一种基于停车场场景下智能车辆行为决策方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于停车场场景下智能车辆决策方法和系统，该方法包括：步骤1，进入泊车决策系统，感知自车所处的驾驶场景，并判断是否处于停车场场景S，如果是，则进入步骤2；如果不是，则进入步骤4；步骤2，判断自车是否处于驾驶过程中，如果是，则进入步骤3；如果不是，则进入步骤4；步骤3，根据他车与自车的位置关系P、他车与自车的距离关系D、他车与自车的行驶方向关系C、他车与自车的速度关系V、以及他车的泊车驾驶行为O中的一种或多种，对自车的泊车驾驶行为E进行决策；步骤4，退出泊车决策系统。系统。系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于停车场场景下智能车辆行为决策方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能车辆行为决策
，特别是关于一种基于停车场场景下智能车辆行为决策方法及系统。

技术介绍

[0002]随着物联网、人工智能等相关技术的不断发展，汽车正在向无人化和网联化方向发展。智能车辆作为未来人工智能领域的重要分支，不仅能提高道路交通的通行效率，而且能提高车辆的安全性，极大的改变了人们的出行方式。智能车辆是一个集成了环境感知、行为决策、路径规划以及车辆控制等复杂功能的系统，其关键在于车辆驾驶行为决策是否合理。智能车辆的行为决策模块作为无人车辆的“大脑”，通过环境感知系统综合周围环境及车辆自身信息以指导车辆输出安全、可靠及合理的驾驶动作。目前，对于智能车辆的行为决策应用场景的研究主要包括高速公路和城市道路，但是对于智能车辆在停车场场景下的行为决策研究较少，在停车场场景下，车辆的行驶速度相对较低，并且其他车辆的驾驶行为相对复杂。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于停车场场景下智能车辆行为决策方法及系统来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于停车场场景下智能车辆决策方法，该方法包括：
[0005]步骤1，进入泊车决策系统，感知自车所处的驾驶场景，并判断是否处于停车场场景S，如果是，则进入步骤2；如果不是，则进入步骤4；
[0006]S＝{s
i
|i＝1，2，3}
[0007]其中，s1表示直行车道，s2表示交叉路口或T型路口，s3表示停车位；
[0008]步骤2，判断自车是否处于驾驶过程中，如果是，则进入步骤3；如果不是，则进入步骤4；
[0009]步骤3，根据他车与自车的位置关系P、他车与自车的距离关系D、他车与自车的行驶方向关系C、他车与自车的速度关系V、以及他车的泊车驾驶行为O中的一种或多种，对自车的泊车驾驶行为E进行决策；
[0010]P＝{p
i
|i＝1，2，
…
9}
[0011]其中，p1表示他车位于自车相同车道的前方，p2表示他车位于自车相邻车道的前方，p3表示他车位于自车相同车道的后方，p4表示他车位于自车相邻车道的后方，p5表示他车位于自车侧方，p6表示他车位于自车行驶车道侧前方的停车位内，p7表示他车位于自车行驶车道侧后方的停车位内，p8表示他车位于自车所在停车位的相邻停车位内，p9表示他车位于自车所在停车位前方的车道上；
[0012]D＝{d
i
|i＝1，2}
[0013]其中，d1表示他车与自车的距离大于等于安全距离，d2表示他车与自车的距离大于等于安全距离；
[0014]C＝{c
i
|i＝1，2，3}
[0015]其中，c1表示同向，c2表示反向，c3表示垂向；
[0016]V＝{v
i
|i＝1，2，3}
[0017]其中，v1表示他车的速度大于自车，v2表示他车的速度小于自车，v3表示他车的速度与自车相同；
[0018]O＝{o
i
|i＝1，2，
…
，6}
