CN110775069B - 一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置和方法，属于车辆主动安全技术领域；本发明通过简单的激光雷达和摄像头的设置，使自车能够获得周围车辆的运动信息，进而识别自车周围车辆的驾驶模式，对于自车的控制策略具有明显的积极意义；本发明针对自车周围不同方位的车辆的行驶特点，采用不同的识别方法，实现了自车周围车辆驾驶模式的准确识别。
Description
技术领域
本发明属于车辆主动安全技术领域，尤其涉及一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置和方法。
背景技术
随着自动驾驶车和网联车辆的快速发展，传统人工驾驶车辆、智能网联车辆在路上共同行使的混行模式越来越普遍。由于传统人工驾驶车辆、智能网联车辆在环境感知、决策和执行等方面存在明显的差异。故如果能够清楚的了解周围车辆的车辆类型，对于智能车的控制策略具有明显的积极意义。
目前，针对混行模式下的车辆驾驶模式识别技术尚不完善，而识别自车周围车辆的驾驶模式对于自车的控制策略又非常重要，因此，如何准确识别自车周围车辆的驾驶模式对于混行模式下的驾驶安全非常重要。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置和方法，本发明通过简单的激光雷达和摄像头的设置，使自车能够获得周围车辆的运动信息，进而识别自车周围车辆的驾驶模式，对于自车的控制策略具有明显的积极意义；本发明针对自车周围不同方位的车辆的行驶特点，采用不同的识别方法，实现了自车周围车辆驾驶模式的准确识别。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以解决。
(一)一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置，包括：安装在车辆前端的前置毫米波雷达、安装于车辆后端的后置毫米波雷达、安装于车顶前端的前置摄像头，安装于车顶后端的后置摄像头、分别安装于车辆左侧和右侧的左侧毫米波雷达和右侧毫米波雷达，以及微处理器；所述微处理器集成于车辆的控制中心；
所述前置毫米波雷达用于采集前方车辆的运动状态信息：前方车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度，并将该信息传输给微处理器；
所述后置毫米波雷达用于采集后方车辆的运动状态信息：后方车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度，并将该信息传输给微处理器；
所述左侧毫米波雷达用于采集左侧车道车辆的运动状态信息：左侧车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度；并将该信息传输给微处理器；
所述右侧毫米波雷达用于采集右侧车道车辆的运动状态信息：左侧车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度；并将该信息传输给微处理器；
所述前置摄像头用于采集前车相对车道线的相对位置和前车的转向灯开启情况；并将该信息传输给微处理器；
所述后置摄像头用于采集后车相对车道线的相对位置和后车的转向灯开启情况；并将该信息传输给微处理器；
所述微处理器用于根据输入的前车、后车、左侧车辆和右侧车辆的运动状态信息和前车、后车相对车道线的相对位置来判断各个方位车辆的驾驶模式；
进一步地，所述前置毫米波雷达、后置毫米波雷达、左侧毫米波雷达和右侧毫米波雷达分别为德尔福ESR毫米波雷达。
进一步地，所述摄像头为3D高清摄像头。
进一步地，所述微处理器为ARM9处理器。
(二)一种混行模式下车辆驾驶模式识别方法，基于上述识别系统，包括以下步骤：
步骤1，自车实时采集前车和后车的运动状态信息、左侧车辆和右侧车辆的运动状态信息、及前车和后车分别相对于车道线的相对位置；
其中，所述运动状态信息为其他车与自车之间的实时相对距离和相对速度，其他车为前车、后车、左侧车辆或右侧车辆；
步骤2，根据前车的运动状态信息和前车相对于车道线的相对位置，判断前车的驾驶模式；同时，根据后车的运动状态信息和后车相对于车道线的相对位置，判断后车的驾驶模式；
步骤3，根据左侧车辆的运动状态信息，判断左侧车辆的驾驶模式；同理，根据右侧车辆的运动状态信息，判断右侧车辆的驾驶模式。
进一步地，所述根据前车的运动状态信息和前车相对于车道线的相对位置，判断前车的驾驶模式，其具体为：分别根据前车的车道保持行为和换道行为，判断对应行为下的驾驶模式；当满足两种行为下的驾驶模式都为无人驾驶时，则判断前车为无人驾驶模式；否则，判断前车为人工驾驶模式。
更进一步地，根据前车的车道保持行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：
首先，设定采样间隔，自车对采集的前车距左车道线和右车道线的距离数据进行采样；
其次，计算车道保持参数，即每个采样时刻前车距左侧车道线的距离与前车距右侧车道线的距离的差值；
再次，计算平均车道保持参数，即在车道保持判定距离内车道保持参数的平均值；
最后，比较平均车道保持参数与设定的车道保持阈值的大小，若平均车道保持参数不大于车道保持阈值，则判断前车为无人驾驶模式，否则，判断为人工驾驶模式。
更进一步地，根据前车的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断前车的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断前车为无人驾驶模式；
(1)前车的转向灯开启时间大于3s且前车的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，前车的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，前车的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上前车的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
