無人車決策，主要是指車輛在路上運行期間，模擬人類駕駛員的行為方式，處理路上遇到的各種情形需要作出的決定和執行動作。

駕駛汽車，籠統的想來，是一件極其富於技術含量的工作。很多人，駕照考了三五年也拿不下來，說開車太難，太複雜。然而，專業人士把路上運行的關鍵過程抽象出來，模型簡單到令人髮指。

初始狀態是車輛行駛在路上。可能的決策只有兩種，是的，只有兩種，保持原來車道行駛和變更車道行駛，細想下來，貌似有道理。繼續拆解每種決策以下的相關概念和操作。

此處先闡明一條無人車自動運行的準則，在保障安全的情況下，無人車傾向於以最高期望車速行駛，以提高運行效率。

保持車道行駛

保持車道行駛，相比之下，是比較簡單的一種情況。可以拆解成自由車道保持模式和跟馳車道保持模式。

自由車道保持是指沒有障礙約束情況下以期望速度行駛的模式。自由車道保持狀態下，車輛的行為準則是，保持與兩側標記線距離相等，和維持最高可能車速。

跟車車道保持是指，除了要保持與兩側標記線距離相等，還要與前面車輛保持一定的安全距離。也就是在自由保持車道基礎上，盯住前車，調整自己。

安全距離的衡量標準，此處有個定義，時距，無人車將自身速度降低至前車車速，並保持與前車一定安全距離所需要的時間。時距與自身車速，前車車速，自身制動能力和前車制動能力有關。根據經驗得出的合理時距為5s。根據時距和停車後，前後車輛合理的安全距離，可以推算出行車過程中的合理跟車距離。

變更車道行駛

變道的過程，在無人車策略中，常常被劃分成3個階段。產生變道意圖階段，分析變道可能性階段，變道執行階段。3個階段執行完畢後，車輛重新恢復到車道保持模式。

產生換道意圖

變更車道行駛，按照產生變道意圖的來源不同，分成強制變更車道和主動變更車道。

強制變更車道，在道路上遇到了不能繼續以保持車道模式正常通行的情況，無人車不得不變更車道。比如原來車道標記線走到盡頭，車道中央出現障礙物，交通規則要求變道等等。

主動變更車道，則是出於無人車行車原則是儘可能高效運行，儘可能以最高車速行駛的理念。一旦認為自己的速度由於車道關係或者前車關係被壓制，低於期望速度，則無人車自行做出變道行駛的決策。

分析變道可能性

變更車道的原則就是避免換道過程中，與目標車道和原車道的車輛發生碰撞。這裡需要考慮的情形包括與原車道前後車相撞，與目標車道前後車相撞。

變道過程中是否會發生碰撞，產生影響的因素主要是縱向相對速度和橫向相對加速度。變道執行之前，要求測量得到前後車的相對速度和加速度，預測變道耗費時間，計算變道後前後車距並評價車距是否合理。如果在自身性能範圍內，無法得到合理解，則必須暫時放棄變道。

這裡就需要設計人員為無人車充分設想變道中的各種情形，遇到無解情況怎樣處理，區分不同情形下的行為優先順序，設置錯誤情況處置策略和車輛狀態複位策略。避免無解情況時，無人車卡在公路中央，無法動彈的情形出現。

比如，無人車按照交通規則在路口等待綠燈通行。按照自身設定的安全規則，當有車輛行人在車輛側邊一定距離以內時，車輛不得起動。如果沒有特事特辦策略，無人車最可能的境遇就是各種運算無解，系統宕機，遇到的尷尬就是被卡死在路口。

換道執行階段

變道執行階段，主要考慮變道軌跡的影響，是否影響舒適性，平穩性等要求。執行變道的是汽車的控制系統和執行機構。控制系統發轉速、出轉矩和轉向角度命令，油門、制動、轉向機構，聽令行事。

常用的換道軌跡模型有基於正弦函數的換道軌跡模型、基於梯形的換道軌跡模型、基於圓弧的換道軌跡模型和基於多項式的換道軌跡模型等等。

不同軌跡模型關注的變道目標參數不同，這裡不再贅述，感興趣的朋友請自行百度。

無人車決策，實質上是環境感知模塊，路徑規劃模塊，決策模塊和控制執行模塊的聯合行動過程，之所以存在所謂決策的研究方向，只是在抽象模型階段而已。高速運行的無人車，對運算能力提出更高的要求。無人車決策的實時性，是策略有效的關鍵因素。無人車決策怎麼會簡單。

參考

無人駕駛汽車環境信息提取及運動決策方法研究

複雜動態城市環境下無人駕駛車輛仿生換道決策模型研究

城市環境下無人駕駛車輛決策系統研究

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