6.1.2 避障换道决策规则建立
换道决策规则建立采用决策树算法，决策树算法采用的是由上而下的一种递推方法，并且从决策树的根到每一条叶都对应一条决策规则。
本文用X代表换道决策的判断条件，Y代表决策结果。据换道决策的影响可得下表：
表6-1 决策条件对应符号表
判断条件
标记符号
前方障碍物速度
X1
与前方障碍物相对速度
X2
与前方障碍物相对距离
X3
换道道路前方障碍物的速度
X4
与换道道路前方障碍物的相对速度
X5
与换道道路前方障碍物的相对距离
X6
换道道路后方障碍物的速度
X7
与换道道路后方障碍物的相对速度
X8
与换道道路后方障碍物的相对距离
X9
AGV小车换道决策的结果分为三种，分别是换道避障、车道保持、车道保持并减速。标记如表所示：
表6-2 决策结果对应符号表
决策结果
标记符号
换道避障
Y1
车道保持
Y2
车道保持并减速
Y3
因为本文存在多种避障场景，每种避障场景影响避障换道决策的判断条件不同，因此分别根据不同的避障场景选取不同的影响条件进行分析。在本文将以上避障场景分为以下四类（相对位移和相对速度是障碍物相对于小车，下文同）：
• 对于避障场景一来说，避障场景如图所示：
图6-2 AGV小车第一类避障场景
在此类避障场景下，影响小车换道决策的因素有两个：小车与前方障碍物的相对速度Vab，小车与前方障碍物的相对距离Dab。对以上判断条件进行标准化取值，如下表所示：
表6-3避障场景一取值表
判断条件
取值
-1
0
1
X2
Vab＜0
Vab＝0
Vab＞0
X3
Dab＜T* Vab
Dab＝T *Vab
Dab＞T* Vab
此类避障场景下，换道决策规则如下表所示：
表6-4避障场景一决策规则表
序号
换道决策规则
1
If X2=1/0 ,then Y=Y2
2
If X2=-1 & X3=1 ,then Y=Y1
3
If X2=-1 & X3=-1/0 ,then Y=Y3
• 小车与前方障碍物相对速度大于等于0时，小车保持原车道行驶。
• 小车与前方障碍物相对速度小于0、与前方障碍物相对距离小于等于T *Vab时，小车选择保持原车道并减速。
• 小车与前方障碍物相对速度小于0、与前方障碍物相对距离大于T*Vab时，小车选择换道。
根据换道决策可得到第一类避障场景决策树：
图6-3第一类避障场景决策树