车辆的变道方法以及变道装置制造方法及图纸

本申请提供了一种车辆的变道方法以及变道装置，该方法包括：获取将来运动状态信息，将来运动状态信息包括第一目标车辆、多个第二目标车辆以及多个第三目标车辆在各将来时刻的运动状态信息；建立空隙的规划模型，并获取规划模型对应的约束条件以及损失函数，其中，空隙为第二目标车辆与第三目标车辆之间的距离；将将来运动状态信息输入规划模型，并根据约束条件以及损失函数，计算待变道车辆的最优变道运动状态信息；至少根据最优变道运动状态信息，控制待变道车辆在变道过程中变道至目标空隙中，目标空隙为最优变道运动状态信息对应的空隙。本申请解决了现有技术中自动驾驶车辆在变道时缺乏确定较佳变道环境的问题。变道时缺乏确定较佳变道环境的问题。变道时缺乏确定较佳变道环境的问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆的变道方法以及变道装置


[0001]本申请涉及车辆轨迹领域，具体而言，涉及一种车辆的变道方法、变道装置、计算机可读存储介质、处理器、电子设备以及车辆系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆是一种能够感测其环境且在无需人类输入的情况下导航的车辆。自动驾驶车辆使用各种技术来检测周边环境，诸如使用雷达、激光、GPS(Global Positioning System，全球卫星定位系统)、测程法以及计算机视觉。高级的控制系统对感测信息进行解读以标识合适的导航路径、障碍物以及相关路标。
[0003]现有技术中自动驾驶车辆在变道时缺乏确定较佳变道环境的问题。
[0004]在
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部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的
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的理解，因此，
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中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本申请的主要目的在于提供一种车辆的变道方法、变道装置、计算机可读存储介质、处理器、电子设备以及车辆系统，以解决现有技术中自动驾驶车辆在变道时缺乏确定较佳变道环境的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆的变道方法，包括：获取将来运动状态信息，所述将来运动状态信息包括第一目标车辆、多个第二目标车辆以及多个第三目标车辆在各将来时刻的运动状态信息，所述运动状态信息包括位置信息、速度以及加速度中至少之一，所述第一目标车辆为位于第一车道、与待变道车辆相邻且在行驶方向上位于所述待变道车辆前方的车辆，所述第二目标车辆以及所述第三目标车辆为位于第二车道上且相邻的两个车辆，且在所述行驶方向上，所述第二目标车辆位于所述第三目标车辆的前方，所述第一车道为所述待变道车辆所在的车道，所述第二车道为所述待变道车辆待并入的车道；建立空隙的规划模型，并获取所述规划模型对应的约束条件以及损失函数，其中，所述空隙为所述第二目标车辆与所述第三目标车辆之间的距离，所述规划模型的变量为所述待变道车辆的所述运动状态信息；将所述将来运动状态信息输入所述规划模型，并根据所述约束条件以及所述损失函数，计算所述待变道车辆的最优变道运动状态信息；至少根据所述最优变道运动状态信息，控制所述待变道车辆在变道过程中变道至目标空隙中，所述目标空隙为所述最优变道运动状态信息对应的所述空隙。
[0007]可选地，将所述将来运动状态信息输入所述规划模型，并根据所述约束条件以及所述损失函数，计算所述待变道车辆的最优变道运动状态信息，包括：将所述将来运动状态信息输入所述规划模型，并根据所述约束条件，计算各所述将来时刻对应的可行解，所述可行解包括所述待变道车辆的所述速度、所述加速度以及所述位置信息中的至少之一；根据各所述将来时刻对应的所述可行解以及所述损失函数，确定满足所述损失函数的各所述将
来时刻对应的最优解，得到所述最优变道运动状态信息。
[0008]可选地，所述可行解包括所述速度和/或所述加速度，至少根据所述最优变道运动状态信息，控制所述待变道车辆在变道过程中变道至目标空隙中，包括：对各所述将来时刻对应的所述速度和/或所述加速度进行预定处理，得到各所述将来时刻对应的所述待变道车辆的所述位置信息，所述预定处理包括积分；根据各所述位置信息，生成所述待变道车辆的运动轨迹；控制所述待变道车辆按照所述运动轨迹运动，以使得所述待变道车辆变道至所述目标空隙中。
[0009]可选地，获取将来运动状态信息，包括：实时获取当前运动状态信息，所述当前运动状态信息为所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车在各当前时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度；根据所述当前运动状态信息，得到所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度；根据各所述将来时刻的所述位置信息，确定各所述第二目标车辆以及对应的所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述空隙。
[0010]可选地，根据所述当前运动状态信息，得到所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度，包括：建立预测模型，所述预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：历史当前运动状态信息以及对应的所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各预定时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度，所述预定时刻晚于所述历史当前运动状态信息对应的时刻；将所述当前运动状态信息输入所述预测模型，得到所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度。
[0011]可选地，建立空隙的规划模型，包括：以所述待变道车辆的所述运动状态信息为所述变量，建立凸二次规划方程，得到所述规划模型。
[0012]可选地，所述约束条件包括变道过程中，所述待变道车辆在所述行驶方向上不超越所述第一目标车辆以及所述第二目标车辆，且超越所述第三目标车辆。
