智能网联汽车多目标预测优化换道决策方法

作     者：程硕 夏新 NAKANO Kimihiko CHENG Shuo;XIA Xin;NAKANO Kimihiko

作者机构：东京大学生产技术研究所东京153-0041日本 加州大学洛杉矶分校土木与环境工程系洛杉矶90095美国 

出 版 物：《同济大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tongji University:Natural Science)

年 卷 期：2024年第52卷第7期

页      面：1109-1117页

核心收录：

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：日本学术振兴会外籍特别研究员资助项目(P21362) 

主　　题：智能网联汽车 换道决策 多目标优化 预测优化 

摘      要：换道决策是智能网联汽车的核心难题之一,其面临着高动态、复杂交通场景下需要综合考虑行驶安全及效率等目标的巨大挑战。提出一种多目标预测优化的换道决策方法,主要包括动力学矩阵建模及多目标预测优化问题解算。基于智能网联汽车的通讯大数据信息构建交通流矩阵模型,然后分别设计表征车辆换道安全、行驶效率的动力学模型,通过多目标综合预测优化方法,求解条件约束下预测优化问题从而优化出最优换道决策指令。结果表明,所提出的预测优化换道方法较其他方法提高了智能汽车的行驶安全性和效率。