作者 | Jessie

出品 |  焉知  

下一代自動駕駛主要解決的功能性問題主要包括高速路駕駛的最后一公里問題，其中最重要的部分就是基于導航定位的自動換道功能。這不僅是實現超速換道、導航自動下匝道、導航自動并道的前提，也是完善整個高速/快速路自動駕駛功能的前提。由于換道過程涉及車輛的橫縱向控制和速度調節，同時執行過程中亦受駕駛人分析、駕駛技能不足及環境多變等因素的影響，因此整個換道控制具有較強的復雜性。系統在自動發起換道過程中，一旦判斷失誤可能引發駕駛員強烈的抱怨甚至可能由于執行時機及操作不當導致嚴重的交通安全事故。

本文從整個自動換道角度講解實現自動換道的整個過程控制原理。包括產生換道意圖、換道決策規劃、換道軌跡規劃和換道軌跡跟隨幾個重要的部分。重點在于輔助實現最后一公里自動駕駛系統的有效執行策略。

自動換道功能方案

換道過程首先要進行換道決策規劃，在每個決策周期內，需要利用導航定位獲取車輛定位信息，利用車載傳感器獲取周邊環境信息（包括自車道車輛、周邊環境車輛、目的地信息），判斷在當前狀態下是否產生換道意圖。

若跟隨目的地信息、環境信息而產生換道意圖，則根據后續的換道軌跡規劃算法計算得到換道行駛軌跡，并根據軌跡跟隨策略對得到的軌跡進行控制。

對于高速自動換道來說，由于換道行為受到導航路徑規劃、道路條件、天氣情況、交通規則以及周圍交通車輛的運動狀態等因素的影響，會區分兩種換道動機和結果：其一是任意性換道，其二是強制性換道兩大類。其中，任意性換道是指從駕駛舒適性和效率上，為了追求更快的車速和更自由的行駛空間而進行換道的行為，其特點是該行為不是必須進行的。而強制性換道是指車輛受到匝道合流、十字路口、前方障礙物或前方并道的因素的影響而發起的換道行為。對于自主發起的換道過程需要結合滿足時間自由度和空間自由度來衡量。其中，時間自由度主要體現為系統檢測車輛速度的期望值，即前方有低速行駛的車輛時，往往會觸發換道意圖。空間自由度是指系統控制自車對本車道車輛間距的期望值，若車間距較小，影響到駕駛視線，無法保證縱向安全時，會給駕駛人產生一定的心理壓力，此時仍舊會發起換道意圖。如上兩種換道意圖的發起同樣會因為環境實際狀態（如天氣情況、車輛性能、車道數量等）的不同而發生改變。

基于上述分析，自動換道決策機制將由5大部分組成：周圍環境信息感知、換道意圖產生、個性化換道最小安全距離計算、換道可行性分析、自動換道預警提示系統。

這里需要考慮幾個重要的量值：自車與目標后車、目標車道前車和原始車道前車的實際車間距離D1、D2、D3，主車與目標車道后車、目標車道前車和原始車道前車的換道最小安全距離d1、d2、d3。個性化的換道最小安全距離計算需要結合自動換道前期開發過程中駕駛員駕駛習性和周圍車輛的運動狀態計算出符合不同駕駛風格的駕駛人風險判斷水平最小安全距離。換道可行性分析與判斷模塊需要根據主車與周圍交通車之間的實際車間距離赫爾換道最小安全距離進行比較，若安全性滿足要求，則允許發起本次換道，否則將持續性的嘗試下次換道過程。

不同駕駛習性駕駛員的換道風險判斷水平存在巨大差異，通常這個過程需要結合下一代自動駕駛系統通用的“影子模式”來進行駕駛員人工駕駛的數據采集過程，通過形成的數據閉環，模擬出駕駛員在真實場景下的實際駕駛行為進行判斷，實際是系統在不斷學習該駕駛員的換道駕駛風格。這里學習的駕駛風格主要參考了三個重要的指標項：個性化換道時間、個性化車頭時距和個性化安全裕度。這里解釋下安全裕度是指車輛停止（或保持相對靜止）后與同車道前車之鑒的安全距離。

對于自主發起的換道過程而言，軌跡規劃模塊能夠生成一系列軌跡簇，其中包括一條最優軌跡和一條駕駛員能夠接受的極限范圍內軌跡。以上兩者分別對應于最優換道時長和臨界換道時長。

