一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，该方法基于仿生学原理，将集群行为类比于车辆运行控制上，包括以下步骤：1)将每个个体车辆定义为决策车，获取决策车自身的需求；2)决策车V2V通信寻找一最优个体，定义为目标车辆，所述最优个体被配置为具有与所述决策车具有相同需求的车辆群体中当前运转状态最好的车辆；3)根据目标车辆与决策车间的位置及决策车前方车辆的需求获取决策车的运行策略。与现有技术相比，本发明专利技术可以使车辆在30秒内快速达到需求目标，并以稳定的车队的形式行驶，降低时空资源碎片化程度，有效提高道路的接入能力，在车联网环境下能使自动驾驶车辆得以集群化高效运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法
本专利技术涉及道路车辆控制技术研究领域，尤其是涉及一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法。
技术介绍
目前的自动驾驶车辆技术，已经能够通过探测和识别等技术实现个体车辆在道路上的安全行驶。如专利申请CN101380951A公开一种车辆自动驾驶识别系统，通过涂刷在道路中央的黑白导向标线和条形码来指示车辆行驶状态，并以道路临时路况无线电指令和车辆行进方向障碍物距离，来保证自动驾驶的安全。随着无线通信技术和智能车辆技术的不断发展，车联网成为物联网最活跃的分支，车辆均配有信息通讯设备，可以实现车与车之间的信息发送与接收。随着自动驾驶技术和车联网技术的普及，人们已经渐渐意识到自动驾驶车辆在车联网环境下行驶会使得交通更加安全和高效。如专利申请CN104391504A公开一种基于车联网的自动驾驶控制策略的生成方法，根据当前车辆的车辆驾驶习惯模型、当前车辆所在区域的区域驾驶习惯模型和路况模型，生成当前车辆的自动驾驶控制策略。而要让车联网车辆在路网上行驶主要需要解决路段和节点两方面的问题。目前，路段方面的研究已经非常多，从辅助驾驶、到以ACC和CACC为代表的半自动驾驶乃至全自动驾驶，都涌现出了大量的研究成果。但是，当前的针对车联网在路段上的行驶的技术仍然集中在保证车辆行驶安全的角度，无论是辅助驾驶、半自动驾驶还是全自动驾驶控制技术都没有考虑乘客的多方面需求以及对于道路交通的系统优化，缺乏对这种全新的交通工具行之有效的管理控制方法。因此，在自动驾驶车辆日趋成熟的今天，亟需提出一种能够在车联网环境下既能保证安全，又能满足乘客多方面需求并兼顾总体效率的运行管理方法。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种控制方便、保证车辆运行安全、可满足乘客多方面需求的基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，有效提高道路通行效率和接入能力。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，该方法基于仿生学原理，将集群行为类比于车辆运行控制上，包括以下步骤：1)将每个个体车辆定义为决策车，获取决策车自身的需求，所述需求为目标车速；2)决策车V2V通信寻找一最优个体，定义为目标车辆，所述最优个体被配置为具有与所述决策车具有相同需求的车辆群体中当前运转状态最好的车辆；3)根据目标车辆与决策车间的位置及决策车前方车辆的需求获取决策车的运行策略：若目标车辆在决策车前方且决策车前方第一辆车为需求不同的车辆，则执行步骤4)；若决策车自身为目标车辆且决策车前方第一辆车为需求不同的车辆，则执行步骤4)；若目标车辆在决策车前方且决策车至所述目标车辆之间无需求不同的车辆，则执行步骤5)；若决策车自身为目标车辆且决策车前方无需求不同的车辆，则执行步骤6)；4)当所述前方第一辆车的需求小于决策车的需求时，判断决策车左侧是否存在障碍，若是，则决策车保持当前状态同时向前方第一辆车发送向右变道请求，若否，则决策车向左变道；5)决策车追击所述目标车辆；6)决策车采用最大加速度实现所述需求。所述需求由乘客选择，选择的影响因素包括快速、环保和舒适。当决策车寻找到多个符合最优个体条件的车辆时，通过以下原则选择最优个体：4-1)方位优先原则，即优先选择位于决策车前方的车辆作为最优个体；4-2)距离优先原则，即优先选择与决策车距离最近的车辆作为最优个体。所述步骤4)中，前方第一辆车接收到所述向右变道请求时判断右侧是否存在障碍，若是，则保持当前状态向决策车发送反馈信息，若否，则前方第一辆车向右变道。在同时满足以下三个条件时判断无障碍：5-1)道路设施判断：变道车行驶车道非变道方向的最外侧车道，所述变道车为决策车或前方第一辆车；5-2)车位判断：变道侧处于变道车前保险杠前两个车位至后保险杠后两个车位的距离内无其他车辆；5-3)车速判断：在变道侧变道车前保险杠前第三个车位和后保险杠后第三个车位分别设置一虚拟车辆，定义前保险杠前第三个车位的虚拟车辆车速为v前，后保险杠后第三个车位的虚拟车辆车速为v后，决策车当前车速为v，存在v前＞v＞v后。在变道侧变道车前保险杠前第三个车位或/和后保险杠后第三个车位处存在实际车辆时，则将实际车辆的当前车速赋于对应虚拟车辆，在变道侧变道车前保险杠前第三个车位或/和后保险杠后第三个车位处不存在实际车辆时，v前＝200km/h，v后＝0。所述步骤5)中，决策车通过以下追击模型追击目标车辆：vk＝vkprev+kp·ek+kd·ek其中，ek＝xk-1-xk-thw·vk，xk-1为目标车辆当前位置，xk为决策车当前位置，vk为决策车当前车速，thw为车头时距，vkprev为前一次迭代计算获得的vk，kp和kd为修正系数。所述步骤6)中，选取最大加速度时考虑乘客的舒适度。