[发明专利]一种基于搜索技术的自动驾驶车辆变道行为决策方法

说明书

本发明公开了一种基于搜索技术的自动驾驶车辆变道行为决策方法，该决策方法包括如下步骤：(S1)在预测了周围车辆的未来轨迹之后，自动驾驶汽车决策自己的驾驶行为；(S2)在行为决策中，分别通过行为搜索模块和行为处理模块对自动驾驶车辆的变道行为进行决策。通过上述方案，本发明达到了高效的自动驾驶目的，具有很高的实用价值和推广价值。

技术领域

本发明属于自动驾驶技术领域，具体地讲，是涉及一种基于搜索技术的自动驾驶车辆变道行为决策方法。

背景技术

现有很多学着针对自动驾驶提出了很多中模型预测，分比如下：

基于情景模型预测变道：有人提出了一种新的基于情景模型预测控制(SCMPC)的高速公路变道辅助和自动驾驶控制算法。其基本思想是通过少量的未来场景来解释交通环境中的不确定性，以执行安全的车道变换。

基于激励的自动驾驶车辆分散化协同换道：基于激励的自动驾驶车辆分散化协同换道决策框架，分别采用基于激励的模型和躲避碰撞协调算法来确定相应的决策。

基于元胞自动机模型预测变道：有人提出了一种经典的元胞自动机模型(STNS)，该模型利用一组规则来判断未来的变道行为。

基于运动学模型预测变道：有人提出了一种车道变换的运动学模型，该模型可以根据多项式的特性来规划车道的运动轨迹。此外，还应用了无限动态圆来检测换道过程中的碰撞。

基于选择模型预测变道：有人提出了一种高速公路车道选择模型(FLS)，该模型将使交通专业人员能够更准确地模拟高速公路上的变道行为。因此，交通模拟软件将FLS算法整合到其软件的商业版本中。FLS算法包括目标车道选择和间隙接受决策，其目的是输出最精确的变道决策。

上述的变道规划算法主要关注换道的安全性、舒适性和准确性，但忽略了换道对其他车辆的潜在影响，因而无法使得自动驾驶车辆更加智能化的处理道路环境，无法达到高效的自动驾驶。因此如何解决现有技术中存在的问题是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明提供一种基于搜索技术的自动驾驶车辆变道行为决策方法，使得自动驾驶车辆更加智能化，从而达到高效的自动驾驶。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于搜索技术的自动驾驶车辆变道行为决策方法，包括如下步骤：

(S1)在预测了周围车辆的未来轨迹之后，自动驾驶汽车决策自己的驾驶行为；

(S2)在行为决策中，分别通过行为搜索模块和行为处理模块对自动驾驶车辆的变道行为进行决策。

进一步地，所述步骤(S1)中周围车辆未来轨迹预测结果包括九种即九个节点，分别是：(a)左变道加速、(b)左变道减速、(c)左变道保持速度、(d)不变道加速、(e)不变道减速、(f)不变道保持速度、(g)右变道加速、(h)右变道减速、(i)右变道保持速度。

进一步地，所述步骤(S2)中行为搜索模块的作用是系统搜索离散的自动驾驶车辆的最优行为。

进一步地，所述步骤(S2)中行为处理模块的作用是系统直接将离散的行为转换为连续的精确值作为输出结果。

具体地，所述步骤(S2)中行为决策的具体步骤如下：

(S21)行为搜索模块获取周围车辆的轨迹预测结果；

(S22)通过获取的周围车辆的轨迹预测结果构建搜索树；

(S23)对构建的搜索树执行行为搜索；

(S24)通过行为处理模块对执行行为中的离散行为转换为连续的精确值；