[发明专利]一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法

说明书

本发明涉及一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法，属于汽车辅助驾驶技术领域和自动驾驶技术领域，特别是涉及到一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法；包括基于人、车风险监测信息的智能体环境特征提取、基于完全信息静态博弈理论的强化学习风险决策框架以及对不同切换时机进行标定的控制权决策方法。本发明提出的人机共驾控制权决策方法，能够为智能车辆处于高度风险状态时及时切换控制权至自动驾驶系统提供理论支持，在特殊情况下由自动驾驶系统接管车辆并降低行车风险。

技术领域

本发明属于汽车辅助驾驶技术领域和自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法。

背景技术

人机共驾指驾驶人和智能系统同时在环，分享车辆控制权，人机一体化协同完成驾驶任务。相比于常见的ADAS功能，共驾型智能汽车由于人机同为控制主体，双方受控对象交联耦合、状态转移相互制约，具有双环并行的控制结构。人机共驾能够借助人的智能和机器智能各自的优势，通过人机智能的混合增强，形成双向的信息交流与控制，构成“1+12”的人机合作混合智能系统，不仅可促进汽车智能化的发展，同时将对我国汽车产业、人工智能产业的发展起到强有力的支撑作用。

由于从0级到4级(SAEJ3016为L1到L4级)自动化水平的智能汽车均需要人机协同驾驶，且车辆陷入风险状态的主要诱因是驾驶人的失误操作或风险驾驶行为，此类现象在步入完全自动驾驶时代之前将会长期存在。研究难点主要体现在当驾驶人掌管控制权时，如果其表现出了风险驾驶行为并且无视系统预警的条件下，需要制定一套能够合理、准确的人机共驾控制权切换策略，在风险场景中由系统接管车辆控制权以及时提升车辆安全性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为智能车辆处于风险行驶状态时的人机控制权分配问题提供理论依据与技术支持。具体地，针对智能车辆的人工驾驶模式，当驾驶人执行风险驾驶行为或恶意驾驶行为时，使车辆处于持续性的高风险状态，自动驾驶系统需要及时、有效的做出控制权切换决策，在合理的时机由自动驾驶系统掌控车辆以及时避免由驾驶人的不良驾驶行为引发的风险隐患。

为实现上述目的，本发明的一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法的具体技术方案如下：

本发明的前提条件是，(1)智能汽车配备驾驶人行为监测模块和车辆行驶风险状态监测模块，能够实时监测并量化驾驶人行为和车辆行驶状态的风险等级；(2)智能汽车具备高度自动驾驶能力且作用域较高，有应对风险驾驶场景的能力。

本发明的目的在于考虑驾驶人的情绪、心理状态、驾驶风格或驾驶经验等因素对驾驶安全的影响，当驾驶人有意或无意的持续执行风险驾驶任务并促使车辆风险持续升高时，智能汽车在预警被无视的情况下强制切换控制权至自动驾驶系统，使用智能车辆的自动驾驶模式及时降低车辆的风险等级。

本发明要解决的技术问题是提出一种人机共驾控制权决策方法。该方法融合了智能汽车的驾驶人风险行为监测信息和车辆行驶安全性信息并输入决策模型，决策模型经过综合风险评估后输出决策结果至驾驶人和控制系统，通过适当的预警或控制权切换的方式及时降低车辆整体风险等级。

本发明旨在构建基于驾驶人行为和车辆行驶状态综合安全性分析的强化学习模型，进而尝试探索风险驾驶场景中以人-车风险状态为评定依据的、以降低整体风险为目标的智能汽车控制权分配决策方法。本发明采用的技术方案是：

包括以下步骤，且以下步骤顺次进行：

步骤S1、建立基于人-车风险状态博弈关系的强化学习奖惩机制；

步骤S1-1、在已完成智能车辆(智能体)有能力预测驾驶人风险驾驶行为状态和车辆运行风险状态的基础上，使用马尔科夫决策过程处理人车风险监测结果，使其符合强化学习算法的运算规则；