车辆的换道决策方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种车辆的换道决策方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取感知信息；根据所述感知信息，判断所述车辆进入的换道决策状态；根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与所述换道决策状态对应的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作。该方法实现了车辆的换道决策自动化，提高了车辆自动换道的精准性。

【技术实现步骤摘要】
车辆的换道决策方法及装置、电子设备、存储介质
本申请涉及智能驾驶领域，特别涉及一种车辆的换道决策方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
汽车的自动驾驶系统是一个可以模拟人类驾驶行为的自动化系统。在汽车行驶过程中，为了更方便通行或者一些外部因素，常常需要换道。目前，汽车的自动驾驶系统在进行换道决策时要面临很多复杂的情况，换道决策的精准性还有待提高。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种车辆的换道决策方法，可以实现车辆的换道决策自动化，提高了车辆自动换道的精准性。本申请实施例提供了一种车辆的换道决策方法，所述方法包括：获取感知信息；根据所述感知信息，判断所述车辆进入的换道决策状态；根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与所述换道决策状态对应的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作。在一实施例中，所述获取感知信息包括：通过雷达和视觉传感器获取所述车辆周围的环境信息；通过车载传感器和导航系统获取所述车辆的本车状态信息；获取预设的任务信息并通过地理地图系统获取所述车辆的地理地图信息；将所述环境信息、所述本车状态信息、所述地理地图信息和任务信息融合处理，获得感知信息。在一实施例中，所述根据所述感知信息，判断所述车辆进入的换道决策状态，包括：将所述感知信息输入有限状态机模型，获得所述有限状态机模型输出的状态转移结果；根据所述有限状态机模型的状态转移结果，确定所述车辆进入自由换道决策状态或者强制换道决策状态。在一实施例中，所述将所述感知信息输入有限状态机模型之前，所述方法还包括：基于行驶规则和行驶经验数据，建立行驶规则库；基于行驶规则库，建立所述有限状态机模型。在一实施例中，所述根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与所述换道决策状态对应的神经网络模型，包括：如果所述换道决策状态为自由换道决策状态，将所述感知信息输入所述自由换道决策状态对应的自由换道神经网络模型；如果所述换道决策状态为强制换道决策状态，将所述感知信息输入所述强制换道决策状态对应的强制换道神经网络模型。在一实施例中，所述根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与换道决策状态对应的神经网络模型之前，所述方法还包括：获取自由换道决策状态对应的第一训练数据以及强制换道决策状态对应的第二训练数据；通过所述第一训练数据训练得到所述自由换道决策状态对应的自由换道神经网络模型，以及通过所述第二训练数据训练得到所述强制换道神经网络模型。在一实施例中，所述根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作，包括：判断所述输出结果是否为换道；若所述输出结果为换道，判断所述输出结果是否满足动力学条件和舒适度条件；若满足，执行换道动作；否则，保持原道行驶或者停止。另一方面，本申请还提供了一种车辆的换道决策装置，所述装置包括：信息获取模型，用于获取感知信息；状态判断模块，用于根据所述感知信息，判断所述车辆进入的换道决策状态；模型计算模块，用于根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与换道决策状态对应的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；换道实施模块，用于根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作。进一步地，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行本申请提供的车辆的换道决策方法。进一步地，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以完成本申请提供的车辆的换道决策方法。本申请上述实施例提供的技术方案，通过获取感知信息来判断换道决策状态，进而将感知信息输入与换道决策状态对应的神经网络模型中，得出输出结果，并根据此输出结果执行换道动作，本申请实施例考虑了车辆进行换道决策时的不同场景，实现了车辆的换道决策自动化，提高了车辆自动换道的精准性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本申请一实施例提供的车辆的换道决策方法的应用场景示意图；图2为本申请一实施例提供的车辆的换道决策方法的流程示意图；图3为图2对应实施例中步骤S210的细节流程图；图4为本申请另一实施例提供的车辆的换道决策装置的框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。图1为本申请实施例提供的车辆的换道决策方法的应用场景示意图。如图1所示，该应用场景包括车辆100。该车辆100可以采用实施例提供的车辆的换道决策方法，实现车辆的换道决策自动化，提高车辆自动换道的精准性。该车辆100可以包括车载传感系统110、地图系统120和车载控制器130。车载控制器130连接车载传感系统110和地图系统120。其中，车载传感系统110可以包括本车状态传感器、视觉传感器、雷达。车载传感系统110和地图系统120将获取到的信息发送给车载控制器130，从而车载控制器130可以采用实施例提供的车辆的换道决策方法，进行车辆100的换道决策。本申请还提供了一种电子设备。该电子设备可以是图1所示的车载控制器130。如图1所示，车载控制器130可以包括处理器131和用于存储处理器131可执行指令的存储器132；其中，该处理器131被配置为执行本申请提供的车辆的换道决策方法。存储器132可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(StaticRandomAccessMemory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammableReadOnlyMemory，简称EPROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRed-OnlyMemory，简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序可由处理器131执行以完成本申请提供的车辆的换道决策方法。图2为本申请实施例提供的车辆的换道决策方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤S210-S240。步骤S210：获取感知信息。感知信息可以包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆的换道决策方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取感知信息；/n根据所述感知信息，判断所述车辆进入的换道决策状态；/n根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与所述换道决策状态对应的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；/n根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆的换道决策方法，其特征在于，所述方法包括：
获取感知信息；
根据所述感知信息，判断所述车辆进入的换道决策状态；
根据所述换道决策状态，将所述感知信息输入与所述换道决策状态对应的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；
根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作。


2.根据权利要求1所述的车辆的换道决策方法，其特征在于，所述获取感知信息包括：
通过雷达和视觉传感器获取所述车辆周围的环境信息；
通过车载传感器和导航系统获取所述车辆的本车状态信息；
获取预设的任务信息并通过地理地图系统获取所述车辆的地理地图信息；
将所述环境信息、所述本车状态信息、所述地理地图信息和任务信息融合处理，获得感知信息。


3.根据权利要求1所述的车辆的换道决策方法，所述根据所述神经网络模型的输出结果，执行换道动作，包括：
判断所述输出结果是否为换道；
若所述输出结果为换道，判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：菅少鹏，陈新，李彪，
申请(专利权)人：北京汽车集团有限公司，北京汽车研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11