基于安全势场的网联自主车辆跟驰行为决策及模型

为改善网联自主车辆(CAV)的跟车安全和效率,针对CAV通过对周围环境进行感知进而进行自主决策的特点,首先,建立包含车道线势场、道路边界势场和车辆势场的安全势场模型,系统地刻画CAV在行驶过程中面临的安全风险,在安全势场模型的建立过程中,针对现有车辆势场函数存在引力和斥力表达式分割独立的缺陷,借鉴分子间相互作用关系建立统一的基于LennardJones势的车辆相互作用势场函数,并将加速度参数引入到车辆势场中,加速度的变化直接影响车辆势场的分布,能够有效地反映车辆在不同运行状态下安全势场的动态变化趋势;然后,将安全势场应用于CAV跟驰行为决策,并通过上海自然驾驶数据集标定模型参数;最后,选择与现有经典的智能驾驶人IDM和可变车头时距VTH模型进行仿真对比。结果表明：与其他两种模型相比,该模型在所设计的3种交通场景中有更平滑的响应曲线来改善跟车安全和效率,验证了模型的有效性。研究成果可为CAV的上层控制设计提供理论支撑,也为CAV安全技术的研究提供了 独特的途径。