CN114670837B - 一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统，包括类人弯道轨迹预规划模块和类人弯道轨迹重规划模块，进一步包括驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块、基于编码‑解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块、基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块和基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块。本发明建立驾驶人弯道视觉关注特征并将其引入类人弯道轨迹预规划，实现了预规划弯道轨迹与驾驶人真实弯道轨迹的高度匹配；通过非对称性风险场评估预规划弯道轨迹风险并基于风险进行弯道轨迹重规划，降低由于数据驱动方法黑盒化程度高、泛化性差产生的安全隐患；本发明具有良好的泛化能力和移植能力，能够有效降低重复性开发带来的成本浪费。

Description

一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统
技术领域
本发明涉及一种智能汽车轨迹规划系统，特别涉及一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统。
背景技术
随着智能汽车技术的不断进步，越来越多的研究开始聚焦于使智能汽车具备类人驾驶能力，开发具有驾驶人特性的智能汽车轨迹规划系统已经成为智能汽车技术领域的研究热点。
面向跟驰、换道等直线道路驾驶行为而开发的类人轨迹规划系统已较为完善，而弯道工况下的类人轨迹规划研究则十分稀少，目前在该领域尚存在三方面需要解决的主要问题：
(1)现有弯道轨迹规划系统往往进行简化处理，仅将弯道的车道中心线作为目标轨迹。但实际上驾驶人在弯道上并非严格按照车道中心线行驶，因此这种简化可能会降低智能汽车的用户接受度、信任度以及社会认同度，并存在由人机差异导致的安全隐患。
(2)现有类人轨迹规划的实现，往往需要基于复杂度越来越高的学习型算法从由基础特征表征的自然驾驶数据中提取驾驶人行为特性，而缺少对驾驶人驾驶行为内在生成机制的本质性探索，导致神经网络等学习型算法的参数量和结构随着自动驾驶任务的多元化变得越发复杂，在实车部署时面临算力无法匹配和实时性较低等困难。
(3)类人轨迹规划系统中使用的黑盒化数据驱动方法一旦遇到训练数据未覆盖的工况，极易由于泛化能力不足而导致系统性能下降甚至发生误规划，存在较大安全隐患。
因此如何开发具有高度类人化特性并具备危险工况下重规划能力的弯道轨迹规划系统，已成为智能汽车领域亟待解决的关键技术难题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统，包括类人弯道轨迹预规划模块和类人弯道轨迹重规划模块，所述的类人弯道轨迹预规划模块中包括驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块和基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块；所述的类人弯道轨迹重规划模块中包括基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块和基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块；
(1)驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块以车道线信息和历史时间窗内的自车运动学信息作为输入，生成历史时间窗内的驾驶人视觉关注特征TP(DTP,θTP)和PP(DPP,θPP)；
其中，TP为驾驶人在弯道上的视觉关注点，即其视线与弯道内侧的切点，DTP为TP与自车几何中心V的距离，θTP为TP-V连线与车辆前进方向的夹角，θTP＝arccos(R1/R2)；其中，R1为弯道内侧车道线曲率半径，R2为车辆几何中心V与弯道曲率中心O的距离，DTP以及R1、R2均为基于现有智能汽车传感技术能够获得的信息；
PP为基于驾驶人弯道预瞄距离dPreview确定的弯道车道中心线上的预瞄点，表征驾驶人用于控制车辆不过多偏离车道中心线的预瞄信息；DPP为点PP与自车几何中心V的距离，θPP为PP-V连线与车辆前进方向的夹角，θPP＝arctan(ye/dPreview)；其中，ye为点PP与自车前进方向的距离，ye以及DPP均为基于现有智能汽车传感技术能够获得的信息；dPreview为驾驶人在弯道上的预瞄距离，属于系统的人工设定值，可根据驾驶人习惯和车辆几何参数自由调节。
(2)基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块以历史时间窗内的驾驶人弯道视觉关注特征和历史时间窗内的自车运动信息作为输入，输出此时的预规划弯道轨迹：在当前时刻t，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输入序列X为：
X＝[Xt-H+1,Xt-H+2,...,Xt]
Figure BDA0003612546380000031
其中，H为历史时间窗长度，
Figure BDA0003612546380000032
为历史时间窗H内编码时间步th的驾驶人弯道视觉关注特征；
Figure BDA0003612546380000033
以及
Figure BDA0003612546380000034
分别为编码时间步th的自车纵向位置、纵向速度、纵向加速度、侧向位置、侧向速度、侧向加速度、航向角、横摆角速度。
在当前时刻t，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输出序列即预规划轨迹Y定义为：
