【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆智能控制，尤其涉及一种车辆自主换道方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、自动驾驶车辆的决策策略研究是当前自动驾驶领域的重点研究方向之一。智能交通决策系统能够对当前驾驶情景进行实时判断并更加安全高效地完成驾驶任务。
2、现阶段，自动驾驶决策方法主要包括基于规则和基于学习的方法等。其中，基于规则的方法是根据数学模型与当前情景制订策略，其通常结构简单、解释性高等特点，然而基于规则的方法所制订的决策策略缺乏灵活性通常无法处理复杂多变的环境，同时其可能无法应对在规则设计考虑范围之外的突发情况的产生。基于学习的方法制订自动驾驶决策策略是指利用数据和学习算法的方法训练模型以得到合适的决策策略，但是其通常存在可解释性差，数据依赖性高等特点。在车辆自主换道过程中，对于换道决策往往采用通用的指标来进行决策，而人类驾驶员对于突发的换道情况的处理是基于其驾驶经验以及驾驶偏好进行的，单从具象化的指标来进行决策，无法真正还原人类驾驶意图，导致车辆自主换道无法模仿人类驾驶意图，难以实现车辆自动驾驶智能化。
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【技术保护点】
1.一种车辆自主换道方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述通过换道决策模型的隐藏层，根据所述第一历史轨迹数据和所述第二历史轨迹数据，确定目标车辆的第一驾驶风格特征和环境车辆的第二驾驶风格特征，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述目标车辆或者所述环境车辆的轨迹特征矩阵，通过以下步骤得到：
4.根据权利要求1所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述根据所述第一历史轨迹数据确定影响换道行为的换道决策指标特征，包括以下步骤：
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种车辆自主换道方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述通过换道决策模型的隐藏层，根据所述第一历史轨迹数据和所述第二历史轨迹数据，确定目标车辆的第一驾驶风格特征和环境车辆的第二驾驶风格特征，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述目标车辆或者所述环境车辆的轨迹特征矩阵，通过以下步骤得到：
4.根据权利要求1所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述根据所述第一历史轨迹数据确定影响换道行为的换道决策指标特征，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述车辆自主换道方法还包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的车辆自主换道方法，其特征在于，所述根据所述换道决策结果中的...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺宜，贾乐，尹建华，张鸣，吴超仲，曹博，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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