【摘 要】
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由于无信控路段缺乏交通信号将人-车进行分离,导致其容易形成通行冲突态势,影响道路的通行效率和交通安全。城乡低等级道路的无信控路段具有强交互性和高事故率特性,人-车通行冲突情况更为频繁。随着车路协同技术的快速发展,自动驾驶车辆驾驶行为决策技术成为解决上述困境的有效方法之一。精准的决策收益评估、完善的人-车冲突机理剖析和自适应的驾驶行为决策是保证车辆实现安全高效行驶的核心技术,同时也是研究的重点与难点
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由于无信控路段缺乏交通信号将人-车进行分离,导致其容易形成通行冲突态势,影响道路的通行效率和交通安全。城乡低等级道路的无信控路段具有强交互性和高事故率特性,人-车通行冲突情况更为频繁。随着车路协同技术的快速发展,自动驾驶车辆驾驶行为决策技术成为解决上述困境的有效方法之一。精准的决策收益评估、完善的人-车冲突机理剖析和自适应的驾驶行为决策是保证车辆实现安全高效行驶的核心技术,同时也是研究的重点与难点。因此,本文以自动驾驶车辆为研究对象,面向无信控路段典型交通场景,针对风险决策的主观偏差和通行冲突的交互特性,提出了决策收益评估框架和冲突机理分析方法,并以此为基础建立了基于冲突机理与深度强化学习的车辆驾驶行为决策模型。具体研究内容包括以下几个方面:1)博弈者决策收益评估问题。为了解决过街行人和驾驶人决策影响因素复杂,决策收益量化困难的问题。本文从自身状态、心理感知和道路环境等多维度寻找博弈双方决策行为的影响因素。同时,以高效性和安全性作为价值导向,以过街危险度和等待延误时间作为收益量化指标,构建博弈双方决策收益评估框架,并利用动力学方程和冲突判别条件推导相应指标的计算方法。2)人-车通行冲突机理问题。为了解决人-车交互博弈情景表征困难,交通参与者“真实”决策收益难以体现的问题,本文提出了一种基于累积前景理论的人-车通行冲突机理分析模型。以双方决策收益价值最大为目标,利用模型还原行人与驾驶人策略选取过程和系统演化趋势。为了提高模型的收敛速率与策略预测的精度,在考虑决策者主观心理感知的前提下,引入累积前景理论和从众效应理论优化模型的决策概率与收益函数。同时,利用动力学模型进一步探究系统演化趋势与冒险成本、互让损失、从众效应等关键参数之间的耦合关系。3)驾驶行为决策问题。为了解决传统决策方法难以自主学习,行人群体运动策略设定与真实场景存在较大偏差的问题,本文提出了一种将冲突机理与深度强化学习相结合的车辆驾驶行为决策模型。以深度强化学习模型为基础,解决高维运动状态求解困境;引入冲突机理预测行人运动状态,以便真实还原车辆所处交通环境。同时,将经验池按照交通状态进行改进与划分,从而确保抽样的全面性。此外,本文对无信控路段下的仿真测试环境进行设计,并对模型进行可靠性、先进性检验与灵敏度分析。研究结果表明,在冲突机理方面,本文提出的CPTMCG模型在保持高速收敛的基础上,可以精准还原驾驶人与行人的决策过程。此外,双方决策行为主要受到冒险成本、互让损失、从众效应权重和行人过街占比因素的影响,可形成“人让车”、“车让人”、“人车互让”和“人车冲撞”四种不同系统演化结果。在驾驶行为决策模型方面,在不同的行人过街意图场景下,本文提出的CM-DQN模型均表现优异。面对过街行人群体,CM-DQN模型平均碰撞率保持在0.98%;面对无威胁的等待或路侧步行的行人群体,车辆在不同初始速度下均维持匀速行驶状态,从而避免不必要的频繁制动。同时,不同的行人数目和两者的初始距离也将影响模型的运行效果。行人数目越多,初始距离越近,发生碰撞事故的可能性越大。但相较于对比方法,本文模型碰撞率在不同场景中均表现优异。
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