车辆短时间内不会发生碰撞，无切入危险。上述两个条件并列存在，只要一个成立即可，阈值TTCt是大于0的。即TTC＜0或者TTC＞TTCt，为判断成立条件。
205)当本车处于参考路径，且无切入危险时，找到路径内最近的障碍物，确定障碍物是否满足跟车行驶的判断条件；障碍物是否满足跟车行驶的判断条件为：障碍物与本车航向偏差小于航向偏差阈值
Figure BDA0003182983220000071
且速度大于速度阈值vt，如下式：
Figure BDA0003182983220000072
否则，认为满足换道条件。
206)当本车处于换道路径时，目标返回路径可行且无切入危险时，确定是否满足换道返回的判断条件。换道返回的判断条件为：超越原障碍物足够距离，满足下式：
sc>st
式中，sc为车辆与障碍物在纵向上的距离，st为安全距离阈值。
进一步地，步骤3)的具体步骤包括：
301)本车初始状态为巡航，沿着参考路径行驶；
302)本车巡航时，若判断为本车的当前行驶路径及两侧路径无法通行，或者前方存在切入危险，则切换为制动；
303)本车巡航时，若判断为满足跟车条件，同时，没有前状态或者前状态为跟车行驶，则切换为跟车行驶；
304)本车巡航时，若满足本车的两侧路径可以通行，同时，没有前状态或者前状态为换道出去，则切换为换道出去；
305)本车制动时，若前状态为巡航，同时，判断为存在可行路径且前方无切入危险，则切换为巡航；
306)本车制动时，若前状态为换道出去，且判断为目标换出车道前、后方无切入危险，则切换为换道出去；
307)本车制动时，若前状态为加速超越，且前方无切入危险，则切换为加速超越；
308)本车制动时，若前状态为换道返回，同时，判断为目标返回车道无前、后方切入危险，且切换为换道返回；
309)本车跟车行驶时，若跟车目标消失时间达到阈值，或者判断为无可行路径，则切换为巡航；
310)本车换道出去时，若换道过程未过半，同时，判断为目标换出车道前、后方存在切入危险或者无可行路径，则切换为巡航；
换道过程判断标准为从切换到换道状态的时间tc，若tc<tt，则认为换道过程未过半，否则认为换道过程已过半，tt为换道半程时间，基于经验与实际超车测试确定。
311)本车换道出去时，若换道过程已过半，同时，判断为目标换出车道前方存在切入危险，则切换为制动；
312)本车换道出去时，若换道已过半，且判断为目标换出车道无前方切入危险，则切换为加速超越；
313)本车加速超越时，若判断为无可行路径，或者判断为前方存在切入危险，则切换为制动；
314)本车加速超车时，若满足换道返回条件，并且判断为目标返回车道无前、后方切入危险，则切换为换道返回；
315)本车换道返回时，若判断为目标返回车道前、后方存在切入危险，则切换为加速超越；
316)本车换道返回时，若已返回参考路径，则切换为巡航。
本车已返回参考路径的判断标准为：
Figure BDA0003182983220000081
式中，e为车辆与参考路径的横向位置偏差，et横向偏差阈值，
Figure BDA0003182983220000082
为车辆航向角，
Figure BDA0003182983220000083
为航向角偏差阈值，
Figure BDA0003182983220000084
为参考路径航向角。
基于上述方法，本发明还提出一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策系统，所述系统执行上述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法。
最后需要说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本专利技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本专利进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本专利的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本专利的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
1)基于先验规则定义六类驾驶行为：巡航、跟车行驶、换道出去、加速超越、换道返回、制动；
2)基于本车当前位置、航向角、行驶速度、行驶环境确定本车当前行驶场景的判断条件；
3)采用事件集描述本车行驶场景与驾驶行为的映射关系，使用有限状态机判断当前车辆的最优驾驶行为；
所述步骤2)的具体步骤包括：
201)由感知定位获得本车当前位置(X,Y)，航向角
Figure FDA0003546807280000011
行驶速度v及当前所执行的驾驶行为；
202)获得设定的参考路径、车道信息、行驶环境中静态物体的位置范围、动态物体的位置范围、速度vo和运动方向
Figure FDA0003546807280000012
203)根据障碍物信息，确定本车的当前行驶路径及两侧路径是否可以通行的判断条件；
204)分析动态障碍物体对本车的干扰，由碰撞检测确定是否存在前、后方障碍物切入危险的判断条件；
205)当本车处于参考路径，且无切入危险时，找到路径内最近的障碍物，确定障碍物是否满足跟车行驶的判断条件；
206)当本车处于换道路径时，目标返回路径可行且无切入危险时，确定是否满足换道返回的判断条件；
所述步骤3)的具体步骤包括：
301)本车初始状态为巡航，沿着参考路径行驶；
302)本车巡航时，若判断为本车的当前行驶路径及两侧路径无法通行，或者前方存在切入危险，则切换为制动；
303)本车巡航时，若判断为满足跟车条件，同时，没有前状态或者前状态为跟车行驶，则切换为跟车行驶；
304)本车巡航时，若满足本车的两侧路径可以通行，同时，没有前状态或者前状态为换道出去，则切换为换道出去；
305)本车制动时，若前状态为巡航，同时，判断为存在可行路径且前方无切入危险，则切换为巡航；
306)本车制动时，若前状态为换道出去，且判断为目标换出车道前、后方无切入危险，则切换为换道出去；
307)本车制动时，若前状态为加速超越，且前方无切入危险，则切换为加速超越；
308)本车制动时，若前状态为换道返回，同时，判断为目标返回车道无前、后方切入危险，则切换为换道返回；
309)本车跟车行驶时，若跟车目标消失时间达到阈值，或者判断为无可行路径，则切换为巡航；
310)本车换道出去时，若换道过程未过半，同时，判断为目标换出车道前、后方存在切入危险或者无可行路径，则切换为巡航；
311)本车换道出去时，若换道过程已过半，同时，判断为目标换出车道前方存在切入危险，则切换为制动；
312)本车换道出去时，若换道已过半，且判断为目标换出车道无前方切入危险，则切换为加速超越；
