考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略

智能车辆换道策略是智能驾驶技术的重要组成部分,在不同场景下的适应能力对于高品质自动驾驶尤为重要。在异质交通流中,智能车辆认知属性的不同会引起换道车辆换道意图及轨迹规划的差异。该策略利用车辆行驶空间、行驶效率参数建立车辆的决策代价函数,采用模糊理论从速度系数、空间系数、车道分布等角度实现对周围车辆主观侵略性的量化描述,在此基础上,通过智能驾驶员模型(IDM)预测周车对换道车辆换道意图的行为响应,并根据预测信息优化换道决策。在轨迹规划过程中,将车辆换道轨迹解耦为车辆换道路径及行驶速度,利用车辆主观侵略性及车辆行驶安全场评估车辆换道行驶风险,并将行驶安全场与二次规划相融合,从安全性、舒适性、参考线偏差等角度进行路径及速度优化。仿真结果表明,该优化策略通过换道决策可以有效提高道路通行效率,相较固定五次多项式与单独的安全场换道轨迹,可以有效降低换道过程中横向速度与横向加速度的幅值,改善换道过程中的行驶舒适性。