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：1、仿生学是一门既古老又年轻的学科。一直以来，人们研究生物体结构与功能的工作原理，并根据这些原理专利技术出新的设备和工具。在自然界中，许多动物的行为都是集群化的，鸟类、鱼类等动物在移动时，每个个体通过遵循简单的规则最终表现出个体聚集性的特征，其运动的方向和速度具有一致性，比如大雁会变换队形整体迁徙、鱼群会向中心靠拢集体觅食，从而达到总体最优的目的，这种行为被称为动物集群行为。通过学习动物的这一行为特征，可以衍生出多种算法，以优化系统的运作能力。本专利技术运用了仿生学原理，类比动物集群的行为，使得每一个个体车辆只需要遵守几条简单的通行规则，根据自身需求从探测范围内选择目标车辆，并通过变道、跟车或者加速的方式向其靠拢，在无需整体控制中心的情况下最终呈现为车队的形式。2、本专利技术利用仿生学集群算法可以使车辆在30秒内快速达到需求目标，并以稳定的车队的形式行驶，降低时空资源碎片化程度，，提高道路交通效率和道路接入能力。3、与传统仅研究跟车模型的控制方法不同，本专利技术不但保证车队安全行驶，而且是多目标编队行驶，是一种考虑用户需求的控制方法。本方法考虑了乘客的需求，形成多目标多需求控制，具有相同目标的个体形成一个集群，在形成车队的同时考虑到满足用户多样化的需求。4、通过仿生学原理的控制，个体最终会形成集群，并且实现对集群的控制，遵照这几条简单的规则车辆可以以集群为单位完成变道、超车、让行等，提高了道路的通行效率。5、本专利技术在选择最优个体时设计了方位优先原则及距离优先原则，获得的最优个体能够有效提高控制精度。6、本专利技术在变道障碍物判断时需要经过道路设施判断、车位判断和车速判断三个条件，提高了车辆运行控制的安全性。附图说明图1为本专利技术的结构示意图；图2为本专利技术的变道流程图；图3为本专利技术的车辆运行策略判断图；图4为本专利技术的车辆变道障碍判断图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。本实施例基于以下假设：(1)实施例处于车联网环境下，所有车辆可以实现车-车通信和车-路通信，所需信息可以通过车-车通信和车-路通信进行传输；(2)信息传输和处理的速度相比车辆速度足够快，过程中延迟可忽略；(3)不考虑行人和非机动车的影响。本实施例的应用场景设定为一条双向六车道本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，其特征在于，该方法基于仿生学原理，将集群行为类比于车辆运行控制上，包括以下步骤：1)将每个个体车辆定义为决策车，获取决策车自身的需求，所述需求为目标车速；2)决策车V2V通信寻找一最优个体，定义为目标车辆，所述最优个体被配置为具有与所述决策车具有相同需求的车辆群体中当前运转状态最好的车辆；3)根据目标车辆与决策车间的位置及决策车前方车辆的需求获取决策车的运行策略：若目标车辆在决策车前方且决策车前方第一辆车为需求不同的车辆，则执行步骤4)；若决策车自身为目标车辆且决策车前方第一辆车为需求不同的车辆，则执行步骤4)；若目标车辆在决策车前方且决策车至所述目标车辆之间无需求不同的车辆，则执行步骤5)；若决策车自身为目标车辆且决策车前方无需求不同的车辆，则执行步骤6)；4)当所述前方第一辆车的需求小于决策车的需求时，判断决策车左侧是否存在障碍，若是，则决策车保持当前状态同时向前方第一辆车发送向右变道请求，若否，则决策车向左变道；5)决策车追击所述目标车辆；6)决策车采用最大加速度实现所述需求。

【技术特征摘要】
1.一种基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，其特征在于，该方法基于仿生学原理，将集群行为类比于车辆运行控制上，包括以下步骤：1)将每个个体车辆定义为决策车，获取决策车自身的需求，所述需求为目标车速；2)决策车V2V通信寻找一最优个体，定义为目标车辆，所述最优个体被配置为具有与所述决策车具有相同需求的车辆群体中当前运转状态最好的车辆；3)根据目标车辆与决策车间的位置及决策车前方车辆的需求获取决策车的运行策略：若目标车辆在决策车前方且决策车前方第一辆车为需求不同的车辆，则执行步骤4)；若决策车自身为目标车辆且决策车前方第一辆车为需求不同的车辆，则执行步骤4)；若目标车辆在决策车前方且决策车至所述目标车辆之间无需求不同的车辆，则执行步骤5)；若决策车自身为目标车辆且决策车前方无需求不同的车辆，则执行步骤6)；4)当所述前方第一辆车的需求小于决策车的需求时，判断决策车左侧是否存在障碍，若是，则决策车保持当前状态同时向前方第一辆车发送向右变道请求，若否，则决策车向左变道；5)决策车追击所述目标车辆；6)决策车采用最大加速度实现所述需求。2.根据权利要求1所述的基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，其特征在于，所述需求由乘客选择，选择的影响因素包括快速、环保和舒适。3.根据权利要求1所述的基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，其特征在于，当决策车寻找到多个符合最优个体条件的车辆时，通过以下原则选择最优个体：4-1)方位优先原则，即优先选择位于决策车前方的车辆作为最优个体；4-2)距离优先原则，即优先选择与决策车距离最近的车辆作为最优个体。4.根据权利要求1所述的基于仿生学的自动驾驶车辆运行控制方法，其特征在于，所述步骤4)中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：马万经，郝若辰，王浩然，刁晨雪，戚新洲，毕浩楠，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31