313)本车加速超越时，若判断为无可行路径，或者判断为前方存在切入危险，则切换为制动；
314)本车加速超车时，若满足换道返回条件，并且判断为目标返回车道无前、后方切入危险，则切换为换道返回；
315)本车换道返回时，若判断为目标返回车道前、后方存在切入危险，则切换为加速超越；
316)本车换道返回时，若已返回参考路径，则切换为巡航。
2.根据权利要求1所述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特征在于：所述步骤203)中本车的当前行驶路径及两侧路径是否可以通行的判断条件为：根据车辆位置、障碍物位置、路径信息建立栅格地图，以车辆自身位置为基准，在车辆前方spre处均匀的设置一排撒点，spre＝s0+vT，s0为基础前视距离，T为不同车速下车辆拥有足够的反应时间，v为车辆行驶速度；两撒点之间的间隔为d，若撒点位置不在障碍物位置范围内，则认为该撒点区域无障碍物，基于此，判断当前行驶路径内和两侧路径内是否存在障碍物，从而判断是否可以通行。
3.根据权利要求1所述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特征在于：所述步骤204)中是否存在前、后方障碍物切入危险的判断条件为：
设定障碍物切入路径的时刻为ti，切入时距车辆的初始距离为si，以ti时刻为起点，若经过TTC时间后，车辆与障碍物位置范围第一次发生重合，则认为发生碰撞；
其中，TTC计算根据车辆航向角
Figure FDA0003546807280000032
车辆行驶速度v，障碍物速度vo，障碍物运动方向
Figure FDA0003546807280000033
公式如下：
Figure FDA0003546807280000031
式中，±表示障碍物在车辆前方时取正号，反之取负号；
将碰撞时间TTC作为检测前后方障碍物切入危险的判断标准，若TTC<0，则表示始终没有碰撞，无切入危险；
或者，将设定TTC阈值为TTCt，若TTC大于阈值TTCt，则认为车辆短时间内不会发生碰撞，无切入危险。
4.根据权利要求1所述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特征在于：所述步骤205)中障碍物是否满足跟车行驶的判断条件为：与本车航向偏差小于航向偏差阈值
Figure FDA0003546807280000034
且速度大于速度阈值vt。
5.根据权利要求3所述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特征在于：所述步骤206)中换道返回的判断条件为：超越原障碍物足够距离，满足下式：
sc>st
式中，sc为车辆与障碍物在纵向上的距离，st为安全距离阈值。
6.根据权利要求1所述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法，其特征在于：所述步骤316)中本车已返回参考路径的判断标准为：
Figure FDA0003546807280000041
式中，e为车辆与参考路径的横向位置偏差，et横向偏差阈值，
Figure FDA0003546807280000042
为车辆航向角，
Figure FDA0003546807280000043
为航向角偏差阈值，
Figure FDA0003546807280000044
为参考路径航向角。
7.一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策系统，其特征在于：所述系统执行权利要求1～6中任一项所述的一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法。
CN202110852499.9A 2021-07-27 2021-07-27 一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统 Active CN113548049B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110852499.9A CN113548049B (zh) 2021-07-27 2021-07-27 一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110852499.9A CN113548049B (zh) 2021-07-27 2021-07-27 一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113548049A CN113548049A (zh) 2021-10-26
CN113548049B true CN113548049B (zh) 2022-05-31

Family

ID=78104627

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110852499.9A Active CN113548049B (zh) 2021-07-27 2021-07-27 一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113548049B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114312839A (zh) * 2021-12-29 2022-04-12 阿波罗智联(北京)科技有限公司 信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107139917A (zh) * 2017-04-27 2017-09-08 江苏大学 一种基于混杂理论的无人驾驶汽车横向控制系统和方法
CN110488802A (zh) * 2019-08-21 2019-11-22 清华大学 一种网联环境下的自动驾驶车辆动态行为决策方法
CN110667578A (zh) * 2018-12-29 2020-01-10 长城汽车股份有限公司 自动驾驶车辆的横向决策系统及横向决策确定方法
CN110962848A (zh) * 2019-07-31 2020-04-07 重庆长安汽车股份有限公司 自动驾驶纵向运动控制的方法及系统
CN111813083A (zh) * 2020-07-09 2020-10-23 吉林大学 场景任务复杂度量化模型
CN111923910A (zh) * 2020-09-14 2020-11-13 福瑞泰克智能系统有限公司 车辆变道规划的方法、自动驾驶车辆和存储介质

