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一种自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法

阅读：690发布：2020-05-26

专利汇可以提供一种自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提出了自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，具体为：车辆通过车载检测系统采集行驶状态信息；车辆应用模糊函数实现行驶状态信息参数的模糊化处理，对车辆及其邻居车辆的行驶状态进行估计；将经模糊化后的行驶状态信息参数，作为模糊推理机输入参数，模糊推理机根据设定的模糊规则库推理车辆行驶模式；由解模糊处理输出独立车辆的最优行驶模式决策结果，实现群集车辆间的自主协同行驶。有益效果：通过自动驾驶车辆具备的信息检测、计算和通信能力，通过对车辆自身行驶状态参数集的模糊化和模糊逻辑推理，实现群集车辆间的自主协同行驶，为独立车辆选择最佳行驶模式提供参考，提高车辆行驶安全，减小车辆旅行时间，降低交通能耗。，下面是一种自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，在车辆上配备定位系统、行驶状态信息检测系统以及支持车间通信的车载无线通信系统，邻居车辆间通过车间通信技术周期性交换彼此行驶状态信息，其特征在于
车辆通过车载检测系统采集行驶状态信息；
车辆应用模糊函数实现行驶状态信息参数的模糊化处理，对车辆及其邻居车辆的行驶状态进行估计；
将经模糊化后的行驶状态信息参数，作为模糊推理机输入参数，模糊推理机根据设定的模糊规则库推理车辆行驶模式；
由解模糊处理输出独立车辆的最优行驶模式决策结果，实现群集车辆间的自主协同行驶。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，其特征在于设定车辆行驶状态信息参数集为θ＝{θV,θN,θL}，其中，θV为车辆行驶速度，θN为车辆邻居节点数，θL为车辆当前行驶车道；根据θV、θN以及θL分别计算对应的模糊隶属度μ(V)、μ(N)以及μ(L)。
3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，其特征在于设定车辆行驶速度参数θV＝{VL,VM,VH}，VL,VM,VH分别对应地表示低速、中速和高速三种行驶速度状态，
设定车辆行驶速度上限为VU，车辆行驶速度下限为VLB，平均行驶速度为VA，则车辆行驶速度参数θV的高速、中速和低速三种行驶速度状态的模糊隶属度μ(V)＝{μH,μM,μL}根据式(1)、式(2)以及式(3)计算；
其中，
4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，其特征在于设定车辆邻居节点数参数θN＝{NS,NM,ND}，NS,NM,ND分别表示稀疏、正常以及密集三种邻居节点分布状态，设定正常通行时平均邻居节点数为NN，平均邻居节点数上限NU＝2NN，平均邻居节点数下限则稀疏、正常和密集三种车辆邻居节点分布状态参数θN的模糊隶属度μ
(N)＝{μS,μN,μD}根据式(4)、式(5)以及式(6)计算：
其中，N表示邻居节点数。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，其特征在于设定标准化单车道宽为3.75米，三车道道路分布状态从左至右依次为超车道、行车道和慢车道，车辆行驶车道参数θL＝{LO,LC,LS}，LO,LC,LS分别对应表示超车道、行车道和慢车道三种占用车道状态，则超车道、行车道和慢车道三种车辆行驶车道状态参数θL的模糊隶属度μ(L)＝{μO,μC,μS}根据式(7)、式(8)以及式(9)计算：
其中，L表示当前占用的车道。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，其特征在于设定车辆行驶状态集为M＝{MR,MF,MP}，MR、MF以及MP分别对应地表示随机模式行驶状态、跟随模式行驶状态以及预定轨迹模式行驶状态。
7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，其特征在于所述设定的模糊规则库如表1。
表1

说明书全文

一种自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法

技术领域

[0001] 本发明涉及车联网技术，尤其涉及自动驾驶车辆间的自主协同行驶技术。

背景技术

[0002] 车联网(Internet of Vehicles,IoV)是无线通信技术和交通运输网络的融合，是物联网在交通运输领域的典型应用，是向自动驾驶演进的需求。自动驾驶技术是一种移动性高、路况信息复杂、安全性要求高的交通智能化和网联化应用，是道路交通的发展趋势，也是实现无人驾驶的必经过程。车辆的自主协同行驶本质上是根据道路通行状态、车辆自身行驶状态和邻居车辆行驶状态作出的行驶轨迹动态调整过程。在车联网中，总体上车辆以群集模式协同行驶，其中，慢车道中车辆一般以预定轨迹模式行驶，行车道中车辆一般以跟随模式行驶，超车道中车辆以超速、变道等随机模式行驶为主，实现超车后回归行车道中以跟随模式行驶。作为车联网节点的自动驾驶车辆具有完备的车载传感检测、计算处理和通信传播系统，能够实时获取、传输和处理车辆行驶状态信息数据，实现群集车辆间的自主协同行驶，提高车辆行驶安全和道路通行效率。

