一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法

1.本发明涉及智能交通控制领域，特别是一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法。


背景技术：

2.随着人们对于安全、节能、环保、舒适的交通服务需求的日益增长，加快汽车智能化的发展成为了全世界的共识。智能车辆融合了多项先进技术，如无线通信、智能互联、环境感知、车辆运动控制等，这些技术象征着汽车行业未来发展方向，是新一轮科技革命背景下的新兴产业。车道变更是智能驾驶中最常见的行为之一，研究数据显示，造成人员伤亡的交通事故中，5％与换道操作有关。
3.在高速公路行驶过程中，车道变更作为实际操作中较为多见的驾驶活动。而在汽车依靠对应的传感器来进行感知的情况下，系统可参考具体的行驶状况，对于周边车辆具体的行驶速度以及距离等信息，更加灵活的进行换道决策，以此来实现灵活的规避。智能网联车辆由于其可以与周围车辆、路测设备通信，协同完成换道决策和执行而受到广泛关注。现有研究中基于智能网联车辆的微观跟驰行为研究更多集中于纯智能网联车辆下交通流中个体车辆间的协同和博弈。而在实现纯智能网联交通流前，还要经历混行交通流阶段，已有研究未考虑混行交通流场景下，智能网联车辆在换道过程中面对换道车道不同类型的后车的不同决策方式。同时，人类驾驶员性格存在着较大的差异，导致人工驾驶的行为存在异质性，这也是微观交通流仿真的重要考虑因素，已有换道模型研究中，缺乏将后车驾驶员异质性纳入换道决策可行性判断过程的相关研究。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，对于智能网联车辆，通过智能网联车辆和换道车道后车的通信进行速度和加速度配合，通过目标车道后车的减速，使得目标车辆可以在更短的车头间距下汇入主车道，同时减少换道行为对主干道车辆的影响。对于人工驾驶车辆，考虑驾驶员的异质性对换道行为的影响，确定需要在当前车道完成换道的智能网联车辆在某一时刻的换道决策，保障了道路交通安全、高效、平稳的状态。
5.本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
6.根据本发明提出的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，包括以下步骤：
7.步骤1、感知环境从而获得环境感知数据，环境感知数据包括车辆数据信息和道路基础设施信息，车辆数据信息包括目标车辆及其相邻车道上前后车辆的类型、位置、速度和加速度，道路基础设施信息包括当前车道中心线、相邻车道中心线和换道终点的位置；
8.步骤2、根据目标车道的后车的车辆类型，判断目标车辆的换道行为；其中，所述车辆类型包括智能网联车辆和人工车辆，所述换道行为包括协同换道和单车换道；
9.判断车辆的换道行为具体如下：如果目标车道的后车为智能网联车辆，则目标车辆与目标车道的后车通信、根据步骤1获得的环境感知信息计算cav换道行为可行性，根据cav换道行为可行性实施协同换道策略或强制协同换道策略；如果目标车道后车为人工车辆，则根据步骤1获得的环境感知信息计算hv换道行为可行性，采取单车换道策略。
10.作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，单车换道策略是：对目标车道的后车的驾驶员的驾驶风格进行分类，基于步骤1获得的环境感知信息和分类得到的驾驶员的驾驶风格来判断hv换道行为可行性、根据hv换道行为可行性结果判断是否采取单车换道。
11.作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，所述cav换道行为可行性的确定方法为：
12.目标车道的后车为智能网联车辆，如果换道行为实施结束后，目标车辆与目标车道的前车间距s
l
不小于第一最小安全间距s
safe，l
、且目标车辆与目标车道的后车间距sf不小于第二最小安全间距s
safe，f
，则认为目标车辆满足cav换道行为可行性。
13.作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，s
l
、sf、s
safe,l
、s
safe，f
的计算公式分别为：
[0014][0015]
sf＝s
f0
+vft+vit
