驾驶员确定汽车预期轨迹的模糊决策模型
马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用(四)
自动驾驶技术是近年来备受关注的热门话题。
随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，自动驾驶汽车的概念已经不再是遥不可及的未来科技，而是正在逐渐成为现实。
在实现自动驾驶的过程中，马尔可夫决策过程（MDP）作为一种重要的数学模型，发挥着关键的作用。
马尔可夫决策过程是一种用于建模决策问题的数学框架，它的核心思想是在一个随机环境中，通过一系列决策来达到最优的状态。
在自动驾驶中，汽车需要根据当前的环境和状态，做出最优的决策，比如加速、减速、转弯等，以确保车辆能够安全、高效地行驶。
首先，马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用体现在环境建模和状态空间的描述上。
自动驾驶汽车需要对周围环境进行感知和理解，以便做出正确的决策。
马尔可夫决策过程可以帮助汽车建立环境的数学模型，将环境状态抽象成一个状态空间，并且描述状态之间的转移概率，从而为汽车提供决策的依据。
其次，马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用还体现在策略选择和价值函数的优化上。
在面对各种不确定性和随机性的环境中，自动驾驶汽车需要选择合适的行为策略，以最大化预期收益或者最小化预期损失。
马尔可夫决策过程可以通过价值函数的定义和优化，帮助汽车学习和选择最优的策略，从而做出最合理的决策。
此外，马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用还体现在强化学习算法的设计和优化上。
强化学习是一种通过试错来学习最优策略的机器学习方法，而马尔可夫决策过程正是强化学习的基础之一。
在自动驾驶中，强化学习算法可以基于马尔可夫决策过程，通过不断地与环境交互和学习，来优化汽车的决策过程，从而实现更加智能化的自动驾驶系统。
然而，值得注意的是，马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用也面临一些挑战和限制。
首先，自动驾驶汽车实际上面对的环境是非常复杂和多变的，存在大量的不确定性和随机性，这使得马尔可夫决策过程的建模和优化变得更加困难。
其次，马尔可夫决策过程通常假设环境的状态是完全可观测的，然而在实际的自动驾驶场景中，往往存在着信息不完全和部分可观测的问题，这也会影响马尔可夫决策过程的应用效果。
车辆轨迹预测与行为分析算法研究
车辆轨迹预测与行为分析算法研究车辆轨迹预测和行为分析是交通领域的重要研究方向。
本文将讨论相关的算法研究，重点关注车辆轨迹预测和行为分析方面的技术和方法。
一、车辆轨迹预测算法研究车辆轨迹预测是根据过去的轨迹信息来预测车辆未来的行驶轨迹。
这对于交通管理和智能驾驶领域非常重要。
以下是几种常用的车辆轨迹预测算法：1.基于回归模型的方法：回归模型可以使用线性回归、多项式回归等来预测车辆轨迹。
它们利用历史轨迹数据和其他影响因素（如车速、车道位置等）来建立模型，从而进行未来轨迹的预测。
2.基于深度学习的方法：深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在车辆轨迹预测方面表现出色。
这些模型能够捕捉到时间序列数据之间的非线性关系，适用于复杂的交通环境。
3.基于规则推理的方法：规则推理方法根据交通规则和经验来推断车辆的行驶轨迹。
例如，当车辆接近红绿灯时，可以预测它会减速并停下来。
这种方法通常需要领域专家的知识，并且对于复杂的交通情况可能无法准确预测。
二、车辆行为分析算法研究车辆行为分析的目的是识别和理解交通参与者的行为，以便更好地预测和管理交通流。
以下是几种常用的车辆行为分析算法：1.轨迹聚类算法：轨迹聚类算法通过将相似的轨迹归类到同一组中来识别车辆的行为。
它可以用于识别加速、减速、转弯等行为，分析车辆的行驶模式和驾驶习惯。
2.行为模式识别算法：行为模式识别算法采用机器学习和模式识别技术，通过分析车辆的轨迹数据来识别不同的行为模式。
这些模式可以包括正常行驶、超速、变道、交叉路口等。
3.行为预测算法：行为预测算法结合了轨迹预测和行为分析，旨在预测交通参与者的未来行为。
它可以根据车辆的行为模式和交通环境来预测车辆的下一步动作，为智能驾驶系统提供决策支持。
三、算法应用与挑战车辆轨迹预测和行为分析算法可以应用于许多领域，包括交通管理、智能交通系统和自动驾驶等。
然而，也面临着一些挑战：1.数据质量和准确性：轨迹数据的质量对算法的准确性有重要影响。
车辆轨迹预测综述
车辆轨迹预测综述
近年来，随着自动驾驶技术的不断发展，车辆轨迹预测逐渐成为一个备受关注的研究领域。
车辆轨迹预测是指通过分析车辆的历史轨迹、环境信息及驾驶员行为等因素，预测车辆未来的运动轨迹，从而为自动驾驶系统提供实时的决策和控制指导。
本文将对车辆轨迹预测的相关研究进行综述。
车辆轨迹预测的方法主要包括基于传统机器学习方法的预测模
型和基于深度学习方法的预测模型。
传统机器学习方法包括线性回归、决策树、支持向量机等，这些方法主要根据历史轨迹、车速、加速度、转向角等信息预测车辆未来的运动轨迹。
基于深度学习的预测模型主要包括循环神经网络、卷积神经网络和深度强化学习等，这些方法可以利用历史轨迹和环境信息等多维度数据，提高轨迹预测的准确性和精度。
此外，车辆轨迹预测研究还涉及到对驾驶员行为的建模和分析。
驾驶员行为是车辆未来运动轨迹的重要因素之一，对驾驶员行为的深入分析可以提高轨迹预测的准确性和精度。
驾驶员行为建模的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。
总之，车辆轨迹预测是自动驾驶技术实现的重要基础之一，其研究意义和应用前景广泛。
未来，随着技术的不断进步和数据的不断积累，车辆轨迹预测模型的精度和实时性将得到进一步提高。
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基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型
基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型一、引言随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶技术成为了当前最热门的研究领域之一。
而自动驾驶技术中的行为决策是整个系统中最关键的部分之一，因为它直接决定了自动驾驶汽车在复杂环境下的行动方式。
因此，如何设计一个高效可靠的行为决策模型成为了当前研究的重点之一。
二、多模态自动驾驶行为决策模型多模态自动驾驶行为决策模型是指利用多种传感器获取车辆周围环境信息，并根据这些信息进行合理的行为决策。
具体来说，该模型需要实现以下几个方面：1. 多传感器数据融合多传感器数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合，得到更加准确全面的环境信息。
目前常用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
其中激光雷达可以提供高精度三维点云数据，摄像头可以提供图像和视频信息，毫米波雷达则可以提供更好地穿透性和适应性的雷达信息。
因此，多传感器数据融合可以充分利用各种传感器的优势，提高环境信息的准确度和全面性。
2. 基于深度学习的特征提取基于深度学习的特征提取是指利用深度学习技术对传感器数据进行处理，提取出有用的特征信息。
目前常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
其中卷积神经网络可以对图像和视频信息进行处理，提取出图像中的物体信息和运动轨迹等；循环神经网络可以对时间序列数据进行处理，提取出车辆周围环境中物体的运动方向、速度等信息。
因此，基于深度学习的特征提取可以帮助模型更好地理解周围环境，并为后续行为决策做好准备。
3. 注意力机制注意力机制是指在模型中引入注意力机制，让模型能够自动关注重要的信息。
具体来说，在多模态自动驾驶行为决策模型中，引入注意力机制可以使模型更加关注与当前任务相关的信息，并忽略与当前任务无关的信息。
例如，在行驶过程中，模型可以更加关注前方的障碍物和交通信号灯等信息，而忽略路边的景观和建筑等信息。
因此，注意力机制可以提高模型的效率和准确性。
4. 预测未来状态预测未来状态是指利用当前环境信息，预测未来一段时间内车辆周围环境的状态。
自动驾驶系统中的车辆轨迹预测与规划方法研究
自动驾驶系统中的车辆轨迹预测与规划方法研究近年来，随着自动驾驶技术的迅速发展，车辆轨迹预测与规划方法成为了关注的焦点。
自动驾驶系统需要准确预测其他交通参与方的行为并规划安全且高效的轨迹，以确保车辆能够在复杂的道路环境中行驶。
车辆轨迹预测是指通过分析其他车辆、行人和障碍物的行为模式，预测其未来的行驶轨迹。
一种常用的方法是基于机器学习的轨迹预测算法。
该算法通过对历史轨迹数据的分析和建模，可以预测其他车辆的轨迹。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和深度学习等。
其中，深度学习方法由于其在处理复杂数据和学习非线性模式方面的优势，逐渐成为车辆轨迹预测中的主流方法。
另一种常用的车辆轨迹预测方法是基于运动模型的预测。
该方法通过对车辆运动规律的建模，预测车辆未来的行驶轨迹。
运动模型可以基于物理原理，如牛顿定律和运动方程，也可以基于统计学原理，如卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
车辆轨迹预测的准确性和实时性很大程度上取决于运动模型的选择和参数的调整。
车辆轨迹规划是指根据车辆的当前状态和环境信息，选择合适的轨迹以实现安全和高效的行驶。
常用的轨迹规划方法包括基于规则的方法、基于搜索算法的方法和基于优化算法的方法。
基于规则的方法通过预先定义的规则和限制条件确定车辆的行驶轨迹。
基于搜索算法的方法通过搜索车辆行驶的不同路径，并评估每条路径的安全性和效果，以选择最佳轨迹。
基于优化算法的方法通过对车辆行驶轨迹进行数学建模和优化，以求解最优轨迹。
近年来，混合智能方法在车辆轨迹规划中得到了广泛应用。
混合智能方法将经验规则、模糊逻辑、遗传算法等智能技术结合起来，可以更好地兼顾安全性、效率和舒适性。
例如，遗传算法可以通过多次迭代和交叉突变的方式，搜索到最优解决方案。
模糊逻辑可以通过设计模糊规则和隶属度函数，处理不确定性和模糊性的问题。
然而，目前自动驾驶系统中的车辆轨迹预测与规划方法仍然面临一些挑战。
首先，道路环境的复杂性使得车辆轨迹预测和规划变得更加困难。
驾驶员行为的多维度分析与建模
驾驶员行为的多维度分析与建模随着社会的发展和交通工具的不断普及，道路交通安全越来越受到人们的关注。
而驾驶员行为是造成交通事故的主要原因之一，在交通安全领域扮演着重要的角色。
因此，对驾驶员行为进行多维度的分析和建模，对于制定交通安全策略和提高道路交通安全水平具有重要意义。
一、驾驶员行为的多维度分析驾驶员行为是指驾驶员在行驶过程中的行为表现，主要包括速度、加减速、转向、变道、超车、酒后驾驶、疲劳驾驶等，是造成交通事故的主要原因之一。
为了更好地理解驾驶员行为，可以从以下几个维度进行分析。
1. 心理维度驾驶员的个体心理特征对于其行为的影响十分重要。
例如，焦虑、紧张、疲劳等情绪都可能影响驾驶员对道路交通的感知和处理能力。
另外，驾驶员的性格特征和驾驶经验也会对其行为产生影响。
2. 生理维度驾驶员的生理特征也对其行为有一定的影响。
例如，身体状况、视力、听力、反应速度等都会影响驾驶员对道路交通的认知和处理能力。
3. 车辆维度驾驶员所驾驶的车辆也会影响其行为。
例如，车辆的品牌、型号、年份、质量等因素都会影响驾驶员对车辆的控制能力。
另外，车辆的座椅舒适度、空调温度等细节问题也可能影响驾驶员的舒适感，从而影响其驾驶行为。
4. 道路环境维度道路环境因素是指路面、天气、交通流量、路段类型等因素。
这些因素会对驾驶员的行为产生直接或间接的影响。
例如，恶劣的天气会影响驾驶员的行驶速度和车辆控制能力，高峰期通行的交通流量会影响驾驶员的红绿灯处理能力等。
二、驾驶员行为的建模通过对驾驶员行为的多维度分析，可以建立驾驶员行为的模型。
驾驶员行为模型是一种科学的描述和预测驾驶员行为的方法，可以帮助交通管理部门了解驾驶员行为的主要特征和影响因素，制定相应的交通安全政策和管理措施。
1. 传统行为模型传统的驾驶员行为模型主要包括微观和宏观模型。
微观模型建立在个体交通参与者的行为基础上，常用的微观模型有加速度-速度模型和轨迹模型等。
宏观模型主要研究车流量的变化，描述了车速、密度和流量之间的关系。
基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型
基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型倪捷;刘志强【摘要】According to the producing mechanism of driver's lane change decision, desired speed satisfaction, risk perception coefficient and change feasibility coefficient are put forward and quantified as the identification parameters of lane change decision. The results of analyzing real vehicle test data indicate that quantitative indicators have different correlation with lane change decision, and there is a significant difference among the beginning of lane changing, lane keeping and transition state stage. Fuzzy neural network model is established to identify driver's lane change intention by using desired speed satisfaction, risk perception coefficient and feasibility coefficient of lane change as the input feature index. The research results show that the model accuracy in the early stage of lane change is 89.93%, and the false alarm rate is 9.52%, which both are better than BP neural network model by taking the collision time TTC as input vectors and the Logistic model by using RV, RP and RS as variables. It shows that the model has a good predictive accuracy.