基于本体推理和BN的无人驾驶行为决策

相较于高速与高架路段,无人驾驶行为决策系统在城区路段要面对更为复杂和多变的交通道路环境。文章提出一种将本体知识推理和贝叶斯网络（BN）相结合的方法,通过对道路环境本体模型加以逻辑推理,迁移为BN的结构参数,并根据历史驾驶案例和专家经验构建完整的贝叶斯网络。最后通过BN判断当前场景的最佳驾驶模式。本方法能使车辆较好地判断当前最优驾驶行为。