[0016][0017][0018]
其中，假设目标车辆前后车速度恒定，t为时间间隔，a为目标车辆纵向加速度，s
l0
为初始情况下目标车辆头与前车车尾间距，s
f0
为初始情况下目标车辆车尾与后车车头间距，vi为目标车辆i在决策时刻的速度，c
l
、cf均为常数，s
min
是一个恒定的安全间距常数，vf为后车在决策时刻的速度，v
l
为前车在决策时刻的速度；所述初始情况是：目标车辆的决策时刻。
[0019]
作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，其中，v
l
、a
l
分别是前车的速度和加速度，ab为智能网联车辆制动时的最大安全减速度。
[0020]
作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，所述协同换道策略具体如下：
[0021]
如果目标车辆满足换道可行性，目标车辆将换道协同请求发送至目标车道的后车，同时接收后车的反馈，后车的反馈为：
[0022]
后车接收到换道协同请求，计算其与前车的间距，如果间距大于后车最小可接受换道间距s
sla
，则允许目标车辆实施换道；如果间距小于等于后车最小可接受换道间距s
sla
，则拒绝目标车辆的换道协同请求；如果目标车辆的换道协同请求被拒绝，目标车辆将决定是否要采取强制协同换道策略；
[0023]
最小可接受换道间距s
sla
计算公式为：
[0024][0025]
其中，ta为协同换道策略下、后车所能够接受的最小车间时距，a
max
为智能网联车辆的最大加速度，b为使得乘客感到舒适的减速度；
[0026]
强制协同换道策略具体如下：
[0027]
如果目标车辆存在当前车道上再不执行换道、就必须在当前车道终点前减速停车等待换道间隙的情形，则进行以下判断：若目标车辆到达当前车道终点前的时间小于目标车辆能够接受最短时间间隔t
ma
、且目标车辆与目标车道后车的间距s
f，c
大于换道所需要的临界间距s
min
，则目标车辆将强制换道；
[0028]sf，c
的计算方法为：
[0029][0030]
其中，δv为目标车辆强制后车配合其完成换道行为的速度下降值，am为目标车辆强制后车配合其完成换道行为的减速度；如果sf，c大于s
min
，则目标车辆会发送强制换道命令给目标车道后车，并将δv和am传给目标车道后车，目标车道后车根据强制换道命令，采取am进行减速，改变自身的速度为v
f-δv，以配合目标车辆完成换道行为。
[0031]
作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，hv换道行为可行性的确定方法为：
[0032]
如果目标车辆换道行为实施结束后，目标车辆与目标车道前车间距s
l
不小于第一最小安全间距s
safe，l
、且目标车辆与目标车道的后车人工车辆间距s
f，h
不小于第二最小安全间距s
safe，f
，则认为目标车辆满足hv换道行为可行性；
[0033]sl
、s
f，h
、s
safe，l
、s
safe,
f的计算公式为：
[0034][0035]sf，h
＝(s
f0
+vft+vit)*p
[0036][0037][0038]
其中，假设目标车辆前后车速度恒定，t为时间间隔，a为目标车辆纵向加速度，s
l0
为初始情况下目标车辆头与前车车尾间距，s
f0
为初始情况下目标车辆车尾与后车车头间距，vi为目标车辆i在决策时刻的速度，c
l
、cf为常数，s
min
是一个恒定的安全间距常数，p为礼貌系数，vf为后车在决策时刻的速度，vi为前车在决策时刻的速度；所述初始情况为：目标车辆的决策时刻。
[0039]
作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，p的计算方法为：
[0040]
利用已公开的高速公路真实人工车辆轨迹数据集中的数据，从中提取换道行为中，换道车道后车的轨迹，根据轨迹特征将驾驶员分为三组特征标签：激进型、正常型、胆小
型，数字化表示为特征标签label＝[1，2,3]，label中，1代表激进型驾驶员，2代表正常型，3代表胆小型，三个标签不存在优先次序；针对每类标签的驾驶员，提取其换道行为中后车在换道行为结束前t秒的特征值，t为高速公路换道行为的全过程，包含换道决策和换道执行两部分；换道行为结束前的时刻为：目标车辆中心与道路中心线偏移小于预设临界值lx的时刻；所述特征值包括换道车道的后车与其前后车之间的间距、速度差、当前时刻速度、速度变化量和位置；
