运用传统方法构建知识库越来越无法满足实际需要,特别是在无人驾驶领域,如何有效的从无人驾驶车辆的行为决策中进行知识获取和知识表示,如何合理的处理所感知的车辆信息从而对其进行存储、管理和使用并构建知识库,如何准确的在复杂场景下完成无人驾驶车辆行为决策问题的求解和推理等,都是知识库亟需解决的关键问题。为解决上述无人驾驶车辆行为决策的知识获取与表示、知识建模与融合、知识推理和存储等关键问题,本文采用了知识库管理系统的理念,开展了基于多级知识超图的行为决策知识表示、知识一致性检验、问题求解、建模方法、多知识融合推理,以及面向无人驾驶车辆行为决策知识库管理系统构建方法等方面的研究,实现了计算机理解用户查询条件语义后的自动进行推理。其研究成果通过无人驾驶车辆行为决策知识管理系统的构建和试验证明,具有很强的针对性和实用性,未来具有广阔的应用背景和巨大的应用需求,在理论研究上也具有一定的前沿性。本文主要研究内容如下:1)基于多级知识超图的行为决策知识获取与表示方法研究研究了无人驾驶车辆的行为决策所需的规则、案例、方案等多种知识的表示、融合方法,针对无人驾驶车辆行为决策信息没有统一的语义描述、无法快速查询所需知识、相关知识难以语义融合等难题,提出一种适用于复杂场景的无人车辆的行为决策的框架,即产生式规则(案例推理)混合的基于多级知识超图的无人驾驶车辆行为决策知识的获取与表示方法,并设计和实现了基于多级知识超图的知识一致性检验方法。2)基于多级知识超图的行为决策知识建模与推理方法研究分析决策模型、规则、案例、方案等多种知识的标准化表示,构建了基于多级知识超图的行为决策知识建模方法,从而实现了无人驾驶车辆行为决策知识的可视化获取、管理、存储、维护和集成。另外,分析多知识集成、多系统协同、多级主从推理机制、多知识融合,设计了多知识的推理融合算法,实现了多知识的融合和协同推理的知识服务。3)面向无人驾驶车辆的行为决策知识库管理系统的构建研发了利用多级知识超图的无人驾驶车辆行为决策知识库管理系统,包括驾驶行为知识库,交通规则知识库,给出了知识库管理系统的设计。并研发出了可视化知识库管理系统,实现了无人驾驶车辆行为决策知识的可视化管理、存储、维护和集成。本文实现了面向无人驾驶车辆行为决策的多级知识超图的知识获取、知识表示方法、知识建模与知识推理方法以及多知识库协同推理与多知识融合方法,研发完成面向无人驾驶车辆行为决策知识库管理系统。