进一步地，所述根据后车的运动状态信息和后车相对于车道线的相对位置，判断后车的驾驶模式，其具体为：分别根据后车的车道保持行为、跟车行为、换道行为和制动响应行为，判断对应行为下的驾驶模式；当存在2种行为下的驾驶模式为无人驾驶时，则判断后车为无人驾驶模式；否则，判断后车为人工驾驶模式。
更进一步地，根据后车的车道保持行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：
首先，设定采样间隔，自车对采集的后车距左车道线和右车道线的距离数据进行采样；
其次，计算车道保持参数，即每个采样时刻后车距左侧车道线的距离与后车距右侧车道线的距离的差值；
再次，计算平均车道保持参数，即在车道保持判定距离内车道保持参数的平均值；
最后，比较平均车道保持参数与设定的车道保持阈值的大小，若平均车道保持参数不大于车道保持阈值，则判断后车为无人驾驶模式，否则，判断为人工驾驶模式。
更进一步地，根据后车的跟车行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：根据跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件，确定后车的驾驶模式；
其中，所述跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件为：在10s内，当后车的跟车距离变化不超过5米或者后车的跟车时距变化不超过0.1秒；即
S跟车-5m≤S跟车≤S跟车+5m或者
式中，S跟车为后车与自车之间的相对距离，单位为m，v后车为后车的实时行驶速度，单位为m/s。
更进一步地，根据后车的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断后车的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断后车为无人驾驶模式；
(1)后车的转向灯开启时间大于3s且后车的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，后车的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，后车的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上后车的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
更进一步地，根据后车的制动响应行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：当自车制动时，若后车的响应时间小于0.5s，即t响应≤0.5s，初步判定后车为无人驾驶模式；
其中，所述后车的响应时间为自车开始制动时刻与后车开始制动时刻之间的时间差。
进一步地，所述根据左侧车辆的运动状态信息，判断左侧车辆的驾驶模式，其具体为：分别根据左侧车辆的跟车行为和换道行为，判断对应行为下的驾驶模式；当两种行为下的驾驶模式都为无人驾驶时，则判断左侧车辆为无人驾驶模式；否则，判断左侧车辆为人工驾驶模式。
更进一步地，根据左侧车辆的跟车行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：根据左侧车辆的跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件，确定左侧车辆的驾驶模式；
其中，所述左侧车辆的跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件为：在10s内，当左侧车辆的跟车距离变化不超过5米或者左侧车辆的跟车时距变化不超过0.1秒；即
S跟车-5m≤S跟车≤S跟车+5m
式中:S跟车为本车右侧车道内被识别车辆的跟车距离，v左车为左侧车辆的行驶速度。
更进一步地，根据左侧车辆的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断左侧车辆的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断左侧车辆为无人驾驶模式；
(1)左侧车辆的转向灯开启时间大于3s且左侧车辆的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，左侧车辆的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，左侧车辆的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上左侧车辆的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
所述右侧车辆的驾驶模式判断方法与左侧车辆相同。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明通过简单的激光雷达和摄像头的设置，使自车能够获得周围车辆的运动信息，进而识别自车周围车辆的驾驶模式，对于自车的控制策略具有明显的积极意义；本发明针对自车周围不同方位的车辆的行驶特点，采用不同的识别方法，实现了自车周围车辆驾驶模式的准确识别。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1为本发明的实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步详细描述。
实施例1
参考图1，本发明的一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置，包括：安装在车辆前端的前置毫米波雷达、安装于车辆后端的后置毫米波雷达、安装于车顶前端的前置摄像头，安装于车顶后端的后置摄像头、分别安装于车辆左侧和右侧的左侧毫米波雷达和右侧毫米波雷达，以及微处理器；所述微处理器集成于车辆的控制中心；
