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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种基于博弈论的其他车辆切入场景下的AEB分级制动方法，包括：步骤1：获取自车和周围环境的状态信息数据，获得相邻车道车辆航向角和相邻车道车辆到自车相邻一侧车道线距离；步骤2：基于高斯混合隐马尔可夫模型预测相邻车道车辆横向行为意图概率；步骤3：根据相邻车道车辆状态，判断是否建立纵向安全距离模型；步骤4：基于非合作纳什博弈建立收益矩阵；步骤5：设计收益函数，根据纳什均衡得出最佳策略解，AEB系统根据最佳策略执行分级制动；步骤6：判定自车与相邻车道车辆无潜在危险后，AEB系统退出工作。本发明实现相邻车道车辆潜在风险规避与避撞，提高车辆的行驶安全性和舒适性，解决传统AEB系统制动不及时或误触发的问题。
主权项：1.一种基于博弈论的其他车辆切入场景下的AEB分级制动方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取自车和周围环境的状态信息数据，通过计算获得相邻车道车辆航向角和相邻车道车辆到自车相邻一侧车道线距离；步骤2：根据所得到数据，基于高斯混合隐马尔可夫模型GMM-HMM预测相邻车道车辆横向行为意图，将横向行为特征归纳为车道保持、车道偏离和车道切入三种情况，并将GMM-HMM预测的横向意图表示为概率；步骤3：若相邻车道车辆存在危险因素，即车道偏离概率与车道切入概率之和大于车道保持概率，则根据自车和相邻车道车辆的相关信息建立纵向安全距离模型；若不存在危险因素，则循环执行步骤1与步骤2；步骤4：建立非合作纳什博弈框架，构建自车与相邻车道车辆的策略空间，根据博弈双方的策略组合建立收益矩阵；步骤5：设计收益函数，考虑每种策略不同的安全性赋予收益系数权重，将求解出的数值代入收益矩阵中，由纳什均衡求出最佳应对策略，AEB系统根据最佳策略执行分级制动；步骤6：判定自车与相邻车道车辆无潜在危险后，AEB系统退出工作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于博弈论的其他车辆切入场景下的AEB分级制动方法
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