[0019]其中，o1表示直行，o2表示换道，o3表示转弯，o4表示停车，o5表示驶入停车位，o6表示驶出停车位；
[0020]自车的泊车驾驶行为包括以下五种：
[0021]E＝{e
i
|i＝1，2，
…
5}
[0022]其中，e1表示自主巡航，e2表示车辆跟随，e3表示停车等待，e4表示驶入停车位，e5表示驶出停车位；
[0023]步骤4，退出泊车决策系统。
[0024]进一步地，自车的驾驶行为决策为e1的驾驶环境包括：
[0025]1.自车处于s1、p1、和d1同时存在的驾驶环境；
[0026]2.自车处于s1、p1、d2、c1、和v1同时存在的驾驶环境；
[0027]3.自车处于p2、p3、p4、p5、和p7中的一种与s1同时存在的驾驶环境；
[0028]4.自车处于s1、p6、和d1同时存在的驾驶环境；
[0029]5.自车处于s2、p2、c2、和o1同时存在的驾驶环境；
[0030]6.自车处于p3、p4和p7中的一种与s2同时存在的驾驶环境。
[0031]进一步地，自车的驾驶行为决策为e2的驾驶环境包括：
[0032]1.自车处于s1、p1、d2、c1、v2或v3、以及o1或o2同时存在的驾驶环境；
[0033]2.自车处于s2、p1、和c1同时存在的驾驶环境。
[0034]进一步地，自车的驾驶行为决策为e3的驾驶环境包括：
[0035]1.自车处于s1、p1、d2、c1、v2或v3、以及o5或o6同时存在的驾驶环境；
[0036]2.自车处于s1、p1、d2、和c2同时存在的驾驶环境；
[0037]3.自车处于s1、p6、和d2同时存在的驾驶环境；
[0038]4.自车处于s2、p1、和c3同时存在的驾驶环境；
[0039]5.自车处于s2、p2、c2、和o3同时存在的驾驶环境；
[0040]6.自车处于s2、p2、和c3同时存在的驾驶环境；
[0041]7.自车处于s3、p8、c2、和o6同时存在的驾驶环境；
[0042]8.自车处于s3、p9、和d2时存在的驾驶环境。
[0043]进一步地，自车的驾驶行为决策为e4的驾驶环境包括：
[0044]1.自车处于s3、p8、c1、和o5同时存在的驾驶环境；
[0045]2.自车处于s3、p8、c1、和o6同时存在的驾驶环境；
[0046]3.自车处于s3、p9、和d1同时存在的驾驶环境。
[0047]进一步地，自车的驾驶行为决策为e5的驾驶环境包括：
[0048]1.自车处于s3、p8、c1、和o6同时存在的驾驶环境；
[0049]2.自车处于s3、p8、c2、和o5同时存在的驾驶环境；
[0050]3.自车处于s3、p9、和d1同时存在的驾驶环境。
[0051]本专利技术还提供一种基于停车场场景下智能车辆决策系统，该系统包括：
[0052]驾驶场景判断单元，其用于在进入泊车决策系统后，感知自车所处的驾驶场景，并判断是否处于停车场场景S；如果不是，则进入步骤4；
[0053]S＝{s
i
|i＝1，2，3}
[0054]其中，s1表示直行车道，s2表示交叉路口或T型路口，s3表示停车位；
[0055]驾驶状态判断单元，其用于在所述驾驶场景判断单元判定自车处于停车场场景S的情形下，判断自车是否处于驾驶过程中，如果是，则进入步骤3；如果不是，则进入步骤4；
[0056]泊车决策单元，其用于在所述驾驶状态判断单元判定自车处于驾驶过程中的情形下，根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于停车场场景下智能车辆决策方法，其特征在于，包括：步骤1，进入泊车决策系统，感知自车所处的驾驶场景，并判断是否处于停车场场景S，如果是，则进入步骤2；如果不是，则进入步骤4；S＝{s
i
|i＝1，2，3}其中，s1表示直行车道，s2表示交叉路口或T型路口，s3表示停车位；步骤2，判断自车是否处于驾驶过程中，如果是，则进入步骤3；如果不是，则进入步骤4；步骤3，根据他车与自车的位置关系P、他车与自车的距离关系D、他车与自车的行驶方向关系C、他车与自车的速度关系V、以及他车的泊车驾驶行为O中的一种或多种，对自车的泊车驾驶行为E进行决策；P＝{p
