哈尔滨工业大学;北京交通大学王天筱获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;北京交通大学申请的专利一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119389205B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411589507.5,技术领域涉及:B60W30/18;该发明授权一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法是由王天筱;梁茨;郑伟;冉琦;辛豪宇;杨静;席振杰;于祎钒;万泽众;闫海奇设计研发完成,并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法。该方法包括:建立责任敏感安全模型RSS模型,该RSS模型包括利用自动驾驶车辆AV的周围环境信息和车辆状态信息设置的纵向最小安全距离,周围车辆到AV的纵向距离小于最小安全距离的行驶距离安全约束条件;构建决策制定模型,利用设定的全局奖励函数和车辆换道性能评估指标对决策制定模型进行训练,得到训练好的决策制定模型;通过训练好的决策制定模型利用行驶距离安全约束条件设计路权优先策略,根据周围环境信息和路权换道决策评估反馈信息利用路权优先策略进行AV的路权优先换道决策。本发明方法能够动态评估和优化车辆的效率,确保换道安全,平衡安全与效率,并适应不同车辆的路权优化需求。
本发明授权一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法在权利要求书中公布了:1.一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法,其特征在于,包括: 建立责任敏感安全模型RSS模型,该RSS模型包括利用自动驾驶车辆AV的周围环境信息和车辆状态信息设置的纵向最小安全距离,周围车辆到AV的纵向距离小于所述最小安全距离的行驶距离安全约束条件; 构建决策制定模型,利用设定的全局奖励函数和车辆换道性能评估指标对所述决策制定模型进行训练,得到训练好的决策制定模型; 通过训练好的决策制定模型利用所述行驶距离安全约束条件设计路权优先策略,根据周围环境信息和路权换道决策评估反馈信息利用所述路权优先策略进行AV的路权优先换道决策; 所述的构建决策制定模型,利用设定的全局奖励函数和车辆换道性能评估指标对所述决策制定模型进行训练,得到训练好的决策制定模型,包括: 将AV与紧急车辆EMV交互的奖励Remv设计为: 其中,emv_follower表示EMV在相同车道跟随AV,emv_left_follower、emv_right_follower分别表示EMV在左侧或右侧相邻车道跟随AV,emv_far_left、emv_far_right分别表示EMV在左侧或右侧间隔一个车道跟随AV,otherwise表示EMV超出AV感知范围; 将原近碰撞惩罚Rnear定义为: 将平滑后的近碰撞惩罚定义为: 其中,表示平滑后的近碰撞惩罚,γ表示用于控制平滑的预定义常数,pt和pt-1分别表示时间t和t-1产生的惩罚; 将最终近碰撞惩罚定义为: 将安全奖励Rsafe定义为: 将换道奖励Rchange定义为: 其中,lcc表示总换道次数,mis_lc表示无效换道次数; 将车道入侵奖励Rinvasion定义为: 其中,lald和laego分别表示车道边界和AV的横向位置; 将沿中线行驶奖励Rcenter定义为: 其中,lacenter表示AV所在车道的车道中线横向位置; 将效率奖励函数Reff定义为: eff=ωtime×Rtime+ωspeed×Rspeed9 其中,Rtime为时间子奖励,即AV的行驶时间,Rspeed为速度子奖励,即AV的纵向速度与目标纵向速度之差;Reff为子奖励之和,ωtime和ωspeed分别表示Rtime和Rspeed的权重,子奖励定义为: 其中,t为AV行驶时间,vdesired为目标纵向速度,即道路限速; 将全局奖励函数定义为: R=Remv+Rsafe+Rchange+Rinvasion+Rcenter+Reff11 设置车辆换道性能评估指标包括车道共享时间、车道阻挡时间和车道阻挡百分比,所述车道共享时间为从EMV开始跟随AV到AV成功让道给EMV所需的时间t,所述车道阻挡时间量化AV换道阻碍EMV行驶的时间t,所述车道阻挡百分比量化在AV出现换道阻碍EMV行驶的场景百分比; 在所述决策制定模型的训练过程中获取全局奖励函数值、车道共享时间、车道阻挡时间、车辆阻挡百分比、平均速度和总行驶时间的值,所述决策制定模型综合考虑全局奖励函数值、车道共享时间、车道阻挡时间、车辆阻挡百分比、平均速度和总行驶时间的值,调整训练参数,得到训练好的决策制定模型。
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