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申请/专利权人：中交第二公路勘察设计研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于模仿学习算法的高速公路车辆跟驰行为重构方法，包括以下步骤：以高速公路车辆运行数据集为举出，针对不同区域的高速公路运行特征进行数据特征提取与处理；利用模仿学习对高速公路跟驰行为模型进行训练，得到的模仿学习跟驰模型；实时获取仿真中车辆运行信息作为输入，在模仿学习跟驰模型基础上，依据输出的加速度信息控制车辆跟驰行为。本发明的基于模仿学习算法的高速公路车辆跟驰行为重构方法聚焦于高速公路场景，为精准重构基于模仿学习算法的车辆跟驰行为提供技术方法框架，并结合仿真进行实际应用可以迁移到不同特征的高速公路，可自动化拟合不同场景的跟驰模型，反应车辆行驶特征。

主权项：1.一种基于模仿学习算法的高速公路车辆跟驰行为重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，以高速公路车辆运行数据集为举出，针对不同区域的高速公路运行特征进行数据特征提取与处理；步骤2，利用模仿学习对高速公路跟驰行为模型进行训练，得到的模仿学习跟驰模型；步骤3，实时获取仿真中车辆运行信息作为输入，在所述步骤2中训练得到的模仿学习跟驰模型基础上，依据输出的加速度信息控制车辆跟驰行为；所述步骤1进一步包括以下步骤：步骤1.1，基于高速公路车辆运行数据集提取表征车辆状态以及对应的驾驶员行为的数据；步骤1.2，对所述步骤1.1中提取得到的表征车辆状态以及对应的驾驶员行为的原始数据进行预处理；所述步骤2进一步包括以下步骤：步骤2.1，从所述步骤1处理得到的数据中筛选出处于稳定跟驰状态下的车辆行驶数据；步骤2.2，根据模仿学习从所述步骤2.1中筛选得到的稳定跟驰状态下的车辆运行数据中提取状态-行为对；步骤2.3，采用行为克隆实现高速公路的驾驶员行为学习，得到模仿学习跟驰模型；其中，所述稳定跟驰状态包括前后车车辆类型均为小型车辆、状态行为量不能为空值以及车辆在行为间隔帧数内不存在换道行为；所述状态-行为对指代专家示范中状态或观测向量到智能体行为的映射；在所述步骤2.2中，所述状态-行为对的提取包括以下步骤：步骤2.2.1，基于所述步骤1进行数据提取和处理；步骤2.2.2，设置驾驶员反应时间及数据的采样间隔时间，得到行为间隔帧数na以及采样间隔帧数ns；步骤2.2.3，从第1帧起开始收集数据，以第1+ns为状态帧，则第1+na+ns帧为对应的行为帧；步骤2.2.4，对每个状态帧以及对应的行为帧，分别得到车辆ID集合，每个状态帧的车辆ID集合与每个状态帧对应的行为帧的车辆ID集合的交集视为可能提取到状态-行为对的车辆，得到车辆ID交集；步骤2.2.5，对所述步骤2.2.4中得到的车辆ID交集，对每辆车提取车辆ID、前车ID、车速、加速度、位置，根据前车ID得到前车的车速、加速度、位置，得到车辆状态；其中，所述车辆状态包括车速、加速度、前车车速、前车加速度、车间距离，在行为帧中提取出该车辆的加速度作为驾驶员行为。

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