[0041]
将特征值与标签带入lasso-logit模型构建回归模型，建立起两者之间的关系，将智能网联车辆采集到的换道车道后车前t秒与其前后车之间的间距、速度差、当前时刻速度、速度变化量、位置数据带入回归模型，判断驾驶员类型；如果输出结果为1，表示该驾驶员属于激进型驾驶员，面对前车的换道行为，礼貌系数p应当大于1；如果输出结果为2，表示该驾驶员属于正常型驾驶员，面对前车的换道行为，礼貌系数p＝1；如果输出结果为3，表示该驾驶员属于胆小型驾驶员，面对前车的换道行为，礼貌系数p应当小于1。
[0042]
作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，目标车辆满足换道可行性，则根据计算的加速度a进行换道操作；如果换道行为不可行，则放弃在该人类驾驶员前方间隙换道，搜索该人类驾驶员后方的间隙，重复执行步骤1、步骤2。
[0043]
作为本发明所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法进一步优化方案，所述目标车辆是智能网联车辆。
[0044]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0045]
(1)本发明利用智能网联下智能网联车辆的通信技术，根据目标车道后车类型的不同，采取不同的换道协议。若后车为智能网联车辆，根据cav换道行为的可行性判断方法，分析目标车道后车对于换道行为的反应，以此为依据，与智能网联车辆协同操作，完成在当前车道的换道操作；若后车为人工车辆，根据人工车辆的历史轨迹分析驾驶员性格，根据hv换道行为的可行性判断方法，分析目标车道后车对于换道行为的反应，以此为依据，采取单车换道。
[0046]
(2)本发明提供的方法综合考虑合流场景下，智能网联车辆进行换道的可能性，考虑了智能网联车间的协同性以及人类驾驶员异质性对换道行为产生的影响，对智能网联换道的不同场景进行了详述，进而为智能网联车辆换道算法提供决策依据，为未来交通安全高效提供保障。
附图说明
[0047]
图1是本发明实施例的方法流程图。
[0048]
图2是本发明实施例的示例中换道决策流程图。
[0049]
图3是本发明实施例的示例中协同换道交通状况的示意图。
[0050]
图4是本发明实施例的示例中单车换道交通状况的示意图。
具体实施方式
[0051]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
[0052]
在实现纯智能网联交通流前，要经历混行交通流阶段，为了补充网联环境下异质车辆在入口匝道或车道数减少场景下的应用中协同换道决策方法论的空缺，本发明目的在于提出一种基于车间通信和换道可行性判断的智能网联车辆换道决策方法，在合流区的交通流为非饱交通流的前提下，以智能网联车辆采集的数据为依托，综合考虑换道行为的紧迫性，根据后车车辆类型，分别采取合理的应对措施。对于智能网联车辆，通过智能网联车辆和换道车道后车的通信进行速度和加速度配合，通过目标车道后车的减速，使得目标车辆可以在更短的车头间距下汇入主车道，同时减少换道行为对主干道车辆的影响。同时，本发明在智能网联车辆协同策略中，考虑了换道车道后车的强制协同策略，更加符合匝道合流区等车道数减少的真实场景交通需求。对于人工驾驶车辆，本发明考虑了混行交通流下，人类驾驶员的异质性对于智能网联车辆决策的影响，设计了基于驾驶员性格分类的hv换道行为可行性算法设计，针对激进、正常和胆小驾驶员，提出不同的安全距离和hv换道行为可行性判断标准。所述hv为人类车辆(human vehicle)的缩写。本发明考虑驾驶员的异质性对换道行为的影响，确定需要在合流区完成换道的智能网联车辆在某一时刻的换道决策，保障了道路交通安全、高效、平稳的状态。
[0053]
如图1所示，本发明实施例公开的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，包括如下步骤：
[0054]
(1)环境感知。具体的，感知环境的范围取决于安装在智能网联汽车上的集成传感器。例如雷达，摄像机，gps设备和其他有助于智能网联汽车实时收集周围交通变化的传感器)来保证。假设检测半径r为200m，这意味着目标车辆可以获得目标车道上200米半径范围内的信息，包括车辆类型、速度、加速度和位置等车辆数据信息。同时，目标车辆还可以获取到中心线、相邻车道中心线、换道终点的位置等道路基础设施信息。
