[发明专利]车辆的拟人化决策控制方法、装置、车辆及存储介质

说明书

本申请涉及一种车辆的拟人化决策控制方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取当前交通环境下多目标车辆的车辆行为认知、预测轨迹和危险态势评估结果；根据多目标车辆的车辆行为认知、预测轨迹和危险态势评估结果生成自动驾驶车辆的规划路径和规划速度；基于自动驾驶车辆的规划路径和规划速度生成自动驾驶车辆的拟人化决策结果，并控制自动驾驶车辆执行拟人化决策结果对应的行驶动作。本申请根据车辆行为认知、轨迹预测及危险态势评估结果对车辆进行路径和速度规划，生成车辆的拟人化决策，以控制车辆执行相应的操作，从而有效改善了车辆环境认知和危险态势评估能力，在保障车辆安全性能的同时，提升了车辆的智能化和人性化水平。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的拟人化决策控制方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

无人驾驶车辆拟人化决策的基本内涵是车的决策执行，接近自然驾驶人的心理预期。拟人化决策一般涉及三个方面的关键技术。分别为：多维度行车风险态势评估模型及量化；自主决策与规划方法，对于复杂交通场景，具有不同驾驶习性的驾驶员会表现出不同的决策行为，如跟驰、制动、超车等；多线纵横向独立解耦控制器在线调度策略。

目前，相关技术进行自动驾驶车辆安全态势评估时，主要考虑车辆自身运动状态及拓扑化的简单周围环境，且相关技术大多将复杂的驾驶行为分解为多个简单工况下的驾驶行为组合。

然而，相关技术并未考虑车辆周边多目标行为的影响和纵横向动力学之间的耦合，难以处理复杂交通环境下的风险态势评估问题，无法满足不同驾驶员需求，以实现自动驾驶车辆横纵向协同鲁棒控制，亟待解决。

发明内容

本申请提供一种车辆的拟人化决策控制方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术并未考虑车辆周边多目标行为的影响和纵横向动力学之间的耦合，难以处理复杂交通环境下的风险态势评估问题，无法满足不同驾驶员需求，以实现自动驾驶车辆横纵向协同鲁棒控制等问题。

本申请第一方面实施例提供一种车辆的拟人化决策控制方法，包括以下步骤：获取当前交通环境下多目标车辆的车辆行为认知、预测轨迹和危险态势评估结果；根据所述多目标车辆的车辆行为认知、预测轨迹和危险态势评估结果生成自动驾驶车辆的规划路径和规划速度；以及基于所述自动驾驶车辆的规划路径和规划速度生成所述自动驾驶车辆的拟人化决策结果，并控制所述自动驾驶车辆执行所述拟人化决策结果对应的行驶动作。

根据上述技术手段，本申请实施例根据车辆行为认知、轨迹预测及危险态势评估结果对车辆进行路径和速度规划，生成车辆的拟人化决策，以控制车辆执行相应的操作，从而有效改善了车辆环境认知和危险态势评估能力，在保障车辆安全性能的同时，提升了车辆的智能化和人性化水平。

可选地，在本申请的一个实施例中，所述获取当前交通环境下多目标车辆的车辆行为认知、预测轨迹和危险态势评估结果，包括：基于预设贝叶斯概率模型建立的多传感器信息融合框架，采集车辆周边环境的感知信息；基于预设的马尔科夫模型构造的车辆周边运动目标行为模型，根据所述感知信息提取所述多目标车辆的行为认知和预测轨迹；以及根据所述多目标车辆的行为认知和预测轨迹输入至预先构建的行为场模型，输出所述危险势评估结果，其中，所述行为场模型由运动物体影响的动能场、静止物体影响的势能场及驾驶人特性影响信息建立得到。

根据上述技术手段，本申请实施例通过建立多传感器信息融合框架，并构造车辆周边运动目标行为模型，以建立统一架构下运动物体影响的动能场、静止物体影响的势能场及驾驶人特性影响的行为场模型，从而能够感知车辆周边环境，并对潜在多目标车辆进行行为认知与轨迹预测，实现了综合行车风险态势评估的准确量化，提升了车辆的安全性和可靠性，使车辆更具智能化和科技感。