%依据驾驶人换道决策的产生机制，提出速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明：量化指标与换道决策存在不同程度的相关性；同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数，建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型，进行驾驶人换道意图的识别.结果表明，该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%，虚警率为9.52%，优于以碰撞时间TTC为输入指标的BP神经网络模型，以及以RV、RP、RS为变量的Logistic模型，说明模型具有较好的预测准确性.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】6页(P58-63)【关键词】智能交通;换道意图;决策机制;换道辅助系统;模糊神经网络【作者】倪捷;刘志强【作者单位】江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江212013;江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江212013【正文语种】中文【中图分类】U491.25随着车辆辅助驾驶系统的产生和智能车辆系统的研究，越来越多的人开始考虑使用各种车载辅助系统降低事故的潜在危险.换道辅助系统LAC就是通过判断驾驶人的换道意图，当环境感知模块判断当前环境不满足安全换道条件时，进行预警或自动干预驾驶人驾驶.然而，当系统发出与驾驶意图相异的预警时，会导致驾驶人分心并降低系统的可信度.因此，准确的换道意图识别成为提高换道辅助系统可靠性的关键技术之一.换道意图识别的研究通常有两个方面：一是驾驶人换道意图表征参数的提取；二是换道意图的识别算法.国内外在换道意图表征参量方面主要包含三类指标：驾驶人的眼动及头部特性参数[1]、车辆运行状态表征参数[2-3]和周围环境状态参数；在换道意图识别算法方面，hMM[2，4]、贝叶斯决策、神经网络[5]、支持向量机[6]等模式识别方法均有广泛应用.然而，上述研究中表征参数大多提取的是驾驶人换道时的外在表现，故在预测的精度和时序上会存在博弈.事实上，驾驶人换道决策的内在触发通常来源于周围车辆的行驶状态.鉴于此，本文通过换道决策机制的分析，考虑周围车辆行驶状态的影响，从换道意图的触发及可行性判断两方面设计换道决策识别表征参数，并构建基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型，为驾驶辅助系统的换道意图识别及智能车辆自主换道的决策设计提供依据.换道意图产生阶段的驾驶人行为决策是集驾驶人环境感知、分析判断和决策的综合认知过程，是“驾驶人-车辆-道路”三者交互的综合体现.仅考虑选择性换道的情况.在换道行为产生前，一般会有两种触发驾驶人换道意图的诱因：一是当前车道的平均车速或前导车车速无法满足驾驶人的速度期望；二是由于前导车临时制动等原因导致两车间距过近，驾驶人产生危险感知.为此，将此过程设定为第一次感知判断；产生换道意图后，驾驶人根据目标车道的后车距离，进行第二次感知判断，即可行性判断.当无法满足可行性要求时，车辆继续维持跟车状态；一旦满足可行性要求，驾驶人将根据本车的性能进行换道目标位置的规划并执行换道.驾驶人换道决策产生机制如图1所示.2.1换道决策指标设计与量化驾驶过程中影响驾驶人换道决策的信息主要来自本车道前车的驾驶条件、自车的运行状态及目标车道后方的驾驶条件三个方面.根据驾驶人换道决策机制的分析，将驾驶人产生换道需求的两种触发诱因定义为速度期望和空间危险感知，将目标车道可行性判断定义为换道可行性感知，设计换道决策量化方法.车辆换道时与周围车辆的位置关系如图2所示，SV代表自车，LV代表当前车道前方车辆，AFV代表目标车道后方车辆，ALV代表目标车道前方车辆.速度期望的触发工况通常以期望速度的满足度，即本车当前速度与期望速度的比值来表征.然而，驾驶人的期望速度由驾驶人的行为特性、道路等级、天气状况、车辆类型等因素共同决定，不同情形下的特征规律迥异，难以估算；同时，在实际行车过程中，影响驾驶期望最直接的因素是前导车的行驶车速，如果驾驶人认为当前车道前车速度过慢，驾驶人便会产生换道意图.因此，笔者提出以当前车道前导车的车速与目标车道车流的平均车速之比RV作为速度期望满足度的量化指标，如式（1）所示.式中：VLV为当前车道前导车的车速；Vdmean为目标车道的车流平均车速.在满足期望车速的状态下，驾驶人会与前导车保持安全车距.当原车道前车突然减速或有其他车辆切入自车前方，导致本车与前车的距离缩短，驾驶人会产生不安全感，进而会以避碰或满足期望空间为目的产生换道需求.而换道可行性的判断考虑的主要因素是与目标车道后车的安全距离.这两个因素实质上均属于驾驶人的空间感知，有两种具体的量化方法：（1）实际距离与临界安全距离的比值RS.