一种智能驾驶车辆的行为决策方法及装置制造方法及图纸

本申请公开一种智能驾驶车辆的行为决策方法及装置，属于智能驾驶技术领域，方法包括通过预先建立车辆的各种行为状态之间的切换逻辑，在车辆实际行驶过程中，根据当前时刻的实际行为状态，结合地图先验知识和环境感知数据，切换得到下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态，相对于现有的机器学习的方式，为智能驾驶车辆在结构化道路中的全自动行驶提供了正确、安全的行为决策。

A behavior decision method and device of intelligent driving vehicle

【技术实现步骤摘要】
一种智能驾驶车辆的行为决策方法及装置
本专利技术涉及智能驾驶
，更具体地说，涉及一种智能驾驶车辆的行为决策方法及装置。
技术介绍
随着智能驾驶技术的发展，智能驾驶车辆在结构化道路中的安全高效行驶已成为一大研究热点。结构化道路中，智能车辆需要依据地图先验知识与车载传感器获取的车道信息、障碍物信息等环境信息，进行行为决策。行为决策是智能驾驶技术中的关键一环，其功能类似于驾驶员的大脑，即接收车道信息与障碍物信息等环境信息，决策车辆在当前行为状态下，下一时刻应该执行的行为动作，从而在宏观上引导运动规划模块，实现智能驾驶系统的任务目标与功能要求。现有的结构化道路上的行为决策方法主要是通过采集驾驶场景与驾驶员的经验样本数据集，基于机器学习的方法，进行驾驶行为的识别判断、建模预测、智能决策等，此类方法受限于机器学习的瓶颈，存在对样本数据集的质、量要求较高，模型计算复杂度高等问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出一种智能驾驶车辆的行为决策方法及装置，欲实现为车辆的自动驾驶提供正确、安全的行为决策的目的。为了实现上述目的，现提出的方案如下：一种智能驾驶车辆的行为决策方法，包括：获取地图先验知识和环境感知数据，所述地图先验知识包含车道属性数据和车道线数据，所述环境感知数据包含障碍物数据；根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态；根据所述期望行为状态，分析得到下一时刻智能驾驶车辆的期望路径和期望速度。可选的，所述根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态，具体包括：在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为保持车道时，则根据所述车道属性数据确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为停车、全局右换道准备、全局左换道准备和保持车道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为停车时，则确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为停车；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局右换道准备时，则根据全局右换道准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局右换道准备和全局右换道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局右换道时，则根据本车是否完成右换道和所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局右换道准备、全局右换道和保持车道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局左换道准备时，则根据全局左换道准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局左换道准备和全局左换道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局左换道时，则根据本车是否完成左换道和所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局左换道准备、全局左换道和保持车道其中的一种行为状态。可选的，在根据所述车道属性数据确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道的步骤后，与根据所述期望行为状态，分析得到下一时刻智能驾驶车辆的期望路径和期望速度的步骤前，还包括：根据所述环境感知数据包含的本车道的障碍物数据、左车道的障碍物数据和右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为左超车准备、右超车准备和保持车道其中的一种行为状态；所述根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态，具体还包括：在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为左超车准备时，则根据左超车准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为左超车准备、左超车和保持车道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为左超车时，则根据本车是否完成左换道和所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道、左超车和半左超车其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为半左超车时，则根据半左超车的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为半左超车、右换道和保持车道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为右换道时，则根据本车是否完成右换道和所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道和右换道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为右超车准备时，则根据右超车准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为右超车准备、右超车和保持车道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为右超车时，则根据本车是否完成右换道和所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道、右超车和半右超车其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为半右超车时，则根据半右超车的状态持续时间及所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为半右超车、左换道和保持车道其中的一种行为状态；在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为左换道时，则根据所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道和左换道其中的一种行为状态。一种智能驾驶车辆的行为决策装置，包括：信息获取单元，用于获取地图先验知识和环境感知数据，所述地图先验知识包含车道属性数据和车道线数据，所述环境感知数据包含障碍物数据和红绿灯数据；行为状态切换单元，用于根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态；运动规划单元，用于根据所述期望行为状态，分析得到下一时刻智能驾驶车辆的期望路径和期望速度。可选的，所述行为状态切换单元，具体包括：第一切换子单元，用于在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为保持车道时，则根据所述车道属性数据确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为停车、全局右换道准备、全局左换道准备和保持车道其中的一种行为状态；第二切换子单元，用于在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为停车时，则确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为停车；第三切换子单元，用于在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局右换道准备时，则根据全局右换道准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能驾驶车辆的行为决策方法，其特征在于，包括：/n获取地图先验知识和环境感知数据，所述地图先验知识包含车道属性数据和车道线数据，所述环境感知数据包含障碍物数据；/n根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态；/n根据所述期望行为状态，分析得到下一时刻智能驾驶车辆的期望路径和期望速度。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶车辆的行为决策方法，其特征在于，包括：
获取地图先验知识和环境感知数据，所述地图先验知识包含车道属性数据和车道线数据，所述环境感知数据包含障碍物数据；
根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态；
根据所述期望行为状态，分析得到下一时刻智能驾驶车辆的期望路径和期望速度。


2.根据权利要求1所述的行为决策方法，其特征在于，所述根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态，具体包括：
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为保持车道时，则根据所述车道属性数据确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为停车、全局右换道准备、全局左换道准备和保持车道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为停车时，则确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为停车；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局右换道准备时，则根据全局右换道准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局右换道准备和全局右换道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局右换道时，则根据本车是否完成右换道和所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局右换道准备、全局右换道和保持车道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局左换道准备时，则根据全局左换道准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局左换道准备和全局左换道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为全局左换道时，则根据本车是否完成左换道和所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为全局左换道准备、全局左换道和保持车道其中的一种行为状态。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述车道属性数据确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道的步骤后，与根据所述期望行为状态，分析得到下一时刻智能驾驶车辆的期望路径和期望速度的步骤前，还包括：
根据所述环境感知数据包含的本车道的障碍物数据、左车道的障碍物数据和右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为左超车准备、右超车准备和保持车道其中的一种行为状态；
所述根据当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态，结合所述地图先验知识和所述环境感知数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态，具体还包括：
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为左超车准备时，则根据左超车准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为左超车准备、左超车和保持车道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为左超车时，则根据本车是否完成左换道和所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道、左超车和半左超车其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为半左超车时，则根据半左超车的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为半左超车、右换道和保持车道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为右换道时，则根据本车是否完成右换道和所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道和右换道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为右超车准备时，则根据右超车准备的状态持续时间及所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为右超车准备、右超车和保持车道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为右超车时，则根据本车是否完成右换道和所述环境感知数据包含的右车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道、右超车和半右超车其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为半右超车时，则根据半右超车的状态持续时间及所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为半右超车、左换道和保持车道其中的一种行为状态；
在当前时刻智能驾驶车辆的实际行为状态为左换道时，则根据所述环境感知数据包含的左车道的障碍物数据和本车道的障碍物数据，确定下一时刻智能驾驶车辆的期望行为状态为保持车道和左换道其中的一种行为状态。


4.一种智能驾驶车辆...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓芸，徐成，林俊贤，徐勇超，张显宏，徐向敏，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31