一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法技术方案

本发明专利技术涉及自动驾驶安全技术领域，具体涉及一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法。在自动驾驶下自车遇到大车时，本发明专利技术方法可使自动驾驶实现与驾驶员一样的避让措施，从而符合驾驶员的心理诉求，减少驾驶员的心理负担，给驾驶员留有更多的反应时间，使自动驾驶更智能化。自动驾驶更智能化。自动驾驶更智能化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶安全
，具体涉及一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法。

技术介绍

[0002]现实生活中，小型车辆驾驶员在行车过程中，遇到同方向右侧车道行驶的大型车辆，小车驾驶员在左侧车道进行超车时，一般会主动避让大车，尽量靠着车道的左侧进行超车，尽可能地与大车保持足够的横向距离。小车驾驶员的这一行为既可以使自身获得更多的心理安全感，也能在大车发生异常突发状况后，给自车留更多的反应时间，及时躲避。
[0003]目前，自动驾驶的车道保持系统会自动保持车辆在车道中的位置，根据视觉传感器自动获取车辆和车道线的位置关系，实时自动调整方向盘转角，确保车辆始终处于车道中间行驶，不发生偏离。这既是车道保持系统的优势，也是该系统的缺陷。因而在对大车进行超车时，车道保持系统不会像小车驾驶员一样对大车进行主动避让，仅是保持在车道中间行驶，从而增加小车驾驶员的心理负担，也让小车驾驶员在大车突发状况后的反应时间较少。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现。
[0006]一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1，摄像头采集自车周围的道路环境图像，使用深度学习神经网络对道路环境图像中的识别自车右前方有无大型车辆；
[0008]步骤2，对道路环境图像中大型车辆所在车道的左侧车道线进行标定，识别得到自车与标定车道线的间距以及大型车辆与标定车道线的间距；
[0009]步骤3，建立关于超车过程中行车参数的数据集；
[0010]步骤4，对数据集进行扩充，根据扩充后的数据集建立相关函数；
[0011]步骤5，当再次识别到有大型车辆时，根据相关函数和参数得到自车与标定车道线的安全间距；
[0012]步骤6，根据自车对大型车辆的超车过程中有无向左换道的条件，输出安全间距给车道保持系统；
[0013]步骤7，车道保持系统根据输出的安全间距，对自车行驶状态进行调整，令自车与标定车道线的间距不小于输出的安全间距。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：在自动驾驶下自车遇到大车时，可使自动驾驶实现与驾驶员一样的避让措施，从而符合驾驶员的心理诉求，减少驾驶员的心理负担，给驾驶员留有更多的反应时间，使自动驾驶更智能化。
附图说明
[0015]下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步详细说明。
[0016]图1为本专利技术基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法的流程图。
具体实施方式
[0017]下面将结合实施例对本专利技术的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本专利技术，而不应视为限制本专利技术的范围。
[0018]一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法，包括以下步骤：
[0019]步骤1，摄像头采集自车周围的道路环境图像，使用深度学习神经网络对道路环境图像中的识别自车右前方有无大型车辆；
[0020]具体的，运用深度学习YOLO V3网络模型算法，对道路环境图像进行图像语义分割，识别出右前方是否存在车辆，若存在车辆则识别该车辆的宽度，当该车辆的宽度大于2.2m时，认为该车辆为大型车辆。
[0021]步骤2，对道路环境图像中大型车辆所在车道的左侧车道线进行标定，识别得到自车与标定车道线的间距以及大型车辆与标定车道线的间距；
[0022]可通过车道线传感器及标定车道线后的道路环境图像得到自车与标定车道线的间距以及大型车辆与标定车道线的间距。
[0023]步骤3，建立关于超车过程中行车参数的数据集；
