1.一种适用于环形交叉口场景的自动驾驶行为决策系统，其特征在于，自动驾驶行为决策系统包括顶层状态机、触发转移条件以及扩展底层状态机；以环形交叉口道路模型M所述转移条件是由自动驾驶车辆入环与出环的安全距离模型、自动驾驶车辆入环与出环规则以及自动驾驶车辆入环、环内保持、出环的目标车道选择规则构成；触发转移条件根据顶层状态机输出的行驶状态集合判断自动驾驶车辆的行驶状态；

顶层状态机的行驶状态集合根据触发转移条件，在扩展底层状态机中产生相应的动作集合，根据速度规划与轨迹规划得到轨迹目标，传到下层控制器进行执行；

以自动驾驶车辆在入环、出环位置时的航向角为X轴，垂直X轴为Y轴建立局部直角坐标系；所述自动驾驶车辆入环与出环的安全距离模型分为跟车安全距离模型与超车安全距离模型，分别表示如下：跟车安全距离模型：

S

超车安全距离模型：

S

其中，S

根据自动驾驶车辆在入环与出环处的S

当S

当S

其中，S

所述自动驾驶车辆入环、环内保持与出环目标车道的选择规则：(1)自动驾驶车辆入环时：

1)当入环车道大于等于三条时，若自动驾驶车辆右转，则目标入环车道为右侧车道；若自动驾驶车辆直行时，则目标入环车道为中间车道；若自动驾驶车辆左转时，则目标入环车道为左侧车道；

2)当入环车道小于等于两条时，若自动驾驶车辆右转，则目标入环车道为右侧车道；若自动驾驶车辆直行或左转时，则目标入环车道为左侧车道；

(2)自动驾驶车辆环内保持时：

1)当环内车道大于等于三条时，若自动驾驶车辆右转，则目标环内车道为外侧车道；若自动驾驶车辆直行时，则目标环内车道为中间车道；若自动驾驶车辆左转时，则目标环内车道为内侧车道；

2)当环内车道小于等于两条时，若自动驾驶车辆右转，则目标环内车道为外侧车道；若自动驾驶车辆直行或左转时，则目标环内车道为内侧车道；

(3)自动驾驶车辆出环时：

1)当出环车道大于等于三条时，若自动驾驶车辆右转，则目标出环车道为右侧车道；若自动驾驶车辆直行时，则目标出环车道为中间车道；若自动驾驶车辆左转时，则目标出环车道为左侧车道；

2)当出环车道小于等于两条时，若自动驾驶车辆右转，则目标出环车道为右侧车道；若自动驾驶车辆直行或左转时，则目标出环车道为左侧车道。

2.根据权利要求1所述的一种适用于环形交叉口场景的自动驾驶行为决策系统，其特征在于，根据不同的环形交叉口场景以及不同的全局路径规划要求制定行驶状态集合，行驶状态集合分为：当检测前方行驶区域无障碍时，则行驶状态集合包括直线行驶状态S当检测前方行驶区域有障碍物时，则行驶状态集合包括直线行驶状态S

3.根据权利要求1所述的一种适用于环形交叉口场景的自动驾驶行为决策系统，其特征在于，所述扩展底层状态机的输入是顶层状态机输出的“行驶状态集合”，且扩展底层状态机的将“目标候选点集、期望车速以及预瞄距离”作为输出，构建底层扩展状态机A＝(Q,M,δ,S

4.一种适用于环形交叉口场景的自动驾驶运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立环形交叉口平面坐标系，所述坐标系以环形交叉口中心岛的中心为原点O，以自动驾驶车辆入环前直线行驶的方向为Y轴，垂直Y轴为X轴；

步骤二：分别确定车辆转向执行器限制、平顺性、舒适性、规划速度损失的约束条件；

步骤三：基于全局路径规划的目标环内车道驶入与驶出规则、环形交叉口的形状参数、车辆转向执行器限制、平顺性、舒适性、规划速度损失的约束条件，确定自动驾驶车辆入环与出环路径的六个B样条曲线控制点，以及控制点对应的目标曲线轨迹；

步骤二中确定车辆转向执行器限制、平顺性、舒适性、规划速度损失的约束条件分别表示如下：所述车辆转向执行器限制表示为：

其中，k

所述平顺性是指在曲线内部以及曲线与曲线连接处实现G2连续，对于曲线P(t)和Q(t)，参数t∈[0,1]，若要求曲线P(t)和Q(t)在连接处达到G2连续，通过下式表示：P(1)＝Q(0)

P′(1)＝Q′(0)

P″(1)＝Q″(0)

其中，P(1)＝Q(0)表示两曲线在连接处位置连续，P′(1)＝Q′(0)表示两曲线在连接处相切连续，P″(1)＝Q″(0)表示两曲线在连接处曲率连续；

所述舒适性具体通过舒适度损失函数式来表示，

其中，C

所述规划速度损失度具体表示为：

C

其中，s′(t

5.根据权利要求4所述一种适用于环形交叉口场景的自动驾驶运动规划方法，其特征在于，步骤三中的环形交叉口的形状参数，包括但不限于中心岛坐标、中心岛半径、入环车道数、环内车道数、出环车道数、车道宽度、入环车道方向角以及出环车道方向角。

6.根据权利要求4所述一种适用于环形交叉口场景的自动驾驶运动规划方法，其特征在于，B样条曲线指准均匀三阶B样条曲线，六个控制点分别为p0,p1,p2,p3,p4,p5，则三阶B样条曲线的数学表达式表示为：其中，p

约定：0/0＝0；

该递推公式表明：欲确定第i个k阶B样条N

曲线方程中，n+1个控制点p

第一曲线控制点p0坐标为自动驾驶车辆进入入环车道时车道中心线的坐标；

第二曲线控制点p1坐标位于自动驾驶车辆进入入环车道时航向角的延长线上，p1的纵坐标为p0与p2的中点纵坐标，p1的横坐标通过航向角的延长线方程求得；

第三曲线控制点p2坐标为入环车道线的末端坐标；若环内车流方向为逆时针，则为自动驾驶车辆当前所在入环车道左侧车道线的末端坐标；若环内车流方向为顺时针，则为自动驾驶车辆当前所在车道右侧车道线的末端坐标；

第四曲线控制点p3坐标为p2点延长线与目标环内车道中心线的交点坐标，p2点延长线的倾斜角为自动驾驶车辆位于入环车道末端时的航向角；

第五曲线控制点p4坐标位于p5所在圆切线段，若环内车流方向为顺时针，则p4在p5左侧；若环内车流方向为逆时针，则p4在p5右侧；p4与p5的距离由p5点所在目标环内车道中心线的曲率确定；

第六曲线控制点p5坐标为自动驾驶车辆首次驶入目标环内车道中心线的坐标，p3与坐标系原点的连线和Y轴的夹角角度为迭代初始角度θ，p5通过p3在目标环内车道中心线上累加一定迭代角度Δ得到；若环内车流方向为逆时针，迭代角度Δ为正；若环内车流方向为顺时针，迭代角度Δ为负，迭代角度Δ为0.1°，迭代次数为g次，迭代终止角度为θ+g×Δ；其中，各个车道线坐标通过车载摄像头的车道线检测功能获得。