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基于变分自编码器的典型交通场景车辆轨迹生成方法研究

基于变分自编码器的典型交通场景车辆轨迹生成方法研究

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作者：宫霖吉林大学

学位级别：硕士

自动驾驶车辆在正式投放市场之前,需要经过大量的仿真测试以确保车辆各功能模块的安全性。为构建出反映真实交通动态的测试场景,仿真测试需要车辆轨迹数据集提供支撑。然而,车辆轨迹数据采集工作通常需要耗费大量人力和物力。因此,亟需... 详细信息

自动驾驶车辆在正式投放市场之前,需要经过大量的仿真测试以确保车辆各功能模块的安全性。为构建出反映真实交通动态的测试场景,仿真测试需要车辆轨迹数据集提供支撑。然而,车辆轨迹数据采集工作通常需要耗费大量人力和物力。因此,亟需展开典型场景下车辆轨迹生成方法的研究,为自动驾驶仿真测试提供更多的可用数据。近年来,变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)的发展为轨迹生成领域的研究带来了机遇。VAE从自然行驶轨迹集中学习特征分布,生成多样化轨迹,为自动驾驶仿真测试提供数据支持。然而,VAE模型应用于轨迹生成时依旧面临着一些挑战:(1)如何将车辆运动学机理融合到数据驱动的生成模型中,以随机生成满足运动学约束的车辆轨迹;(2)如何在给定车辆行驶状态条件下,设计考虑两车交互关系的轨迹靶向生成模型;(3)数据集中安全关键性轨迹(Safety-criticaltrajectories)稀缺,如何在保证轨迹真实性的同时,生成对自动驾驶测试车辆有挑战的小概率安全关键性轨迹。本文针对上述挑战,聚焦跟车、换道典型交通场景,开展车辆轨迹生成方法研究,主要研究内容如下:(1)针对满足运动学约束的轨迹随机生成问题,提出了一种数据机理混合的轨迹生成方法。该方法利用变分自编码器模型捕捉数据中轨迹自然行驶特征,并建立车辆二自由度模型描述轨迹的运动机理,通过在轨迹解码过程中加入运动学约束的方式将运动机理融合数据驱动的生成模型中,使得随机生成的轨迹满足合理的运动学关系。(2)针对从随机到靶向的轨迹生成问题,提出了一种考虑车辆交互的轨迹生成方法。该方法以轨迹行驶状态为条件,基于条件变分自编码器(Conditional Variational Autoencoders,CVAE)构建轨迹靶向生成模型,同时考虑到车辆交互关系,设计并行框架后建立起双CVAE模型(Dual-CVAE),实现了给定行驶状态下满足两车交互关系轨迹的靶向生成。(3)针对小概率安全关键性轨迹生成问题,提出一种考虑交通先验分布的安全关键性轨迹生成方法。该方法将轨迹生成问题描述为优化问题,通过设计对抗性的优化函数激发长尾分布中小概率轨迹的生成,并依据交通先验分布对轨迹进行约束,实现兼具对抗性与真实性的安全关键性轨迹生成。本文所研究的以上三类轨迹生成方法的有效性均在典型场景下得到了验证,可以生成具有自然行驶特征的正常驾驶轨迹及小概率安全关键性轨迹,为自动驾驶场景测试提供数据支持。

关键词：车辆轨迹生成变分自编码器运动学约束深度学习生成模型

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