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10948919B2 (en) * 2017-09-11 2021-03-16 Baidu Usa Llc Dynamic programming and gradient descent based decision and planning for autonomous driving vehicles
US11027736B2 (en) * 2018-04-27 2021-06-08 Honda Motor Co., Ltd. Systems and methods for anticipatory lane change
CN109582021B (zh) * 2018-12-05 2020-06-12 清华大学 智能车避障方法、装置及计算机可读存储介质
CN111391830B (zh) * 2018-12-29 2021-11-26 毫末智行科技有限公司 自动驾驶车辆的纵向决策系统及纵向决策确定方法
CN109799821A (zh) * 2019-01-25 2019-05-24 汉腾汽车有限公司 一种基于状态机的自动驾驶控制方法
CN110979327B (zh) * 2019-03-18 2021-06-22 毫末智行科技有限公司 自动驾驶车辆的纵向控制方法系统
CN111813099B (zh) * 2019-03-25 2024-03-05 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶车的驾驶控制方法及其装置、计算机设备、车辆
US11532167B2 (en) * 2019-10-31 2022-12-20 Zoox, Inc. State machine for obstacle avoidance
CN110979330B (zh) * 2019-12-04 2021-09-21 福瑞泰克智能系统有限公司 一种车辆变道控制方法、装置及车辆
CN111874007B (zh) * 2020-08-06 2021-03-16 中国科学院自动化研究所 基于知识与数据驱动的无人车分层决策方法、系统、装置
CN113120003B (zh) * 2021-05-18 2022-06-03 同济大学 无人驾驶车辆运动行为决策方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107139917A (zh) * 2017-04-27 2017-09-08 江苏大学 一种基于混杂理论的无人驾驶汽车横向控制系统和方法
CN110667578A (zh) * 2018-12-29 2020-01-10 长城汽车股份有限公司 自动驾驶车辆的横向决策系统及横向决策确定方法
CN110962848A (zh) * 2019-07-31 2020-04-07 重庆长安汽车股份有限公司 自动驾驶纵向运动控制的方法及系统
CN110488802A (zh) * 2019-08-21 2019-11-22 清华大学 一种网联环境下的自动驾驶车辆动态行为决策方法
CN111813083A (zh) * 2020-07-09 2020-10-23 吉林大学 场景任务复杂度量化模型
CN111923910A (zh) * 2020-09-14 2020-11-13 福瑞泰克智能系统有限公司 车辆变道规划的方法、自动驾驶车辆和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
多模式切换的自适应巡航控制系统;白广路;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20190115(第01期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113548049A (zh) 2021-10-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110488802B (zh) 一种网联环境下的自动驾驶车辆动态行为决策方法
CN108189835B (zh) 一种自动驾驶的避撞控制方法及系统
CN107346612B (zh) 一种基于车联网的车辆防碰撞方法和系统
JP6811303B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
CN102800214B (zh) 一种基于车车信息交互条件下的车辆换道冲突消解方法
CN110164183A (zh) 一种在车车通信条件下考虑他车驾驶意图的安全辅助驾驶预警方法
CN111994071B (zh) 后向追尾主动避让方法、系统、存储介质
CN107731010B (zh) 车联网环境下前车智能避让推荐方法及系统
WO2021217752A1 (zh) 车辆-行人碰撞风险域的计算方法及安全评价系统
KR102295578B1 (ko) 자율주행 차량의 추월 제어방법
CN103359113A (zh) 车辆用驾驶辅助装置
JP7313298B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
CN113470407B (zh) 多交叉路口通行的车速引导方法、服务器及可读存储介质
EP3886073A1 (en) Collaborative safety driving model (sdm) for autonomous vehicles
US20220314968A1 (en) Electronic control device
CN109910880B (zh) 车辆行为规划的方法、装置、存储介质和终端设备
CN115056754B (zh) 一种物流行李牵引车制动控制系统及方法
Damerow et al. Risk-based driver assistance for approaching intersections of limited visibility
CN111731294A (zh) 行驶控制装置、行驶控制方法以及存储程序的存储介质
CN111731296A (zh) 行驶控制装置、行驶控制方法以及存储程序的存储介质
CN115817460A (zh) 一种混合流条件下智能网联车主动协调避撞方法
CN113548049B (zh) 一种基于有限状态机的智能车辆驾驶行为决策方法及系统
CN113954827B (zh) 一种考虑定位误差和通信时延的交叉口车辆碰撞概率计算方法及系统
JP2016088133A (ja) 走行制御装置
JP6394152B2 (ja) 車両制御装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant