结合状态机和动态目标路径的无人驾驶决策仿真
目的 决策系统是无人驾驶技术的核心研究之一.已有决策系统存在逻辑不合理、计算效率低、应用场景局限等问题,因此提出一种动态环境下无人驾驶路径决策仿真.方法 首先,基于规则模型构建适于无人驾驶决策系统的交通有限状态机;其次,针对交通动态特征,提出基于统计模型的动态目标路径算法计算状态迁移风险;最后,将交通状态机和动态目标路径算法有机结合,设计出一种基于有限状态机的无人驾驶动态目标路径模型,适用于交叉口冲突避免和三车道换道行为.将全速度差连续跟驰模型运用到换道规则中,并基于冲突时间提出动态临界跟车距离.结果 为验证模型的有效性和高效性,对交通环境进行虚拟现实建模,模拟交叉口通行和三车道换道行为,分析文中模型对车流量和换道率的影响.实验结果显示,在交叉口通行时,自主车辆不仅可以检测冲突还可以根据风险评估结果执行安全合理的决策.三车道换道时,自主车辆既可以实现紧急让道,也可以通过执行换道达成自身驾驶期望.通过将实测数据和其他两种方法对比,当车流密度在0.2～0.5时,本文模型的平均速度最高分别提高32 km/h和22 km/h.当车流密度不超过0.65时,本文模型的换道成功率最高分别提升37％和25％.结论 实验结果 说明本文方法 不仅可以在动态城区环境下提高决策安全性和正确性,还可以提高车流量饱和度,缓解交通堵塞.
风险系数、换道行为、冲突避免、无人驾驶技术、全速度差连续跟驰模型
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目81560372;四川省教育厅基金项目16ZB0069,15ZB0039;可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室基金项目KJ201413
2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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