【摘 要】
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在智能车辆发展过程中,会有很长时间面临智能驾驶车辆与驾驶员驾驶车辆共存的混合驾驶环境,当智能车辆产生换道意图后,需要根据驾驶员驾驶车辆的行为做出决策是否进行换道,而博弈论可以对车辆之间的换道决策过程进行描述,同时不同驾驶员的驾驶风格也会对智能车辆的换道决策产生影响,因此本文结合博弈论和驾驶风格对车辆的换道决策行为进行研究,主要研究内容包括以下几个部分。1)对不同驾驶员的驾驶风格分析研究。本文选用来
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在智能车辆发展过程中,会有很长时间面临智能驾驶车辆与驾驶员驾驶车辆共存的混合驾驶环境,当智能车辆产生换道意图后,需要根据驾驶员驾驶车辆的行为做出决策是否进行换道,而博弈论可以对车辆之间的换道决策过程进行描述,同时不同驾驶员的驾驶风格也会对智能车辆的换道决策产生影响,因此本文结合博弈论和驾驶风格对车辆的换道决策行为进行研究,主要研究内容包括以下几个部分。1)对不同驾驶员的驾驶风格分析研究。本文选用来自NGSIM数据集的数据。首先对数据进行筛选,将符合条件的数据平滑处理;其次选取恰当的特征参数,采用主成分分析法对其降维得到三个主成分;再次将三个主成分作为输入,通过k-means算法进行聚类分析,将驾驶风格分类;最后通过对不同类别驾驶风格有关的特征参数进行统计分析,获得驾驶员在驾驶风格类别上的归属性。2)建立基于博弈论的换道决策模型。首先,通过博弈论的基本理论对车辆换道时的组成要素及博弈类型进行分析;其次充分考虑速度、安全和舒适性三方面的影响,进行博弈收益函数的计算,判断车辆的换道意图,建立车辆博弈换道决策模型;最后对模型计算求解,并按照对应风险等级的高低进行策略选择,确定最终博弈结果,并采用数据集的数据进行验证。3)搭建基于改进支持向量机的驾驶风格识别模型。首先对标准粒子群算法（PSO）进行优化,用优化后的粒子群算法（IPSO）改进支持向量机（SVM）模型,并采用公共数据集进行验证;其次以主成分分析法降维得到的三个主成分作为输入,搭建基于IPSO-SVM算法的驾驶风格识别模型,对不同的驾驶风格进行识别;最后通过对比分析不同的模型,验证该模型的各项性能。4)搭建联合驾驶风格的博弈换道决策模型。首先阐述了联合驾驶风格的博弈换道基本流程;其次对不同驾驶风格对应收益函数的权重系数进行标定,建立联合驾驶风格的博弈换道决策模型;最后采用Carsim和Matlab/Simulink软件联合搭建仿真模型,通过对比试验验证该模型的准确性和安全性。
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