式中：d为自车与目标车的纵向距离；dsafeness为自车与目标车的安全车距，计算公式为式中：Vo，Vd分别为后车与前车的初速度；τreaction为后车驾驶员的反应时间，一般为0.3~1.0 s；τlast为制动增长所经历的时间；aojmax，adjmax分别为后车与前车的最大减速度；L为停车后所要保持的距离，一般取5 m.（2）Nissan公司[7]提出的危险感知程度Rp.将车头时距ThW与碰撞时间倒数TTCi进行组合计算，构成危险感知系数，目前被广泛用于量化驾驶人对空间的危险感知程度.式中：ThW为车头时距，由相对距离除以后车速度获得；TTC为碰撞时间，由相对距离除以相对速度获得，TTCi表示TTC的倒数；A,b分别为参数线性加权的系数.2.2试验验证验证数据来源于快速路实车试验，试验设备包括带有横向加速度传感器和CAN总线的试验车、毫米波雷达等，数据结构包括自车的速度、加减速等运动信息及驾驶员操控数据、周围车辆的位置及交通状况数据.选取三种工况下的149组周围车辆数据进行参数有效性的计算和分析.三种工况包括：换道初期、车道保持、过渡状态.换道工况选择自由换道工况，换道开始时的数据，以保证得出驾驶人的正常换道行为特征；过渡状态工况是指驾驶人产生换道需求但由于目标车道后车速度过快或车距过近等原因等待换道时机的过程.表1给出了采用点二列相关分析两种空间感知参数与决策的相关性结果.可知，就本车道空间感知系数的量化方法，Rp的相关系数略高于RS，选择Rp作为本车道危险感知参量更为合适；对于目标车道的空间感知，RS的相关系数明显高于Rp，故选择RS作为换道可行性的表征参量.图3给出了换道初期和车道保持阶段量化参数的箱图.由图3（a）可知，换道阶段的速度期望系数均值小于车道保持阶段，且两阶段具有显著差异（sig=0.000<0.05），可以作为换道决策识别的指标之一；车道保持阶段的空间危险感知系数均值小于换道初期，同样存在显著的差异，如图3（b），可以作为换道决策识别的指标之一；图3（c）给出了换道可行性感知系数的箱图，由图可知换道初期和车道保持阶段的可行性系数均值接近，不具有显著差异；但过渡阶段的可行性感知系数与换道初期具有显著差异.模糊神经网络FNN采用Takagi-Sugeno模糊模型，网络结构如图4所示.网络输入量为速度期望满足度RV、危险感知参数Rp和换道可行性参数RS.神经网络为5层结构，分别是输入层、模糊化层、规则层、输出隶属函数层和输出层.速度期望满足度RV的模糊语言值有3个：S、C和F3条曲线；危险感知系数Rp 的模糊语言值有5个：VD、D、N、S、VS；换道可行性感知系数RS的模糊语言值有3个：D、N、S，共产生模糊规则45条.选择60组实车试验数据（车道保持与换道各30组）作为模糊神经网络的输入训练数据，选择15组数据作为检验样本.训练数据中，过渡工况为未实施换道的状态，将换道决策标定为车道保持.数据结构如表2所示.其中，3个输入量的训练前后的隶属度变化如图5所示.设定换道的输出值为1，车道保持的输出值为0，设切割阈值为0.5，当输出值≥0.5时，预测为换道，当输出值<0.5时，预测为车道保持.检验结果如图6所示.由图6可以看出，模糊神经网络的输出值与检验数据的实际值差异小，对决策结果的识别精度较高.将所有149组样本的数据代入训练好的模型，检验预测的准确性.从表3可知，总的预测准确率为89.93%.其中，预测特异度为90.48%，灵敏度为89.23%，虚警率为9.52%.为了比较模型的合理性，本文分别采用预警参数碰撞时间TTC1、TTC2作为输入参数的Bp神经网络预测模型和基于RV、Rp、RS三参数的Logistic模型对149组样本进行预测.Logistic模型的拟合公式见式（5），预测结果如表4所示.从预测结果及准确率可以看出，以RV、Rp、RS三参数作为输入的模糊神经网络模型优于其他两种方法.（1）分析了换道决策产生的机理，设计了换道决策的表征参量；采用实车试验数据，对空间危险感知和换道可行性感知的两种量化方法进行了相关性比较，对不同阶段的RV、Rp、RS进行了显著性检验.结果表明：对于本车道的空间危险感知，Rp的相关性高于RS；对于目标车道的换道可行性感知，RS的相关性高于Rp；换道初期和车道保持阶段的RV和Rp值存在显著差异，换道初期和过渡阶段的RS值存在显著差异.（2）建立了基于模糊神经网络的换道意图识别模型，给出了RV、Rp、RS三参数的隶属度函数，149组试验数据的识别结果显示，预测准确率达到89.93%，虚警率为9.52%；优于相同变量的logistic模型，以及以TTC为输入参数的Bp神经网络模型，验证了量化方法和识别模型的有效性.【相关文献】[1] Oliver N,pentland A p.Graphical models for driver behavior recognition in a SmartCar[C]// 2000 proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium.2000:7-12.[2] Kuge,Yamamura T,Shimoyama O,et al.A driver behavior recognition method based on a driver model framework[J].SAE,2000-01-0349:1-8.[3] 彭金栓.基于视觉特性与车辆相对运动的驾驶人换道意图识别方法[D].西安：长安大学，2012. 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基于模糊推理的驾驶员换道模型
