一种针对匝道汇入的车辆控制方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种针对匝道汇入的车辆控制方法、装置及设备。包括：确定当前车辆的汇入阶段，其中，汇入阶段包括第一汇入阶段和第二汇入阶段，第一汇入阶段和第二汇入阶段分别对应车辆的不同行驶位置区间；获取各障碍车辆信息，并根据障碍车辆信息和汇入阶段针对各障碍车辆获取障碍决策信息，并执行最终决策信息以实现对当前车辆进行控制。通过车辆的行驶位置确定出当前车辆的汇入阶段，针对不同的汇入阶段结合障碍车辆信息获取障碍决策信息，多维度对驾驶场景进行分析，提高了生成决策的准确率，最后通过障碍决策信息生成最终决策信息来控制当前车辆，不需要大量数据支撑也能实现对当前车辆的准确控制，进而保障了驾驶安全。进而保障了驾驶安全。进而保障了驾驶安全。

【技术实现步骤摘要】
一种针对匝道汇入的车辆控制方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种针对匝道汇入的车辆控制方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]匝道汇入场景是自动驾驶的难点之一，通常也作为区别自动驾驶级别的指标之一。
[0003]目前对于在主路行驶的车辆，针对匝道汇入主路车辆的处理往往是基于深度学习，通过当前车辆对大量历史数据的学习，分析出针对匝道汇入的避让情况。
[0004]现有技术通过深度学习的方法，对计算平台的内存和算力要求高，往往只能在高级别自动驾驶系统中采用，并且需要大量的数据支撑，对现实驾驶场景的适应性差的同时也会造成准确率低的问题，从而使驾驶过程的安全性无法得到保障。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种针对匝道汇入的车辆控制方法、装置及设备，以控制主路车辆在匝道汇入的场景下实现自动驾驶。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种针对匝道汇入的车辆控制方法，该方法包括：
[0007]确定当前车辆的汇入阶段，其中，汇入阶段包括第一汇入阶段和第二汇入阶段，第一汇入阶段和第二汇入阶段分别对应车辆的不同行驶位置区间；
[0008]获取各障碍车辆信息，并根据障碍车辆信息和汇入阶段针对各障碍车辆获取障碍决策信息，其中，障碍决策信息中包括让行决策和超车决策；
[0009]根据障碍决策信息生成最终决策信息，并执行最终决策信息以实现对当前车辆进行控制。
[0010]优选的，确定当前车辆的汇入阶段，包括：获取指定位置、当前车辆的位置、汇入点位置及匝道出现位置；将匝道出现位置至指定位置的范围作为第一位置区间，将指定位置至汇入点位置的范围作为第二位置区间；当当前车辆的位置在第一位置区间时，确定当前车辆的汇入阶段为第一汇入阶段；当当前车辆的位置在第二位置区间时，确定当前车辆的汇入阶段为第二汇入阶段。
[0011]优选的，障碍车辆信息包括障碍车辆速度、障碍车辆加速度和障碍车辆位置，根据障碍车辆信息和汇入阶段针对各障碍车辆获取障碍决策信息，包括：确定障碍车辆位置位于匝道时，根据汇入阶段获取匹配的预设条件；判断障碍车辆信息是否满足预设条件，若是，确定匝道车辆信息对应的障碍决策信息为让行决策，否则，确定障碍决策信息为超车决策。
[0012]优选的，根据障碍决策信息生成最终决策信息，包括：判断各障碍决策信息中是否存在让行决策，若是，确定当前决策信息为让行决策，否则，确定当前决策信息为超车决策；根据当前决策信息和障碍车辆信息确定出目标车辆，并获取当前决策信息上一周期的历史
决策信息；根据目标车辆、当前决策信息和历史决策信息生成最终决策信息。
[0013]优选的，根据当前决策信息和障碍车辆信息确定出目标车辆，包括：将各障碍车辆信息按照在匝道的位置由前到后的顺序进行排列，生成第一序列；将各障碍车辆信息按照距离当前车辆纵向距离由近到远的顺序进行排列，生成第二序列；判断当前决策信息是否为让行决策，若是，确定第一序列中第一个障碍车辆信息对应的车辆为目标车辆；否则，确定第二序列中第一个障碍车辆信息对应的车辆为目标车辆。
[0014]优选的，根据目标车辆、当前决策信息和历史决策信息生成最终决策信息，包括：获取历史决策信息对应的历史车辆；判断历史车辆是否为目标车辆，若是，根据历史决策信息和当前决策信息生成最终决策信息；否则，确定各障碍车辆信息对应的车辆不存在历史车辆时，将当前决策信息作为最终决策信息。
[0015]优选的，根据历史决策信息和当前决策信息生成最终决策信息，包括：判断当前决策信息和历史决策信息是否一致，若是，将历史决策信息作为最终决策信息；否则，开启决策累计并获取累计次数，当累计次数达到次数阈值时，将当前决策信息作为最终决策信息。
[0016]优选的，开启决策累计并获取累计次数，包括：获取当前决策信息之后指定周期范围内的各后续决策信息；对和当前决策信息一致的后续决策信息进行累计并获取累计次数。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0018]至少一个处理器；以及
