本申请公开了一种车辆接管时间预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标车辆在弯道路段的目标行驶信息；将所述目标行驶信息输入状态预测模型，以利用所述状态预测模型输出所述目标车辆的下一状态；将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型，以利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测；其中，所述改进后的双深度Q网络为通过在传统双深度Q网络中添加具有估计器选择模块和延迟更新模块；所述估计器选择模块用于选择出最优估计器，所述延迟更新模块用于指示本轮更新暂不更新估计器参数。本申请能够在弯道路段对接管时间做出准确快速预测，保障驾驶安全。全。全。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆接管时间预测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，特别涉及一种车辆接管时间预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]智能网联汽车是车联网与智能车的有机结合，其基于智能驾驶技术，使得驾驶员在驾驶智能网联汽车时无需一直操控车辆，可以从事非驾驶相关任务。然而现阶段，智能网联汽车不能在全工况下行驶，其原因在于实际交通场景中存在大量复杂的情境，智能网联汽车的自动驾驶系统不能在这些场景中做出决策，从而引发安全问题。为了保障智能网联汽车的行驶安全，需要驾驶人在一定时间范围内接管智能网联汽车。由于高速公路路段车辆速度较高，在弯道路段，尤其是匝道(弯曲)路段工况复杂，需要驾驶人快速准确的接管车辆，这取决于车辆接管时间的预测模型的预测精度及模型算法的时间复杂度，现有的接管时间预测方案在弯道路段的预测精度较低，偏差较大，使得驾驶员的安全无法得到有效保障。
[0003]因此，上述技术问题亟待本领域技术人员解决。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种车辆接管时间预测方法、装置、设备及存储介质，能够在弯道路段对接管时间做出准确快速预测，保障驾驶安全。其具体方案如下：
[0005]本申请的第一方面提供了一种车辆接管时间预测方法，包括：
[0006]获取目标车辆在弯道路段的目标行驶信息；
[0007]将所述目标行驶信息输入状态预测模型，以利用所述状态预测模型输出所述目标车辆的下一状态；
[0008]将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型，以利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测；其中，所述改进后的双深度Q网络具有估计器选择模块和延迟更新模块；所述估计器选择模块用于选择出最优估计器，所述延迟更新模块用于指示本轮更新暂不更新估计器参数。
[0009]可选的，所述目标行驶信息包括自身车辆运行信息、道路信息、周边行驶车辆运行信息及驾驶员状态信息。
[0010]可选的，所述将所述目标行驶信息输入状态预测模型之前，还包括：
[0011]将所述目标行驶信息的数据格式转化为所述输入状态预测模型支持的第一数据格式，并将第一数据格式的目标行驶信息输入所述状态预测模型；
[0012]可选的，所述将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型之前，还包括：
[0013]将所述目标行驶信息的数据格式转化为所述接管时间预测模型支持的第二数据
格式，并将第二数据格式的目标行驶信息输入所述接管时间预测模型。
[0014]可选的，所述利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测，包括：
[0015]利用所述接管时间预测模型中的两个估计器计算状态动作价值；
[0016]利用所述接管时间预测模型中的所述估计器选择模块根据预设概率因子从两个估计器中选择一个目标估计器，并根据所述目标估计器对应的状态动作价值确定出最优动作及执行最优动作；其中，所述预设概率因子为预先定义的超参数，其正负偏差会在每轮更新中根据道路场景调整；
[0017]利用所述接管时间预测模型中的所述延迟更新模块根据执行结果确定在本轮更新中是否更新估计器参数，如果是，则对估计器参数进行更新，如果否，则不对估计器参数进行更新；
[0018]执行下轮计算，直至达到最终状态停止计算，并将最终的状态动作价值作为预测出的所述目标接管时间。
[0019]可选的，所述利用所述接管时间预测模型中的所述延迟更新模块根据执行结果确定在本轮更新中是否更新估计器参数，包括：
[0020]根据第一关系式确定出执行结果对应的更新轮数是否为本轮更新轮数，如果是，则判定在本轮更新中更新估计器参数，如果否，则判定在本轮更新中不更新估计器参数；
[0021]所述第一关系式为：
[0022][0023]其中，Q
t+1
(s,a)表示执行结果，k表示执行结果执行结果对应的更新轮数，r
wi
表示执行结果第i次的下一状态，s
wi
表示执行结果第i次的下一奖励，ψ为误差系数，s为当前状态，a为当前行为，γ为模型参数。
[0024]可选的，所述所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测之后，还包括：