[0003] 目前，自动驾驶车辆独立地依靠自身附加的传感检测和计算处理系统实时采集和处理交通环境状态信息，保障车辆行驶安全，但车辆间缺乏相互协作功能，增加了独立车辆的道路通行时间，降低了交通运输网络的整体通行效率。因此，利用自动驾驶车辆强大的车载检测系统、信息处理能力和通信能力，实时计算车辆行驶状态的最优模式，实现群集中车辆间的自主协同行驶，促进自动驾驶车辆的大规模可靠商用，为未来的无人驾驶提供运行数据。

发明内容

[0004] 本发明目的在于克服现有技术的不足，提供了一种自动驾驶车辆间的自主协同行驶决策方法，利用自动驾驶车辆的实时交通状态信息获取能力、强大的信息计算处理能力和高可靠低时延的通信能力，应用模糊函数计算车辆行驶状态信息参数的隶属度，经模糊逻辑推理车辆的最佳行驶模式，实现车联网中群集车辆间的自主协同行驶和道路交通通行的最优化，具体由以下技术方案实现：

[0005] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，在车辆上配备定位系统、行驶状态信息检测系统以及支持车间通信的车载无线通信系统，邻居车辆间通过车间通信技术周期性交换彼此行驶状态信息，具体内容包括：

[0006] 车辆通过车载检测系统采集行驶状态信息；

[0007] 车辆应用模糊函数实现行驶状态信息参数的模糊化处理，对车辆及其邻居车辆的行驶状态进行估计；

[0008] 将经模糊化后的行驶状态信息参数，作为模糊推理机输入参数，模糊推理机根据设定的模糊规则库推理车辆行驶模式；

[0009] 由解模糊处理输出独立车辆的最优行驶模式决策结果，实现群集车辆间的自主协同行驶。

[0010] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法的进一步设计在于，设定车辆行驶状态信息参数集为θ＝{θV,θN,θL}，其中，θV为车辆行驶速度，θN为车辆邻居节点数，θL为车辆当前行驶车道；根据θV、θN以及θL分别计算对应的模糊隶属度μ(V)、μ(N)以及μ(L)。

[0011] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法的进一步设计在于，设定车辆行驶速度参数θV＝{VL,VM,VH}，VL,VM,VH分别对应地表示低速、中速和高速三种行驶速度状态。设定车辆行驶速度上限为VU，车辆行驶速度下限为VLB，平均行驶速度为VA，则车辆行驶速度参数θV的高速、中速和低速三种行驶速度状态的模糊隶属度μ(V)＝{μH,μM,μL}根据式(1)、式(2)以及式(3)计算；

[0012]

[0013]

[0014]

[0015] 其中，

[0016] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法的进一步设计在于，设定车辆邻居节点数参数θN＝{NS,NM,ND}，NS,NM,ND分别表示稀疏、正常以及密集三种邻居节点分布状态，设定正常通行时平均邻居节点数为NN，平均邻居节点数上限NU＝2NN，平均邻居节点数下限则稀疏、正常和密集三种车辆邻居节点分布状态参数θN的模糊隶属度μ(N)＝{μS,μN,μD}根据式(4)、式(5)以及式(6)计算：

[0017]

[0018]

[0019]

[0020] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法的进一步设计在于，设定标准化单车道宽为3.75米，三车道道路分布状态从左至右依次为超车道、行车道和慢车道，车辆行驶车道参数θL＝{LO,LC,LS}，LO,LC,LS分别对应表示超车道、行车道和慢车道三种占用车道状态，则超车道、行车道和慢车道三种车辆行驶车道状态参数θL的模糊隶属度μ(L)＝{μO,μC,μS}根据式(7)、式(8)以及式(9)计算：

[0021]