[0019]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0020]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的一种针对匝道汇入的车辆控制方法。
[0021]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的一种针对匝道汇入的车辆控制方法。
[0022]本专利技术实施例的技术方案，通过车辆的行驶位置确定出当前车辆的汇入阶段，针对不同的汇入阶段结合障碍车辆信息获取障碍决策信息，多维度对驾驶场景进行分析，提高了生成决策的准确率，最后通过障碍决策信息生成最终决策信息来控制当前车辆，不需要大量数据支撑也能实现对当前车辆的准确控制，进而保障了驾驶安全。
[0023]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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。
[0025]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种针对匝道汇入的主路车辆控制方法的流程图；
[0026]图2是根据本专利技术实施例一提供的另一种针对匝道汇入的主路车辆控制方法的流程图；
[0027]图3是根据本专利技术实施例一提供的一种让行决策时目标车辆确定示意图；
[0028]图4是根据本专利技术实施例一提供的一种超车决策时目标车辆确定示意图；
[0029]图5是根据本专利技术实施例一提供的另一种针对匝道汇入的主路车辆控制方法的流程图；
[0030]图6是根据本专利技术实施例一提供的另一种针对匝道汇入的主路车辆控制方法的流程图；
[0031]图7是根据本专利技术实施例二提供的另一种针对匝道汇入的主路车辆控制方法的流程图；
[0032]图8是根据本专利技术实施例二提供的一种汇入阶段与位置区间关系示意图；
[0033]图9是根据本专利技术实施例三提供的一种针对匝道汇入的车辆控制装置的结构示意图；
[0034]图10是实现本专利技术实施例的一种针对匝道汇入的车辆控制方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对匝道汇入的车辆控制方法，其特征在于，包括：确定当前车辆的汇入阶段，其中，所述汇入阶段包括第一汇入阶段和第二汇入阶段，所述第一汇入阶段和所述第二汇入阶段分别对应车辆的不同行驶位置区间；获取各障碍车辆信息，并根据所述障碍车辆信息和所述汇入阶段针对各障碍车辆获取障碍决策信息，其中，所述障碍决策信息中包括让行决策和超车决策；根据所述障碍决策信息生成最终决策信息，并执行所述最终决策信息以实现对当前车辆进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当前车辆的汇入阶段，包括：获取指定位置、当前车辆的位置、汇入点位置及匝道出现位置；将所述匝道出现位置至所述指定位置的范围作为第一位置区间，将所述指定位置至所述汇入点位置的范围作为第二位置区间；当所述当前车辆的位置在所述第一位置区间时，确定所述当前车辆的所述汇入阶段为所述第一汇入阶段；当所述当前车辆的位置在所述第二位置区间时，确定所述当前车辆的所述汇入阶段为所述第二汇入阶段。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍车辆信息包括障碍车辆速度、障碍车辆加速度和障碍车辆位置，所述根据所述障碍车辆信息和所述汇入阶段针对各障碍车辆获取障碍决策信息，包括：确定所述障碍车辆位置位于匝道时，根据所述汇入阶段获取匹配的预设条件；判断所述障碍车辆信息是否满足所述预设条件，若是，确定所述匝道车辆信息对应的所述障碍决策信息为让行决策，否则，确定所述障碍决策信息为超车决策。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍决策信息生成最终决策信息，包括：判断各所述障碍决策信息中是否存在所述让行决策，若是，确定所述当前决策信息为让行决策，否则，确定所述当前决策信息为超车决策；根据所述当前决策信息和所述障碍车辆信息确定出目标车辆，并获取所述当前决策信息上一周期的历史决策信息；根据所述目标车辆、所述当前决策信息和所述历史决策信息生成最终决策信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前决策信息和所述障碍车辆信息确定出目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐天龙，莫斯尧，李东晨，韩志华，徐修信，曹鹏飞，邱恒，
申请(专利权)人：苏州挚途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：