i
|i＝1，2，
…
9}其中，p1表示他车位于自车相同车道的前方，p2表示他车位于自车相邻车道的前方，p3表示他车位于自车相同车道的后方，p4表示他车位于自车相邻车道的后方，p5表示他车位于自车侧方，p6表示他车位于自车行驶车道侧前方的停车位内，p7表示他车位于自车行驶车道侧后方的停车位内，p8表示他车位于自车所在停车位的相邻停车位内，p9表示他车位于自车所在停车位前方的车道上；D＝{d
i
|i＝1，2}其中，d1表示他车与自车的距离大于等于安全距离，d2表示他车与自车的距离大于等于安全距离；C＝{c
i
|i＝1，2，3}其中，c1表示同向，c2表示反向，c3表示垂向；V＝{v
i
|i＝1，2，3}其中，v1表示他车的速度大于自车，v2表示他车的速度小于自车，v3表示他车的速度与自车相同；O＝{o
i
|i＝1，2，
…
，6}其中，o1表示直行，o2表示换道，o3表示转弯，o4表示停车，o5表示驶入停车位，o6表示驶出停车位；自车的泊车驾驶行为包括以下五种：E＝{e
i
|i＝1，2，
…
5}其中，e1表示自主巡航，e2表示车辆跟随，e3表示停车等待，e4表示驶入停车位，e5表示驶出停车位；步骤4，退出泊车决策系统。2.如权利要求1所述的基于停车场场景下智能车辆决策方法，其特征在于，自车的驾驶行为决策为e1的驾驶环境包括：1.自车处于s1、p1、和d1同时存在的驾驶环境；2.自车处于s1、p1、d2、c1、和v1同时存在的驾驶环境；3.自车处于p2、p3、p4、p5、和p7中的一种与s1同时存在的驾驶环境；4.自车处于s1、p6、和d1同时存在的驾驶环境；5.自车处于s2、p2、c2、和o1同时存在的驾驶环境；6.自车处于p3、p4和p7中的一种与s2同时存在的驾驶环境。
3.如权利要求1所述的基于停车场场景下智能车辆决策方法，其特征在于，自车的驾驶行为决策为e2的驾驶环境包括：1.自车处于s1、p1、d2、c1、v2或v3、以及o1或o2同时存在的驾驶环境；2.自车处于s2、p1、和c1同时存在的驾驶环境。4.如权利要求1至3中任一项所述的基于停车场场景下智能车辆决策方法，其特征在于，自车的驾驶行为决策为e3的驾驶环境包括：1.自车处于s1、p1、d2、c1、v2或v3、以及o5或o6同时存在的驾驶环境；2.自车处于s1、p1、d2、和c2同时存在的驾驶环境；3.自车处于s1、p6、和d2同时存在的驾驶环境；4.自车处于s2、p1、和c3同时存在的驾驶环境；5.自车处于s2、p2、c2、和o3同时存在的驾驶环境；6.自车处于s2、p2、和c3同时存在的驾驶环境；7.自车处于s3、p8、c2、和o6同时存在的驾驶环境；8.自车处于s3、p9、和d2时存在的驾驶环境。5.如权利要求1或4所述的基于停车场场景下智能车辆决策方法，其特征在于，自车的驾驶行为决策为e4的驾驶环境包括：1.自车处于s3、p8、c1、和o5同时存在的驾驶环境；2.自车处于s3、p8、c1、和o6同时存在的驾驶环境；3.自车处于s3、p9、和d1同时存在的驾驶环境。6.如权利要求1或4或5所述的基于停车场场景下智能车辆决策方法，其特征在于，自车的驾驶行为决策为e5的驾驶环境包括：1.自车处于s3、p8、c1、和o6同时存在的驾驶环境；2.自车处于s3、p8、c2、和o5同时存在的驾驶环境；3.自车处于s3、p9、和d1同时存在的驾驶环境。7.一种基于停车场场景下智能车辆决策系统，其特征在于，包括：驾驶场景判断单元，其用于在进入泊车决策系统后，感知自车所处的驾驶场景，并判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦兆博，韩沐林，秦洪懋，边有钢，王晓伟，谢国涛，秦晓辉，徐彪，胡满江，丁荣军，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：