3.4.2规则确定

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1、北京航空航天大学学位论文[FATHENBA为规则的先决条件，B为规则的先决条件得到满足时所采取的行为决策或得到的结论。规则的先决条件，一般通过对系统的输入参数进行逻辑运算得到。而规则中的结沦或行为决策，既是规则内容也可视为系统的输出。一系列规则的集合称为规则库，基于规则系统的推理机制指系统对规则进行匹配所采用的方法。3.4.1输入参数及推理机制虚拟人驾驶虚拟车(为与环境中其它虚拟车区分，称虚拟人驾驶的车为本车)沿既定路线前进时，要根据道路几何信息，如路线的曲率半径、路面高度、路中障碍物的位置和大小和路上交通状况，如前方来车或后方来车(统称为干扰车)的位置和速度

2、等做出驾驶决策。其中很重要的几个因素是本车与干扰车的相对位置、相对速度和道路限制。因为只有确定了本车与干扰车的相对位置和速度，虚拟人才能判断干扰车对本车有无潜在碰撞危险，应该怎样避开;在决定采取何种驾驶行为时，道路的限制也是一个重要因素，道路的限制以横向限制为主，比如后面有干扰车追上来，而道路很窄，不允许本车让出行车道时，虚拟人只能选择加速。因此将系统输入确定为本车的驾车速度、干扰车辆与本车的相对位置(纵向、横向)、干扰车的速度及道路边界。推理机制是对规则进行匹配所使用的方法。在本课题中，推理是简单的循环，逐一对各规则的先决条件进行匹配，如果不符合该规则的先决

3、条件，就转到下一条规则，使用程序的循环和顺序执行实现。事实上，一个完善的基于规则的系统的推理机制在条件匹配的同时还具有自学习能力，能够优化匹配过程。对于这些内容，因为不是研究重点，本课题中未进行探讨。3.4.2规则的确定本课题所设计的智能驾驶行为模型中，规则的先决条件由对系统的各种输入信息进行分析运算得到，而规则的行为决策就是各种驾驶行为如超车、加速、躲闪等，整个处理过程就是驾驶行为分层结构中第二层即规划层的内容。将复杂的驾驶行为归纳为有限的规则就是规则的确定过程。北京航空航天大学学位论文在某些交通情况下要采取的驾驶行为非常明确，虚拟人对这类交通情况的处理单一

4、，规则的确定就较容易。比如虚拟人行驶中，路线前方有迎面而来的车，只能会车(驾驶术语，指对迎面而来的车进行躲闪)。规则确定如下:IF逆向干扰车在前方AND逆向千扰车与本车的纵向间距小于纵向安全间距AND逆向干扰车与本车的横向间距小于横向安全间距THEN会车在规则的先决条件中，所谓纵向安全间距和横向安全间距，是两个常用临界参考值，用于确定两车是否会有碰撞危险。其值由驾驶行为的统计规律得到，与车速有关。纵向安全间距指两车前后行驶时，满足此间距，在各种情况下的行驶应该是安全的，具体数据参见2.3节;横向安全间距指两车并列行驶时，满足此横向间距行驶较安全，具体数据参见3

5、.4.3节。但某些情况下，驾驶者在处理同样交通情况时采取的方法是不同的，比如说有干扰车挡住了本车前方路线，此时空间足够，虚拟人可超车也可减速。但在基于规则的系统里，系统的输入与经过推理得出的规则是相对应的，在同样输入参数下，不可能会有不同的输出，这是基于规则系统的稳定性所要求的。当虚拟人处理此类交通情况时采取何种行为，即在智能驾驶行为模型中，针对这些交通情况应确定何种规则，此时参考安全驾驶常识确定规则，比如说前述的例子中，虚拟人可以超车也可以减速，但根据安全驾驶常识，如果在超车区域内，前方有迎面而来的车时超车有危险，所以对这种情况的处理是减速，其规则确定如下:

6、IF同向干扰车在前方纵向安全间距内AND同向干扰车速度比本车慢AND同向干扰车与本车的横向间距小于横向安全间距AND在超车区域内有逆向干扰车THEN减速在规则的确定中，对于很多驾驶情况的处理也加以人为限制。因为对于这些交通情况，驾驶者确实存在多种行为选择，如前述例子中，并没有迎面而来的干扰车，虚拟人可超车也可减速。对于处理此类情况的规则，在确定时所加的人为限制是:虚拟人优先考虑路线的改变，比如说，本车位置在其前方干扰车的左边，虚拟人会伏先考虑从左边26北京航空航天大学学位论文超车，而不是减速:但如果左边道路空间不够，无法超车，它才会选择减速。其规则分别确定如下

7、:IF同向干扰车在前方纵向安全间距内AN])同向十扰车速度比本车慢AND同向干扰车与本车的横向问距小于横向安全间距AND同向千扰车在本车的左(右)边，左(右)边道路空IHJ足够THEN超车IF同向干扰车在前方纵向安全间距内AND同向干扰车速度比本车慢AN])同向干扰车与本车的横向问距小于横向安全间距AND同向干扰车在本车的左(右)边，左(右)边道路空间不足THEN减速规则的行为决策就是各种驾驶行为，如超车、加速等。驾驶行为非常复杂，本课题将其归类后的典型驾驶行为类别并不多。虚拟人对于静态地形的处理有避障、弯道、地形匹配行为;对于动态的车辆的处理有加速、减速、超

8、车(超过前面的车)、让道(将行车道让给