本技术方案专注于自动驾驶领域,提出了一种融合乘客个性化乘坐需求的智能网联汽车换道轨迹规划技术。该技术方案包含三个核心部分:个性化需求识别、决策制定和轨迹规划,旨在优化乘客体验并提高行车安全。
背景技术
当前,自动驾驶技术的飞速发展,特别是换道轨迹规划技术的突破,成为智能网联汽车融入复杂交通环境的核心。在驾驶行为中,换道轨迹规划不仅关乎车辆自身安全,还直接影响整体交通流畅度。因此,需要精准分析周围车辆的运行状态,确保换道过程既迅速又安全。乘客的需求往往直接影响到了自动驾驶车辆的行驶方向,结合乘客需求的自动驾驶轨迹规划能够引领交通系统向更高层次的智能化迈进。现阶段针对自动驾驶汽车的换道轨迹规划方法众多,如基于优化和基于学习的方法。基于优化的方法本质上通过抽象化一个或多个目标,并设计对应的约束条件,达到轨迹规划的目的;基于学习的方法一般将轨迹规划问题建模为马尔可夫过程,通过设计智能体与环境的交互模式实现智能体针对不同的任务的训练。
尽管现有的方法在普通换道轨迹规划任务中取得了一定的成果,但现有方法针对乘客的乘坐偏好特性研究不充分,少有研究将乘客的乘坐偏好纳入自动驾驶汽车换道轨迹规划的考量中。此外,目前将乘客驾驶偏好的研究与换道轨迹规划相结合的研究也存在不足。一方面,现有的方法依赖于对环境的学习,需依赖大量的乘客偏好性数据;另一方面,现有的方法均从驾驶员的角度来考虑换道轨迹,而没有考虑到乘客的真实需求,因此如何方便快速地表征乘客的具体需求成为一个技术难点,此外,如何在整个换道决策和轨迹规划过程中深度融入乘客的真实需求也是目前的一个技术难点。
实现思路