基于人工智能算法的换道超车功能开发

　　基于人工智能算法的换道超车功能开发

　　祝晓龙

　　（福特电马赫科技（南京）有限公司上海分公司，上海200093）

　　摘要：随着汽车电气化、智能化的不断发展，汽车行驶的场景越来越趋于多样化和复杂化，从而促使汽车从辅助驾驶向智能驾驶不断创新。随着人工智能的引入，汽车智能驾驶功能越来越趋于实用，正在逐步实现向解放驾驶员双手、向车载高级驾驶辅助系统代替人脑进行复杂驾驶场景实时响应的阶段发展;高阶复杂场景智能驾驶功能则在辅助驾驶功能实现的基础上，针对驾驶员实际驾驶感受并结合人工智能算法实现向车辆复杂场景下的自动驾驶操作的方向发展。介绍了基于人工智能算法的换道超车功能开发，即通过换道条件的智能选择，使车辆以最佳方式自动完成换道超车过程。

　　0前言

　　车辆在日常驾驶过程中，经常会遇到本车道前方有慢车行驶的场景，按照驾驶员习惯，在相邻车道状况良好且法规允许的情况下，通常会进行换道超车行驶。目前，车载辅助智能驾驶系统已包含自动换道功能“，其对于相邻车道的检测是基于对换道动作开始时相邻车道车辆（以下简称“旁车”）行驶状态的预测来进行条件判定的，然而很多现实情况下，该功能无法准确预判旁车驾驶员的反应。例

　　如，在本车道车辆（以下简称“本车”）换道趋势发生时（打转向灯准备换道），目标旁车的驾驶员可能会加速进行阻拦，也可能会减速进行避让，这些操作都会影响本车换道的状态条件。

　　本文基于基本换道功能的状态跳转‘2），根据人工智能算法得出旁车反应趋势来预测其动作，从而优化本车换道计算结果，获得本车换道变速的最优解。

　　1功能原理设计

　　在本车因为同车道的前方车辆（以下简称“前车”）行驶慢而考虑是否进行换道超车的决策中（假定换道超车不额外增加危险），驾驶员的常识是换道能保证本车按现有车速行驶，而继续在本车道行驶需要减速行驶，由此可见，与前车的距离收益是判定是否进行换道的唯一评判指标。因此，对于本车是否进行换道超车，以及换道点最优解的计算是对距离收益函数的求解，而将跟车相对于换道在距离收益上的损失作为其中一个参数进行处理。

　　同样地，在基于人工智能判定的旁车行为逻辑中采用的也是距离收益函数的计算结果，目标旁车对待本车的换道趋势采取激进阻挡动作或保守避让动作在距离上的收益差值’‘］作为旁车距离收益函数中的一个参数。

　　1.1基于距离的收益函数

　　本车基于距离的收益函数的评价指标包括：采取不同策略的距离收益、燃油损耗对应的距离收益、换道惩罚系数及两车安全距离。距离收益函数中不能只考虑2种不同策略取舍的收益，例如：目标旁车如果进行加速阻挡行为，其燃油损耗会对应转化为所获取的距离值;本车为了在单位时间内到达理论最优换道点需要进行变速，如果加速行驶其燃油损耗也对应为所获取的距离值;而该值作为本.

编辑：黄飞