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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种考虑不同车型的基于博弈论换道决策方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115817486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211674105.6，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种考虑不同车型的基于博弈论换道决策方法是由李秀魁;魏雨佟设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑不同车型的基于博弈论换道决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能车决策技术领域，涉及到基于博弈论的智能车换道决策，特别涉及到一种考虑不同车型的基于博弈论换道决策方法。该方法中，通过智能车的车载数据采集设备采集车辆信息；依据采集到的信息，进行换道决策判断；通过V2V通信告知换道请求；确定博弈参与者，为博弈双方建立驾驶意图集；根据不同的车辆类型，确定换道过程中的驾驶收益；进行当前车辆与目标车道后方车辆的博弈，建立换道决策模型；根据上述定义的收益函数，计算出换道车和滞后车辆不同驾驶意图对应的收益；求解纳什均衡，获得最终驾驶决策。本发明有助于提高道路通行效率及智能车决策结果的安全性和可行性。

本发明授权一种考虑不同车型的基于博弈论换道决策方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑不同车型的基于博弈论换道决策方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1通过智能车的车载数据采集设备，采集其自身车辆信息及其周围车辆信息； 所考虑道路场景为一条单向双车道，道路笔直且包含不同类型车辆；对于当前道路车辆，信息集合描述为： ； 、和分别表示车辆在时刻t的纵向位置、纵向速度和纵向加速度，定义当前道路的起始端纵向位置=0，其中纵向指车辆行驶方向，表示车辆所在车道，表示车辆的类型，根据车辆长度定义车型I和车型II两种车型，其中，长度小于4.3米的车辆为车型I，长度大于5.9米的车辆为车型II； 步骤2依据采集到的信息，进行换道决策判断； 车辆根据获得的周围交通情况，包括周围车辆的速度和位置信息，来判断当前车道是否满足自身行驶要求，如不满足，车辆则会产生初始换道动机，并进一步判断相邻车道的道路状况是否支持自身的换道行为，如果支持，则确定的最终换道意图；反之，只能继续行驶在原车道，无需进行后续换道决策；具体判断方法如下： 车型I在行驶过程中更加追求自身的速度收益，即希望能够以更快速度行驶；当前方车辆影响车型I加速时，车型I则会产生换道动机，即满足如下条件： ，且，； 其中为时刻车辆的位置，为时刻正前方车辆的位置，表示行驶时不受影响的最小距离，超过此距离前方车辆行驶影响自身行驶决策；为时刻车辆在行驶方向上的速度，为时刻正前方车辆在行驶方向上的速度； 与车型I不同，车型II除了追求速度收益外，还会追求自身行驶的稳定性，避免因频繁换道而使得自身状况频繁改变，因此车型II对前方车辆有更高的容忍性，只有当前方车辆影响自身保持当前速度行驶时，车型II才会产生换道动机，即满足如下条件： ，且，； 满足换道动机后，还需要判断相邻车道道路状况是否满足换道要求；将当前车道的相邻车道称为目标车道，目标车道后方的第一个车辆称为滞后车辆；所述的道路情况指当前车辆和滞后车辆间的距离是否满足安全条件，以此避免在当前车辆换道过程中与目标车道上的滞后车辆发生追尾碰撞事故；安全距离要保证在最坏情况下，即车辆采取紧急制动，滞后车辆仍不会发生追尾；车型I需要满足： ； 其中为时刻滞后车辆车头的位置，为车头的位置，为车辆的车身长度；令，表示t时刻两车之间的距离，进一步可得： 1； 其中和分别表示时刻车辆和车辆滞后车辆紧急制动距离，由确定，为车辆紧急制动加速度；因此车辆的安全行驶条件为两车间距不小于后车制动距离与本车制动距离之差；考虑到车型II比车型I的自重要重，紧急制动能力差，所以应需求更大的空间作为安全距离；将公式1右侧部分称为，得到最终安全约束条件： ； 其中称为安全系数，安全系数越大，代表车辆对安全条件要求越高，车型II的要大于车型I； 满足换道动机和安全条件后，车辆进行V2V通信，告知周围车辆换道请求； 步骤3确定博弈参与者，并为博弈双方建立策略组合； 换道决策时使用博弈论的方法；车辆需要与目标车道滞后车辆进行博弈，以此提高换道成功率，减少阻塞发生；因此确定博弈参与者为换道车辆EV和目标车道的滞后车辆SV，双方的博弈表示为一个四元组；其中P是博弈参与者的集合，P={换道车辆EV，滞后车辆SV}，其中EV和SV的类型为车型I和车型II；指博弈参与者可选的行动集合；EV的驾驶行动集为={LC，DC}，LC表示换道，DC表示不换道；SV针对EV的换道行为可以选择接受并道或拒绝，若选择接受，通过减速或匀速行驶的方式实现；若选择拒绝，则加速行驶；因此SV的驾驶行动集为={UN，AC，DE}，UN表示匀速，AC表示加速，DE表示减速；是博弈双方的策略组合构成的集合，博弈双方有六种策略组合，因此不换道，加速；不换道，减速；不换道，匀速；换道，加速；换道，减速；换道，匀速}；是博弈参与者收益的集合； 