[0025]将预测出的所述目标接管时间输出至预设设备的显示界面进行显示，并控制所述预设设备的语音播报装置按照预设播报方式对所述目标接管时间进行语音播报。
[0026]可选的，所述预设设备的显示界面为所述目标车辆的中控屏幕。
[0027]本申请的第二方面提供了一种车辆接管时间预测装置，包括：
[0028]行驶信息获取模块，用于获取目标车辆在弯道路段的目标行驶信息；
[0029]状态预测模块，用于将所述目标行驶信息输入状态预测模型，以利用所述状态预测模型输出所述目标车辆的下一状态；
[0030]接管时间预测模块，用于将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型，以利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测；其中，所述改进后的双深度Q网络具有估计器选择模块和延迟更新模块；所述估计器选择模块用于选择出最优估计器，所述延迟更新模块用于指示本轮更新暂不更新估计器参数。
[0031]本申请的第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器；其
中所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现前述车辆接管时间预测方法。
[0032]本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现前述车辆接管时间预测方法。
[0033]本申请中，先获取目标车辆在弯道路段的目标行驶信息；然后将所述目标行驶信息输入状态预测模型，以利用所述状态预测模型输出所述目标车辆的下一状态；最后将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型，以利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测；其中，所述改进后的双深度Q网络具有估计器选择模块和延迟更新模块；所述估计器选择模块用于选择出最优估计器，所述延迟更新模块用于指示本轮更新暂不更新估计器参数。可见，本申请在利用接管时间预测模型预测接管时间之前，先使用预测模型对已获取到的目标行驶信息进行下一状态预测，在此基础上将下一状态和目标行驶信息一起输入接管时间预测模型来预测接管时间，避免接管时间预测模型进行过多探索。同时，接管时间预测模型的双深度Q网络中添加了估计器选择模块和延迟更新模块，在对接管时间进行预测的过程中，估计器选择模块能够在高估/低估之间进行权衡，延迟更新模块能够限制算法复杂度，从而在弯道路段对接管时间做出准确快速预测，保障驾驶安全。
附本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆接管时间预测方法，其特征在于，包括：获取目标车辆在弯道路段的目标行驶信息；将所述目标行驶信息输入状态预测模型，以利用所述状态预测模型输出所述目标车辆的下一状态；将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型，以利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测；其中，所述改进后的双深度Q网络具有估计器选择模块和延迟更新模块；所述估计器选择模块用于选择出最优估计器，所述延迟更新模块用于指示本轮更新暂不更新估计器参数。2.根据权利要求1所述的车辆接管时间预测方法，其特征在于，所述目标行驶信息包括自身车辆运行信息、道路信息、周边行驶车辆运行信息及驾驶员状态信息。3.根据权利要求1所述的车辆接管时间预测方法，其特征在于，所述将所述目标行驶信息输入状态预测模型之前，还包括：将所述目标行驶信息的数据格式转化为所述输入状态预测模型支持的第一数据格式，并将第一数据格式的目标行驶信息输入所述状态预测模型；所述将所述目标行驶信息及所述下一状态同时输入基于改进后的双深度Q网络构建的接管时间预测模型之前，还包括：将所述目标行驶信息的数据格式转化为所述接管时间预测模型支持的第二数据格式，并将第二数据格式的目标行驶信息输入所述接管时间预测模型。4.根据权利要求1所述的车辆接管时间预测方法，其特征在于，所述利用所述接管时间预测模型对所述目标车辆的目标接管时间进行预测，包括：利用所述接管时间预测模型中的两个估计器计算状态动作价值；利用所述接管时间预测模型中的所述估计器选择模块根据预设概率因子从两个估计器中选择一个目标估计器，并根据所述目标估计器对应的状态动作价值确定出最优动作及执行最优动作；其中，所述预设概率因子为预先定义的超参数，其正负偏差会在每轮更新中根据道路场景调整；利用所述接管时间预测模型中的所述延迟更新模块根据执行结果确定在本轮更新中是否更新估计器参数，如果是，则对估计器参数进行更新，如果否，则不对估计器参数进行更新；执行下轮计算，直至达到最终状态停止计算，并将最终的状态动作价值作为预测出的所述目标接管时间。5.根据权利要求4所述的车辆接管时间预测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐天宇，
申请(专利权)人：知行汽车科技苏州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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