[发明专利]一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法

说明书

本发明提供了一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法，获取本车和障碍物的位置及速度信息以及路口的车道线信息，生成本车的参考轨迹及预测周车轨迹；然后根据本车的参考轨迹对车辆信息进行Frenet坐标转换，得到Frenet坐标系下的本车和周车轨迹；接着建立Frenet坐标系下的无人车十字路口决策模型，来描述本车在无保护十字路口的运动；最后设计模型预测控制的无保护十字路口决策控制器，通过求解优化问题并将纵向速度和期望轨迹作用到底层控制器即可实现基于模型预测控制的无保护十字路口无人车行为决策；本方法在无保护十字路口无人车行为决策过程中将本车与周围物体的相对位置关系在纵向和横向上分离开，更能描述本车与周车的碰撞危险。

技术领域

本发明属于汽车驾驶控制领域，涉及一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法。

背景技术

无人驾驶是当前的一个研究热点，其主要由环境感知、行为决策、运动控制三大部分组成，其中，行为决策是无人驾驶的核心。无人驾驶车辆的行为决策系统是决定其安全性、稳定性的关键，是其智能程度的体现。当前无人驾驶车辆采用的决策方法主要分为两大类：基于学习的方法和基于规则的方法。基于学习的决策方法需要大量的数据和长时间的训练，并且其可解释性较差；而基于规则的方法很难覆盖无保护十字路口等复杂的交通场景。且现有的决策模型大部分将决策过程建模为马尔可夫过程，由于其复杂度相对较高，且需要状态之间的转移概率，不利于决策算法的设计。

发明内容

本发明针对无人车在无保护十字路口的决策问题，提出一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法；

本发明所述的一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法，是采用如下技术方案实现的：

一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法，其特征在于，步骤过程如下：

步骤一、建立路口大地坐标系，获取路口大地坐标系下的本车的位置及速度信息、周车的位置及速度信息以及路口的车道线信息，生成本车的参考轨迹及预测周车轨迹；

步骤二、根据步骤一中获得的本车的参考轨迹和本车位置建立Frenet坐标系，对本车位置和预测周车轨迹进行Frenet坐标转换，得到Frenet坐标系下相对于本车的参考轨迹的本车位移和相对于本车的参考轨迹的预测周车轨迹；

步骤三、根据本车对本车的参考轨迹的跟踪特性，建立Frenet坐标系下的无人车十字路口决策模型，来描述本车在无保护十字路口的运动；

步骤四、根据步骤二中得到的Frenet坐标系下相对于本车的参考轨迹的本车位移和相对于本车的参考轨迹的预测周车轨迹以及步骤三中获得的无人车十字路口决策模型，设计模型预测控制的无保护十字路口决策控制器，通过求解优化问题并将纵向速度和期望轨迹作用到底层控制器即可实现基于模型预测控制的无保护十字路口无人车行为决策。

进一步的技术方案包括：

步骤一的具体过程如下：

以十字路口中心为坐标原点，以本车在路口直行驶入的方向为横轴，以本车在路口左转驶入的方向为纵轴建立路口大地坐标系；本方法中，定义本车为具有无保护十字路口无人车滚动优化决策功能的一辆无人车，周车为在本车周围所有的能够使用传感器探测到的除本车外的其他车辆；

根据路口大地坐标系，十字路口的四个朝向分别为横轴正方向、横轴负方向、纵轴正方向、纵轴负方向，相邻朝向的路互为垂直关系；定义本车进入路口的朝向为驶入方向、本车从驶入方向直行的朝向为直行方向、本车从驶入方向左转的朝向为左转方向、本车从驶入方向右转的朝向为右转方向；