System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 车辆横向行为决策方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

车辆横向行为决策方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:40069162 阅读:5 留言:0更新日期:2024-01-16 23:54
本公开实施例公开了一种车辆横向行为决策方法、装置、电子设备和存储介质,该方法通过获取当前车辆的位置采样有向图,针对其中的每一个采样点,根据其与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建采样点的行为序列字典,进而获取待搜索行为序列,根据各个采样点的行为序列字典,在位置采样有向图中查找出符合待搜索行为序列的当前目标轨迹,该方法解决现有技术中由于感知信息少量波动导致决策结果不符合人类驾驶员习惯的问题,达到稳定车辆行为、提高行为一致性的目的,并且,极大降低消耗算力,提高轨迹查询效率。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及自动驾驶,尤其涉及一种车辆横向行为决策方法、装置、电子设备和存储介质


技术介绍

1、在实际场景中,车辆的感知模块得到的信息往往是不准确且存在波动的,进而预测模块基于感知信息确定的预测信息也是存在波动的。目前的决策规划方法,都是在当前规划周期中,基于最新的感知信息和预测信息寻找车辆的最优轨迹。

2、然而,在感知信息和预测信息存在波动时,得到的最优轨迹往往也会随之波动。实际中,人类驾驶员的决策往往具有比较强的一致性,不会因为感知信息的少量波动而轻易改变自己的行为。这就导致基于感知信息和预测信息所决策的结果,不符合人类驾驶员的决策结果。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开实施例提供了一种车辆横向行为决策方法、装置、电子设备和存储介质,解决现有技术中由于感知信息少量波动导致决策结果不符合人类驾驶员习惯的问题。

2、第一方面,本公开实施例提供了一种车辆横向行为决策方法,该方法包括:

3、获取当前车辆的位置采样有向图,其中,所述位置采样有向图由起始层采样点、至少一个中间层采样点以及至少一个终止层采样点构成,相邻层采样点之间的连接形成轨迹段;

4、针对所述位置采样有向图中的每一个采样点,根据所述采样点与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建所述采样点的行为序列字典,其中,所述行为序列字典包括至少一个行为序列和每个行为序列对应的采样点标识集合,所述行为序列由以所述采样点为起点的轨迹中各轨迹段的横向行为构成,所述采样点标识集合包括与所述采样点之间满足所述行为序列的下一层采样点;

5、获取待搜索行为序列,基于采样点的行为序列字典,在所述位置采样有向图中确定符合所述待搜索行为序列的当前目标轨迹。

6、第二方面,本公开实施例还提供了一种车辆横向行为决策装置,该装置包括:

7、有向图获取模块,用于获取当前车辆的位置采样有向图,其中,所述位置采样有向图由起始层采样点、至少一个中间层采样点以及至少一个终止层采样点构成,相邻层采样点之间的连接形成轨迹段;

8、字典确定模块,用于针对所述位置采样有向图中的每一个采样点,根据所述采样点与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建所述采样点的行为序列字典,其中,所述行为序列字典包括至少一个行为序列和每个行为序列对应的采样点标识集合,所述行为序列由以所述采样点为起点的轨迹中各轨迹段的横向行为构成,所述采样点标识集合包括与所述采样点之间满足所述行为序列的下一层采样点;

9、轨迹搜索模块,用于获取待搜索行为序列,基于采样点的行为序列字典,在所述位置采样有向图中确定符合所述待搜索行为序列的当前目标轨迹。

10、第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上所述的车辆横向行为决策方法。

11、第四方面,本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上所述的车辆横向行为决策方法。

12、本公开实施例提供的一种车辆横向行为决策方法,通过获取当前车辆的位置采样有向图,针对中的每一个采样点,根据其与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建采样点的行为序列字典,进而获取待搜索行为序列,根据各个采样点的行为序列字典,在位置采样有向图中查找出符合待搜索行为序列的当前目标轨迹,该方法可以将上一时刻决策的行为序列作为待搜索行为序列进而在轨迹查询后进行评价打分,或者,先对各种行为序列进行评价打分进而基于评分最优的待搜索行为序列进行轨迹查询,解决了现有技术中由于感知信息少量波动导致决策结果不符合人类驾驶员习惯的问题,达到稳定车辆行为、提高行为一致性的目的,并且,该方法实现了基于字典的轨迹查询,无需统计所有可能的行为序列进而从中遍历查询,极大降低了需要消耗的算力,提高了轨迹查询效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车辆横向行为决策方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述位置采样有向图中的每一个采样点,根据所述采样点与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建所述采样点的行为序列字典,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于采样点的行为序列字典,在所述位置采样有向图中确定符合所述待搜索行为序列的当前目标轨迹,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待搜索行为序列,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待搜索行为序列,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据采样点与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建采样点的行为序列字典之前,还包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据连接所述轨迹段的相邻层采样点的位置类型,确定所述轨迹段的横向行为,包括:

8.一种车辆横向行为决策装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:>

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种车辆横向行为决策方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述位置采样有向图中的每一个采样点,根据所述采样点与下一层采样点之间连接的轨迹段的横向行为,构建所述采样点的行为序列字典,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于采样点的行为序列字典,在所述位置采样有向图中确定符合所述待搜索行为序列的当前目标轨迹,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待搜索行为序列,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待搜索行为...

【专利技术属性】
技术研发人员:王珺旸蔡祺生周小成
申请(专利权)人:驭势科技北京有限公司
类型:发明
国别省市:

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