[0022]

[0023]

[0024] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法的进一步设计在于，设定车辆行驶状态集为M＝{MR,MF,MP}，MR、MF以及MP分别对应地表示随机模式行驶状态、跟随模式行驶状态以及预定轨迹模式行驶状态。

[0025] 所述自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法的进一步设计在于，所述设定的模糊规则库如表1，

[0026] 表1

[0027]

[0028]

[0029] 本发明的优点如下：

[0030] 本发明的自动驾驶车辆间的自主协同行驶决策方法通过自动驾驶车辆具备的信息检测、计算和通信能力，通过对车辆自身行驶状态参数集的模糊化和模糊逻辑推理，实现群集车辆间的自主协同行驶，为独立车辆选择最佳行驶模式提供参考，提高车辆行驶安全，减小车辆旅行时间，降低交通能耗。附图说明

[0031] 图1是群集车辆行驶模型。

[0032] 图2是车辆行驶速度隶属函数。

[0033] 图3是车辆邻居节点分布隶属函数。

[0034] 图4是车辆行驶车道隶属函数。

[0035] 图5是车辆行驶模式模糊推理系统。

具体实施方式

[0036] 结合具体实施例与附图对本发明的技术方案进一步说明。

[0037] 如图1，本实施例提供的自动驾驶车辆的自主协同行驶决策方法，在车辆上配备定位系统、行驶状态信息检测系统以及支持车间通信的车载无线通信系统，邻居车辆间通过车间通信技术周期性交换彼此行驶状态信息，具体内容包括：车辆通过车载检测系统采集行驶状态信息；当车辆拟作出行驶模式改变时，通过主动广播形式发布自身行驶状态信息；

[0038] 车辆应用模糊函数实现行驶状态信息参数的模糊化处理，对车辆及其邻居车辆的行驶状态进行估计；

[0039] 将经模糊化后的行驶状态信息参数，作为模糊推理机输入参数，模糊推理机根据设定的模糊规则库推理车辆行驶模式；

[0040] 由解模糊处理输出独立车辆的最优行驶模式决策结果，实现群集车辆间的自主协同行驶。

[0041] 本实施例中设定车辆行驶状态信息参数集为θ＝{θV,θN,θL}，其中，θV为车辆行驶速度，θN为车辆邻居节点数，θL为车辆当前行驶车道；根据θV、θN以及θL分别计算对应的模糊隶属度μ(V)、μ(N)以及μ(L)。

[0042] 进一步的，设定车辆行驶速度参数θV＝{VL,VM,VH}，VL,VM,VH分别对应地表示低速、中速和高速三种行驶速度状态，设定车辆行驶速度上限为VU，车辆行驶速度下限为VLB，平均行驶速度为VA，则车辆行驶速度参数θV的高速、中速和低速三种行驶速度状态的模糊隶属度μ(V)＝{μH,μM,μL}根据式(1)、式(2)以及式(3)计算；

[0043]

[0044]

[0045]

[0046] 其中，

[0047] 本实施例设归一化道路行驶安全指数为β＝0.001H(H为小时)，在保障车辆行驶安全前提下，三车道正常通行时平均邻居节点数 (R为车载通信系统通信区域径向长度)，平均邻居节点数上限平均邻居节点数下限则稀疏、正常和密集三种车辆邻居节点分布状态参数θN的模糊隶属度μ(N)＝{μS,μN,μD}计算如式(4)～(6)所示：

[0048]

[0049]

[0050]

[0051] 本实施例设定标准化单车道宽为3.75米，三车道道路分布状态从左至右依次为超车道、行车道和慢车道，车辆行驶车道参数θL＝{LO,LC,LS}，LO,LC,LS分别对应表示超车道、行车道和慢车道三种占用车道状态，则超车道、行车道和慢车道三种车辆行驶车道状态参数θL的模糊隶属度μ(L)＝{μO,μC,μS}根据式(7)、式(8)以及式(9)计算：

[0052]

[0053]

[0054]

[0055] 本实施例设定车辆行驶状态集为M＝{MR,MF,MP}，MR、MF以及MP分别对应地表示随机模式行驶状态、跟随模式行驶状态以及预定轨迹模式行驶状态。

[0056] 本实施例中提及的设定的模糊规则库如表1，

[0057] 表1

[0058]

[0059]

[0060] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

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