基礎自動換道原理

1、前車與側前車——勻速偏移或減速換道

對于有側前方車輛的換道過程，針對駕駛員實際駕駛習慣，主要考慮其換道是否可執行，執行過程中是否考慮減速換道，減速度將如何計算等因素。如下圖所示，藍色線為初始最優換道參考線，當自車和目標車輛的相對狀態點在該平面內的初始最優換道參考線上時，車輛可以按照最優換道長度進行車道切換；紅線為換道臨界線，當車輛間相對狀態點在初始最優換道參考線和換道警戒線之間時，換道時長根據狀態點在兩參考線之間的縱向相對位置進行線性插值計算來獲取，當相對狀態點在換道警戒線以下時，若自車進行勻速換道，則會與原車道前方車輛發生碰撞，此時自車將進行制動以避撞。

2、后車與側后車——勻速偏移或加速換道

當自車后方和側后方有交通車輛時，可能由于其速度的不同，導致自車換道影響產生不同的結果，自車換道需要保證安全的前提下不對對方車輛造成一定的行駛干擾，這一過程涉及兩車之間的交互，為此可采用側后方車輛作用于自車的臨界驅動加速度、自車作用于后方或側后方高的臨界制動減速度兩個參數來評估側后方車輛對自車換道的可行性影響。如下圖，對于A點對應側后方車輛在自車換道的過程中不采取任何避讓措施時，自車為避障而采取的驅動加速度大小；而B點對應于自車換道過程中兩車間速度差全部由側后車通過減速度來實現避撞，兩點在相對速度——相對距離平面上關于原點對稱，并分別代表了兩種極端避讓工況，任何一個參數超過允許值時都表明自車的換道行為對兩車構成了危險。

3、換道速度規劃

實際過程中，換道前始終保持勻速行駛既不夠靈活，也會影響交通效率。在換道前進行速度調節可以充分利用換道空間資源，同時可以充分擴張本車與目標車之間的安全距離，減小換道回退的幾率。換道規劃過程中，需要首先明確速度調節范圍，由于自車將跟隨目標車道前方車輛行駛，且速度調節過程中自車和量交通車之間的速度差是同步變化的。

實際換道控制過程中，從靈活度和交通效率上講，換道前始終不能始終保持勻速行駛。在換道前進行速度調節可以充分利用道路空間資源，同時對本車道空間充裕而目標車道當前空間較為狹小等情形，換道調節速度能夠很好的提升車輛行駛安全性并增加換到道決策方法的適應性。這里主要講解下如果在目標車道有低車速行駛的前車時，自車通過減速換道行進至目標車道的情況。

假設自車與本車道前車之間的相對狀態對應平面上的A點，自車與目標車道前車之間的相對狀態對應于B點，在換道規劃過程中，首先需要明確速度調節范圍，由于自車最終將跟隨目標車道前方車輛行駛，且速度調節過程中自車和兩交通車之間的速度是同步變化的，也即A、B兩點的狀態軌跡在水平軸上的位移分量相同，為了避免額外的速度損失，換道前的最大速度調節量應等于換道出事時刻自車和目標車前車之間的速度差，也就是B點對應的delta v值。此時，換到開始時刻的自車和本車道前方交通車間的相對狀態點應當在換道警戒線之上，以保證有足夠的縱向換道空間。綜合換道相對速度和相對距離這兩個條件可以確定下圖虛線框所標的自車換道前的速度調節范圍。

為了獲得最優換道方案，選取了一系列離散減速度值，并以等時間間隔分別計算各個車輛對應時刻的狀態，如下圖黑點表示了不同制動減速度和換道時機組合形成的不同換道初始狀態方案。隨后利用換道可行性判斷方法篩選可行的換道方案，并根據以下公式計算各個方案評價指標：

式中，J是評價指標參數，alimit是駕駛人可接受范圍內得最小制動減速度，abef是換道前速度調節的目標減速度；aaft是換到結束時刻為了避免與前車相撞采用的目標減速度。Lp是方案給出的換道縱向距離；Lopt是換道最優縱向距離；Llimit是換到所需的最小縱向距離；w1和w2分別是權衡換道前后的制動強度對舒適性影響的權重系數；w3是衡量換道過程舒適性的權重系數。