Y＝[Yt+1,Yt+2,...,Yt+F]
Figure BDA0003612546380000035
其中，F为规划时间窗长度，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输出即为规划时间窗F内，每个解码时间步tf自车的纵向位置
Figure BDA0003612546380000036
和侧向位置
Figure BDA0003612546380000037
编码器使用长短期记忆(Long-short Term Memory,LSTM)单元，基于上一编码时间步th-1的隐状态
Figure BDA0003612546380000038
对编码时间步th的输入特征
Figure BDA0003612546380000039
进行编码，得到编码时间步th的隐状态
Figure BDA00036125463800000310
Figure BDA00036125463800000311
编码器对历史时间窗H内的整条输入序列X进行编码后，得到最后一个编码时间步的隐状态
Figure BDA00036125463800000312
再经过全连接层处理后得到语义向量C：
Figure BDA0003612546380000041
语义向量C记录着整条输入序列X的上下文历史信息，包含着输入序列中的时序依赖关系；
解码器使用LSTM单元对自车弯道轨迹进行递归规划，在每一个解码时间步tf，解码器接收上一个解码时间步tf-1的弯道轨迹预规划值
Figure BDA0003612546380000042
上一个解码时间步tf-1解码器LSTM单元的隐状态输出
Figure BDA0003612546380000043
以及编码器输出的语义向量C，进而解码得到解码时间步tf的弯道轨迹预规划值
Figure BDA0003612546380000044
Figure BDA0003612546380000045
当解码器完成整个规划时间窗F内的语义向量解码后，即得到规划时间窗F内的类人预规划弯道轨迹Y。
类人弯道轨迹预规划模块输出的预规划弯道轨迹Y输入至类人弯道轨迹重规划模块，基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块判定此时的预规划弯道轨迹Y是否存在风险：若无风险，直接将预规划弯道轨迹Y作为此时智能汽车的弯道行驶轨迹；若存在风险，预规划弯道轨迹Y则进入基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块，利用非对称性风险场对弯道轨迹进行重规划。
(3)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块中，所述非对称性风险场分为非对称性交通车风险场、非对称性静态障碍物风险场以及非对称性车道线风险场；
①非对称性交通车风险场如下：
Figure BDA0003612546380000046
其中，
Figure BDA0003612546380000047
为在交通车i的Frenet坐标系下自车j与交通车i之间的距离矢量，kd为车距放缩因子；
Figure BDA0003612546380000048
和
Figure BDA0003612546380000049
分别为交通车i沿其前进方向的加速度矢量和法向加速度矢量,μR为风险场的场强峰值，场强峰值出现在交通车i的质心位置；
Figure BDA0003612546380000051
和
Figure BDA0003612546380000052
分别为
Figure BDA0003612546380000053
与交通车i前进方向和法向的夹角，pX′和pY′为加速度系数；
②非对称性静态障碍物风险场如下：
静态障碍物p产生的场强
Figure BDA0003612546380000054
是将
Figure BDA0003612546380000055
中的
Figure BDA0003612546380000056
取为0得到；静态障碍物p的Frenet坐标系是以静态障碍物p的几何中心为原点，利用静态障碍物p膨胀后的椭圆的长对称轴和短对称轴建立的，其中该膨胀后的椭圆刚好完全包裹静态障碍物p的原始几何边界。
③非对称性车道线风险场如下：
对于直道车道线产生的场强ESL,j(tf)定义为：
Figure BDA0003612546380000057
dSL,j＝(0,yj(tf)-ySL),
其中，KL为车道线类型系数，双实线的KL大于单实线的KL；μL为车道线场强的峰值，场强峰值位于车道线上；dSL,j(tf)为自车j与车道线之间的距离向量，ysl为车道线在全局坐标系下的侧向位置，yj(tf)为自车j在全局坐标系下的侧向位置；σL的直观意义为高斯分布的集中程度，用于表征车道线场强的变化速率；
对于弯道车道线产生的风险场ECL,j(tf)定义为：
Figure BDA0003612546380000058
Figure BDA0003612546380000061
dC,j(tf)＝(xj(tf)-xC,yj(tf)-yC),
其中，dC,j(tf)为从弯道车道线曲率中心C到自车j的距离向量，(xC,yC)为弯道车道线曲率中心在全局坐标系下的位置，rCL为弯道车道线的曲率半径，dCL,j(tf)为自车j与弯道车道线的距离向量。
基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块将按照上述方式计算非对称性交通车风险场场强
Figure BDA0003612546380000062
非对称性静态障碍物风险场场强
Figure BDA0003612546380000063
以及非对称性车道线风险场场强ECL,j(tf)或ESL,j(tf)，进而求得自车j按照预规划弯道轨迹Y行驶时，在Y上的每个时刻t所承担的合场强Etotal,j(tf)：
Figure BDA0003612546380000064
