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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种基于多人博弈的自动驾驶车辆换道轨迹规划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：CN116185027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310155549.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于多人博弈的自动驾驶车辆换道轨迹规划方法是由苏启明;罗霞;禹乐文;彭炜康设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多人博弈的自动驾驶车辆换道轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶技术领域，具体地说是涉及一种基于多人博弈的自动驾驶车辆换道轨迹规划方法，解决了现有决策方法不能兼顾动态轨迹规划、复杂车路环境下适用性差的问题。其技术要点是通过双人或多人博弈方法实时确定车辆的换道策略，并完成轨迹线规划。具体来说，通过构建支持向量回归预测模型预测前车状态并确定换道可行性；换道过程中构建车辆与目标车道后车的双人博弈模型，在车辆换道失败决定返回原车道后，构建涉及原车道与目标车道后车的多人博弈模型；根据实时换道决策与预测的前车状态用五次多项式动态地拟合换道轨迹，保证换道过程的安全性与平稳性。本发明实现了自动驾驶车辆在复杂车路环境下的安全换道。

本发明授权一种基于多人博弈的自动驾驶车辆换道轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多人博弈的自动驾驶车辆换道轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取自动驾驶车辆及其所在车道的车辆信息和目标车道的车辆信息；S2、自动驾驶车辆生成换道意图，根据自身信息与获取的车辆信息，基于支持向量回归模型预测本车道前车与目标车道前车在所需换道时间内的运动状态，根据运动状态判断是否满足换道条件，若满足，则进入S3-1，否则回到S1；S3、建立博弈模型，获得当前时刻的最优换道决策：S3-1、建立自动驾驶车辆与目标车道后车的双人博弈模型，获得当前时刻的最优换道决策，定义自动驾驶车辆为A车，目标车道后车为B车：生成A车与B车的效用函数Upayoff： 式中，分别是车辆A、B的博弈收益函数，角标2表示博弈人数为2；a0是初始状态车辆加速度，aA是车辆的横向加速度即换道决策变量；qA和qB分别是车辆A、B的侵略性系数，侵略性系数的定义是：侵略系数越大，驾驶员决策时更加倾向于提升效率而非安全性；βq是侵略性q的累积分布函数，且0≤βq≤1，Usafety是安全收益，Uspace是空间收益，δ是前车防碰撞参数，fw是惩罚函数；根据A车与B车的效用函数进行博弈，求解下列博弈的均衡解： 式中，xA为自动驾驶车辆A在博弈过程的决策，xA*是自动驾驶车辆A的最优换道决策；xB为目标车道后车B在博弈过程的决策，xB*是目标车道后车B的最优换道决策；若车辆A得到的最优博弈决策为执行换道，则进入S4-1；若车辆A得到的最优博弈决策为返回原车道，则进入S4-2；S3-2、当车辆A选择返回原车道时，可能会与车辆C发生潜在冲突，建立自动驾驶车辆与目标车道后车、原车道后车的多人博弈模型，获得当前时刻的最优换道决策，定义原车道后车为C车：生成A车、B车与C车的效用函数Upayoff： 式中，分别为车辆A、B、C的博弈收益函数值，角标3表示博弈者数量为3；aB和aC分别表示车辆B与C的加速度；qC是车辆C的侵略性系数；On是原车道后车的超车期望参数，超车期望参数的定义为：超车期望参数越高，后车的决策越倾向于加速超越前车而非减速为前车让位；根据A车、B车与C车的效用函数进行博弈，求解下列博弈的均衡解： 式中，xC为C车在博弈过程的决策，xC*为C车的最优换道决策；若车辆A得到的最优博弈决策为重新执行换道，则进入S4-3；若车辆A得到的最优博弈决策为返回原车道，则进入S4-2；S4、根据得到的最优换道策略生成换道轨迹，具体为：S4-1、建立优化模型并采用五次多项式拟合车辆换道轨迹，根据换道轨迹起终点的车辆运动状态和换道行驶时间tif求解得到车辆在五次多项式轨迹线中行驶过程中的位置、速度及加速度：车辆在轨迹中任意时刻t时刻的位置为： 式中，xitt为车辆在t时刻的水平位置，和分别为轨迹规划时刻车辆的水平速度与加速度，yitt为车辆在t时刻的侧向位置，yif为车辆在轨迹规划时刻的位置与目标车道中心线的侧向距离，tif为换道行驶时间，和分别为轨迹规划时刻车辆的侧向速度与加速度；通过将不同的换道行驶时间tif代入到五次多项式轨迹线规划方程中，规划出不同的轨迹线，优化模型的目的是从多条可行的轨迹线中，选取兼顾效率与安全性的换道轨迹线，并获得最优的换道行驶时间tif；优化模型的目标函数为： 约束为： 式中，α1,α2,α3为目标项参数，用以描述对效率与安全的倾向性，为规划轨迹中最大的水平与侧向速度，和为规划轨迹中最大的水平与侧向加速度，为允许的最大水平与侧向速度，为允许的最大水平与侧向加速度，分别为A车、B及D车在A车换道轨迹结束时的水平位置，其中D车为目标车道前车，分别为A车、B车及D车在A车换道轨迹结束时的水平速度，τ为滞后车辆的反应时间，bA，bB和bD分别是A车、B车、D车的减速时的最大加速度，lD为D车的车长，tmin与tmax为最短与最长换道时间；在优化结束后，获得兼顾效率与安全性的最优换道轨迹线，进入S5；S4-2、若最优换道决策为终止换道并返回原车道，则采用S4-1的优化模型与五次多项式轨迹规划方法，生成车辆返回原车道轨迹，在轨迹规划时的目标车道变为原车道，D车与B车变为E车与C车，其中E车为原车道前车，进入S5；S4-3、若最优换道决策为终止返回原车道并重新换道，则采用S4-1优化模型与五次多项式轨迹规划方法，生成车辆重新换道轨迹，进入S5；S5、根据得到的轨迹行驶一个时间间隔，并更新自动驾驶车辆及其所在车道的车辆信息，若车辆已到达目标车道中心或已返回原车道中心，则结束当前换道轨迹规划，否则重新预测本车道前车与目标车道前车在所需换道时间内的运动状态，若车辆此时在换道或重新换道过程中，则回到S3-1；车辆此时在返回原车道过程中，则回到S3-2。

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