山東理工大學姚榮涵獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉山東理工大學申請的專利一種自動駕駛車輛換道的演化博弈決策方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119898345B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510312382.X,技術領域涉及:B60W30/18;該發明授權一種自動駕駛車輛換道的演化博弈決策方法是由姚榮涵;王曉美;孫立;孫鋒;王立冰;丁嘉偉;魏福祿設計研發完成,并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種自動駕駛車輛換道的演化博弈決策方法在說明書摘要公布了:本發明屬于換道決策技術領域,具體涉及一種自動駕駛車輛換道的演化博弈決策方法,步驟包括:在自動駕駛換道車輛從當前車道換道至目標車道的過程中,預判自動駕駛換道車輛的目標車輛,實時采集自動駕駛換道車輛和目標車輛的運動信息,確定自動駕駛換道車輛換道的博弈場景;定義自動駕駛換道車輛與目標車輛為決策主體,確定自動駕駛換道車輛和目標車輛的策略集以及兩者博弈的策略組合;構建自動駕駛換道車輛與目標車輛互動決策的演化博弈模型;建立決策主體的復制動態方程;根據演化博弈模型得到的優化結果,制定換道決策并執行。本發明能夠使自動駕駛車輛根據交通環境實時調整自身的換道策略,以便提高人機共駕系統的性能。
本發明授權一種自動駕駛車輛換道的演化博弈決策方法在權利要求書中公布了:1.一種自動駕駛車輛換道的演化博弈決策方法,其特征在于包括以下步驟: S1、在自動駕駛換道車輛從當前車道換道至目標車道的過程中,預判自動駕駛換道車輛的目標車輛,通過傳感器實時采集自動駕駛換道車輛和目標車輛的運動信息,確定自動駕駛換道車輛換道的博弈場景; S2、定義自動駕駛換道車輛與目標車輛為決策主體,確定自動駕駛換道車輛和目標車輛的策略集以及自動駕駛換道車輛和目標車輛博弈的策略組合; S3、構建自動駕駛換道車輛與目標車輛互動決策的演化博弈模型,包括自動駕駛換道車輛與目標車輛的效用函數以及效用矩陣; S4、建立決策主體的復制動態方程,模擬決策主體的策略選擇過程,并根據各自策略的效用調整其策略選擇; S5、根據演化博弈模型得到的優化結果,制定換道決策并執行; S2中,自動駕駛換道車輛的策略集為{Ai|i=1,2}={換道,不換道},目標車輛的策略集為{Tj|j=1,2}={讓路,不讓路};自動駕駛換道車輛和目標車輛博弈的策略組合為{Ai,Tj|i,j∈{1,2}}={換道,讓路,換道,不讓路,不換道,讓路,不換道,不讓路}; S3中,對于,決策主體的效用函數包括: 自動駕駛換道車輛和目標車輛的安全效用函數分別為: (1); (2); 式中,、分別為自動駕駛換道車輛和目標車輛的安全效用;d為自動駕駛換道車輛與目標車輛之間的距離;、分別為時刻t自動駕駛換道車輛和目標車輛的速度;、分別表示邏輯運算符“與”和“或”; 自動駕駛換道車輛和目標車輛的效率效用函數分別為: (3); (4); 式中,、分別為自動駕駛換道車輛和目標車輛的效率效用;為自動駕駛換道車輛和目標車輛的期望速度;、分別為時刻t自動駕駛換道車輛和目標車輛的加速度; 自動駕駛換道車輛和目標車輛的舒適效用函數分別為: (5); (6); 式中,、分別為自動駕駛換道車輛和目標車輛的舒適效用;、分別為時刻t+4f自動駕駛換道車輛和目標車輛的加速度,f為每幀持續時間;、分別為自動駕駛換道車輛和目標車輛的最大加速度和最大減速度; 人工駕駛目標車輛的疲勞效用函數為: (7); 式中,為人工駕駛目標車輛的疲勞效用;、分別為時刻t和時刻t+4f人工駕駛目標車輛的加速度; 自動駕駛換道車輛和自動駕駛目標車輛的節能效用函數分別為: (8); (9); 式中,、分別為自動駕駛換道車輛和自動駕駛目標車輛的節能效用;和分別為自動駕駛換道車輛的迎風面積和質量;和分別為自動駕駛目標車輛的迎風面積和質量;為質量因子;為道路坡度;為空氣密度;為風速;g為重力加速度;、、分別為滾動阻力系數、風阻系數和內摩擦阻力系數; 對各個效用函數進行歸一化處理,其歸一化值表示為: (10); 式中,為決策主體N在策略組合為{i,j}時效用G所得第k個效用值;N={ALV,TV},ALV和TV分別為自動駕駛換道車輛和目標車輛;G={S,E,C,F,ES},S、E、C、F和ES分別代表安全效用、效率效用、舒適效用、疲勞效用和節能效用;k={1,2,3,…,K},K為決策主體所得效用值的樣本量; 令、、分別代表自動駕駛換道車輛總效用、人工駕駛目標車輛總效用和自動駕駛目標車輛總效用,則: (11); (12); (13)。
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