基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块将计算整个预规划弯道轨迹Y上自车j承受的平均合场强即平均风险
Figure BDA0003612546380000065
并将
Figure BDA0003612546380000066
与驾驶人风险承受阈值
Figure BDA0003612546380000067
进行比较：若
Figure BDA0003612546380000068
则说明此时驾驶人能够承受预规划轨迹的风险，系统将直接输出预规划轨迹Y；若
Figure BDA0003612546380000069
则说明此时的预规划轨迹Y的风险已经超出驾驶人的承受范围，必须将预规划轨迹Y输入基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块进行重规划。
(4)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块以预规划轨迹Y为输入，输出重规划轨迹Y′，弯道轨迹重规划的过程为：
Figure BDA00036125463800000610
其中，Y′(tf)和Y(tf)分别代表预规划轨迹Y和重规划轨迹Y′在时间步tf的位置点；由上式可知，弯道轨迹重规划的基本原理为：对于预规划轨迹Y上每个时间步tf的位置点Y(tf)沿着合场强梯度
Figure BDA0003612546380000071
的下降方向移动一段距离，得到重规划轨迹上的对应位置点Y′(tf)；delta(Etotal,j(tf))为预规划轨迹的距离移动系数：
Figure BDA0003612546380000072
其中，δ1和δ2为大于0的常数项。
进一步的，
Figure BDA0003612546380000073
以及δ1，δ2为个性化参数，可根据车辆参数、应用场景以及用户特性等进行自由调节，调节的基本逻辑如下：
①重型车辆的
Figure BDA0003612546380000074
以及δ1，δ2应当低于常规车辆的
Figure BDA0003612546380000075
以及δ1，δ2；
②在附着系数低、不平度等级高、坡度大等行驶条件较差的应用场景中，
Figure BDA0003612546380000076
以及δ1，δ2应当低于行驶条件良好的应用场景的
Figure BDA0003612546380000077
以及δ1，δ2；
③面向激进型驾驶人的
Figure BDA0003612546380000078
以及δ1，δ2应当大于面向保守型驾驶人的
Figure BDA0003612546380000079
以及δ1，δ2。
本发明的有益效果：
(1)本发明不直接以弯道车道中心线作为弯道轨迹规划系统的参考轨迹，而是基于驾驶人真实转弯数据训练类人弯道轨迹预规划模块，使预规划弯道轨迹能够匹配驾驶人特性，降低人机差异，增加智能汽车的用户接受度、信任度和社会认同度。
(2)本发明从驾驶人弯道视觉关注机制入手，对驾驶人的弯道驾驶行为生成机制进行有效表征，进而建立驾驶人弯道视觉关注特征并将其引入类人弯道轨迹预规划，在不增加数据驱动方法复杂度的前提下实现了预规划弯道轨迹与驾驶人真实弯道轨迹的高度匹配。
(3)本发明评估预规划弯道轨迹风险，在预规划轨迹存在风险时基于本发明所建立的非对称性风险场对预规划轨迹进行重规划，从而降低甚至避免由于数据驱动方法黑盒化程度高、泛化性差产生的安全隐患；并进一步通过设置一系列面向不同车型、不同场景以及不同用户群体的个性化参数，使本发明所述系统具有良好的泛化能力和移植能力，能够有效降低重复性开发带来的成本浪费。
(4)本发明完全基于现有智能汽车环境感知技术构建，确保搭载本发明所述系统的智能汽车不需增加额外的传感器和感知技术。
附图说明
图1为本发明所述的一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统整体架构示意图。
图2为驾驶人弯道视觉关注机制示意图。
图3为本发明中驾驶人视觉关注特征生成子模块原理示意图。
图4为本发明中基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块结构示意图。
图5为本发明所述的类人弯道轨迹预规划模块所规划的轨迹与驾驶人真实轨迹的对比示意图。
图6为本发明中建立的非对称性交通车风险场示意图。
图7为本发明中建立的非对称性车道线风险场示意图。
图8为本发明中弯道轨迹重规划效果示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供的一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统包括类人弯道轨迹预规划模块和类人弯道轨迹重规划模块，所述的类人弯道轨迹预规划模块中包括驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块和基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块；所述的类人弯道轨迹重规划模块包含基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块和基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块；
本发明基于智能汽车车载摄像头采集车道线信息；基于自车传感器采集并记录自车运动学信息；基于智能汽车车载摄像头和雷达采集自车周围交通车的运动学信息。其中，车道线信息和历史时间窗内的自车运动学信息输入类人弯道轨迹预规划模块；车道线信息和自车周围运动学信息输入类人弯道轨迹重规划模块。
(1)驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块以车道线信息和历史时间窗内的自车运动学信息作为输入，生成历史时间窗内的驾驶人视觉关注特征TP(DTP,θTP)和PP(DPP,θPP)。
