【自动驾驶行为决策研究趋势 】_mdp 自动驾驶建模

1.1驾驶行为决策

定义：

决策是指根据给定的感知模块解析出的环境信息（无人车位置、速度、朝向、所处车道、距离无人车一定距离内的障碍物与交通标志信息），通过行为决策层决定无人车行驶策略，控制汽车的行为到达驾驶目标。驾驶行为规划也称为驾驶行为决策，行为规划层处于无人车规划模块中间，位于上层的任务规划层和底层的动作规划层中间。

作用：

驾驶行为决策层的作用主要是基于来自上层（任务规划层）的全局最优行驶路线轨迹，以及根据对当前的交通和环境感知信息的理解，来确定自身当前驾驶状态，在交通规则的约束和驾驶经验的指导下规划出合理的驾驶行为。

决策依据的信息：

所有的路由寻径结果（为到达目的地需要进入的车道）

自身当前状态（位置、速度、朝向、当前车道、按照寻径路由需要进入的下一个车道）

历史信息（上一个决策周期无人车所做的决策：跟车、停车、转弯、换道）

周边障碍物信息（道路参与者的速度、位置、在较短时间内他们的意图和预测的轨迹）

周边交通标识信息

当地交通规则（道路限速、是否可以红灯右拐等）

包含主要动作：

加速、减速、向左换道、向右换道、左转向、右转向、超车、跟随、停车

权重分配，过程观察过程中形成决定

设计理念及要求：

合理性、实时性、尽快到达目标地点、保证乘客安全

合理性：满足交通法规与驾驶经验，其中交通法规优先级又要优于驾驶经验（尽量保持原车道，不随意加速，前车缓慢条件允许时果断超车）。

发展趋势：