所述前置毫米波雷达用于采集前方车辆的运动状态信息：前方车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度，并将该信息传输给微处理器；
所述后置毫米波雷达用于采集后方车辆的运动状态信息：后方车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度，并将该信息传输给微处理器；
所述左侧毫米波雷达用于采集左侧车道车辆的运动状态信息：左侧车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度；并将该信息传输给微处理器；
所述右侧毫米波雷达用于采集右侧车道车辆的运动状态信息：左侧车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度；并将该信息传输给微处理器；
所述前置摄像头用于采集前车相对车道线的相对位置和前车的转向灯开启情况；并将该信息传输给微处理器；
所述后置摄像头用于采集后车相对车道线的相对位置和后车的转向灯开启情况；并将该信息传输给微处理器；
所述微处理器用于根据输入的前车、后车、左侧车辆和右侧车辆的运动状态信息和前车、后车相对车道线的相对位置来判断各个方位车辆的驾驶模式；
以上实施例中，前置毫米波雷达、后置毫米波雷达、左侧毫米波雷达和右侧毫米波雷达分别为德尔福ESR毫米波雷达；摄像头为3D高清摄像头微处理器为ARM9处理器，具体型号为S3C2410。
实施例2
参考图1，一种混行模式下车辆驾驶模式识别方法，基于上述识别系统，包括以下步骤：
步骤1，自车实时采集前车和后车的运动状态信息、左侧车辆和右侧车辆的运动状态信息、及前车和后车分别相对于车道线的相对位置；
其中，所述运动状态信息为其他车与自车之间的实时相对距离和相对速度，其他车为前车、后车、左侧车辆或右侧车辆；
步骤2，根据前车的运动状态信息和前车相对于车道线的相对位置，判断前车的驾驶模式；同时，根据后车的运动状态信息和后车相对于车道线的相对位置，判断后车的驾驶模式；
具体地，前车的驾驶模式判断过程为：分别根据前车的车道保持行为和换道行为，判断对应行为下的驾驶模式；当满足两种行为下的驾驶模式都为无人驾驶时，则判断前车为无人驾驶模式；否则，判断前车为人工驾驶模式。
其中，(a)根据前车的车道保持行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：
首先，设定采样间隔，自车对采集的前车距左车道线和右车道线的距离数据进行采样；
其次，计算车道保持参数，即每个采样时刻前车距左侧车道线的距离与前车距右侧车道线的距离的差值；
再次，计算平均车道保持参数，即在车道保持判定距离内车道保持参数的平均值；
最后，比较平均车道保持参数与设定的车道保持阈值的大小，若平均车道保持参数不大于车道保持阈值，则判断前车为无人驾驶模式，否则，判断为人工驾驶模式。
示例性地，采样间隔设为1m，即每隔1m进行一次采样；车道判定距离设为100m，车道保持阈值设为5-6cm。
(b)根据前车的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断前车的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断前车为无人驾驶模式；
(1)前车的转向灯开启时间大于3s且前车的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，前车的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，前车的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上前车的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
另一方面，后车的驾驶模式判断过程为：
以后车的车道保持行为、跟车行为、换道行为和制动响应行为为判断依据，分别判断后车每个行为对应的驾驶模式；当存在2种行为下的驾驶模式为无人驾驶时，则判断后车为无人驾驶模式；否则，判断后车为人工驾驶模式。
其中，a)车道保持行为下的驾驶模式判断，其具体为：
首先，设定采样间隔，自车对采集的后车距左车道线和右车道线的距离数据进行采样；
其次，计算车道保持参数，即每个采样时刻后车距左侧车道线的距离与后车距右侧车道线的距离的差值；
再次，计算平均车道保持参数，即在车道保持判定距离内车道保持参数的平均值；
最后，比较平均车道保持参数与设定的车道保持阈值的大小，若平均车道保持参数不大于车道保持阈值，则判断后车为无人驾驶模式，否则，判断为人工驾驶模式。
以上过程中，示例性地，采样间隔设为1m，即每隔1m进行一次采样；车道判定距离设为100m，车道保持阈值设为5-6cm。
b)跟车行为下的驾驶模式判断，其具体为：根据跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件，确定后车的驾驶模式；
其中，所述跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件为：在10s内，当后车的跟车距离变化不超过5米或者后车的跟车时距变化不超过0.1秒；即
S跟车-5m≤S跟车≤S跟车+5m或者
式中，S跟车为后车与自车之间的相对距离，单位为m，v后车为后车的实时行驶速度，单位为m/s。5m作为跟车距离的浮动范围，0.1s作为跟车时距的浮动范围。
c)换道行为下的驾驶模式判断，其具体为：
判断后车的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断后车为无人驾驶模式；