图2分别给出了驾驶人在左转弯和右转弯时的视觉关注机制。驾驶人在通过弯道时具有视觉关注引导转向行为的常识性规律，因此本发明认为驾驶人弯道驾驶行为生成机制的本质即为驾驶人弯道视觉关注机制。本发明将驾驶人的弯道视觉关注机制描述为：通过弯道时，驾驶人的视线往往会与弯道内侧车道线相切，驾驶人视线与弯道内侧车道线的切点即为驾驶人转弯时的视觉关注点，该视觉关注点随着车辆的行驶在弯道的内侧车道线上不断滑动，从而引导驾驶人的弯道转向行为。
基于上述分析可知，实现类人弯道轨迹规划的关键在于表征驾驶人的弯道视觉关注点。如图3所示，驾驶人在弯道上的视觉关注点为其视线与弯道内侧的切点TP，本发明通过TP与自车几何中心V的距离DTP、TP-V连线与车辆前进方向的夹角θTP来表征切点TP与自车的空间关系，即TP(DTP,θTP)，其中：
θTP＝arccos(R1/R2)
其中，R1为弯道内侧车道线曲率半径，R2为车辆几何中心V与弯道曲率中心O的距离，DTP以及R1、R2均为基于现有智能汽车传感技术能够获得的信息。
此外考虑到若仅使用切点TP的相关信息，可能会导致车辆过多偏向弯道内侧，因此本发明建立了另一组视觉关注特征PP(DPP,θPP)。点PP为基于驾驶人弯道预瞄距离dPreview确定的弯道车道中心线上的预瞄点，表征驾驶人用于控制车辆不过多偏离车道中心线的预瞄信息；DPP为点PP与自车几何中心V的距离，θPP为PP-V连线与车辆前进方向的夹角，其中：
θPP＝arctan(ye/dPreview)
其中，ye为点PP与自车前进方向的距离，ye以及DPP均为基于现有智能汽车传感技术能够获得的信息；dPreview为驾驶人在弯道上的预瞄距离，属于系统的人工设定值，可根据驾驶人习惯和车辆几何参数自由调节。
综上，本发明所述的驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块基于车道线信息和历史时间窗内的自车运动学信息，可生成历史时间窗内的驾驶人视觉关注特征TP(DTP,θTP)和PP(DPP,θPP)。
(2)如图1所示，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块以历史时间窗内的驾驶人弯道视觉关注特征和历史时间窗内的自车运动信息作为输入，输出此时的预规划弯道轨迹。在当前时刻t，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输入序列X为：
X＝[Xt-H+1,Xt-H+2,...,Xt]
Figure BDA0003612546380000101
其中，H为历史时间窗长度，
Figure BDA0003612546380000102
为历史时间窗H内编码时间步th的驾驶人弯道视觉关注特征；
Figure BDA0003612546380000103
以及
Figure BDA0003612546380000104
分别为编码时间步th的自车纵向位置、纵向速度、纵向加速度、侧向位置、侧向速度、侧向加速度、航向角、横摆角速度。
在当前时刻t，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输出序列即预规划轨迹Y定义为：
Y＝[Yt+1,Yt+2,...,Yt+F]
Figure BDA0003612546380000111
其中，F为规划时间窗长度，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输出即为规划时间窗F内，每个解码时间步tf自车的纵向位置
Figure BDA0003612546380000112
和侧向位置
Figure BDA0003612546380000113
如图4所示，编码器使用长短期记忆(Long-short Term Memory,LSTM)单元，基于上一编码时间步th-1的隐状态
Figure BDA0003612546380000114
对编码时间步th的输入特征
Figure BDA0003612546380000115
进行编码，得到编码时间步th的隐状态
Figure BDA0003612546380000116
Figure BDA0003612546380000117
编码器对历史时间窗H内的整条输入序列X进行编码后，得到最后一个编码时间步的隐状态
Figure BDA0003612546380000118
再经过全连接层处理后得到语义向量C：
Figure BDA0003612546380000119
语义向量C记录着整条输入序列X的上下文历史信息，包含着输入序列中的时序依赖关系。
解码器使用LSTM单元对自车弯道轨迹进行递归规划。在每一个解码时间步tf，解码器接收上一个解码时间步tf-1的弯道轨迹预规划值
Figure BDA00036125463800001110
上一个解码时间步tf-1解码器LSTM单元的隐状态输出
Figure BDA00036125463800001111
以及编码器输出的语义向量C，进而解码得到解码时间步tf的弯道轨迹预规划值
Figure BDA00036125463800001112
Figure BDA00036125463800001113
当解码器完成整个规划时间窗F内的语义向量解码后，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块即可得到规划时间窗F内的类人预规划弯道轨迹Y。
实际上，对于弯道轨迹规划而言，车辆在行驶过程中的侧向位置分布相比绝对坐标系下的纵、侧向位置更能直观反应转弯轨迹特性，因此图5中给出了本发明所述的类人弯道轨迹预规划模块所规划的弯道轨迹与驾驶人真实轨迹的侧向偏移率对比。侧向偏移率定义为车辆几何中心和车道分界线的侧向距离与单条车道宽度的比值，能够有效表征车辆偏离当前车道中心的程度，也能够直观反应车辆在转弯过程中的侧向位置变化趋势。