基于模糊推理的驾驶员换道模型李娟;曲大义;刘聪;刘冬梅;贾彦峰【摘要】以换道过程中目标车道跟随车为研究对象,对跟随车与换道车之间的交互行为进行分析,采用模糊推理技术进行建模;选取相对间距、相对速度、最迟换道距离、驾驶员性格等作为模糊推理系统输入变量,换道支持度为输出,构造3类不同换道方式的模糊规则,建立基于模糊推理的车辆换道模型.结果表明:根据模糊推理的特点设计的换道模型能够反映车辆驾驶行为的自主特性;通过改变交通流密度进行数值模拟分析发现,相比于强制换道和对称双车道元胞自动机模型,协作换道模糊推理模型提高了整个路段的交通流平均速度,减少了路段交通拥挤.%The interaction between the following and the lane-changing vehicle was analyzed regarding the following vehicle of the target lane as the research object during lane-changing process.Fuzzy inference technique was used to proceed with modeling studies.Relative velocity, expected relative distance, latest lane change distance, and driver characteristics were selected as the fuzzy inference system input variables, and lane change support as the output.The fuzzy rules of three lane-changing ways were extracted and the lane-changing models were built based on fuzzy reasoning.According to these features of fuzzy control, this method reflects the autonomous characters of vehicle driving behaviors.By changing traffic flow density, the results show that the cooperate lane-changing improves the average speed of whole road and reduces the road traffic congestion, comparing with the forced and symmetric two-lane cellular automata.【期刊名称】《济南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(031)005【总页数】6页(P408-413)【关键词】交通工程;换道规则;模糊推理;换道模型;驾驶行为【作者】李娟;曲大义;刘聪;刘冬梅;贾彦峰【作者单位】青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛266520;青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛266520;青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛266520;青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛266520;青岛理工大学汽车与交通学院,山东青岛266520【正文语种】中文【中图分类】U491换道行为是车辆驾驶过程中常见的行为之一，车辆换道行驶对道路交通流的影响较大。
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高振海，管 欣，郭孔辉
） （ 吉林工业大学 汽车动态模拟国家重点实验室， 吉林 长春
： 提出了一种驾驶员确定汽车预期轨迹的模糊决策模型。这一模型可以用来仿真驾驶
员在操纵汽车的过程中， 根据前方道路交通的可行区域， 决策汽车未来期望走行轨迹的控制行 为特性， 并可描述驾驶安全程度、 驾驶员体能极限等诸多指标。数字仿真结果表明， 所提出的 模型还可以描述驾驶员的最优预瞄加速度决策行为特性， 并直接用于驾驶员 汽车 道路闭环 系统的仿真。 ： 人机系统； 汽车操纵性； 模糊决策 ： ：
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吉林工业大学自然科学学报
第 卷
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