(1)后车的转向灯开启时间大于3s且后车的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，后车的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，后车的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上后车的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
示例性地，换道阈值设为5次/km，换道时间设为12-15s。
d)制动响应行为下的驾驶模式判断，其具体为：当自车制动时，若后车的响应时间小于0.5s，即t响应≤0.5s，初步判定后车为无人驾驶模式；
其中，所述后车的响应时间为自车开始制动时刻与后车开始制动时刻之间的时间差。
步骤3，根据左侧车辆的运动状态信息，判断左侧车辆的驾驶模式；同理，根据右侧车辆的运动状态信息，判断右侧车辆的驾驶模式。
具体地，左侧车辆与右侧车辆的驾驶模式判断过程类似，此处以左侧车辆为例进行说明。
左侧车辆的驾驶模式判断过程为：分别根据左侧车辆的跟车行为和换道行为，判断对应行为下的驾驶模式；当两种行为下的驾驶模式都为无人驾驶时，则判断左侧车辆为无人驾驶模式；否则，判断左侧车辆为人工驾驶模式。
一方面，根据左侧车辆的跟车行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：根据左侧车辆的跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件，确定左侧车辆的驾驶模式；
其中，所述左侧车辆的跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件为：在10s内，当左侧车辆的跟车距离变化不超过5米或者左侧车辆的跟车时距变化不超过0.1秒；即
S跟车-5m≤S跟车≤S跟车+5m
or
式中:S跟车为本车右侧车道内被识别车辆的跟车距离，v左车为左侧车辆的行驶速度。5m作为跟车距离的浮动范围，0.1s作为跟车时距的浮动范围。
另一方面，根据左侧车辆的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断左侧车辆的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断左侧车辆为无人驾驶模式；
(1)左侧车辆的转向灯开启时间大于3s且左侧车辆的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，左侧车辆的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，左侧车辆的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上左侧车辆的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。换道阈值设置为5次/km。
右侧车辆的驾驶模式判断方法与左侧车辆相同。
经过以上过程即可得到自车的前、后、左、右各个方位车辆的驾驶模式，进而为自车的安全驾驶控制提供指导，对于自车的安全驾驶具有重要意义。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种混行模式下车辆驾驶模式识别方法，包括以下步骤：
步骤1，自车实时采集前车和后车的运动状态信息、左侧车辆和右侧车辆的运动状态信息、及前车和后车分别相对于车道线的相对位置；
其中，所述运动状态信息为其他车与自车之间的实时相对距离和相对速度，其他车为前车、后车、左侧车辆或右侧车辆；
步骤2，根据前车的运动状态信息和前车相对于车道线的相对位置，判断前车的驾驶模式；同时，根据后车的运动状态信息和后车相对于车道线的相对位置，判断后车的驾驶模式；
所述根据前车的运动状态信息和前车相对于车道线的相对位置，判断前车的驾驶模式，其具体为：分别根据前车的车道保持行为和换道行为，判断对应行为下的驾驶模式；当满足两种行为下的驾驶模式都为无人驾驶时，则判断前车为无人驾驶模式；否则，判断前车为人工驾驶模式；
步骤3，根据左侧车辆的运动状态信息，判断左侧车辆的驾驶模式；同理，根据右侧车辆的运动状态信息，判断右侧车辆的驾驶模式。
2.根据权利要求1所述的混行模式下车辆驾驶模式识别方法，其特征在于，所述根据前车的车道保持行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：
首先，设定采样间隔，自车对采集的前车距左车道线和右车道线的距离数据进行采样；
其次，计算车道保持参数，即每个采样时刻前车距左侧车道线的距离与前车距右侧车道线的距离的差值；
再次，计算平均车道保持参数，即在车道保持判定距离内车道保持参数的平均值；
最后，比较平均车道保持参数与设定的车道保持阈值的大小，若平均车道保持参数不大于车道保持阈值，则判断前车为无人驾驶模式，否则，判断为人工驾驶模式；
所述根据前车的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断前车的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断前车为无人驾驶模式；
(1)前车的转向灯开启时间大于3s且前车的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，前车的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，前车的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上前车的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
3.根据权利要求1所述的混行模式下车辆驾驶模式识别方法，其特征在于，所述根据后车的运动状态信息和后车相对于车道线的相对位置，判断后车的驾驶模式，其具体为：分别根据后车的车道保持行为、跟车行为、换道行为和制动响应行为，判断对应行为下的驾驶模式；当存在2种行为下的驾驶模式为无人驾驶时，则判断后车为无人驾驶模式；否则，判断后车为人工驾驶模式。