图5包含在4种不同弯道上，本发明的基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块输出的预规划弯道轨迹Y与驾驶人真实轨迹的对比，可以看到两者极为接近，误差范围为[-0.0887,0.0982]，充分说明了本发明所述系统在再现驾驶人转弯特性上的性能，有能力为使用该系统的驾乘用户提供舒适、可靠的驾乘体验。此外从图5也可以看到，驾驶人在转弯过程中并不是按照车道中心线行驶的，若沿车道中心线行驶侧向偏移率应为0.5，这充分说明了现有的以车道中心线作为参考轨迹的智能汽车弯道轨迹规划系统的不完善，也证明了本发明所述的类人弯道轨迹规划系统在类人弯道驾驶上的性能提升。
所述类人弯道轨迹预规划模块输出的预规划弯道轨迹Y输入至类人弯道轨迹重规划模块，基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块将判定此时的预规划轨迹Y是否存在风险：若无风险，本发明所述系统将直接将预规划轨迹Y作为此时智能汽车的弯道行驶轨迹；若存在风险，预规划轨迹Y将进入基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块，利用非对称性风险场对弯道轨迹进行重规划。
(3)按照车辆弯道行驶时的风险来源，所述非对称性风险场分为非对称性交通车风险场、非对称性静态障碍物风险场以及非对称性车道线风险场。其中非对称性交通车风险场和非对称性静态障碍物风险场分别用于描述自车与周围交通车和静态障碍物发生碰撞的风险，非对称性车道线风险场用于描述自车的越线风险：
①非对称性交通车风险场：
交通车对自车产生的风险场不仅与交通车和自车的距离有关，还与交通车和自车的相对运动状态有关，基于此，本发明构建了如下形式的交通车风险场：
Figure BDA0003612546380000131
其中，
Figure BDA0003612546380000132
为在交通车i的Frenet坐标系下，自车j与交通车i之间的距离矢量，kd为车距放缩因子；
Figure BDA0003612546380000133
和
Figure BDA0003612546380000134
分别为交通车i沿其前进方向的加速度矢量和法向加速度矢量,μR为风险场的场强峰值，场强峰值出现在交通车i的质心位置；
Figure BDA0003612546380000135
和
Figure BDA0003612546380000136
分别为
Figure BDA0003612546380000137
与交通车i前进方向和法向的夹角，pX′和pY′为加速度系数。
通过引入固连在交通车i上的Frenet坐标系，同时实现了场强
Figure BDA0003612546380000138
沿交通车i前进方向和法向的非对称分布，并考虑了加速度大小和方向对场强分布的影响，形成了交通车风险场的非对称性。
图6给出了本发明所建立的非对称性交通车风险场场强分布，可以看到该风险场模型能够有效表征交通车在周围环境中产生的风险分布，且能够通过场强形状的变化反应交通车加减速以及转向行为对风险分布的影响：加速行驶的交通车在其车头前方产生的场强大于后方；减速行驶的交通车在其车尾产生的场强大于前方；转弯车辆则在其转向向心加速度方向上呈现出更大的场强，由此可见本发明建立的非对称性交通车风险场符合驾驶人对交通车风险的认知特性。
②非对称性静态障碍物风险场：
自车在弯道上行驶时，还会受到静态障碍物产生的风险。对于静态障碍物p产生的场强
Figure BDA0003612546380000141
只需将
Figure BDA0003612546380000142
中的
Figure BDA0003612546380000143
取为0即可。而对于静态障碍物p的Frenet坐标系，可将静态障碍物p膨胀为椭圆形状，该椭圆刚好完全包裹静态障碍物p的原始几何边界，再以静态障碍物p的几何中心以及该椭圆的长对称轴和短对称轴建立障碍物p的Frenet坐标系即可。
③非对称性车道线风险场；
本发明考虑到交通规则的约束，双向车道分界线(双实线)产生的场强应当显著大于同向道路分界线(单实线)产生的场强，这即是车道线风险场的非对称性。本发明通过高斯分布描述车道线的场强分布。
直道车道线产生的场强ESL,j(tf)定义为：
Figure BDA0003612546380000144
dSL,j＝(0,yj(tf)-ySL),
其中，KL为车道线类型系数，双实线的KL大于单实线的KL；μL为车道线场强的峰值，场强峰值位于车道线上；dSL,j(tf)为自车j与车道线之间的距离向量，ysl为车道线在全局坐标系下的侧向位置，yj(tf)为自车j在全局坐标系下的侧向位置；σL的直观意义为高斯分布的集中程度，用于表征车道线场强的变化速率。
弯道车道线产生的风险场ECL,j(tf)定义为：
Figure BDA0003612546380000145
Figure BDA0003612546380000151
dC,j(tf)＝(xj(tf)-xC,yj(tf)-yC),
其中，dC,j(tf)为从弯道车道线曲率中心C到自车j的距离向量，(xC,yC)为弯道车道线曲率中心在全局坐标系下的位置，rCL为弯道车道线的曲率半径，dCL,j(tf)为自车j与弯道车道线的距离向量。图7给出了弯道车道线所产生的场强分布，可以清晰的看到车道线场强关于不同的车道线类型呈现出非对称分布，符合驾驶人对车道线约束的认知特性。
基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块将按照上述方式计算非对称性交通车风险场场强
Figure BDA0003612546380000152
非对称性静态障碍物风险场场强
Figure BDA0003612546380000153
以及非对称性车道线风险场场强
Figure BDA0003612546380000154
或
Figure BDA0003612546380000155
进而求得自车j按照预规划弯道轨迹Y行驶时，在Y上的每个时间步tf所承担的合场强Etotal,j(tf)：
