【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆自动驾驶，具体涉及一种自动驾驶换道决策方法及其装置、存储介质。
技术介绍
1、当前的自动驾驶换道决策方法分为基于规则的决策方法、基于ai强化学习的决策方法以及基于规则和ai融合的决策方法等三大类。
2、其中，基于规则的决策方法应用最为广泛，目前为行业内主流采用的方法，其优点是具有较好的行为解释空间，可根据实车或仿真的动作表现，分析规则制定的合理性，并按预期调整规则，可使自动驾驶决策的结果符合预期；但其也存在以下缺点：其与规则的制定与决策的灵活性强相关，规则越复杂则决策灵活性更高，但规则的维护或调整难度会上升；规则简单则决策灵活性下降，不能有效的处理一些特殊场景。
3、其中，基于ai强化学习的决策方法当前处于研究阶段，可实际应用较少，其优点是只需要加大训练的数据量即可得到较好的输出结果，不用设计复杂的规则装置；但其也存在以下缺点：可解释性较差，对训练出来的模型不能针对性调整，且对错误结果不能有效的进行改善，因此无法较好的应用于安全性要求高的自动驾驶领域。
4、其中，基于规则和ai融合的...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述本车行为意图包括路侧起步、靠边停车、放弃换道、强制换道、会车、绕障、换道超车、车道内偏移中的至少一种；
3.如权利要求2所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述根据所述障碍物信息、所述本车位置信息以及所述当前导航任务的道路信息确定本车行为意图，包括：
4.如权利要求2所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述根据所述障碍物信息、所述本车位置信息以及所述当前导航任务的道路信息确定本车行为意图，包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述本车行为意图包括路侧起步、靠边停车、放弃换道、强制换道、会车、绕障、换道超车、车道内偏移中的至少一种；
3.如权利要求2所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述根据所述障碍物信息、所述本车位置信息以及所述当前导航任务的道路信息确定本车行为意图，包括：
4.如权利要求2所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述根据所述障碍物信息、所述本车位置信息以及所述当前导航任务的道路信息确定本车行为意图，包括：
5.如权利要求2所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，所述根据所述本车行为意图确定是否进行换道代价计算，包括：
6.如权利要求2所述的自动驾驶换道决策方法，其特征在于，每条车道的参考线的换道代价值包括全局导航...
【专利技术属性】
技术研发人员：王文宇，杭宸，夏锌，钟斌，刘佳东，翁茂楠，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。