车辆换道决策方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车辆换道决策方法及装置，为智能车换道时提供决策依据。充分考虑城市道路的复杂性与动态性，对于换道行为决策的影响，基于理性决策，构造行车收益函数与损失函数，进行综合换道收益计算，模仿驾驶员换道思考过程，完成智能车辆换道过程中的类人决策。

【技术实现步骤摘要】
车辆换道决策方法及装置
本专利技术涉及智能控制
，具体而言，涉及一种车辆换道决策方法及装置。
技术介绍
智能车辆自动驾驶技术包括环境感知、智能决策及车辆底层运动控制等关键技术。其中车辆的行为决策水平是衡量车辆智能水平的关键指标之一，智能决策技术的发展能够提高车辆应对复杂交通场景的能力，车辆换道在驾驶行为中，是一种较为复杂的驾驶行为，在换道过程中，需要驾驶员对前后交通状况进行观察，并根据实时交通状况做出判断完成换道行为。在换道过程中，由于驾驶员感知能力限制，较易发生交通事故，据相关研究表明，由驾驶员决策失误引起的换道事故率超过70％。现有智能车换道行为决策方法，大致可分为两种，一种是基于逻辑规则的判断决策方法，通过结合传感器信息，对简单交通场景理解，做出判断并输出相应的驾驶行为，逻辑规则法实时性较好，能够稳定的工作，但在环境复杂、信息缺失与模糊的情况下，其决策能力急剧下降，对环境的适应能力较差；一种是基于驾驶员数据的机器学习方法，分析由环境感知系统收集的相对距离、相对速度及角度等数据，提取影响换道的关键因数，探究换道决策规则，学习驾驶员对相应交通场景的处理方法，在学习过程中，多源信息的冗余和矛盾会对学习效果造成影响，且在学习过程中由于算法限制会存在过学习或欠学习的现象对算法实时性与决策性能造成影响。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种车辆换道决策方法。第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆换道决策方法，所述方法包括：获取周围环境信息和周围车辆信息；根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；如果是，则控制车辆进行换道。进一步的，所述方法还包括：根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；如果否，则当车辆的换道收益大于维持现有车道收益时，控制车辆进行换道。进一步的，所述换道收益等于换道获取收益加上换道损失。所述换道获取收益＝权重1×换道速度预期收益+权重2×换道行车空间收益+权重3×换道行车性能收益；所述换道损失＝权重1×换道风险场变化损失+权重1×潜在突发可能损失+权重3×换道行车舒适性变化损失+交通流影响损失。进一步的，维持现有车道收益＝权重1×当前行车速率收益+权重2×当前行车空间收益+权重3×行车性能收益。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车辆换道决策装置，所述装置包括：获取模块，用于获取周围环境信息和周围车辆信息；判断模块，用于根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；第一换道模块，用于如果是，则控制车辆进行换道。进一步的，所述装置还包括：第二换道模块，用于如果否，则当车辆的换道收益大于维持现有车道收益时，控制车辆进行换道。进一步的，所述换道收益等于换道获取收益加上换道损失。进一步的，所述换道获取收益＝权重1×换道速度预期收益+权重2×换道行车空间收益+权重3×换道行车性能收益；所述换道损失＝权重1×换道风险场变化损失+权重1×潜在突发可能损失+权重3×换道行车舒适性变化损失+交通流影响损失。第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存为第二方面所述的装置所用的计算机软件指令。本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术实施例提供了一种车辆换道决策方法及装置，为智能车换道时提供决策依据。充分考虑城市道路的复杂性与动态性，对于换道行为决策的影响，基于理性决策，构造行车收益函数与损失函数，进行综合换道收益计算，模仿驾驶员换道思考过程，完成智能车辆换道过程中的类人决策。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的地和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术第一实施例所提供的一种车辆换道决策方法的流程图；图2为本专利技术第二实施例所提供的一种车辆换道决策的装置的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的地、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一参加图1所示的一种车辆换道决策方法的流程图，该方法应用于具体包括如下步骤：S101.获取周围环境信息和周围车辆信息；S102.根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；如果是，则执行步骤S103。S103.控制车辆进行换道。如果否，则执行步骤S104S104.当车辆的换道收益大于维持现有车道收益时，控制车辆进行换道。其中，所述换道收益等于换道获取收益加上换道损失。所述换道获取收益＝权重1×换道速度预期收益+权重2×换道行车空间收益+权重3×换道行车性能收益；所述换道损失＝权重1×换道风险场变化损失+权重1×潜在突发可能损失+权重3×换道行车舒适性变化损失+交通流影响损失。维持现有车道收益＝权重1×当前行车速率收益+权重2×当前行车空间收益+权重3×行车性能收益。利用传感器获得实时交通动态信息，对周边环境进行感知，对交通场景进行识别。车辆在行车过程中，需要换道的场景可分为自由换道与强制换道两种。强制换道通常由交通规则与道路条件产生，车辆依照交通规则不得不执行的换道和换道避障行为。例如当传感器监测到前方出现事故的话，则必须强制换道。自由换道是车辆在行车过程中，可自主选择车道保持或变换行车道。而变道的依据有很多种，提取了人类驾驶员认为在行车过程中会对车辆变道行为产生影响的关键因素，作为理性决策的价值评估因素，将传感器获得的信息按照预先制定的规则转换成评估因素的数值，数值与权重相结合进行总体收益计算。其中正面收益主要因素包含换道速度预期收益、换道行车空间收益和换道行车性能收益，在法规允许范围内更快的行车速率和更开阔的行驶空间，较高的行车速率可带来更好的行车体验对燃油消耗等行车性能也存在一定影响，更开阔的行驶空间，对行车速率与行车安全性均有正面影响。依据理性决策的价值损失评估，提出损失函数，造成损失的主要因素则是变换车道带来的行车风险变化与行车性能变化。各因素对于决策的影响权重也不同，依照其重要程度使用AHP分析法，人为地分配适当权重，进行换道总体收益计算，并与当前行车收益进行比较，依照比较结果，输出适当的驾驶行为。实施例二对于前述实施例所提供的车辆换道决策方法，本专利技术实施例提供了一种车辆换道决策的装置，参见图2所示的一种车辆换道决策的装置的结构框图，该装置包括如下部分：获取模块21，用于获取周围环本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆换道决策方法，其特征在于，所述方法包括：获取周围环境信息和周围车辆信息；根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；如果是，则控制车辆进行换道。

【技术特征摘要】
1.一种车辆换道决策方法，其特征在于，所述方法包括：获取周围环境信息和周围车辆信息；根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；如果是，则控制车辆进行换道。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据周围环境信息和周围车辆信息，判断是否需要强制换道；如果否，则当车辆的换道收益大于维持现有车道收益时，控制车辆进行换道。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述换道收益等于换道获取收益加上换道损失。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述换道获取收益＝权重1×换道速度预期收益+权重2×换道行车空间收益+权重3×换道行车性能收益；所述换道损失＝权重1×换道风险场变化损失+权重1×潜在突发可能损失+权重3×换道行车舒适性变化损失+交通流影响损失。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，维持现有车道收益＝权重1×当前行车速率收益+权重2×当前行车空间收益+权重3×行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨风，王鹏伟，高松，俞伟，孙宾宾，
申请(专利权)人：天津英创汇智汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12