机械工程学报

作者：胡文, 邓泽健, 张邦基, 曹东璞, 杨彦鼎, 曹恺, 李深

单位：1. 湖南大学机械与运载工程学院 长沙 410082;2. 滑铁卢大学机电工程系 滑铁卢N2L3G1 加拿大;3. 浙大城市学院智慧交通运输工程研究中心 杭州 310015;4. 清华大学车辆与运载学院 北京 100084;5. 东风悦享科技有限公司 武汉 430058;6. 清华大学土木水利学院 北京 100084

关键词：无人驾驶重型卡车,轨迹预测,驾驶员合作程度,风险评估,决策规划；

基金：国家自然科学基金资助项目(52202498)。

准确估计周围车辆的驾驶员合作程度能提高无人驾驶车辆在密集交通场景下的换道安全性与效率，特别是对于自身灵活性和稳定性较差、对周围车辆安全威胁较大的重型卡车。因此，提出一种基于周围车辆驾驶员合作程度预测以及非对称风险评估的无人驾驶重型卡车换道决策规划方法。该方法基于高斯混合模型对周围车辆进行运动轨迹预测，结合当前驾驶环境估计目标车道后车的驾驶员合作程度，并用于构建非对称风险模型；基于轨迹预测结果，采用效用理论建模无人驾驶重型卡车当前和未来的车道选择概率，综合当前和未来的风险评估，输出最终的驾驶行为决策；设计多目标代价函数用于从多项式候选轨迹中选取最优轨迹。基于自然驾驶数据集的仿真试验表明，提出的方法可以准确地预测目标车道后车的驾驶员合作程度以及对周围车辆的风险等级，使无人驾驶重型卡车在密集交通流下也能安全高效地执行换道决策和轨迹规划。

来源：2023年第12期

《机械工程学报》期刊编辑部

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