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智能駕駛車輛行車安全的兩難困境和不可能三角場景
計算
臨界距離
取決于一系列參數(shù)（τ2,τ3,τ4,v1,0,v2,0,v3,0,v4.0,d4→3,d3→2）。給定小于
的距離d4→3，計算臨界距離
分為如下步驟：首先計算ā3'、其次計算ā2''、最后計算。具體過程不再贅述，參考Qi(2024)?？梢酝茢啵琩4→3越小、越大。臨界兩難困境的平均車頭時距
和臨界不可能三角的平均車頭時距
如圖7所示。
圖7 臨界不可能三角場景的車頭時距
04.
更加復雜的場景：不可能N角(polyLemma)和嵌套不可能N角
4.1 不可能N角polyLemma
上述場景涉及到3輛車和4輛車的縱向決策?？梢酝茝V至側向決策以及任意N輛車（如5輛車的Tetralemma、6輛車的Pentalemma等等）。具體邏輯類似，當人類駕駛車輛（HDV）發(fā)生行為錯誤，智能駕駛車輛無論如何也不可能避免事故時，即為不可能N角場景。不可能N角場景用polyLemma表達。
4.2 嵌套不可能N角
再考慮決策困境的嵌套。基本場景如圖8所示。車輛1-2-3-4組成了不可能三角（車輛4沒有遵守安全規(guī)則、維持了較短的安全距離）；車輛4-5-6-7同樣維持了不可能三角（車輛7沒有遵守安全規(guī)則）。
當我們將車輛1~7視作整體時，由于車輛7沒有遵守安全規(guī)則，車輛6為了避免與車輛7碰撞、需要維持額外的間距。同理，車輛5考慮車輛6的安全需求、需要維持額外的安全距離，上述要求一直遞推至車輛2。當車輛2沒有維持足夠的間距、來滿足車輛3~7的安全需求時，即為嵌套不可能六角場景Hexalemma。
圖8 嵌套不可能N角
05.
現(xiàn)實世界中polylemma場景及發(fā)生概率
5.1 Dilemma案例
本小節(jié)的數(shù)據(jù)集來自 NGSIM。選擇一個滿足兩難困境條件的、由三輛車組成的隊列（車輛0——車輛1——車輛2，車輛0為頭車），時間跨度約為 60 秒。三輛車的速度和縱向坐標如圖9所示。圖9左圖為速度曲線，右圖為縱向距離。
圖9 車輛速度和間距
圖10顯示了 RSS 距離和兩難困境距離。圖10-a 為隊中的第 2 輛車（車輛標號1）而 圖10-b 為最后一輛車（車輛標號2）。圖10b中，車輛2維持的間距在大部分時間都超過了 RSS 距離。在時間區(qū)間[40.3 s, 42.3 s]，維持的距離小于RSS。這種差異是由于中間車輛的輕微減速（見圖9-a相應時間窗口內的速度曲線）、從而減小了間隙（見圖9-b相應時間窗口內的車輛間距）。
由于車輛2違反 RSS 規(guī)則、導致車輛1出現(xiàn)困境場景（見圖10-a 中 40.3 秒到 42.3 秒，臨界兩難困境距離超過了相應的車輛間距）。在圖10-a中，車輛 1 的 RSS 違規(guī)持續(xù)時間比例為 59.3%，車輛 2 的 RSS 違規(guī)持續(xù)時間為 3.95%。車輛2 的 RSS 違規(guī)導致了車輛1的兩難困境。該隊列兩難困境場景發(fā)生事件比例為 3.95%。
圖10 兩難困境距離和RSS
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