[0013]可选地，获取所述规划模型对应的约束条件，包括：获取变道时长，所述变道时长为收到变道请求开始，到所述待变道车辆变道至所述第二车道所需的时长；获取第一位置信息，所述第一位置信息为所述待变道车辆在所述变道时长内的多个所述位置信息；根据所述将来运动状态信息以及所述变道时长，确定第二位置信息、第三位置信息以及第四位置信息，其中，所述第二位置信息为各所述第二目标车辆在所述变道时长内的多个所述位置信息，所述第三位置信息为对应的各所述第三目标车辆在所述变道时长内的多个所述位置信息，所述第四位置信息为所述第一目标车辆在所述变道时长内的多个所述位置信息；确定所述约束条件为所述第一位置信息满足：在所述变道时长内且所述行驶方向上，所述第一位置信息位于对应时刻的所述第二位置信息的前方，且位于对应时刻的所述第三位置信息以及所述第四位置信息的后方。
[0014]可选地，所述损失函数包括以下至少之一：所述待变道车辆的各时刻加速度变量的平方和，所述空隙对应的所述第二目标车辆的速度，所述空隙对应的所述第三目标车辆的速度，所述空隙沿所述第二车道方向的长度。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆的变道装置，包括：获取单元，
用于获取将来运动状态信息，所述将来运动状态信息包括第一目标车辆、多个第二目标车辆以及多个第三目标车辆在各将来时刻的运动状态信息，所述运动状态信息包括位置信息、速度以及加速度中至少之一，所述第一目标车辆为位于第一车道、与待变道车辆相邻且在行驶方向上位于所述待变道车辆前方的车辆，所述第二目标车辆以及所述第三目标车辆为位于第二车道上且相邻的两个车辆，且在所述行驶方向上，所述第二目标车辆位于所述第三目标车辆的前方，所述第一车道为所述待变道车辆所在的车道，所述第二车道为所述待变道车辆待并入的车道；建立单元，用于建立空隙的规划模型，并获取所述规划模型对应的约束条件以及损失函数，其中，所述空隙为所述第二目标车辆与所述第三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆的变道方法，其特征在于，包括：获取将来运动状态信息，所述将来运动状态信息包括第一目标车辆、多个第二目标车辆以及多个第三目标车辆在各将来时刻的运动状态信息，所述运动状态信息包括位置信息、速度以及加速度中至少之一，所述第一目标车辆为位于第一车道、与待变道车辆相邻且在行驶方向上位于所述待变道车辆前方的车辆，所述第二目标车辆以及所述第三目标车辆为位于第二车道上且相邻的两个车辆，且在所述行驶方向上，所述第二目标车辆位于所述第三目标车辆的前方，所述第一车道为所述待变道车辆所在的车道，所述第二车道为所述待变道车辆待并入的车道；建立空隙的规划模型，并获取所述规划模型对应的约束条件以及损失函数，其中，所述空隙为所述第二目标车辆与所述第三目标车辆之间的距离，所述规划模型的变量为所述待变道车辆的所述运动状态信息；将所述将来运动状态信息输入所述规划模型，并根据所述约束条件以及所述损失函数，计算所述待变道车辆的最优变道运动状态信息；至少根据所述最优变道运动状态信息，控制所述待变道车辆在变道过程中变道至目标空隙中，所述目标空隙为所述最优变道运动状态信息对应的所述空隙。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述将来运动状态信息输入所述规划模型，并根据所述约束条件以及所述损失函数，计算所述待变道车辆的最优变道运动状态信息，包括：将所述将来运动状态信息输入所述规划模型，并根据所述约束条件，计算各所述将来时刻对应的可行解，所述可行解包括所述待变道车辆的所述速度、所述加速度以及所述位置信息中的至少之一；根据各所述将来时刻对应的所述可行解以及所述损失函数，确定满足所述损失函数的各所述将来时刻对应的最优解，得到所述最优变道运动状态信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可行解包括所述速度和/或所述加速度，至少根据所述最优变道运动状态信息，控制所述待变道车辆在变道过程中变道至目标空隙中，包括：对各所述将来时刻对应的所述速度和/或所述加速度进行预定处理，得到各所述将来时刻对应的所述待变道车辆的所述位置信息，所述预定处理包括积分；根据各所述位置信息，生成所述待变道车辆的运动轨迹；控制所述待变道车辆按照所述运动轨迹运动，以使得所述待变道车辆变道至所述目标空隙中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取将来运动状态信息，包括：实时获取当前运动状态信息，所述当前运动状态信息为所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车在各当前时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度；根据所述当前运动状态信息，得到所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度；根据各所述将来时刻的所述位置信息，确定各所述第二目标车辆以及对应的所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述空隙。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述当前运动状态信息，得到所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度，包括：建立预测模型，所述预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：历史当前运动状态信息以及对应的所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各预定时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度，所述预定时刻晚于所述历史当前运动状态信息对应的时刻；将所述当前运动状态信息输入所述预测模型，得到所述第一目标车辆、多个所述第二目标车辆以及多个所述第三目标车辆在各所述将来时刻的所述位置信息、所述速度以及所述加速度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立空隙的规划模型，包括：以所述待变道车辆的所述运动状态信息为所述变量，建立凸二次规划方程，得到所述规划模型。7.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斯泽，
申请(专利权)人：北京小马易行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：