[发明专利]一种基于二型模糊综合评判的无人驾驶汽车行为决策方法

权利要求书

1.一种基于区间二型模糊综合评判的无人驾驶汽车行为决策的控制规则，其特征在于，包括以下步骤：

步骤11：根据专家经验选取影响无人驾驶汽车行为决策的主要因素并进行分析；

步骤12：根据所选因素，运用区间二型模糊综合评判法对无人驾驶汽车行驶状态进行分类和评估；

步骤13：综合评判并得到评判结果，结合时变论域理论，制定无人驾驶汽车行为决策的控制方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于区间二型模糊综合评判的无人驾驶汽车行为决策的控制规则，其特征在于，步骤11中：

当无人驾驶汽车u行驶在路上时，由于周围的环境随时间一直在变化，这时会有许多因素影响到其行驶的状态。综合专家经验，考虑参数的有效性以及输入数据的可行性，在不考虑无人驾驶汽车受到红绿灯及其他交通标示牌等因素影响的理想行驶环境下，本文选择以下三个作为影响无人驾驶汽车行驶状态的主要因素：行驶速度；相对速度；间隔距离。

3.根据权利要求2所述的三个影响因素，其特征在于：

行驶速度是无人驾驶汽车自身的行驶速度，速度的快慢并没有一个绝对的标准。本文根据采集到的数据并结合实际交通情况在三个论域上分别给出行驶速度的隶属函数和基词，其中行驶速度的单位均为km/h。

相对速度是无人驾驶汽车与被跟随车辆之间的相对行驶速度，其数值大小同样也取决于对照标准。本文根据实际情况在三个论域上分别给出相对速度的隶属函数和基词，其中相对速度的单位均为km/h。

间隔距离是无人驾驶汽车与被跟随车辆之间的距离，根据行车安全车距原理和相关专家经验(如三秒间隔)在三个论域上分别给出隶属函数和基词，其中间隔距离的单位均为m。

4.根据权利要求1所述的一种基于区间二型模糊综合评判的无人驾驶汽车行为决策的控制规则，其特征在于，步骤12中：

根据所选因素，运用区间二型模糊集合综合评判对无人驾驶汽车行驶状态的评判包括以下步骤：

步骤2.1：确定影响无人驾驶汽车状态的因素集T；

步骤2.2：确定评价无人驾驶汽车状态的评语集S_j；

步骤2.3：确定评价因素的权重集Q；

步骤2.4：进行单因素模糊评估，确立模糊综合评判矩阵R；

步骤2.5：得到二型模糊综合评判矩阵C；

步骤2.6：根据隶属度最大原则作出评判，制定相应模糊规则并进行综合评判。

5.根据权利要求4所述的无人驾驶汽车状态的区间二型模糊综合评判法，其特征在于，步骤2.1中影响无人驾驶汽车评价对象的因素集包括{行驶速度、相对速度、间隔距离}，表示为T＝{t₁,t₂,t₃}。

6.根据权利要求4所述的无人驾驶汽车状态的区间二型模糊综合评判法，其特征在于，步骤2.2中，将无人驾驶汽车状态分为松弛，适中和紧急，表示为S_j(j＝1,2,3)。

7.根据权利要求4所述的无人驾驶汽车状态的区间二型模糊综合评判法，其特征在于，步骤2.3中，根据实际情况和相关经验，可以对因素集中的三个因素设定一个权重集，本文确立A＝{0.2,0.2,0.6}。