本申请涉及一种行车状态判断方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标车辆集群的跟车数据，跟车数据包括跟车时长以及跟车距离；基于跟车数据将目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从聚类车组中确定目标车组；获取目标车组相邻同向车道的相邻车流信息；获取目标车组的目标车灯信息，根据目标车灯信息确定目标车组的泊车意图信息；获取目标车组所在道路的目标交通信号灯状态；基于相邻车流信息、泊车意图信息、目标交通信号灯状态确定目标车组的行车状态。采用本方法能够提高车辆行为判断的准确性。车辆行为判断的准确性。车辆行为判断的准确性。
【技术实现步骤摘要】
行车状态判断方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种行车状态判断方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展，越来越多的计算机技术与汽车工业相结合。其中无人驾驶技术越来越受到广泛关注并且取得快速发展，而对道路车辆行车状态做出科学合理判断是无人驾驶技术攻关的重要方向之一。
[0003]传统技术中，是通过预设场景以及预设行为数据库来对当前目标车辆静止行为进行判断，但受制于预设行为数据库的数据量的局限性，对于不属于预设行为数据库的新场景容易出现误判，车辆行为判断的准确性低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种行车状态判断方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质和计算机程序产品，能够提高车辆行为判断的准确性。
[0005]一种行车状态判断方法，包括：
[0006]获取目标车辆集群的跟车数据，跟车数据包括跟车时长以及跟车距离；
[0007]基于跟车数据将目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从聚类车组中确定目标车组；
[0008]获取目标车组相邻同向车道的相邻车流信息；
[0009]获取目标车组的目标车灯信息，根据目标车灯信息确定目标车组的泊车意图信息；
[0010]获取目标车组所在道路的目标交通信号灯状态；
[0011]基于相邻车流信息、泊车意图信息、目标交通信号灯状态确定目标车组的行车状态。
[0012]在一个实施例中，获取目标车辆集群的跟车数据之前，还包括：
[0013]获取目标车辆集群中第一目标车辆与第二目标车辆间的当前距离；
[0014]获取第一目标车辆的第一车辆速度与第二目标车辆的第二车辆速度；
[0015]基于第一车辆速度、第二车辆速度以及当前距离得到第一目标车辆与第二目标车辆间的跟车时长；
[0016]由跟车时长与第一车辆速度得到跟车距离；
[0017]由跟车距离与跟车时长得到跟车数据。
[0018]在一个实施例中，基于跟车数据将目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从聚类车组中确定目标车组，包括：
[0019]获取目标车辆集群的第一目标车辆与第二目标车辆的目标跟车数据；
[0020]当目标跟车数据的目标跟车时长大于或等于预设时长阈值且目标跟车距离大于
或等于预设距离阈值时，将第一目标车辆与第二目标车辆聚类为目标车组。
[0021]在一个实施例中，当目标跟车数据的目标跟车时长大于或等于预设时长阈值且目标跟车距离大于或等于预设距离阈值时，将第一目标车辆与第二目标车辆聚类为一个目标车组，包括：
[0022]当目标跟车时长小于预设时长阈值或目标跟车距离小于预设距离阈值时，检测第一目标车辆与第二目标车辆的间隔区域；
[0023]当间隔区域的检测结果为盲区时，获取第二预设时长阈值与第二预设距离阈值，将第二预设时长阈值作为预设时长阈值，将第二预设距离阈值作为预设距离阈值；
[0024]返回当目标跟车数据的目标跟车时长大于或等于预设时长阈值且目标跟车距离大于或等于预设距离阈值时，将第一目标车辆与第二目标车辆聚类为目标车组的步骤，第二预设时长阈值小于预设时长阈值，第二预设距离阈值小于预设距离阈值。
[0025]在一个实施例中，所述方法还包括：
[0026]获取目标车组的位置信息，位置信息包括目标车组所在车道信息、车道宽度信息以及障碍物几何形状信息；
[0027]基于位置信息确定目标车组的泊车意图信息。
[0028]在一个实施例中，基于相邻车流信息、泊车意图信息、目标交通信号灯状态确定目标车组的行车状态，包括：
[0029]当目标交通信号灯状态为禁止通行且泊车意图信息为非泊车意图时，确定目标车组的第一行车状态为正常停止状态；
[0030]当目标交通信号灯状态为允许通行或泊车意图信息为泊车意图时，确定目标车组的第一行车状态为异常停止状态；
[0031]当第一行车状态为异常停止状态时，获取目标车组的速度与相邻车流信息中相邻车流速度的差速；
[0032]当差速小于预设差速阈值时且泊车意图信息为非泊车意图时，确定目标车组的第二行车状态为正常停止状态；
[0033]当差速大于或等于预设差速阈值或泊车意图信息为泊车意图时，确定第二行车状态为异常停止状态。
[0034]在一个实施例中，所述方法还包括：
[0035]获取目标车组与当前车辆的距离；
[0036]当距离大于预设阈值时，确定当前车辆与目标车组为非关联状态。
[0037]一种行车状态判断装置，所述装置包括：
