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面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述

时间:  2021-03-29 20:34  来源:  汽车总站网   作者:   编辑部

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机理建模主要依靠研究人员对交通系统内部变化规律的理解和经验,获得一个能描述规律且大范围适用的运动模型,易于分析且保证大规模的仿真效率。机理建模方法将交通运动行为过程划分为跟驰行为、换道行为、发车行为及换道跟踪等运动行为规律,其中跟驰和换道是模型的关键。

交通车跟驰行为是最基本的微观驾驶行为,描述了在限制超车的单行道上行驶车队中相邻两车之间的相互作用。跟驰模型是指运用动力学的方法来研究由前导车运动状态变化所引起跟驰车的相应行为。基于机理建模方法得到的微观交通模型的一般形式为

$ \begin{array}{l} a\left({t|\theta } \right) = f(\Delta {x_{i - 1, i}}\left({t - T} \right), \\ \;{v_i}\left({t - T} \right), \Delta {v_i}\left({t - T} \right)|\theta) \end{array} $   (1)  

式中,模型描述了交通中第$ i$辆车的加速度$ a$与自身速度$ {v_i}$、与前车的相对速度$\Delta {v_i}$和相对距离$\Delta {x_{i - 1,i}}$之间的关系。$ \theta $为固定参数,在使用过程中,通常使用真实交通轨迹数据对模型进行参数校正,以确保模型更准确、更真实。

智能驾驶员模型(intelligent driver model,IDM)()描述了一种典型跟驰行为。该模型考虑了车辆驾驶过程中的期望速度、跟车间距以及因驾驶员习性或车辆加/减速性能差异而导致的加/减速过程的不对称行为。其模型具体形式为

$ {a_n}\left(t \right) = a_{{\rm{mx}}}^{\left(n \right)}\left[ {1 - {{\left({\frac{{{V_n}\left(t \right)}}{{{{V'}_n}\left(t \right)}}} \right)}^\beta } - {{\left({\frac{{{{S'}_n}\left(t \right)}}{{{S_n}\left(t \right)}}} \right)}^2}} \right] $   (2)  

式中,$ a_{{\rm{mx}}}^{\left(n \right)}$为$ n$车最大加速/减速度;$ {V'_n}\left(t \right)$为期望速度;$ {S_n}$为车间距,即前车尾部和主车车头之间的距离;$ {S'_n}$为期望车间距,取决于速度${V_n} $、速度差ΔVn、加速度最大值$ a_{{\rm{mx}}}^{\left(n \right)}$、舒适减速度$a_{{\rm{co}}}^{\left(n \right)} $和静止状态下最小车间距($S_{ja}^{\left(n \right)}, S_{\rm{1}}^{\left(n \right)} $),以及期望车头时距$ {{\tilde T}_n}, {{\tilde S}_n}$可表示为

$ \begin{array}{l} {{\tilde S}_n}\left(t \right){\rm{ }} = {\rm{ }}S_{ja}^{\left(n \right)} + {\rm{ }}S_{\rm{1}}^{\left(n \right)}\sqrt {\frac{{{V_n}\left(t \right)}}{{{{\tilde V}_n}\left(t \right)}}} + {\rm{ }}\\ \;\;\;{V_n}\left(t \right){{\tilde T}_n}\left(t \right) - \frac{{{V_n}\left(t \right)\Delta {V_n}\left(t \right)}}{{2\sqrt {a_{{\rm{mx}}}^{\left(n \right)}a_{{\rm{co}}}^{\left(n \right)}} }} \end{array} $   (3)  

研究人员对交通车跟驰行为建模方法进行了深入探索和研究。将前车加速度结合到跟驰模型中,提出了全速差和加速模型,描述了交通跟驰行为与交通流拥堵演变过程,可抑制交通拥堵,增加交通容量。针对跟驰模型中待估参数较多的问题,提出了一种基于方差的敏感性分析方法以减少IDM模型待估参数,而不会影响模拟的效果。虽然该模型考虑了交通车跟驰行为不确定性等特征,但模拟依旧描述的是理想情形下的跟驰状态,无法反映实际驾驶过程中非理性驾驶行为,对车车间交互行为的描述也远远不够。

交通车换道行为是微观交通机理建模的另一个重要组成部分,描述了换道车辆根据本车当前行驶状态,结合附近车辆速度、位置和车道等信息,判断选择是否进行换道行为的过程以及换道轨迹,涉及驾驶人员的主观意愿、驾驶技能和道路环境等多因素影响。换道制动减速模型(minimizing overall braking decelerations induced by lane changes,MOBIL)(;)是一种典型基于激励的换道模型,运用博弈论思想制定换道决策。该模型通过预估换道对于局部交通环境和自车的收益,用礼让因子和对原行驶车道的偏好来决定是否换道行为,并且满足安全准则和奖励准则

$ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{{a'}_{\rm{n}}} \ge - {b_{\rm{s}}}\\ {{a'}_{\rm{c}}} - {a_{\rm{c}}} + p(({{a'}_{\rm{n}}} - {a_{\rm{n}}}) + ({{a'}_{\rm{o}}} - {a_{\rm{o}}})) > \Delta {a_{{\rm{th}}}} \end{array} $   (4)  

式中,下角标${\rm{c}} $、$ {\rm{o}}$和${\rm{n}} $分别表示本车、原跟踪车辆、新跟踪车辆,礼让因子$ p$表示利他主义的程度。$p $取值范围从$p $ = 0(恶化交通行为)变化到$p $> 1(纯粹的利他行为),并且通过设置$p $ < 0,可以模拟恶意换道行为。${b_{\rm{s}}} $应远低于最大制动减速度(干燥路面上约为8 m/s2),换道阈值$\Delta {a_{{\rm{th}}}} $模拟换道行为具有一定的惯性。换道模型的研究方兴未艾,在驾驶安全角度的自身与周围车辆最小纵向间距基础上,建立了两层模型来描述换道行为,实现个性化的换道行为描述。相关从换道行为不同角度的研究还在不断细化和推进。

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