步骤4分析博弈双方的收益情况； EV和SV在采取不同纯策略时，获得不同的收益和，其中i={1,2}，j={1,2,3}；t={C,T}表示车辆类型为车型I和车型II；收益矩阵具体表示为： ； 此外，当车辆类型不同时，收益不同；在EV和SV的换道博弈中，双方知道对方可能采取的行动集，EV和SV会根据不同情况选择具有一定概率分布的不同行动，而且博弈双方的行驶目标不同和追求不同，追求自身收益的最大化，希望选择对自己最有利的策略；因此，博弈是完全信息非合作混合策略博弈； 在混合策略博弈中，EV和SV以一定概率随机选择不同的策略，其中分别表示EV采取换道和不换道两种纯策略的概率，且；分别表示SV采取加速、减速、匀速三种纯策略的概率，且；根据博弈中两个参与者采取不同策略的收益以及EV换道和SV加速减速的概率，混合策略情况的收益矩阵表示为： ； 车辆EV和车辆SV的混合策略期望收益为、，表示如下： ； ； 步骤5根据影响车辆换道行为的因素，设计收益函数； 影响车辆换道决策的因素包括车辆与前后方车辆的速度差距、车辆与前后车的距离，因此，在制定收益函数时，将速度收益和空间收益设为目标车辆的主要决策因素；此外，车型I关注前方车辆的类型，不愿行驶在车型II后，因此考虑前方车辆类型收益；车型II关注自身驾驶状态的稳定性，包括速度稳定性和空间稳定性；不同类型车辆的驾驶特性不同，对道路影响不同，所对应的收益函数也不同；对步骤4中当前车辆的收益为和滞后车辆的收益为时t={C,T}的情况分别讨论；对当前车EV分别为车型I和车型II和目标车道后车SV分别是车型I和车型II时取得的收益进行分析； 首先考虑EV是车型I且其选择换道的情况下，主要考虑速度收益和空间收益；由于车型I受前方车辆类型影响，还需考虑前方车辆类型收益；如果滞后车辆决定加速或减速，则步骤2中判断的安全条件发生改变，因此需要考虑安全收益；由以上条件产生的收益具体表示为： ； ； ； 其中，定性表示换道后前方车辆的类型，表示换道前的前车类型；车型I的为正，车型II的为负，EV进行换道行动时的通过比较换道前后的车辆类型来评估换道是否有益；速度收益具体表示为，其中表示换道后的前车在时刻的速度，表示本车时刻的速度，表示道路限速；车辆期望获得更大的驾驶速度，如果前车速度小于自身车速，则收益为负，反之为正；空间收益具体表示为；其中表示时刻前车的车头位置，表示时刻本车的车头位置，为前车车身长度；车辆与前车的距离越大，驾驶员的操作空间和反应时间也越充足，相应的驾驶安全性和舒适性也会越高；安全收益为；其中为换道后的后方车辆车速；每一项收益都进行归一化处理，其值满足，，，，，为需要调节的参数； 考虑EV是车型II且其选择换道的情况下，除了不考虑前方车辆类型收益外，其余条件与车型I车换道相同，具体表示为： ； ； ； ，，，，，，，，，为需要调节的参数； EV是车型I且其选择不换道时，仍然考虑速度收益和空间收益；此时EV前方车辆的类型不发生改变，因此；由于EV不换道，车型I的后车未变，此时车型I收益不考虑后方车辆的影响； EV是车型II且其选择不换道时，除了考虑速度收益和空间收益外，还需考虑空间稳定性收益，式中为时刻后车车头纵向位置，为本车车身长度，表示安全距离；车辆后方的空间越大，发生追尾事故的几率越小，此项收益越大，代表空间稳定性越好； 再考虑SV是车型I且其选择加速的情况，车型I受前方车辆类型影响，如果EV换道，前方车辆类型可能发生改变，则；EV不换道时，也需要考虑前方车辆类型收益，由以上条件产生的收益具体表示为： ； ； 此外，SV是车型I且选择减速时的收益与上述情况相同； SV是车型II且其考虑加速时，车型II期望自身驾驶状态稳定，收益受速度变化影响，定义速度稳定性为，式中表示SV减速之前的速度，表示车辆限速；过大的速度变化会影响车型II平稳行驶；由以上条件产生的收益具体表示为： ； ； 此外，SV为车型I且选择减速时的收益表示与上述情况相同；当SV匀速时，速度不发生改变，因此不考虑； 步骤6求解纳什均衡，获得最终驾驶决策； 针对混合策略，即参与者不可能通过只改变自己的混合策略而不改变另一方的策略来获得比纳什均衡时更好的收益；因此纳什均衡表示如下： ； ； 此时和是EV和SV在纳什均衡时的预期收益；根据步骤4中的收益矩阵，EV和SV的收益表示为： ； 其中是EV的预期收益，是SV的预期收益； 根据EV和SV的预期收益，纳什均衡进一步表示为: ； ； 求解纳什均衡后，得到以概率构成的策略，是EV对SV采取策略的最佳反应，也就是纳什均衡时EV换道的概率；是SV对EV采取策略的最佳反应，即纳什均衡时SV选择各种行动的概率；因此，当EV以概率换道，不换道，SV以加速，减速，匀速时，就是换道车辆和目标车道的后方车辆当下最佳的策略组合。

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