[0055]
(2)根据目标车道后车车辆类型，判断车辆的换道行为；所述换道行为包括协同换道和单车换道。所述车辆类型包括智能网联车辆和人工车辆，如果目标车道后车为智能网联车辆，则目标车辆可以与其通信，实现协同换道策略；如果目标车道后车为人工车辆，则无法实现协同换道策略，采取单车换道策略。
[0056]
本实施例中，协同换道下的交通状况如图3所示。其中，车辆a、车辆b、车辆c分别为需要换道的目标车辆、目标车道后车、目标车道前车；其中，车辆a与车辆b均为智能网联车辆，可以互相通信。
[0057]
单车换道下的交通状况如图4所示。其中，车辆a、车辆d、车辆c分别为需要换道的目标车辆、目标车道后车、目标车道前车；其中，车辆a为智能网联车辆，车辆d为人工驾驶车辆，a与c之间无法互相通信，但是车辆a可以获取车辆c的历史和当下速度、加速度和位置。
[0058]
(3)协同换道策略。
[0059]
在本实例中，如果换道行为实施结束后，目标车辆与目标车道前车间距s
l
、目标车辆与换道车道后车间距sf均不小于对应最小安全间距s
safe，l
、s
safe，f
，则认为满足cav换道行为可行性，所述cav为智能网联车辆(connected-automated vehicle)的英文缩写。cav换道行为可行性计算公式为：：
[0060]sl
≥s
safe，l
[0061]
sf≥s
safe，f
[0062]
进一步的，在换道行为实施结束时，目标车辆i与前车间距s
l
、目标车辆i与后车间
距sf、目标车辆与前后车之间的最小安全距离s
safe，l
、s
safe，f
计算公式为：
[0063][0064]
sf＝s
f0
+vft+vit
[0065][0066][0067]
其中，假设目标车辆前后车速度恒定，t为换道执行的时间间隔，在实际高速公路智能网联车辆操作过程中，车道变化可以被认为是瞬时完成的事情，因此t在本实例中取为1s。
[0068]
a为目标车辆纵向加速度，可根据智能网联车辆采集的数据获取。
[0069]sl0
为初始情况下目标车辆头与前车车尾的纵向间距，可根据智能网联车辆采集的数据获取，s
l0
＝y
l-yi。所述初始情况为，目标车辆的决策时刻。
[0070]sf0
为初始情况下目标车辆车尾与后车车头间距，可根据智能网联车辆采集的数据获取，s
f0
＝y
i-yf。所述初始情况为，目标车辆的决策时刻。
[0071]
vi为目标车辆i在决策时刻的速度，可根据智能网联车辆采集的数据获取。
[0072]
vf为后车在决策时刻的速度。
[0073]vl
为前车在决策时刻的速度。
[0074]cl
、cf为常数，在实例中均取为0.9。
[0075]smin
是一个恒定的安全间距常数，与车辆速度无关，一般取拥堵状态下，后车后保险杠与前车前保险杠的间距，在本实例中取为1.5米。
[0076]
进一步的，式中，v
l
、a
l
分别是前车的速度和加速度；ab为车辆制动时的加速度，与驾驶员的车速及反应时间有关，由于研究对象是智能网联车辆，其反应时间忽略不计，在实例中，匝道的限制速度为80km/h，安全制动减速度取为7.5m/s2。
[0077]
进一步的，所述协同换道策略计算方法为：
[0078]
如果满足cav换道行为可行性，目标车辆将换道协同请求以广播形式发送至目标车道后车，同时接收后车车辆的反馈。后车的反馈协议可为：
[0079]
后车接收到换道请求，计算其与前车的间距，如果间距大于后车最小可接受换道间距s
sla
，则允许目标车辆实施换道；如果间距小于等于后车最小可接受换道间距s
sla
，则拒绝目标车辆的换道请求。如果目标车辆的换道请求被拒绝，目标车辆将决定是否要采取强制协同换道策略。
[0080]
最小可接受换道间距s
sla
计算公式为：
[0081][0082]
其中，ta为协同换道策略下，智能网联车辆作为后车所能够接受的最小车间时距，基于车间通信和协同机制，该值明显小于人类驾驶员做能够达到的最小车间时距，在实例
中取为0.8s。
[0083]amax
为智能网联车辆的最大加速度。
[0084]
b为使得乘客感到舒适的减速度，在本实例中取为2.5m/s2。
[0085]
进一步的，强制协同换道策略计算方法为：
[0086]
如果目标车辆到达当前车道终点前的时间t小于合流区智能车辆可接受最短时间间隔t
