一种基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型制造技术

本发明专利技术公开了一种基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，用于模拟无信号交叉口内的多车冲突过程，并能为交通仿真和自动驾驶系统在无信号交叉口内的路径规划提供理论基础和算法支持。本发明专利技术基于风险平衡理论和预瞄跟随理论，建立风险场模型，量化车辆所承受的风险，从而找到符合驾驶行为和满足风险约束的轨迹，构建了基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，其中还包含一个解决死锁情况的算法，通过调整可接受风险水平从而重新启动交通流。与已有模型相比，本发明专利技术量化了车辆在通过无信号交叉口过程中面临的风险，通过设置不同的风险阈值，可以准确地描述无信号交叉口内异质司机的驾驶行为，且能有效解决交叉口出现的死锁情况。口出现的死锁情况。口出现的死锁情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型


[0001]本专利技术涉及交通安全领域，特别是一种基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型。

技术介绍

[0002]交叉口是影响城市道路交通运行的主要瓶颈之一，交叉口内多辆车之间的相互冲突对交叉口的容量、服务水平和安全性有很大影响。已有的研究资料显示，在通过无信号交叉口的过程中，车辆驾驶员的决策过程十分复杂，且与其他车辆存在高度互动，在此过程中驾驶员需要决定运动策略、运动的方向和完成运动所需的时间，以避免潜在的冲突。由于不同的驾驶员在面对相同的冲突场景时可能会选择不同的行动，因此对无信号交叉口的驾驶行为进行建模是一项具有挑战性的任务。为了应对这一挑战，多年来学者们对无信号交叉口内的驾驶行为进行了广泛的研究。
[0003]现有的大多数研究通常会对无信号交叉口内多车冲突行为进行分类，如交叉行为与合流行为。在交叉行为方面，间隙接受理论(Gap Acceptance Theory,GAT)通常被用来确定驾驶员是否选择直接穿过冲突区。2011年Xiao等人采用虚拟场图来改进优先水平的计算，构建了一个不同于标准间隙接受模型的新交叉行为模型。2017年Rakshita等人使用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)、随机森林(Random Forests,RF)和决策树(Decision Tree，DT)算法来分类和预测司机在无信号交叉口的间隙接受与拒绝决策。2018年Dutta等人利用logit模型研究了司机在无信号的T型交叉口内的间隙接受行为，得到的方程被用来估计在该场景下侵略性和非侵略性司机的临界间隙。除此之外，驾驶人在合流过程中需要做出的主要决定是控制车辆的轨迹和确定车辆的合流顺序。2014年，Liu等人建立了一个基于logit模型的合流驾驶行为模型，以速度差、两车之间的距离以及转弯车辆到并线点的距离为主要指标来预测司机的合流决策。2015年Kanagaraj等人基于最大似然法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)和离散选择模型(Discrete Choice Model,DCM)对两类独特的合流行为进行建模，该模型分析了混合交通环境下不同因素对驾驶员并线行为的影响，如主体车辆类型、先行车辆类型、横向间隙和等待时间等。2018年Kang等人引入了重复博弈的概念，假设驾驶员经常因为与其他车辆的冲突而改变其最初的决定。
[0004]现有的大多数研究在对无信号交叉口的驾驶行为进行建模时，通常会对多车冲突场景进行分类，并针对不同的场景分别构建模型，但是缺乏将无信号交叉口内不同驾驶人及不同驾驶行为统一起来的建模方法。为了建立一个统一的驾驶行为模型，需要用一些方法来描述无信号交叉口驾驶员感知范围内的交通环境。势场论(Potential Field Theory，PFT)是一种成熟的方法，可以统一描述环境中固有的约束和碰撞风险。在21世纪初，研究人员提出了势场的概念，并将其用于机器人路径规划。在此启发下，许多学者将势场论应用于微观驾驶行为建模领域，如车辆跟驰行为和换道行为。但是，以往的研究大多是从优化控制理论的角度出发，以提高路口的效率和安全性为目的，很少有研究对异质驾驶员的驾驶行为进行建模。因此，本专利技术基于风险平衡理论和预瞄跟随理论，构建了无信号交叉口内多车
冲突风险场模型，考虑不同驾驶员的视野特征，并量化车辆在预瞄时间内所承受的风险，从而找到符合驾驶行为和满足风险阈值约束的轨迹，构建了一种基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，该模型中包含了一个探索性的算法来解决交叉口的死锁情况，通过调整可接受风险水平，车辆从可行的行动空间中找到一个合适的加速度，从而重新启动交通流。

