【摘 要】
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自动驾驶技术已成为汽车行业发展的前沿。然而,目前自动驾驶决策算法设计中并没有充分考虑自动驾驶车辆与人工驾驶车辆的交互问题,公开的安全报告表明这种社会兼容特性的不足已导致多起交通事故。本文以提高交互过程中人类驾驶员对自动驾驶车辆的预期为课题研究出发点,提出了考虑社会兼容的自动驾驶决策算法,旨在通过提出社会兼容指标来量化人类驾驶员对自动驾驶车辆的预期,使其决策更能被人类驾驶员所接受,实现和谐相处。首先
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自动驾驶技术已成为汽车行业发展的前沿。然而,目前自动驾驶决策算法设计中并没有充分考虑自动驾驶车辆与人工驾驶车辆的交互问题,公开的安全报告表明这种社会兼容特性的不足已导致多起交通事故。本文以提高交互过程中人类驾驶员对自动驾驶车辆的预期为课题研究出发点,提出了考虑社会兼容的自动驾驶决策算法,旨在通过提出社会兼容指标来量化人类驾驶员对自动驾驶车辆的预期,使其决策更能被人类驾驶员所接受,实现和谐相处。首先,对自动驾驶车辆的交互决策研究进展进行回顾总结,发现目前的自动驾驶决策主要还是集中于自动驾驶车辆的自身利他性、友好性,忽略了交互对象——人类驾驶员。基于国内的交通事故视频对驾驶员发生事故的原因进行深入剖析,发现驾驶员的视野受限(尤其是卡车驾驶员)是导致事故的重要原因。因此,结合驾驶员的视野相关法规和标准及人类眼球的动态特性,构建卡车驾驶员动态视野区可视概率模型,用于计算自动驾驶车辆和卡车驾驶员交互时被卡车驾驶员观察到的概率。其次,本文将社会兼容性概念从经济学领域引入自动驾驶车辆的决策中。结合驾驶员动态视野可视概率模型,将社会兼容性量化为社会契合度收益函数和利他收益函数,并通过博弈决策论构建自动驾驶决策算法。然后,基于十字路口场景,通过自动化运行大量的仿真测试案例标定算法的决策步长和收益函数的权重。最后,本文设计了2个对标决策算法,分别为不考虑社会兼容的博弈决策算法和被高度认可的RSS决策模型。基于人在环的驾驶模拟器仿真实验,在不同的速度场景下,被试和加载3种决策算法的自动驾驶车辆进行十字路口交互。通过被试填写的驾驶任务主观评价表并结合采集的被试生理数据,分析被试与自动驾驶车辆交互过程中的情绪变化,评估对3种决策算法的满意度。实验结果表明:考虑社会兼容的博弈决策算法在10-30Km/h场景下能够明显提升被试在交互过程中的满意度、愉悦度,且双方的配合更加默契,符合被试的预期。其次,通过对被试脑电EEG生理数据分析,发现72%以上的案例中被试生理数据变化所表现出来的情绪波动吻合其驾驶任务主观评价结果,验证了实验结果的有效性。最后,通过对交互过程算法的安全性表现分析确认了在低速实验场景下能够满足安全要求。论文提出了考虑社会兼容的自动驾驶决策算法,并在十字路口两车冲突场景中得到应用,结果表明在决策算法中定量地考虑社会兼容性,可以有效改善自动驾驶车辆与人工驾驶车辆的安全交互,避免碰撞事故,并提高用户体验。本文研究结果有望推广到其他多车交互场景中的决策算法开发,具有一定的应用前景。
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