ma
，且目标车辆与目标车道后车的间距大于换道所需要的临界间距s
min
，则目标车辆将采取强制换道策略。所述t
ma
根据智能网联车辆性能有关，在本实例中取10秒。
[0087]
进一步的，在强制换道策略下，目标车辆与目标车道后车的间距s
f，c
计算方法为：
[0088][0089]
式中，δv为目标车辆强制后车配合其完成换道行为的速度下降值，在实例中取为2.7m/s，am为目标车辆强制后车配合其完成换道行为的减速度，在实例中取为7.5m/s2。如果sf，c大于s
min
，则目标车辆会发送强制换道命令给目标车道后车，并将δv和am传给目标车道后车，后车根据强制换道命令，采取am进行减速，改变自身的速度为v
f-δv，以配合目标车辆完成换道行为。
[0090]
实施协同换道策略或强制协同换道策略，实现目标车道上游车辆更加平稳的运行状态，减小合流区换道对主干道通行效率的负面影响。
[0091]
(4)单车换道策略。
[0092]
hv换道行为可行性的确定方法为：
[0093]
如果目标车辆换道行为实施结束后，目标车辆与目标车道前车间距s
l
、目标车辆与换道车道后车间距s
f，h
均不小于对应最小安全间距s
safe，l
、s
safe，f
，则认为满足hv换道行为可行性。即：
[0094]sl
≥s
safe，l
[0095]sf，h
≥s
safe，f
[0096]
进一步的，在换道行为实施结束时，目标车辆i与前车间距s
l
、目标车辆i与后车间距sf、目标车辆与前后车之间的最小安全距离s
safe，l
、s
safe，f
计算公式为：
[0097][0098]sf，h
＝(s
f0
+vft+vit)*p
[0099][0100][0101]
其中，假设目标车辆前后车速度恒定，t为时间间隔，a为目标车辆纵向加速度，s
l0
为初始情况下目标车辆头与前车车尾间距，s
f0
为初始情况下目标车辆车尾与后车车头间距，vi为目标车辆i在决策时刻的速度，cl、cf为常数，s
min
是一个恒定的安全间距常数，与车辆速度无关，一般取拥堵状态下，后车后保险杠与前车前保险杠的间距，p为礼貌系数，反映了不同人类驾驶员应对相邻车道前车换道行为的配合程度。vf为后车在决策时刻的速度，v
l
为前车在决策时刻的速度。所述初始情况为，目标车辆的决策时刻。
[0102]
进一步的，p的计算方法为：
[0103]
利用公开数据集的经验数据，从中提取换道行为中，换道车道后车的轨迹，根据轨迹特征将驾驶员分为三组特征标签：激进型、正常型、胆小型，数字化表示为label＝[1，2,3]，1代表激进型驾驶员，2代表正常型，3代表胆小型，三个标签不存在优先次序。针对每类标签的驾驶员，提取其换道行为中后车在换道行为结束前ts的特征值，t为高速公路换道行为的全过程，包含换道决策和换道执行两部分，正常情况下不超过6s，在本实施例中，t＝5。所述换道行为结束前的时刻为，换道车辆中心与道路中心线偏移小于临界值l
x
。所述特征值包含：研究对象(换道车道后车)与其前后车之间的间距、速度差、当前时刻速度、速度变化量、位置。所述公开数据集为机构利用视频、传感器采集等方式搜集的高速公路真实人工车辆轨迹数据，包括采集道路上的所有车辆在采集时间段的车辆行驶状况。数据加工成一条一条的轨迹点记录并公开在网络上，用于交通领域的研究。在本实施例中，用ngsim道路i-101高速早高峰(上午7：50-8：35)期间车辆轨迹数据，路段长度为640米(6车道)。将特征值与标签带入lasso-logit模型构建回归模型，建立起两者之间的关系。将智能网联车辆采集到的换道车道后车前ts与其前后车之间的间距、速度差、当前时刻速度、速度变化量、位置数据带入回归模型，判断驾驶员类型。如果输出结果为1，表示该驾驶员属于激进型驾驶员，面对前车的换道行为，该驾驶员的速度减少量更明显、加速度值下降更大，因此礼貌系数p＝1.1；如果输出结果为2，表示该驾驶员属于正常型驾驶员，面对前车的换道行为，该驾驶员会保持正常行驶，因此礼貌系数取为p＝1；如果输出结果为3，表示该驾驶员属于胆小型驾驶员，面对前车的换道行为，该驾驶员会有轻微减速拉大其与换道车辆间距离，但速度减少量及减速度均小于激进型驾驶员，且需要保持更大的间距以避免后车驾驶员紧急制动导致给下游车列带来波动，因此礼貌系数取为p＝0.9。
[0104]
