本公开是关于一种换道策略生成方法和装置、计算机存储介质、电子设备，涉及智能驾驶技术领域，该方法包括：获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息；将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，得到轨迹学习控制量以及轨迹优化控制量；在确定所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差大于预设阈值时，基于所述轨迹优化控制量生成当前路径数据对；通过所述当前路径数据对对所述当前换道学习器进行训练，得到目标换道学习器，通过所述目标换道学习器得到所述当前车辆的换道策略。本公开提高了换道策略生成的效率以及准确率。高了换道策略生成的效率以及准确率。高了换道策略生成的效率以及准确率。
【技术实现步骤摘要】
换道策略生成方法和装置、计算机存储介质、电子设备
[0001]本公开实施例涉及智能驾驶
，具体而言，涉及一种换道策略生成方法、换道策略生成装置、计算机存储介质以及电子设备。
技术介绍
[0002]随着全球经济和汽车工业的飞速发展，机动车保有量逐年攀升，导致的交通事故对人们的生命和财产构成巨大威胁。人、车、环境是交通事故的三大主要因素，驾驶人的感知、认知、决策和操控能力具有局限性、动态不确定性与开放向，且容易受到驾驶人自身状态和道路环境等内外因素的影响，因此，难以保证驾驶安全的一致性与稳定性。
[0003]近年来，智能汽车依靠精准的定位与传感装置，能实时获取人、车和道路环境的信息，具备复杂环境下的场景认知、风险评估、智能决策和控制等能力，有望成为未来减少交通事故的重要途径。
[0004]在智能汽车中,决策和路径规划是智能驾驶的核心，传统的决策问题是基于规则的专家系统，如有限状态机、决策树模型等，但是专家系统依赖先验知识且建模成本高、可拓展性差、场景泛化能力不足，难以适应复杂多变的驾驶路况；路径规划通常采用基于滚动时域的局部路径规划算法，该算法能够在动态多变的环境中规划处安全高效的无碰路径，但是，计算量相对较大，实际应用受限制。
[0005]因此，需要提供一种新的换道策略生成方法。
[0006]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0007]本公开的目的在于提供一种换道策略生成方法、换道策略生成装置、计算机存储介质以及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的生成当前车辆换道策略的效率低下的问题。
[0008]根据本公开的一个方面，提供一种换道策略生成方法，包括：
[0009]获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息；
[0010]将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，得到轨迹学习控制量以及轨迹优化控制量；
[0011]在确定所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差大于预设阈值时，基于所述轨迹优化控制量生成当前路径数据对；
[0012]通过所述当前路径数据对对所述当前换道学习器进行训练，得到目标换道学习器，通过所述目标换道学习器得到所述当前车辆的换道策略。
[0013]在本公开的一种示例性实施例中，获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息，包括：
[0014]获取当前车辆的行驶速度、航向角以及与目标车道的横向距离；
[0015]确定与所述当前车辆关联的周围车辆，获取所述周围车辆的状态信息。
[0016]在本公开的一种示例性实施例中，确定与所述当前车辆关联的周围车辆，获取所述周围车辆的状态信息，包括：
[0017]获取目标车道、所述当前车辆的自车道；
[0018]确定所述当前车辆的自车道的前车、目标车道中相对于当前车辆的目标车道前车以及目标车道后车；
[0019]获取所述自车道前车、所述目标车道前车以及所述目标车道后车的纵向相对速度、纵向和横向相对距离、避撞时间倒数以及跟车时距。
[0020]在本公开的一种示例性实施例中，将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，包括：
[0021]对所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息进行归一化处理，得到归一化的当前车辆的状态信息以及归一化的周围车辆的状态信息；
[0022]将所述归一化的当前车辆的状态信息以及所述归一化的周围车辆的状态信息输入至所述当前换道学习器以及所述预设的轨迹优化器中。
[0023]在本公开的一种示例性实施例中，所述轨迹学习控制量中包括当前车辆的加速度和前轮转角，所述轨迹优化控制量中包括目标加速度和目标前轮转角。
[0024]在本公开的一种示例性实施例中，在确定所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差大于预设阈值时，基于所述轨迹优化控制量生成当前路径数据对，包括：
[0025]获取所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差；
[0026]在确定所述偏差小于所述预设阈值时，所述当前换道学习器收敛，并将所述当前换道学习器作为目标换道学习器；
