[发明专利]自动驾驶混合决策控制方法及系统

权利要求书

1.一种自动驾驶混合决策控制方法，其特征在于，所述自动驾驶混合决策控制方法包括：采集实时场景信息，预构建多个驾驶策略方案；

基于汽车运动学模型构建强化学习的状态空间，并在状态空间中，构建并训练基于所述强化学习的、每个驾驶策略方案下的两个预设端之间的自动驾驶控制模型；

基于强化学习网络函数构建模型不确定性评估模型，并分别对各自动驾驶控制模型进行不确定性评价，获得各自动驾驶控制模型的不确定性；

对比各自动驾驶控制模型的不确定性，筛选出不确定性最低的自动驾驶控制模型对应的驾驶策略方案作为目标驾驶策略方案，并基于所述目标驾驶策略方案执行后续自动驾驶控制。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶混合决策控制方法，其特征在于，所述预构建多个驾驶策略方案，包括：

构建MOBIL算法驾驶策略和MPC算法驾驶策略。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶混合决策控制方法，其特征在于，所述MOBIL算法驾驶策略为：

其中，为自车变道后新车道上相邻后车的加速度；bmax为自车最大制动加速度；为自车变道后的加速度；为自车变道前的加速度；p为礼貌系数；为自车变道后原车道上相邻后车的加速度；为自车变道前原车道上相邻后车的加速度，a_threshold为加速度阈值。

4.根据权利要求2所述的自动驾驶混合决策控制方法，其特征在于，所述MPC算法驾驶策略为：

其中，w₁，w₂，w₃为各项目标函数的权重系数，N_p为预测时域，N_c为控制时域，y_r(i)为i时刻的参考纵向位置，y(i)为i时刻的纵向位置，x_r(i)为i时刻的参考横向位置，x(i)为i时刻的横向位置,a_r(i)为i时刻的参考加速度，a_r(i)为i时刻的加速度。

5.根据权利要求1所述的自动驾驶混合决策控制方法，其特征在于，所述汽车运动学模型为：

其中，分别为车辆质心的横坐标和纵坐标；表示车辆质心速度；为车辆横摆角；β为车辆质心侧偏角；l_f、l_r分别为车辆质心至车辆前轴、后轴的距离；a为车辆加速度；δ_f为前轮转向角。