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基于模仿学习的多驾驶员交互行为建模方法研究

基于模仿学习的多驾驶员交互行为建模方法研究

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作者：李方超吉林大学

学位级别：硕士

自动驾驶汽车在量产前需要经过大量的仿真测试来确保其各项功能模块的有效性、可靠性和安全性。背景车辆驾驶员模型是自动驾驶仿真测试中必不可少的组成部分,建立具有交互特性的个性化多驾驶员模型,对于构建反映真实交通场景的虚拟测试... 详细信息

自动驾驶汽车在量产前需要经过大量的仿真测试来确保其各项功能模块的有效性、可靠性和安全性。背景车辆驾驶员模型是自动驾驶仿真测试中必不可少的组成部分,建立具有交互特性的个性化多驾驶员模型,对于构建反映真实交通场景的虚拟测试环境是至关重要的。现有的虚拟仿真测试中背景车辆驾驶员模型只能模拟固定行为和简单轨迹,无法反映驾驶员行为的多样性以及与被测车辆之间的交互性,也难以构建多车参与的复杂交通场景。本文从自动驾驶仿真测试需求出发,针对人类驾驶员行为的多样性、交通参与者的复杂性进行了分析与建模,开展的具体工作包括:基于模仿学习的驾驶员个性化参数识别方法研究。考虑到真实且高效的自动驾驶仿真测试系统需要具备多样化的背景车辆,理解和表征人类驾驶员的驾驶特性是构建具有个性化背景车辆的首要环节。为了满足自动驾驶仿真测试对于驾驶员行为个性化的需求,基于模仿学习,从自然驾驶数据集中离线学习驾驶员在通行效率、舒适性和规避风险能力等方面的个性化参数。同时,驾驶员个性化参数识别方法为建立满足自动驾驶仿真测试所需的具有交互特性的多驾驶员模型提供了理论基础和数据准备。融合个性化参数的多驾驶员交互行为建模。在多车参与的交通场景下,构建具有交互特性的多驾驶员模型对于提高自动驾驶仿真测试具有重要的理论意义和应用价值。结合研究内容一,本研究内容融合个性化参数提出了一种基于多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)的多驾驶员交互行为模型。考虑到真实交通场景中驾驶员间存在交互行为,基于车辆初始状态及驾驶员个性化参数,设计了并行框架下的双MLP(Dual-MLP)模型。多背景车辆仿真测试环境搭建与验证。本文基于建立的融合个性化参数的多驾驶员交互行为模型,构建具有与被测车辆交互的自动驾驶仿真测试环境,提出基于多背景车辆仿真测试环境的智能驾驶安全性测试评价方法,引入矩阵测试方法,探究了个性化参数对测试结果的影响以及完成了不同自动驾驶系统性能的差异性评价,最终实现了对多背景车辆仿真测试环境的验证,并为后续自动驾驶仿真测试方法的改进提供一定的借鉴与指导。

关键词：自动驾驶仿真测试多驾驶员建模交互行为模仿学习个性化参数

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