Figure BDA0003612546380000156
基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块将计算整个预规划弯道轨迹Y上自车j承受的平均合场强即平均风险
Figure BDA0003612546380000157
并将
Figure BDA0003612546380000158
与驾驶人风险承受阈值
Figure BDA0003612546380000159
进行比较：若
Figure BDA00036125463800001510
则说明此时驾驶人能够承受预规划轨迹的风险，本发明所述的系统将直接输出预规划轨迹Y；若
Figure BDA00036125463800001511
则说明此时的预规划轨迹Y的风险已经超出驾驶人的承受范围，必须将预规划轨迹Y输入基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块进行重规划。按照本发明其他参数设置，取
Figure BDA00036125463800001512
(4)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块以预规划轨迹Y为输入，输出重规划轨迹Y′。弯道轨迹重规划的过程可写作：
Figure BDA0003612546380000161
其中，Y′(tf)和Y(tf)分别代表预规划轨迹Y和重规划轨迹Y′在时间步tf的位置点。由上式可知，弯道轨迹重规划的基本原理为：对于预规划轨迹Y上每个时间步tf的位置点Y(tf)沿着合场强梯度
Figure BDA0003612546380000162
的下降方向移动一段距离，得到重规划轨迹上的对应位置点Y′(tf)。delta(Etotal,j(tf))为预规划轨迹的距离移动系数：
Figure BDA0003612546380000163
其中，δ1和δ2为大于0的常数项。由上式可知，delta(Etotal,j(tf))并不是一个固定的常数，而可以根据风险Etotal,j(tf)超出风险阈值
Figure BDA0003612546380000164
的程度而不断变化，从而改变风险影响自车预规划轨迹的强度以及自车预规划轨迹移动的幅度，实现面向风险的轨迹自适应动态调节。经过本发明所述的基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块的重规划后，相比于预规划轨迹Y，重规划轨迹Y′通过沿合场强梯度
Figure BDA0003612546380000165
下降方向的合理移动，能够在不大幅改变具有驾驶人特性的预规划轨迹Y的前提下，最大限度的降低弯道轨迹风险。
图8给出了在某次弯道轨迹规划中，本发明所述的一种智能汽车弯道轨迹双重规划系统的效果。从图8可以看到，完全匹配驾驶人特性的预规划轨迹的平均风险为0.5171，高于驾驶人风险承受阈值，若车辆按这两种轨迹行驶，则会造成驾乘人员的恐慌和对智能汽车信任度的下降。而经过本发明的双重轨迹规划后，轨迹风险低至0.3160，在驾驶人的风险承受范围内，证明了本发明所述的双重轨迹规划系统的有效性。
需要补充说明的是，
Figure BDA0003612546380000166
以及δ1，δ2为本发明所述的一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统的个性化参数，可根据车辆参数、应用场景以及用户特性等进行自由调节，下面给出调节的基本逻辑：
①重型车辆的
Figure BDA0003612546380000171
以及δ1，δ2应当低于常规车辆的
Figure BDA0003612546380000172
以及δ1，δ2。因为重型车辆的车辆动力学特性较为复杂，相较于常规车辆更难操控，故需要更早地开始对风险做出响应，并以更平缓的方式调节预规划轨迹，避免过于快速激烈的调整造成的行车风险。
②在附着系数低、不平度等级高、坡度大等行驶条件较差的应用场景中，
Figure BDA0003612546380000173
以及δ1，δ2应当低于行驶条件良好的应用场景的
Figure BDA0003612546380000174
以及δ1，δ2。因为行驶条件较差的应用场景不确定性较高，车辆动力学稳定性更难得到有效保障，故需更早地开始对风险做出响应，并以更平缓的方式调节预规划轨迹，避免过于快速激烈的调整造成的车辆失稳。
③面向激进型驾驶人的
Figure BDA0003612546380000175
以及δ1，δ2应当大于面向保守型驾驶人的
Figure BDA0003612546380000176
以及δ1，δ2。因为激进型驾驶人往往具有更高的风险接受能力，且在需要做出风险响应时更倾向于以更大的幅度使车辆迅速摆脱风险，因此需要为其匹配更大的
Figure BDA0003612546380000177
以及δ1，δ2，而保守型驾驶人则恰恰相反。
个性化参数的设置能够保障本发明所述系统具有面向不同车型、不同场景以及不同用户群体的良好匹配能力，保障了本发明所述系统的泛化性和可移植性，通过简单的参数标定即可代替繁琐的系统重复开发，能够有效降低人力、物力以及时间成本。

Claims (4)

1.一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统，其特征在于：包括类人弯道轨迹预规划模块和类人弯道轨迹重规划模块，所述的类人弯道轨迹预规划模块中包括驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块和基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块；所述的类人弯道轨迹重规划模块中包括基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块和基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块；