[0024]具体的，当超车过程中，自车与标定车道线的最大间距大于或等于车道宽度时，说明自车在超车时向左进行了换道，将此次超车过程中的自车与标定车道线的最大间距、大型车辆与标定车道线的最小间距以及大型车辆的宽度作为一组数据，记录至数据集A；
[0025]当超车过程中，自车与标定车道线的最大间距小于车道宽度时，说明自车在超车时未进行换道，将此次超车过程中的自车与标定车道线的最大间距、大型车辆与标定车道线的最小间距以及大型车辆的宽度作为一组数据，记录至数据集B。
[0026]步骤4，对数据集进行扩充，根据扩充后的数据集建立相关函数；
[0027]具体的，自车对大型车辆每进行一次超车，对数据集A或数据集B进行一次扩充更新；
[0028]当自车对大型车辆进行N次超车后，根据数据集A建立自车与标定车道线的间距、大型车辆与标定车道线的间距以及大型车辆的宽度三者之间的函数关系，记为可变车道函数；
[0029]当自车对大型车辆进行N次超车后，根据数据集B建立自车与标定车道线的间距、大型车辆与标定车道线的间距以及大型车辆的宽度三者之间的函数关系，记为不可变车道函数。
[0030]步骤5，当再次识别到有大型车辆时，根据相关函数和参数得到自车与标定车道线的安全间距；
[0031]具体的，当再次识别到有大型车辆时，将大型车辆与标定车道线的间距以及大型车辆的宽度分别代入可变车道函数与不可变车道函数，分别得到安全间距D1及安全间距D2。
[0032]步骤6，根据自车对大型车辆的超车过程中有无向左换道的条件，输出安全间距给车道保持系统；
[0033]具体的，当自车对大型车辆的超车过程中无向左换道的条件时，输出安全间距D2；
[0034]自车对大型车辆的超车过程中有向左换道的条件时，判断自车与标定车道线的安全间距D2是否小于数据集B中自车与标定车道线的最大间距的最小值或大于数据集B中自车与标定车道线的最大间距的最大值；若为是，则输出安全间距D1；若为否，则输出安全间距D2。
[0035]如，道路为同向双车道或双向双车道时，自车在对大型车辆进行超车，只能行驶在左侧车道完成超车，没有超车过程中向左换道的条件；而道路为同向三车道且大型车辆在最右侧车道时，自车在对大型车辆进行超车，既可以行驶在中间车道，也可以行驶在最左侧车道完成超车，此时自车就有超车过程中向左换道的条件。
[0036]步骤7，车道保持系统根据输出的安全间距，对自车行驶状态进行调整，令自车与标定车道线的间距不小于输出的安全间距。
[0037]虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本专利技术作了详尽的描述，但在本专利技术基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本专利技术精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本专利技术要求保护的范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，摄像头采集自车周围的道路环境图像，使用深度学习神经网络对道路环境图像中的识别自车右前方有无大型车辆；步骤2，对道路环境图像中大型车辆所在车道的左侧车道线进行标定，识别得到自车与标定车道线的间距以及大型车辆与标定车道线的间距；步骤3，建立关于超车过程中行车参数的数据集；步骤4，对数据集进行扩充，根据扩充后的数据集建立相关函数；步骤5，当再次识别到有大型车辆时，根据相关函数和参数得到自车与标定车道线的安全间距；步骤6，根据自车对大型车辆的超车过程中有无向左换道的条件，输出安全间距给车道保持系统；步骤7，车道保持系统根据输出的安全间距，对自车行驶状态进行调整，令自车与标定车道线的间距不小于输出的安全间距。2.根据权利要求1所述的基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法，其特征在于，步骤1具体的，运用深度学习YOLO V3网络模型算法，对道路环境图像进行图像语义分割，识别出右前方是否存在车辆，若存在车辆则识别该车辆的宽度，当该车辆的宽度大于2.2m时，认为该车辆为大型车辆。3.根据权利要求1所述的基于驾驶员心理特性的车道保持系统的调整方法，其特征在于，步骤3具体的，当超车过程中，自车与标定车道线的最大间距大于或等于车道宽度时，将此次超车过程中的自车与标定车道线的最大间距、大型车辆与标定车道线的最小间距以及大型车辆的宽度作为一组数据，记录至数据集A；当超车过程中，自车与标定车道线...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭应时，任苗，张硕，许斌，张昌博，刘警，郭昶生，
申请(专利权)人：陕西万方汽车零部件有限公司，
类型：发明
国别省市：