技术实现思路

[0005]针对现有模型存在的不足，本专利技术旨在提供一种基于风险场的考虑驾驶员视野特征且能解决交叉口内死锁情况的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，该模型具体包括如下步骤：
[0006]步骤1，基于周围车辆当前时刻的速度，在Frenet坐标系下计算周围车辆预瞄时间内的预测位置；
[0007]步骤2，基于目标车辆当前时刻的速度，设目标车辆以a为加速度做匀加速运动，在Frenet坐标系下计算目标车辆在预瞄时间内的预测位置；
[0008]步骤3，基于风险场模型构建风险场，结合驾驶人的视觉特性，计算目标车辆在预瞄时间内的风险序列；
[0009]步骤4，判断目标车辆当前选定的加速度是否满足风险约束；
[0010]步骤5，若车辆在通过无信号交叉口的过程中产生死锁情况，则以一定的概率调整关键冲突车辆的风险阈值，并计算新的可行的加速度；
[0011]进一步地，步骤1所述的“周围车辆预测位置”的计算是在Frenet坐标系下进行的，该坐标系下点的坐标值由其在参考路径上的切向量和法向量给出，其中车辆在参考路径上的投影点到车辆的距离为垂直偏移量d，从参考路径的起始点到投影点的距离为参考路径的长度r。本专利技术中使用车辆在道路上行驶的理想路径作为参考路径，假设车辆沿参考路径行驶，垂直偏移量d为0。假设周围车辆在预瞄时间内保持当前时刻的速度不变，计算预瞄时间内的预测位置：
[0012][0013][0014]式中：是车辆在t
i
时刻的预测位置，是方向与参考路径一致的单位向量，s(t0)是当前t0时刻车辆在参考路径上的位置，是参考路径上的单位切向量，是当前t0时刻车辆沿方向的速度，Δt是预瞄间隔，是t
i
时刻车辆沿方向的速度，T是预瞄的时间长度；进一步地，步骤2所述的“目标车辆预测位置”的计算是在Frenet坐标系下进行的，参考路径代表车辆在道路上行驶的理想路径，以加速度为a的匀加速过程计算出车辆在预瞄时间内的预测位置，同时需要满足车辆的运动学约束：
[0015][0016][0017][0018]a'
‑
J
min
≤a≤a'+J
max
[0019]式中，是车辆在t
i
时刻的预测位置，s(t
i
‑1)是车辆上一时刻t
i
‑1在参考路径上的位置，是上一时刻t
i
‑1车辆沿方向的速度，Δt是预瞄间隔，是t
i
时刻车辆沿方向的速度，T是预瞄的时间长度，车辆加速度a的初始取值为a0，是车辆在自由加速过程中所采取的舒适加速度，a'表示车辆沿方向的加速度，v
max
是目标车辆的最大加速度，J
max
是目标车辆的最大急动度，J
min
是目标车辆的最小急动度；
[0020]进一步地，步骤3所述的“目标车辆风险序列”的计算包括如下步骤：
[0021]步骤31，基于风险场模型，在平面直角坐标系中构建风险场，量化周围车辆对目标车辆造成的风险：
[0022][0023][0024][0025]式中，R
i
(x,y,t)是第i辆车对点(x,y)造成的风险，δ
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于周围车辆当前时刻的速度，计算周围车辆预瞄时间内的预测位置；步骤2，基于目标车辆当前时刻的速度，设目标车辆做匀加速运动，计算目标车辆在预瞄时间内的预测位置；步骤3，构建风险场，结合驾驶人的视觉特性，计算目标车辆在预瞄时间内的风险序列；步骤4，判断目标车辆当前选定的加速度是否满足风险约束；步骤5，若产生死锁情况，则调整关键冲突车辆的风险阈值，计算新的可行的加速度。2.根据权利要求1所述的基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，其特征在于，步骤1所述的“周围车辆预测位置”的计算是在Frenet坐标系下进行的，该坐标系下点的坐标值由其在参考路径上的切向量和法向量给出，其中车辆在参考路径上的投影点到车辆的距离为垂直偏移量d，从参考路径的起始点到投影点的距离为参考路径的长度r。本发明中使用车辆在道路上行驶的理想路径作为参考路径，假设车辆沿参考路径行驶，垂直偏移量d为0。假设周围车辆在预瞄时间内保持当前时刻的速度不变，计算预瞄时间内的预测位置：预测位置：式中：是车辆在t
i
时刻的预测位置，是方向与参考路径一致的单位向量，s(t0)是当前t0时刻车辆在参考路径上的位置，是参考路径上的单位切向量，是当前t0时刻车辆沿方向的速度，Δt是预瞄间隔，是t
i
时刻车辆沿方向的速度，T是预瞄的时间长度。3.根据权利要求1所述的基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，其特征在于，步骤2所述的“目标车辆预测位置”的计算是在Frenet坐标系下进行的，以匀加速过程计算出车辆在预瞄时间内的预测位置，同时需要满足车辆的运动学约束：计算出车辆在预瞄时间内的预测位置，同时需要满足车辆的运动学约束：计算出车辆在预瞄时间内的预测位置，同时需要满足车辆的运动学约束：a
′‑
J
min
≤a≤a
′
+J
max
式中，式中，是车辆在t
i
时刻的预测位置，s(t
i
‑1)是车辆上一时刻t
i
‑1在参考路径上的位置，是上一时刻t
i
‑1车辆沿方向的速度，Δt是预瞄间隔，是t
i
时刻车辆沿方向的速度，T是预瞄的时间长度，车辆加速度a的初始取值为a0，是车辆在自由加速过程中所采取的舒适加速度，a'表示车辆沿方向的加速度，v
max
是目标车辆的最大加速度，J
max
是目标车辆的最大急动度，J
min
是目标车辆的最小急动度。4.根据权利要求1所述的基于风险场的无信号交叉口多车冲突驾驶行为模型，其特征在于，步骤3所述的“目标车辆风险序列”的获得包括如下步骤：步骤31，在平面直角坐标系中构建风险场，统一量化周围车辆对目标车辆造成的风险：
式中，R
i
(x,y,t)为第i辆车对点(x,y)造成的风险，δ
x,i
(x,y,t)和δ
y,i
(x,y,t)分别是风险横向衰减系数和风险纵向衰减系数，v
i,x
t和v
i,y
t分别是车辆的横向速度和纵向速度，α

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁光泉，杨瑷玲，王兆杰，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：