(1)驾驶人弯道视觉关注特征生成子模块以车道线信息和历史时间窗内的自车运动学信息作为输入，生成历史时间窗内的驾驶人视觉关注特征TP(DTP,θTP)和PP(DPP,θPP)；
其中，TP为驾驶人在弯道上的视觉关注点，即驾驶人视线与弯道内侧的切点，DTP为TP与自车几何中心V的距离，θTP为TP-V连线与车辆前进方向的夹角，θTP＝arccos(R1/R2)；其中，R1为弯道内侧车道线曲率半径，R2为车辆几何中心V与弯道曲率中心O的距离，DTP以及R1、R2均为基于现有智能汽车传感技术能够获得的信息；
PP为基于驾驶人弯道预瞄距离dPreview确定的驾驶人在弯道车道中心线上的预瞄点，表征驾驶人用于控制车辆不过多偏离车道中心线的预瞄信息；DPP为点PP与自车几何中心V的距离，θPP为PP-V连线与车辆前进方向的夹角，θPP＝arctan(ye/dPreview)；其中，ye为点PP与自车前进方向的距离，ye以及DPP均为基于现有智能汽车传感技术能够获得的信息；dPreview为驾驶人在弯道上的预瞄距离，属于系统的人工设定值，可根据驾驶人习惯和车辆几何参数自由调节；
(2)基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块以历史时间窗内的驾驶人弯道视觉关注特征和历史时间窗内的自车运动信息作为输入，输出此时的预规划弯道轨迹Y：在当前时刻t，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输入序列X为：
X＝[Xt-H+1,Xt-H+2,...,Xt]
Figure FDA0003612546370000021
其中，H为历史时间窗长度，
Figure FDA0003612546370000022
为历史时间窗H内编码时间步th的驾驶人弯道视觉关注特征；
Figure FDA0003612546370000023
以及
Figure FDA0003612546370000024
分别为编码时间步th的自车纵向位置、纵向速度、纵向加速度、侧向位置、侧向速度、侧向加速度、航向角、横摆角速度；
在当前时刻t，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输出序列即预规划轨迹Y定义为：
Y＝[Yt+1,Yt+2,...,Yt+F]
Figure FDA0003612546370000025
其中，F为规划时间窗长度，基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块的输出即为规划时间窗F内每个解码时间步tf自车的纵向位置
Figure FDA0003612546370000026
和侧向位置
Figure FDA0003612546370000027
类人弯道轨迹预规划模块输出的预规划弯道轨迹Y输入至类人弯道轨迹重规划模块，基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块判定此时的预规划弯道轨迹Y是否存在风险：若无风险，直接将预规划弯道轨迹Y作为此时智能汽车的弯道行驶轨迹；若存在风险，预规划弯道轨迹Y则进入基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块，利用非对称性风险场对弯道轨迹进行重规划；
(3)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块中，所述非对称性风险场分为非对称性交通车风险场、非对称性静态障碍物风险场以及非对称性车道线风险场；
对于预规划弯道轨迹Y上的每个时间步tf，基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块计算非对称性交通车风险场场强
Figure FDA0003612546370000031
非对称性静态障碍物风险场场强
Figure FDA0003612546370000032
以及非对称性车道线风险场场强ECL,j(tf)或ESL,j(tf)，进而求得自车j按照预规划弯道轨迹Y行驶时，在Y上的每个时间步tf所承担的合场强Etotal,j(tf)：
Figure FDA0003612546370000033
基于非对称性风险场的预规划轨迹风险评估子模块将计算整个预规划弯道轨迹Y上自车j承受的平均合场强即平均风险
Figure FDA0003612546370000034
并将
Figure FDA0003612546370000035
与驾驶人风险承受阈值
Figure FDA0003612546370000036
进行比较：若
Figure FDA0003612546370000037
则说明此时驾驶人能够承受预规划轨迹的风险，系统将直接输出预规划轨迹Y；若
Figure FDA0003612546370000038
则说明此时的预规划轨迹Y的风险已经超出驾驶人的承受范围，必须将预规划轨迹Y输入基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块进行重规划；
(4)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块以预规划轨迹Y为输入，输出重规划轨迹Y′，弯道轨迹重规划的过程为：
Figure FDA0003612546370000039
其中，Y′(tf)和Y(tf)分别代表预规划轨迹Y和重规划轨迹Y′在时间步tf的位置点；由上式可知，弯道轨迹重规划的基本原理为：对于预规划轨迹Y上每个时间步tf的位置点Y(tf)沿着合场强梯度
Figure FDA00036125463700000310
的下降方向移动一段距离，得到重规划轨迹上的对应位置点Y′(tf)；delta(Etotal,j(tf))为预规划轨迹的距离移动系数：
Figure FDA00036125463700000311
