【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶，尤其涉及一种变道提示方法、变道方法及相关装置。
技术介绍
1、随着智能驾驶技术的发展，智能驾驶系统对于障碍物和车道线的检测识别已具备较高的准确率，并且能够基于识别的结果较好地控制车辆进行相应的寻迹、避障、启停、转向、变速和变道等操作。其中，在控制车辆进行变道操作时，现有方法主要依赖于智能驾驶系统识别出的车道边界线、停止线和人行横道线等来判断是否需要变道，并根据环境中影响自车行驶的交通指示标志、行人、车辆和障碍物等确定变道的方向和时机，再控制车辆进行变道。
2、然而，在实际的道路行驶中，会出现车道中断、终止或并入相邻车道等封闭车道的情况，这些情况下智能驾驶系统并无法准确地识别出明确的变道信号并进行变道提示，导致车辆难以进行准确的变道操作，降低了智能驾驶系统在这些情况下的性能表现，并造成了安全隐患。同时，由于在实际道路中出现封闭车道的情况较少，导致对这类情况进行识别的地图感知模型的训练数据不均衡，对封闭车道进行识别的准确性低、鲁棒性差。
技术实现思路
1、本申请主要提供一种变道提示方法、变道方法及相关装置，旨在解决封闭车道情况下车辆无法明确提示变道以及封闭道路识别准确性低、鲁棒性差的问题。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种变道提示方法。该变道提示方法包括：获取地图感知模型，其中，所述地图感知模型是由样本传感数据集对目标检测模型进行训练得到的，所述样本传感数据集中包括带封闭标签的样本传感数据；采集当前车道在预设距离范围内
3、在一些实施例中，所述获取地图感知模型，包括：获取多个样本高精地图和对应地图区域的样本传感数据；基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道；在所述样本高精地图中所述封闭车道的封闭处打上预标注封闭标签；对所述预标注封闭标签进行坐标转换并与对应的所述样本传感数据进行关联，以得到所述带封闭标签的样本传感数据；采用包括所述带封闭标签的样本传感数据在内的所述样本传感数据集对所述目标检测模型进行训练，以得到所述地图感知模型。
4、在一些实施例中，所述基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道，包括：若所述待定车道在所述预设距离范围内不存在直接相邻后继道路标识、停止线标识和人行横道线标识，则确定所述待定车道在所述预设距离范围内为封闭车道。
5、在一些实施例中，所述基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道，还包括：若所述待定车道在所述预设距离范围内存在相关联的不直接相邻后继道路标识，且所述待定车道的封闭处的关键点到所述不直接相邻后继道路标识对应的后继车道的预设起始点的虚拟连线穿过实际车道线，则确定所述待定车道在所述预设距离范围内为封闭车道。
6、在一些实施例中，所述在所述样本高精地图中所述封闭车道的封闭处打上预标注封闭标签，包括：在所述封闭车道的封闭处标注虚拟封闭线并赋予所述虚拟封闭线终止车道类别属性；所述对所述预标注封闭标签进行坐标转换并与对应的所述样本传感数据进行关联，以得到所述带封闭标签的样本传感数据，包括：将所述预标注封闭标签在所述样本高精地图中的所述虚拟封闭线的关键点坐标转换到所述样本传感数据对应的局部坐标系下，并将所述关键点与样本传感数据进行匹配，赋予转换后的所述关键点所述终止车道类别属性，以得到所述带封闭标签的样本传感数据。
7、在一些实施例中，所述采用包括所述带封闭标签的样本传感数据在内的所述样本传感数据集对所述目标检测模型进行训练，以得到所述地图感知模型，包括：对所述带封闭标签的样本传感数据进行加权采样，以获取占所述样本传感数据集中预设比例的所述带封闭标签的样本传感数据；基于加权采样后的所述样本传感数据集对所述目标检测模型进行训练，以得到所述地图感知模型。
8、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种变道方法。该变道方法包括：响应于接收到如权利要求1-6任一项所述的变道提示方法发出的变道提示，进行变道路线规划，以得到虚拟变道路线；基于所述虚拟变道路线和自动驾驶技术，进行自动变道。
9、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种存储介质，该存储介质上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据被处理器执行时实现如上述的变道提示方法的步骤，或如上述的变道方法的步骤。
10、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种车载设备，该车载设备包括相互连接的处理器和存储器，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，实现如上述的变道提示方法的步骤，或如上述的变道方法的步骤。
11、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种车辆，该车辆包括如上述的存储介质或如上述的车载设备。
12、本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请公开了一种变道提示方法、变道方法及相关装置。通过获取由包括带封闭标签的样本传感数据在内的样本传感数据集对目标检测模型进行训练得到的地图感知模型，并将当前车道在预设距离范围内的传感数据输入该地图感知模型以获取地图元素标识，根据该地图元素标识中是否包括当前车道对应的封闭标签，确定是否当前车道是否为封闭车道并在确定后发出变道提示，从而能够明确地在停止线、人行横道线等指示封闭车道的标志或标线不明显或缺失或在一些道路临时封闭等封闭道路的情况下提示变道，有利于提高车辆进行变道决策的效率，避免因错误识别而导致的交通事故或拥堵，以提高行车安全和效率。同时，该方法还凭借道路标识的拓扑信息和对虚拟封闭线的标注，以提高相应的标注的准确性和合理性，得到的封闭标签具备较高的有效性和可靠性，该方法还通过加权采样提高这些封闭标签的训练数据的数量，用来对目标检测模型进行训练优化，以得到能够准确、鲁棒地获取到包括封闭标签在内的地图元素标识的地图感知模型，从而进一步提高地图感知模型对封闭车道识别的准确性和鲁棒性，提高其泛化能力和对真实的封闭车道的适应性。此外，其提供的变道方法也基于该变道提示，结合自动驾驶技术，从而实现了有效可靠的自动变道。该方案提出的存储介质、车载设备和车辆也利用了上述方法，从而可以实现对封闭车道的准确、鲁棒的识别，以及对变道情况的明确提示，有利于提高道路交通的效率和安全性。
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1.一种变道提示方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变道提示方法，其特征在于，所述获取地图感知模型，包括：
3.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道，包括：
4.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道，还包括：
5.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述在所述样本高精地图中所述封闭车道的封闭处打上预标注封闭标签，包括：
6.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述采用包括所述带封闭标签的样本传感数据在内的所述样本传感数据集对所述目标检测模型进行训练，以得到所述地图感知模型，包括：
7.一种变道方法，其特征在于，包括：
8.一种存储介质，其上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的变道提示方法，或如权利要求7所述的变道方法。
9.一种
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求8所述的存储介质或如权利要求9所述的车载设备。
...【技术特征摘要】
1.一种变道提示方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变道提示方法，其特征在于，所述获取地图感知模型，包括：
3.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道，包括：
4.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述基于所述样本高精地图中各待定车道在所述预设距离范围内的标识信息确定封闭车道，还包括：
5.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述在所述样本高精地图中所述封闭车道的封闭处打上预标注封闭标签，包括：
6.根据权利要求2所述的变道提示方法，其特征在于，所述采用包括所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘青树，王淑鹏，刘晓洋，何明，
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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