针对自动驾驶车辆换道过程中存在的车辆规划轨迹与人类驾驶员决策轨迹偏差较大问题,开发了一种基于驾驶员轨迹特征学习的换道轨迹规划算法。采集驾驶员换道轨迹曲线函数特征,在轨迹采样及成本优化相结合的轨迹规划基础上,采用最大熵逆强化学习策略迭代更新成本函数权重,并依据学习的成本函数筛选备选采样轨迹,生成反映驾驶员轨迹特征的自动驾驶车辆换道轨迹。试验结果表明,进行驾驶员特征学习后的换道轨迹基本包含在驾驶员换道轨迹区域内,且轨迹特征更为接近人类驾驶员换道轨迹特征,更能反映驾驶员主观感受。
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