本文選題：換道模型 + 博弈論��； 參考：《計算機工程》2017年12期

【摘要】：無人駕駛汽車根據(jù)自身獲取信息進行決策,與人類駕駛?cè)狈τ行У慕换C制,在復雜交通環(huán)境下難以發(fā)揮優(yōu)勢,甚至會引起事故。為此,引入智能網(wǎng)聯(lián)汽車的設計思想,針對車輛在行駛過程中的換道行為,基于博弈論構建一種包含車輛協(xié)同機制的換道模型。考慮駕駛員實施換道的行為特征,車輛在做出換道決策后觀察分析其他車輛的駕駛風格,其結(jié)果會影響最終決策。根據(jù)安全前提下可能獲得的加速空間決定支付函數(shù),同時加入表征駕駛風格的參數(shù),并量化得到駕駛風格分數(shù)。在SUMO仿真軟件上的測試結(jié)果顯示,使用博弈換道模型的車輛在不同車流密度環(huán)境下平均通行數(shù)量提高5.60%,平均通行時間減少8.44%,測試中未發(fā)生事故,表明模型具有感知、判斷人類駕駛風格的能力,可在保證安全的前提下提高通行效率。
[Abstract]:Driverless vehicles make decisions according to their own information, and lack of effective interaction mechanism with human driving, so it is difficult to give full play to their advantages in complex traffic environment, and even cause accidents. This paper introduces the design idea of Intelligent Networked vehicle, aiming at the changing behavior of the vehicle in the course of driving, based on the game theory, constructs a kind of change model which includes the vehicle coordination mechanism. Considering the behavior characteristics of the driver to change the lane, the vehicle will observe and analyze the driving style of other vehicles after making the change decision, and the result will affect the final decision. The payoff function is determined according to the acceleration space that may be obtained under the condition of safety, and the driving style score is obtained by adding the parameters to characterize the driving style. The test results on sumo simulation software show that the average traffic number of vehicles using game changing model increases 5.60 in different traffic density environment, and the average traffic time decreases 8.44%, and no accidents occur in the test, which indicates that the model is perceptive. The ability to judge human driving style can improve traffic efficiency on the premise of safety.
【作者單位】： 大連理工大學電子信息與電氣工程學部;
【基金】：國家自然科學基金(61402076) 國家高技術研究發(fā)展計劃項目(2012AA111902)
【分類號】：O225;U491

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本文編號：2090744