4.根据权利要求3所述的混行模式下车辆驾驶模式识别方法，其特征在于，所述根据后车的车道保持行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：
首先，设定采样间隔，自车对采集的后车距左车道线和右车道线的距离数据进行采样；
其次，计算车道保持参数，即每个采样时刻后车距左侧车道线的距离与后车距右侧车道线的距离的差值；
再次，计算平均车道保持参数，即在车道保持判定距离内车道保持参数的平均值；
最后，比较平均车道保持参数与设定的车道保持阈值的大小，若平均车道保持参数不大于车道保持阈值，则判断后车为无人驾驶模式，否则，判断为人工驾驶模式；
所述根据后车的跟车行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：根据跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件，确定后车的驾驶模式；
其中，所述跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件为：在10s内，当后车的跟车距离变化不超过5米或者后车的跟车时距变化不超过0.1秒；即
S跟车-5m≤S跟车≤S跟车+5m或者
式中，S跟车为后车与自车之间的相对距离，单位为m，v后车为后车的实时行驶速度，单位为m/s；
所述根据后车的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断后车的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断后车为无人驾驶模式；
(1)后车的转向灯开启时间大于3s且后车的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，后车的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，后车的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上后车的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数；
所述根据后车的制动响应行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：当自车制动时，若后车的响应时间小于0.5s，即t响应≤0.5s，初步判定后车为无人驾驶模式；
其中，所述后车的响应时间为自车开始制动时刻与后车开始制动时刻之间的时间差。
5.根据权利要求1所述的混行模式下车辆驾驶模式识别方法，其特征在于，所述根据左侧车辆的运动状态信息，判断左侧车辆的驾驶模式，其具体为：分别根据左侧车辆的跟车行为和换道行为，判断对应行为下的驾驶模式；当两种行为下的驾驶模式都为无人驾驶时，则判断左侧车辆为无人驾驶模式；否则，判断左侧车辆为人工驾驶模式。
6.根据权利要求5所述的混行模式下车辆驾驶模式识别方法，其特征在于，所述根据左侧车辆的跟车行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：根据左侧车辆的跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件，确定左侧车辆的驾驶模式；
其中，所述左侧车辆的跟车行为对应的无人驾驶模式判定条件为：在10s内，当左侧车辆的跟车距离变化不超过5米或者左侧车辆的跟车时距变化不超过0.1秒；即
S跟车-5m≤S跟车≤S跟车+5m
式中:S跟车为本车左侧车道内被识别车辆的跟车距离，v左车为左侧车辆的行驶速度；
所述根据左侧车辆的换道行为，判断该行为下的驾驶模式，其具体为：判断左侧车辆的换道行为是否符合以下条件，若符合2项以上，判断左侧车辆为无人驾驶模式；
(1)左侧车辆的转向灯开启时间大于3s且左侧车辆的换道频率不大于设定的换道阈值；
(2)设定的换道时间内，左侧车辆的横向速度符合特定规律；
(3)设定的换道时间内，左侧车辆的纵向速度符合特定规律；
(4)设定的换道时间内，目标车道上左侧车辆的减速度不大于0.5m/s2；
其中，特定规律为保持恒定或符合正弦函数；换道频率为单位距离内的换道次数。
7.一种混行模式下车辆驾驶模式识别装置，用于实现权利要求1-6任一项所述的混行模式下车辆驾驶模式识别方法，其特征在于，包括：安装在车辆前端的前置毫米波雷达、安装于车辆后端的后置毫米波雷达、安装于车顶前端的前置摄像头，安装于车顶后端的后置摄像头、分别安装于车辆左侧和右侧的左侧毫米波雷达和右侧毫米波雷达，以及微处理器；所述微处理器集成于车辆的控制中心；
所述前置毫米波雷达用于采集前方车辆的运动状态信息：前方车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度，并将该运动状态信息传输给微处理器；
所述后置毫米波雷达用于采集后方车辆的运动状态信息：后方车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度，并将该运动状态信息传输给微处理器；
所述左侧毫米波雷达用于采集左侧车道车辆的运动状态信息：左侧车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度；并将该运动状态信息传输给微处理器；
所述右侧毫米波雷达用于采集右侧车道车辆的运动状态信息：左侧车辆与自车之间的实时相对距离和相对速度；并将该运动状态信息传输给微处理器；
所述前置摄像头用于采集前车相对车道线的相对位置的信息和前车的转向灯开启情况的信息；并将该信息传输给微处理器；
所述后置摄像头用于采集后车相对车道线的相对位置的信息和后车的转向灯开启情况的信息；并将该信息传输给微处理器；
所述微处理器用于根据输入的前车、后车、左侧车辆和右侧车辆的运动状态信息和前车、后车相对车道线的相对位置来判断各个方位车辆的驾驶模式。
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