进一步的，如果hv换道行为可行，则根据加速度a进行换道操作；如果hv换道行为不可行，则放弃在该人类驾驶员前方间隙换道，搜索该人类驾驶员后方的间隙，判断换道可行性。其换道可行性判断方法，根据后方车辆类型分别按照协同换道策略或单车换道策略中的描述进行循环操作。
[0105]
本发明选取单向两车道下仅有一条入口匝道情景进行分析，其他多车道场景、或匝道合并场景下与该场景在合流区处的换道策略上可以相同。
[0106]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、感知环境从而获得环境感知数据，环境感知数据包括车辆数据信息和道路基础设施信息，车辆数据信息包括目标车辆及其相邻车道上前后车辆的类型、位置、速度和加速度，道路基础设施信息包括当前车道中心线、相邻车道中心线和换道终点的位置；步骤2、根据目标车道的后车的车辆类型，判断目标车辆的换道行为；其中，所述车辆类型包括智能网联车辆和人工车辆，所述换道行为包括协同换道和单车换道；判断车辆的换道行为具体如下：如果目标车道的后车为智能网联车辆，则目标车辆与目标车道的后车通信、根据步骤1获得的环境感知信息计算cav换道行为可行性，根据cav换道行为可行性实施协同换道策略或强制协同换道策略；如果目标车道后车为人工车辆，则根据步骤1获得的环境感知信息计算hv换道行为可行性，采取单车换道策略。2.根据权利要求1所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，单车换道策略是：对目标车道的后车的驾驶员的驾驶风格进行分类，基于步骤1获得的环境感知信息和分类得到的驾驶员的驾驶风格来判断hv换道行为可行性、根据hv换道行为可行性结果判断是否采取单车换道。3.根据权利要求1所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，所述cav换道行为可行性的确定方法为：目标车道的后车为智能网联车辆，如果换道行为实施结束后，目标车辆与目标车道的前车间距s
l
不小于第一最小安全间距s
safe，l
、且目标车辆与目标车道的后车间距s
f
不小于第二最小安全间距s
safe，f
，则认为目标车辆满足cav换道行为可行性。4.根据权利要求3所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，s
l
、s
f
、s
safe,l
、s
safe，f
的计算公式分别为：s
f
＝s
f0
+v
f
t+v
i
tt其中，假设目标车辆前后车速度恒定，t为时间间隔，a为目标车辆纵向加速度，s
l0
为初始情况下目标车辆头与前车车尾间距，s
f0
为初始情况下目标车辆车尾与后车车头间距，v
i
为目标车辆i在决策时刻的速度，c
l
、c
f
均为常数，s
min
是一个恒定的安全间距常数，v
f
为后车在决策时刻的速度，v
l
为前车在决策时刻的速度；所述初始情况是：目标车辆的决策时刻。5.根据权利要求4所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，其中，v
l
、a
l
分别是前车的速度和加速度，a
b
为智能网联车辆制动时的最大安全减速度。6.根据权利要求3所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，所述协同换道策略具体如下：如果目标车辆满足换道可行性，目标车辆将换道协同请求发送至目标车道的后车，同
时接收后车的反馈，后车的反馈为：后车接收到换道协同请求，计算其与前车的间距，如果间距大于后车最小可接受换道间距s
sla
，则允许目标车辆实施换道；如果间距小于等于后车最小可接受换道间距s
sla
，则拒绝目标车辆的换道协同请求；如果目标车辆的换道协同请求被拒绝，目标车辆将决定是否要采取强制协同换道策略；最小可接受换道间距s
sla
计算公式为：其中，t
a
为协同换道策略下、后车所能够接受的最小车间时距，a
max
为智能网联车辆的最大加速度，b为使得乘客感到舒适的减速度；强制协同换道策略具体如下：如果目标车辆存在当前车道上再不执行换道、就必须在当前车道终点前减速停车等待换道间隙的情形，则进行以下判断：若目标车辆到达当前车道终点前的时间小于目标车辆能够接受最短时间间隔t
ma
、且目标车辆与目标车道后车的间距s
f，c
大于换道所需要的临界间距s
min
，则目标车辆将强制换道；s
f，c
