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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种自适应不同驾驶风格和路面环境的自主换道决策规划方法和系统，包括获取驾驶轨迹和路面环境数据进行识别得到不同驾驶风格，将驾驶风格、以及自车、旁车所在驾驶环境的多维决策向量进行级联后输入到全连接神经网络中，输出车道变更决策指令；根据路面环境信息中路面附着系数确定安全性约束、舒适性约束、自适应加速度约束和自适应急动度约束，结合决策指令，通过七阶多项式函数确定换道轨迹；本发明结合当前交通情况和人类驾驶员的驾驶经验，设计了一个基于多神经网络的个性化换道决策模型，采用路面附着系数和速度的自适应约束，以取代固定约束，从而解决了在不同路面条件下安全可靠的变道决策规划问题。
主权项：1.一种自适应不同驾驶风格和路面环境的自主换道决策规划方法，其特征在于，方法包括：获取驾驶环境中自车、旁车驾驶轨迹数据和路面环境数据；对自车、旁车驾驶轨迹数据进行降维、聚类后再进行识别得到不同驾驶风格，将所述驾驶风格、以及自车、旁车所在驾驶环境的多维决策向量进行级联后输入到全连接神经网络中，结合自车、旁车驾驶风格数据，输出对应不同驾驶风格的车道变更决策指令；根据路面环境信息中路面附着系数确定包括安全性约束、舒适性约束、自适应加速度约束和自适应急动度约束在内的换道轨迹目标约束条件，结合所述决策指令和目标约束条件，通过七阶多项式函数确定换道轨迹；接收所述换道轨迹并响应生成油门和转向的控制信号，反馈至自动驾驶车辆进行变道。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种自适应不同驾驶风格和路面环境的自主换道决策规划方法和系统
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