[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

说明书

本发明公开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。该方法首先基于区间二型模糊集合，对无人驾驶汽车行驶状态进行综合评判；描述并分析影响无人驾驶汽车行驶状态的因素，按照步骤综合评判基于区间二型模糊集合无人驾驶汽车行驶状态；应用基于区间二型模糊集合的方法，形成无人驾驶汽车行为决策；以时变论域上的模糊控制为背景，根据驾驶经验和实际情况建立三个规则序列，实现对无人驾驶汽车的有效控制。本发明的有益效果是，可使无人驾驶汽车在行驶过程中与前方车辆保持安全车距，同时不降低无人驾驶汽车的速度与效率。

技术领域

本发明涉及无人驾驶汽车，应用区间二型模糊综合评判方法，结合时变论域理论，制定无人驾驶汽车行为决策的控制规则，在确保汽车行驶安全的前提下保持一定的速度和效率。

背景技术

随着目前全球交通事故多发率的不断增长以及汽车保有量的不断增加，交通安全和交通拥堵问题日益严峻，使得构建智能交通系统的任务更加迫切。而作为智能交通系统的一部分，智能汽车的出现将大幅减少交通安全事故，缓解交通拥堵等问题。

无人驾驶汽车是属于智能汽车的一种，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。与传统的有人驾驶汽车相比较，无人驾驶汽车具备行为可预测性、反应快速性、感知准确性、永不疲劳等优势，更能够保证行车的安全性和可靠性。而正是在此背景下，无人驾驶技术得到了外界的广泛关注，也成为了国内外研究的热点。

传统的有人驾驶汽车可分为感知、决策以及执行三个过程，而信息技术发展下的驾驶自动化就是对感知、决策、执行各功能层的增强或者替代。在工程实际中，无人驾驶汽车上路，使汽车动起来只是最基本的要求，要在保证汽车行驶安全的前提下还能使汽车拥有一定的速度与效率，从而不给交通造成不必要的拥堵与阻塞，才能体现出决策方法的优越性。在决策的过程中，安全车距是一个重要的参考对象，通过一定的方法让无人驾驶汽车在正常车速范围内与前方车辆保持适当的安全车距，便可使之兼具行驶安全性和流畅性。

由于影响车辆决策主要包括与前方车辆(行人或障碍物)之间距离的远近，车辆自身速度的快慢，与前车(行人或障碍物)之间的相对速度的大小等因素，而这些因素在实际行驶过程中又具有一定的模糊性，此时解决此类问题的有效途径之一就是借助模糊集合理论。更进一步，二型模糊集合相对于一型模糊集合又能较好地解决语言歧义与数据噪声等问题，给人们定义隶属函数以更大的自由度，在处理系统不确定性等方面具有明显的优越性。本文将时变论域理论与区间二型模糊集合、模糊综合评判以及模糊控制规则相结合，制定出一套动态模糊规则应用于无人驾驶汽车行为决策，为此类问题的解决提供一种新思路。

对于无人驾驶汽车决策行为的研究可以大致可分为两大类，基于规则的决策模型和基于统计的决策模型。

1)基于规则的决策模型

徐亮等人将车辆行为分为7种：加速、减速、保持、换到左边车道、换到右边车道、左转和右转。而行为都是非连续量，每个行为都可对应一个状态，因此许多研究者建立一些规则来进行决策，这种方法符合驾驶员的逻辑思维，同时可以满足交通规则，省去了大量的计算，因而能够保证决策具有实时性，同时也使决策功能在较短时间内实现。早在2007年的美国Darpa自动驾驶车辆挑战赛中，大多数自动驾驶汽车的决策模块都是基于规则设计的。