【摘 要】
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随着我国城市化进程的快速发展,交通安全及道路拥挤问题日益严重。自动驾驶汽车凭借其能有效减少因人为失误而引发的交通事故和降低道路因拥挤造成的能源消耗的优势迅速成为交通智能领域的重要研究方向。在自动驾驶车辆的实际交通场景应用中,会面临高度不确定和动态交互的复杂驾驶环境。这就要求自动驾驶车辆需要实时检测并采集周围车辆保障汽车安全行驶的运动信息,同时要实时预测周边车辆的行驶轨迹。但是,车辆很难获取其周边车
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随着我国城市化进程的快速发展,交通安全及道路拥挤问题日益严重。自动驾驶汽车凭借其能有效减少因人为失误而引发的交通事故和降低道路因拥挤造成的能源消耗的优势迅速成为交通智能领域的重要研究方向。在自动驾驶车辆的实际交通场景应用中,会面临高度不确定和动态交互的复杂驾驶环境。这就要求自动驾驶车辆需要实时检测并采集周围车辆保障汽车安全行驶的运动信息,同时要实时预测周边车辆的行驶轨迹。但是,车辆很难获取其周边车辆的全部信息,而且周边车辆并没有特定的运动规律。因此,对车辆的运动轨迹进行预测的研究,对于能够做出安全有效的换道决策具有重要的研究意义。针对目前轨迹预测和换道决策研究中存在的问题,本文选择以长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）和模糊逻辑作为主要的应用算法,并构建以卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）为基础的LSTM轨迹预测模型和基于模糊逻辑算法的换道决策模型,研究内容共有以下几点:（1）轨迹数据预处理。从轨迹数据出发,研究该数据特征,考虑到存在训练时间过长的问题,为了有效提升模型训练的速度,效率以及精度,将运用聚类算法充分挖掘轨迹数据的相关特征,并将提取的特征和轨迹一起输入到模型进行训练。采用监督学习的方法进行数据构造,并采用滑动窗口法来构造时间序列的监督学习数据,选用对称指数移动平均滤波算法对数据进行降低噪音的处理。数据预处理的结果表明,在保持了数据原有的起伏特征同时,进一步提升车辆轨迹数据的质量。（2）建立C-LSTM轨迹预测模型。构建了CNN-LSTM（C-LSTM）车辆轨迹预测模型,该模型以CNN和LSTM为基础,共包括输入层、卷积层、LSTM层和全连接层四层,不同层级具有不同的功能,其中卷积层主要是为了准确将轨迹数据的特征提取出来,同时提升模型训练的效率,LSTM网络层可以有效完成运动轨迹时间序列特征的提取目标,全连接层的设立是为了对车辆的运动轨迹进行预测。选择NGSIM高速公路数据集作为验证数据集,结果证明构建的C-LSTM模型的均方误差平均值要低于单层的LSTM模型和传统的CTRA模型,故应用效果更好。（3）建立基于模糊逻辑的换道决策模型。通过模糊逻辑算法对车辆行驶环境和换道决策的复杂非线性关系展开研究,对不同的换道场景和换道过程进行分析,与此同时,研究所有车辆的运动状态,构建换道安全距离模型。在全面分析影响自由换道的各项因素以后,向换道决策模型中输入对应的速度差值系数以及车距期望系数,以换道意愿为输出,建立自由换道模糊规则,依据模糊规则进行推理得到结论。结果表明所提出的换道决策模型相较于朴素贝叶斯网络换道模型准确率有所提高,能够有效降低规划结果潜在的安全风险,具有有效性和可靠性。最后,根据所构建的轨迹预测与换道决策模型在Matlab和Simulink平台上进行仿真验证,采用MSE、RMSE、MAPE和损失函数等评价指标对预测模型进行评估,在精度和时间两个维度上对不同模型进行对比和验证。仿真结果表明,本文所述方法可以满足预测实时性和精度的要求,可实现车辆的动态安全换道,满足了自动驾驶汽车与其他交通车辆进行安全合理的交互,从而推动了自动驾驶汽车智能化程度的提高。
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