[0038]特征提取模块，用于获取目标车辆集群的跟车数据，跟车数据包括跟车时长以及跟车距离；基于跟车数据将目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从聚类车组中确定目标车组；获取目标车组相邻同向车道的相邻车流信息；获取目标车组的目标车灯信息，根据目标车灯信息确定目标车组的泊车意图信息；获取目标车组所在道路的目标交通信号灯状态；
[0039]判断模块，用于基于相邻车流信息、泊车意图信息、目标交通信号灯状态确定目标车组的行车状态。
[0040]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理
器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0041]获取目标车辆集群的跟车数据，跟车数据包括跟车时长以及跟车距离；
[0042]基于跟车数据将目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从聚类车组中确定目标车组；
[0043]获取目标车组相邻同向车道的相邻车流信息；
[0044]获取目标车组的目标车灯信息，根据目标车灯信息确定目标车组的泊车意图信息；
[0045]获取目标车组所在道路的目标交通信号灯状态；
[0046]基于相邻车流信息、泊车意图信息、目标交通信号灯状态确定目标车组的行车状态。
[0047]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0048]获取目标车辆集群的跟车数据，跟车数据包括跟车时长以及跟车距离；
[0049]基于跟车数据将目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从聚类车组中确定目标车组；
[0050]获取目标车组相邻同向车道的相邻车流信息；
[0051]获取目标车组的目标车灯信息，根据目标车灯信息确定目标车组的泊车意图信息；
[0052]获取目标车组所在道路的目标交通信号灯状态；
[0053]基于相邻车流信息、泊车意图信息、目标交通信号灯状态确定目标车组的行车状态。
[0054]上述行车状态判断方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目标车辆集群的跟车数据，再依据目标车辆集群中同车道的车辆间的跟车数据来将目标车辆集群中的车辆进行分组，生成聚类车组，再在聚类车组中确定出目标车组，再提取目标车组附近相邻同向车道的相邻车流信息，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种行车状态判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆集群的跟车数据，所述跟车数据包括跟车时长以及跟车距离；基于所述跟车数据将所述目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从所述聚类车组中确定目标车组；获取所述目标车组相邻同向车道的相邻车流信息；获取所述目标车组的目标车灯信息，根据所述目标车灯信息确定所述目标车组的泊车意图信息；获取所述目标车组所在道路的目标交通信号灯状态；基于所述相邻车流信息、所述泊车意图信息、所述目标交通信号灯状态确定所述目标车组的行车状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆集群的跟车数据之前，还包括：获取所述目标车辆集群中第一目标车辆与第二目标车辆间的当前距离；获取所述第一目标车辆的第一车辆速度与所述第二目标车辆的第二车辆速度；基于所述第一车辆速度、第二车辆速度以及所述当前距离得到所述第一目标车辆与所述第二目标车辆间的跟车时长；由所述跟车时长与所述第一车辆速度得到跟车距离；由所述跟车距离与所述跟车时长得到跟车数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述跟车数据将所述目标车辆集群进行聚类生成聚类车组，从所述聚类车组中确定目标车组，包括：获取所述目标车辆集群的第一目标车辆与第二目标车辆的目标跟车数据；当所述目标跟车数据的目标跟车时长大于或等于预设时长阈值且目标跟车距离大于或等于预设距离阈值时，将所述第一目标车辆与所述第二目标车辆聚类为目标车组。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述目标跟车数据的目标跟车时长大于或等于预设时长阈值且目标跟车距离大于或等于预设距离阈值时，将所述第一目标车辆与所述第二目标车辆聚类为一个目标车组，包括：当所述目标跟车时长小于所述预设时长阈值或所述目标跟车距离小于预设距离阈值时，检测所述第一目标车辆与所述第二目标车辆的间隔区域；当所述间隔区域的检测结果为盲区时，获取第二预设时长阈值与第二预设距离阈值，将所述第二预设时长阈值作为预设时长阈值，将所述第二预设距离阈值作为预设距离阈值；返回当所述目标跟车数据的目标跟车时长大于或等于预设时长阈值且目标跟车距离大于或等于预设距离阈值时，将所述第一目标车辆与所述第二目标车辆聚类为目标车组的步骤，所述第二预设时长阈值小于所述预设时长阈值，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘彦均，徐东昊，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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