其中，δ1和δ2为大于0的常数项。
2.根据权利要求1所述的一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统，其特征在于：(2)基于编码-解码架构的类人弯道轨迹预规划子模块中，编码器使用长短期记忆LSTM单元，基于上一编码时间步th-1的隐状态
Figure FDA0003612546370000041
对编码时间步th的输入特征
Figure FDA00036125463700000412
进行编码，得到编码时间步th的隐状态
Figure FDA0003612546370000042
Figure FDA0003612546370000043
编码器对历史时间窗H内的整条输入序列X进行编码后，得到最后一个编码时间步的隐状态
Figure FDA0003612546370000044
再经过全连接层处理后得到语义向量C：
Figure FDA0003612546370000045
语义向量C记录着整条输入序列X的上下文历史信息，包含着输入序列中的时序依赖关系；
解码器使用LSTM单元对自车弯道轨迹进行递归规划，在每一个解码时间步tf，解码器接收上一个解码时间步tf-1的弯道轨迹预规划值
Figure FDA0003612546370000046
上一个解码时间步tf-1解码器LSTM单元的隐状态输出
Figure FDA0003612546370000047
以及编码器输出的语义向量C，进而解码得到解码时间步tf的弯道轨迹预规划值
Figure FDA0003612546370000048
Figure FDA0003612546370000049
当解码器完成整个规划时间窗F内的语义向量解码后，即得到规划时间窗F内的类人预规划弯道轨迹Y。
3.根据权利要求1所述的一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统，其特征在于：(3)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块中，所述的非对称性交通车风险场场强
Figure FDA00036125463700000410
如下：
Figure FDA00036125463700000411
其中，
Figure FDA0003612546370000051
为在交通车i的Frenet坐标系下自车j与交通车i之间的距离矢量，kd为车距放缩因子；
Figure FDA0003612546370000052
和
Figure FDA0003612546370000053
分别为交通车i沿其前进方向的加速度矢量和法向加速度矢量,μR为风险场的场强峰值，场强峰值出现在交通车i的质心位置；
Figure FDA0003612546370000054
和
Figure FDA0003612546370000055
分别为
Figure FDA0003612546370000056
与交通车i前进方向和法向的夹角，pX′和pY′为加速度系数；
所述的非对称性静态障碍物风险场场强
Figure FDA0003612546370000057
如下：
静态障碍物p产生的场强
Figure FDA0003612546370000058
是将
Figure FDA0003612546370000059
中的
Figure FDA00036125463700000510
取为0得到；静态障碍物p的Frenet坐标系是以静态障碍物p的几何中心为原点，利用静态障碍物p膨胀后的椭圆的长对称轴和短对称轴建立的，其中该膨胀后的椭圆刚好完全包裹静态障碍物p的原始几何边界；
所述的非对称性车道线风险场场强ESL,j(tf)为直道车道线产生的场强，定义为：
Figure FDA00036125463700000511
dSL,j＝(0,yj(tf)-ySL),
其中，KL为车道线类型系数，双实线的KL大于单实线的KL；μL为车道线场强的峰值，场强峰值位于车道线上；dSL,j(tf)为自车j与车道线之间的距离向量，ysl为车道线在全局坐标系下的侧向位置，yj(tf)为自车j在全局坐标系下的侧向位置；σL的直观意义为高斯分布的集中程度，用于表征车道线场强的变化速率；
所述的非对称性车道线风险场场强ECL,j(tf)为弯道车道线产生的场强，定义为：
Figure FDA0003612546370000061
Figure FDA0003612546370000062
dC,j(tf)＝(xj(tf)-xC,yj(tf)-yC),
其中，dC,j(tf)为从弯道车道线曲率中心C到自车j的距离向量，(xC,yC)为弯道车道线曲率中心在全局坐标系下的位置，rCL为弯道车道线的曲率半径，dCL,j(tf)为自车j与弯道车道线的距离向量。
4.根据权利要求1所述的一种智能汽车类人弯道轨迹双重规划系统，其特征在于：(4)基于非对称性风险场的弯道轨迹重规划子模块中，
Figure FDA0003612546370000063
以及δ1，δ2为个性化参数，能够根据车辆参数、应用场景以及用户特性进行自由调节，调节的基本逻辑如下：
①重型车辆的
Figure FDA0003612546370000064
以及δ1，δ2应当低于常规车辆的
Figure FDA0003612546370000065
以及δ1，δ2；
②在附着系数低、不平度等级高、坡度大等行驶条件较差的应用场景中，
Figure FDA0003612546370000066
以及δ1，δ2应当低于行驶条件良好的应用场景的
Figure FDA0003612546370000067
以及δ1，δ2；
③面向激进型驾驶人的
Figure FDA0003612546370000068
以及δ1，δ2应当大于面向保守型驾驶人的
Figure FDA0003612546370000069
以及δ1，δ2。
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