龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于分层状态机的混合式驾驶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：CN110304074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-07-31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：201910574456.1，技术领域涉及：B60W50/00(20060101)；该发明授权一种基于分层状态机的混合式驾驶方法是由胡江平;吕维;李咏章设计研发完成，并于2019-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层状态机的混合式驾驶方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层状态机的混合式驾驶方法，先利用传感器感知环境信息，再利用分层状态机认定具体场景和规划驾驶动作，然后利用滚动时域优化的局部路径规划方法进行具体驾驶路线及指令的规划，最后对规划的驾驶路线进行合成，合成后的轨迹点所对应的加速度等信息即为智能车决策系统的指令规划，那么智能车按照合成轨迹就可以进行安全驾驶。

本发明授权一种基于分层状态机的混合式驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层状态机的混合式驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：1、利用传感器感知环境信息在车联网方式下，利用传感器获取智能车道和周围两边车道前方和后方最近车辆的距离、速度信息，以及智能车的速度信息以及GPS导航和路网文件；2、利用分层状态机的顶层状态机认定具体场景顶层状态机M顶＝Q顶,Σ顶,δ顶,q0顶,F顶，其中，Q顶为位于不同场景之间的特定状态；Σ顶为GPS坐标、地图、任务文件构成的对场景认定的特定约束，作为输入事件；q0∈Q为系统的初始状态；在时刻i，系统处于状态qi顶时，qi顶∈Q顶，接受输入事件ai后，δ顶为状态迁移到新状态的概率分布；是系统任务完成的终止状态；3、利用分层状态机的底层状态机规划驾驶动作底层状态机M底＝Q底,Σ底,δ底,q0底,F底，Q底为决策过程的各子阶段状态，Σ底为决策过程中产生的各种换道逻辑，δ底采用全概率转移，q0底为决策开始的初始阶段状态，F底为车道保持和换道决策结果对应的状态集合；4、基于步骤3规划的驾驶动作，利用滚动时域优化的局部路径规划方法进行具体驾驶路线及指令的规划4.1、在Frenet坐标系下，初始时刻t0，智能车横、纵向方向的位置、速度、加速度状态分别为l0,l′0,l″0,s0,s′0,s″0，规划路径的末时刻为t1，其状态为l1,l′1,l″1,s1,s′1,s″1，智能车轨迹的制动周期为T＝t1-t0；4.2、智能车横向控制4.2.1、设置目标配置集合[l1,l′1,l″1,T]＝[d,0,0,t]，d为横向位置，t为决策时间；4.2.2、设置横向控制的代价函数：CL＝kjmax|at0-at|+ktT+kd|l1-llabel|其中，max|at0-at|表示决策时间t内最大加速度的变化值，保证智能车舒适性，T为制动时间，要求智能车能短时间内制动，|l1-llabel|为末状态的横向位移与车道线中心的距离，保证车辆不会偏离目标车道中心线，中心线位置为llabel；kj、kt和kd为惩罚性系数；4.2.3、基于代价函数，通过配置d和t来进行轨迹采样，从而在备选轨迹集合中选取代价函数最小的最优的轨迹；4.3、智能车纵向控制4.3.1、跟车：t1时刻车辆速度为前车速度，位置为前车位置减去安全距离，加速度为0；4.3.2、车速保持：设置目标配置集合：[s′1,s1″,T]＝[s',0,t]其中，s'为纵向速度，t为决策时间；制定车速保持的代价函数： 其中，s′label为需要保持的纵向速度；基于代价函数，通过配置s'和t来进行轨迹采样，从而在备选轨迹集合中选取代价函数最小的最优的轨迹；4.3.3、停车：设置目标配置集合：[s1,s′1,s″1,T]＝[d*,0,0,t]其中，d*为纵向位置，t为决策时间；制定停车的代价函数： 基于代价函数，通过配置d*和t来进行轨迹采样，从而在备选轨迹集合中选取代价函数最小的最优的轨迹；5、轨迹二维合成 其中，kL横行控制系数，kS纵向控制系数；τ＝1,2，当τ＝1时，取车速保持的代价函数当τ＝2时，取车速保持的代价函数6、智能车按照合成轨迹进行安全驾驶。

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