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龍圖騰網恭喜西南交通大學申請的專利一種基于多人博弈的自動駕駛車輛換道軌跡規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116185027B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310155549.7，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種基于多人博弈的自動駕駛車輛換道軌跡規劃方法是由蘇啟明;羅霞;禹樂文;彭煒康設計研發完成，并于2023-02-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多人博弈的自動駕駛車輛換道軌跡規劃方法在說明書摘要公布了：本發明屬于自動駕駛技術領域，具體地說是涉及一種基于多人博弈的自動駕駛車輛換道軌跡規劃方法，解決了現有決策方法不能兼顧動態軌跡規劃、復雜車路環境下適用性差的問題。其技術要點是通過雙人或多人博弈方法實時確定車輛的換道策略，并完成軌跡線規劃。具體來說，通過構建支持向量回歸預測模型預測前車狀態并確定換道可行性；換道過程中構建車輛與目標車道后車的雙人博弈模型，在車輛換道失敗決定返回原車道后，構建涉及原車道與目標車道后車的多人博弈模型；根據實時換道決策與預測的前車狀態用五次多項式動態地擬合換道軌跡，保證換道過程的安全性與平穩性。本發明實現了自動駕駛車輛在復雜車路環境下的安全換道。

本發明授權一種基于多人博弈的自動駕駛車輛換道軌跡規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多人博弈的自動駕駛車輛換道軌跡規劃方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取自動駕駛車輛及其所在車道的車輛信息和目標車道的車輛信息；S2、自動駕駛車輛生成換道意圖，根據自身信息與獲取的車輛信息，基于支持向量回歸模型預測本車道前車與目標車道前車在所需換道時間內的運動狀態，根據運動狀態判斷是否滿足換道條件，若滿足，則進入S3-1，否則回到S1；S3、建立博弈模型，獲得當前時刻的最優換道決策：S3-1、建立自動駕駛車輛與目標車道后車的雙人博弈模型，獲得當前時刻的最優換道決策，定義自動駕駛車輛為A車，目標車道后車為B車：生成A車與B車的效用函數Upayoff： 式中，分別是車輛A、B的博弈收益函數，角標2表示博弈人數為2；a0是初始狀態車輛加速度，aA是車輛的橫向加速度即換道決策變量；qA和qB分別是車輛A、B的侵略性系數，侵略性系數的定義是：侵略系數越大，駕駛員決策時更加傾向于提升效率而非安全性；βq是侵略性q的累積分布函數，且0≤βq≤1，Usafety是安全收益，Uspace是空間收益，δ是前車防碰撞參數，fw是懲罰函數；根據A車與B車的效用函數進行博弈，求解下列博弈的均衡解： 式中，xA為自動駕駛車輛A在博弈過程的決策，xA*是自動駕駛車輛A的最優換道決策；xB為目標車道后車B在博弈過程的決策，xB*是目標車道后車B的最優換道決策；若車輛A得到的最優博弈決策為執行換道，則進入S4-1；若車輛A得到的最優博弈決策為返回原車道，則進入S4-2；S3-2、當車輛A選擇返回原車道時，可能會與車輛C發生潛在沖突，建立自動駕駛車輛與目標車道后車、原車道后車的多人博弈模型，獲得當前時刻的最優換道決策，定義原車道后車為C車：生成A車、B車與C車的效用函數Upayoff： 式中，分別為車輛A、B、C的博弈收益函數值，角標3表示博弈者數量為3；aB和aC分別表示車輛B與C的加速度；qC是車輛C的侵略性系數；On是原車道后車的超車期望參數，超車期望參數的定義為：超車期望參數越高，后車的決策越傾向于加速超越前車而非減速為前車讓位；根據A車、B車與C車的效用函數進行博弈，求解下列博弈的均衡解： 式中，xC為C車在博弈過程的決策，xC*為C車的最優換道決策；若車輛A得到的最優博弈決策為重新執行換道，則進入S4-3；若車輛A得到的最優博弈決策為返回原車道，則進入S4-2；S4、根據得到的最優換道策略生成換道軌跡，具體為：S4-1、建立優化模型并采用五次多項式擬合車輛換道軌跡，根據換道軌跡起終點的車輛運動狀態和換道行駛時間tif求解得到車輛在五次多項式軌跡線中行駛過程中的位置、速度及加速度：車輛在軌跡中任意時刻t時刻的位置為： 式中，xitt為車輛在t時刻的水平位置，和分別為軌跡規劃時刻車輛的水平速度與加速度，yitt為車輛在t時刻的側向位置，yif為車輛在軌跡規劃時刻的位置與目標車道中心線的側向距離，tif為換道行駛時間，和分別為軌跡規劃時刻車輛的側向速度與加速度；通過將不同的換道行駛時間tif代入到五次多項式軌跡線規劃方程中，規劃出不同的軌跡線，優化模型的目的是從多條可行的軌跡線中，選取兼顧效率與安全性的換道軌跡線，并獲得最優的換道行駛時間tif；優化模型的目標函數為： 約束為： 式中，α1,α2,α3為目標項參數，用以描述對效率與安全的傾向性，為規劃軌跡中最大的水平與側向速度，和為規劃軌跡中最大的水平與側向加速度，為允許的最大水平與側向速度，為允許的最大水平與側向加速度，分別為A車、B及D車在A車換道軌跡結束時的水平位置，其中D車為目標車道前車，分別為A車、B車及D車在A車換道軌跡結束時的水平速度，τ為滯后車輛的反應時間，bA，bB和bD分別是A車、B車、D車的減速時的最大加速度，lD為D車的車長，tmin與tmax為最短與最長換道時間；在優化結束后，獲得兼顧效率與安全性的最優換道軌跡線，進入S5；S4-2、若最優換道決策為終止換道并返回原車道，則采用S4-1的優化模型與五次多項式軌跡規劃方法，生成車輛返回原車道軌跡，在軌跡規劃時的目標車道變為原車道，D車與B車變為E車與C車，其中E車為原車道前車，進入S5；S4-3、若最優換道決策為終止返回原車道并重新換道，則采用S4-1優化模型與五次多項式軌跡規劃方法，生成車輛重新換道軌跡，進入S5；S5、根據得到的軌跡行駛一個時間間隔，并更新自動駕駛車輛及其所在車道的車輛信息，若車輛已到達目標車道中心或已返回原車道中心，則結束當前換道軌跡規劃，否則重新預測本車道前車與目標車道前車在所需換道時間內的運動狀態，若車輛此時在換道或重新換道過程中，則回到S3-1；車輛此時在返回原車道過程中，則回到S3-2。

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