A highly humanoid safe-driving decision-making method for an autonomous commercial vehicle. Firstly, multi-source information of driving behaviors in a typical traffic scenario is synchronously collected, and an expert trajectory data set that represents driving behaviors of an excellent driver is constructed; secondly, the influence of factors, such as forward collision, backward collision, lateral collision, vehicle roll stability and driving smoothness, on travel safety is comprehensively taken into consideration, the driving behaviors of the excellent driver are simulated by using a generative adversarial imitation learning algorithm, and a generator and a discriminator are constructed by using a proximal policy optimization algorithm and a deep neural network, respectively, such that a safe-driving decision-making model of a high human-like level is established; and finally, the safe-driving decision-making model is trained to obtain safe-driving strategies under different driving conditions. By means of the safe-driving decision-making method for an autonomous commercial vehicle, a driving intent of an excellent human driver can be simulated, and a more rational and much safer driving strategy is provided for an autonomous commercial vehicle, such that the driving safety of the autonomous commercial vehicle can be effectively guaranteed.
Procédé hautement humanoïde de prise de décisions de conduite sûre pour véhicule commercial autonome. Premièrement, des informations multi-sources de comportements de conduite dans un scénario typique de circulation sont collectées de manière synchrone, et un ensemble de données de trajectoire d'expert qui représente des comportements de conduite d'un excellent conducteur est construit; deuxièmement, l'influence de facteurs tels qu'une collision à l'avant, une collision à l'arrière, une collision latérale, la stabilité du véhicule en roulis et la conduite sans à-coups, sur la sécurité de déplacement est prise en considération de manière exhaustive, les comportements de conduite de l'excellent conducteur sont simulés en utilisant un algorithme antagoniste génératif d'apprentissage par imitation, et un générateur et un discriminateur sont construits en utilisant respectivement un algorithme d'optimisation proximale de politique et un réseau neuronal profond, de telle façon que un modèle de prise de décisions de conduite sûre d'un haut niveau de ressemblance à l'humain soit établi; et enfin, le modèle de prise de décisions de conduite sûre est entraîné pour obtenir des stratégies de conduite sûre dans différentes conditions de conduite. Au moyen du procédé de prise de décisions de conduite sûre pour véhicule commercial autonome, une intention de conduite d'un excellent conducteur humain peut être simulée, et une stratégie de conduite plus rationnelle et beaucoup plus sûre est fournie pour un véhicule commercial autonome, de sorte que la sécurité de conduite du véhicule commercial autonome peut être efficacement garantie.
一种高度类人的自动驾驶营运车辆安全驾驶决策方法,首先,进行典型交通场景下驾驶行为的多源信息同步采集,构建表征优秀驾驶员驾驶行为的专家轨迹数据集;其次,综合考虑前向碰撞、后向碰撞、侧向碰撞、车辆侧倾稳定性和驾驶平顺性等因素对行车安全的影响,利用生成对抗模仿学习算法模拟优秀驾驶员的驾驶行为,分别采用近段策略优化算法和深度神经网络构建生成器和判别器,进而建立具有高度类人水平的安全驾驶决策模型;最后,对安全驾驶决策模型进行训练,得到不同行驶工况下的安全驾驶策略。自动驾驶营运车辆安全驾驶决策方法能够模拟人类优秀驾驶员的驾驶意图,为自动驾驶营运车辆提供更加合理、安全的驾驶策略,可以有效保障自动驾驶营运车辆的行车安全。
HIGHLY HUMANOID SAFE-DRIVING DECISION-MAKING METHOD FOR AUTONOMOUS COMMERCIAL VEHICLE
PROCÉDÉ HAUTEMENT HUMANOÏDE DE PRISE DE DÉCISIONS DE CONDUITE SÛRE POUR VÉHICULE COMMERCIAL AUTONOME
一种高度类人的自动驾驶营运车辆安全驾驶决策方法
2023-08-24
Patent
Electronic Resource
Chinese
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G06F ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING , Elektrische digitale Datenverarbeitung / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen |
Timing driving decision-making method for autonomous vehicle
European Patent Office | 2022
|Decision-making method for safe driving of large commercial vehicle in urban low-speed environment
European Patent Office | 2022
|REAL TIME DECISION MAKING FOR AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE
European Patent Office | 2020
|Autonomous Driving Cars: Decision-Making
Springer Verlag | 2020
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