的计算方法为：其中，δv为目标车辆强制后车配合其完成换道行为的速度下降值，a
m
为目标车辆强制后车配合其完成换道行为的减速度；如果s
f
，c大于s
min
，则目标车辆会发送强制换道命令给目标车道后车，并将δv和a
m
传给目标车道后车，目标车道后车根据强制换道命令，采取a
m
进行减速，改变自身的速度为v
f-δv，以配合目标车辆完成换道行为。7.根据权利要求2所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，hv换道行为可行性的确定方法为：如果目标车辆换道行为实施结束后，目标车辆与目标车道前车间距s
l
不小于第一最小安全间距s
safe，l
、且目标车辆与目标车道的后车人工车辆间距s
f，h
不小于第二最小安全间距s
safe，f
，则认为目标车辆满足hv换道行为可行性；s
l
、s
f，h
、s
safe，l
、s
safe,f
的计算公式为：s
f，h
＝(s
f0
+v
f
t+v
i
t)*pt)*p其中，假设目标车辆前后车速度恒定，t为时间间隔，a为目标车辆纵向加速度，s
l0
为初始情况下目标车辆头与前车车尾间距，s
f0
为初始情况下目标车辆车尾与后车车头间距，v
i
为目标车辆i在决策时刻的速度，c
l
、c
f
为常数，s
min
是一个恒定的安全间距常数，p为礼貌系数，v
f
为后车在决策时刻的速度，v
l
为前车在决策时刻的速度；所述初始情况为：目标车辆的
决策时刻。8.根据权利要求7所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，p的计算方法为：利用已公开的高速公路真实人工车辆轨迹数据集中的数据，从中提取换道行为中，换道车道后车的轨迹，根据轨迹特征将驾驶员分为三组特征标签：激进型、正常型、胆小型，数字化表示为特征标签label＝[1，2,3]，label中，1代表激进型驾驶员，2代表正常型，3代表胆小型，三个标签不存在优先次序；针对每类标签的驾驶员，提取其换道行为中后车在换道行为结束前t秒的特征值，t为高速公路换道行为的全过程，包含换道决策和换道执行两部分；换道行为结束前的时刻为：目标车辆中心与道路中心线偏移小于预设临界值l
x
的时刻；所述特征值包括换道车道的后车与其前后车之间的间距、速度差、当前时刻速度、速度变化量和位置；将特征值与标签带入lasso-logit模型构建回归模型，建立起两者之间的关系，将智能网联车辆采集到的换道车道后车前t秒与其前后车之间的间距、速度差、当前时刻速度、速度变化量、位置数据带入回归模型，判断驾驶员类型；如果输出结果为1，表示该驾驶员属于激进型驾驶员，面对前车的换道行为，礼貌系数p应当大于1；如果输出结果为2，表示该驾驶员属于正常型驾驶员，面对前车的换道行为，礼貌系数p＝1；如果输出结果为3，表示该驾驶员属于胆小型驾驶员，面对前车的换道行为，礼貌系数p应当小于1。9.根据权利要求7所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，目标车辆满足换道可行性，则根据计算的加速度a进行换道操作；如果换道行为不可行，则放弃在该人类驾驶员前方间隙换道，搜索该人类驾驶员后方的间隙，重复执行步骤1、步骤2。10.根据权利要求7所述的一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，其特征在于，所述目标车辆是智能网联车辆。

技术总结
本发明公开了一种混合交通流下智能网联车辆的协同换道决策方法，涉及智能交通控制领域，获取感知半径内周围车辆的有效数据和道路基础设施有效数据；根据目标车道后车车辆类型，判断车辆的换道行为；如果后车是智能网联车辆，则采取协同换道策略，判断换道可行性，与目标车辆后车发送换道请求并接收反馈，并根据目标车辆到达合流车道终点的时间采取不同的协调协议；如果后车是人类驾驶员，则采取单车换道策略，考虑驾驶员异质性采用不同的换道决策。本发明综合考虑混合交通流环境下，智能网联车辆在合流区换道场景的可能性，对智能网联换道的不同场景进行了详述，进而为智能网联车辆换道算法提供决策依据，为未来交通安全高效提供保障。提供保障。提供保障。


技术研发人员：王昊 杨童瑞
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2023.05.06
技术公布日：2023/9/14