[0027]在确定所述偏差大于所述预设阈值时，通过所述轨迹优化控制量以及所述当前车辆状态信息、所述周围车辆状态信息生成所述当前路径数据对。
[0028]在本公开的一种示例性实施例中，通过所述当前路径数据对对所述当前换道学习器进行训练，得到目标换道学习器，包括：
[0029]获取原始路径数据集，其中，所述原始路径数据集中包括多个路径数据对；
[0030]将所述当前路径数据对添加至所述原始路径数据集中，对所述原始路径数据集进行更新，得到目标路径数据集；
[0031]通过所述目标路径数据集中包括路径数据对对所述当前换道学习器进行训练，直至所述当前换道学习器收敛，得到所述目标换道学习器。
[0032]根据本公开的一个方面，提供一种换道策略生成装置，包括：
[0033]输入数据获取模块，用于获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息；
[0034]输出数据获取模块，用于将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，得到轨迹学习控制量以及轨迹优化控制量；
[0035]当前路径数据对生成模块，在确定所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差大于预设阈值时，基于所述轨迹优化控制量生成当前路径数据对；
[0036]换道策略生成模块，用于通过所述当前路径数据对对所述当前换道学习器进行训
练，得到目标换道学习器。
[0037]根据本公开的一个方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一示例性实施例所述的换道策略生成方法。
[0038]根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
[0039]处理器；以及
[0040]存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
[0041]其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任一示例性实施例所述的换道策略生成方法。
[0042]本公开实施例提供的一种换道策略生成方法，获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息；将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，得到轨迹学习控制量以及轨迹优化控制量；在确定所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差大于预设阈值时，基于所述轨迹优化控制量生成当前路径数据对；通过所述当前路径数据对对所述当前换道学习器进行训练，得到目标换道学习器，通过所述目标换道学习器得到所述当前车本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种换道策略生成方法，其特征在于，包括：获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息；将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，得到轨迹学习控制量以及轨迹优化控制量；在确定所述轨迹学习控制量与所述轨迹优化控制量的偏差大于预设阈值时，基于所述轨迹优化控制量生成当前路径数据对；通过所述当前路径数据对对所述当前换道学习器进行训练，得到目标换道学习器，通过所述目标换道学习器得到所述当前车辆的换道策略。2.根据权利要求1所述的换道策略生成方法，其特征在于，获取当前车辆的状态信息以及与所述当前车辆关联的周围车辆的状态信息，包括：获取当前车辆的行驶速度、航向角以及与目标车道的横向距离；确定与所述当前车辆关联的周围车辆，获取所述周围车辆的状态信息。3.根据权利要求2所述的换道策略生成方法，其特征在于，确定与所述当前车辆关联的周围车辆，获取所述周围车辆的状态信息，包括：获取目标车道、所述当前车辆的自车道；确定所述当前车辆的自车道的前车、目标车道中相对于当前车辆的目标车道前车以及目标车道后车；获取所述自车道前车、所述目标车道前车以及所述目标车道后车的纵向相对速度、纵向和横向相对距离、避撞时间倒数以及跟车时距。4.根据权利要求1所述的换道策略生成方法，其特征在于，将所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息输入至当前换道学习器以及预设的轨迹优化器中，包括：对所述当前车辆的状态信息以及所述周围车辆的状态信息进行归一化处理，得到归一化的当前车辆的状态信息以及归一化的周围车辆的状态信息；将所述归一化的当前车辆的状态信息以及所述归一化的周围车辆的状态信息输入至所述当前换道学习器以及所述预设的轨迹优化器中。5.根据权利要求1所述的换道策略生成方法，其特征在于，所述轨迹学习控制量中包括当前车辆的加速度和前轮转角，所述轨迹优化控制量中包括目标加速度和目标前轮转角。6.根据权利要求1所述的换道策略生成方法，其特征在于，在确定所述轨迹...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鑫，
申请(专利权)人：京东鲲鹏江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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