通過計算換道方案評價指標可以選取出整體最優方案，方案參數包括換道前的速度調節目標減速度、速度調節市場及換道縱向距離。當最優方案的換道速度調節時長為零時，決策模塊將方案信息發送給軌跡規劃模塊，由執行機構立即進行換道操作；當換道方案中調節時長不為零時，自車在本決策周期內按照最優換道方案給出的目標減速度在原車道內進行換道預操作，直至后續某一決策周期內給出立即換道指令在進行換道。

4、換道時距調節

從如上分析中可看出，換道過程自車與前車的時距調節過程需要結合實際道路情況、天氣情況、駕駛員接管能力進行自適應調節。這里就需要利用到前期通過影子模式采集的駕駛數據進行相應的數據建模和分析。比如通常天氣情況良好、實際探測距離足夠清晰的情況下，換道執行距離可適當減少；而如果是道路處于濕滑，檢測到其附著力減小的情況下，換道跟車距離會適當增大，可以參照一定的附著比例系數進行增加；另外，如前期采集的駕駛員駕駛反應時間，接管能力較弱，那么后期自動換道的跟車換道時距也應該適當調大。如上諸如此類的case還有比較多，這里就不再窮舉。工程師在開發過程中，需要結合具體的場景分析來進行不同的策略規劃。

自動換道的意圖觸發條件

對于下一代自動駕駛系統來說，重點在與解決最后一公里的上下匝道至收費站問題，這里除了需要解決如上所述的基礎換道性能外，還需要從實際角度出發解決最終的換道啟動觸發問題。

對于下匝道問題，主要解決減速變道問題，如下主要羅列出幾大類：

1） 何時觸發換道意圖可以保證在有限的時機內，車輛可以變道至最右邊匝道？

2） 如何平衡自動換道狀態下，駕駛員手動觸發撥桿申請的需求？

3） 如果靠近匝道的目標車道長期有車輛，自車將如何進行下匝道規劃？

如上三個問題都涉及對于本次駕駛意圖與臨時環境狀態之間的矛盾之間如何做出權衡，筆者認為，只要駕駛員從剛開始設置行駛目的地而言，如果中間并未切換目的地，整個駕駛意圖都應該以從行駛到該目的地為基本準則，期間的所有行駛操作都應該服務于該行駛目的地。因此，如果系統判斷應該在合適的時機變道行駛至最右方下匝道，那么除非此時遇到碰撞危險，否則，系統將不再響應駕駛員手動撥桿向左遠離匝道的變道行駛信號。

此外，如果有多個車道，而自車最開始并未位于最右側靠近匝道的位置，從距離匝道前多遠規劃下匝道呢？筆者認為，這可能大部分取決于高精導航地圖從提前多遠能夠發出前方匝道的位置信息。從經驗上講，一般可以提前2km左右發出前方出匝道信息。假設此時最多有4個同向車道，那么從最左側車道向最右側車道變道過程中，可能會存在連續變道3次的情況，按照最理想變道狀態（即無任何遮擋或抑制車輛位于目標車道），一次變道時間大概在6s左右，下匝道速度參照邊變道邊減速方式。從最大的120kph向60kph不斷減速過程中。整個行駛過程大概需要410m左右（變道距離區間長為300m-600m）；因此，如果能確保2k之前發出匝道信息，在無遮擋或抑制車輛的情況下完全可以滿足需求。如果有抑制車輛的情況，通過如上分析的減速變道情況，可以解決大部分變道情況。

對于上匝道問題，主要是解決并道及加速問題。

主要包括如下幾類問題：

1）正常同向車道并道，此類問題主要依靠遠視攝像頭的探測能力結合高精定位來實現；

2）分岔路口不同車道并道，此類問題主要依靠高精定位來實現；

并道場景對于攝像頭的提前識別能力提出了較高要求，假設從60kph上匝道，那么行駛變道過程中至少需要提前100m以上開始變道，且此時保證無任何抑制車輛。那么從識別到車道、加速至開始變道的確認時間大致為3-5s，也就是說，那么可能在匝道或彎道內的識別距離大概就需要160-200m。

總結

本文詳細講解了下一代自動駕駛系統的換道規劃策略。并對幾個重點大類進行了分析，其中包含點對點自動駕駛的最后一定距離內的速度、距離及變道決策規劃。實際上，從SOA的角度講我們需要不斷地對駕駛過程進性權衡，以初始駕駛目的性為導向，期間不斷地決策對于駕駛員的臨時指令是否會影響整個路徑規劃。后期在工程實踐上還需要結合具體的工況進行分析和算法重建。