37、自动驾驶决策机制与学生成绩分析研究

自动驾驶决策机制与学生成绩分析研究

自动驾驶决策机制

在自动驾驶领域，车辆的决策机制对其行驶性能有着至关重要的影响。不同的道路场景下，自动驾驶车辆面临着各种复杂的情况，需要做出合适的决策。

1. 常见驾驶场景及决策

   • 车道跟随 ：车辆保持期望的速度，并与前后车辆保持安全距离。之后，车辆决定直行以维持速度，并进行侧向移动，使轨迹保持在实际车道线内。
   • 车道变更 ：根据道路条件，车辆向前、向后移动或切换到相邻车道。在此过程中，车辆要确保目标车道或主车道有足够的间隙进行安全变道，并且自身速度足以维持安全移动。
   • 超车 ：这是最复杂的操作之一，可分为五个阶段：决定超车、准备超车、变更当前车道、超越前车、返回原车道。
   • 合并车道 ：车辆以不理想的速度区间在有限的纵向距离内进入或离开高速公路时的车道变更操作。
   • 避障与紧急制动 ：通过检测即时障碍物，激活车辆制动机制，降低加速度以缓解危险情况。

2. 决策机制分析

   • 常用方法 ：决策机制主要采用基于强化学习、支持向量机、神经网络、有限状态机和马尔可夫决策过程等方法。这些方法可分为不同类别，其在各种道路场景下