CN111845787A - 一种基于lstm的换道意图预测方法 - Google Patents

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郄天琪
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Abstract

本发明一种基于LSTM的换道意图预测方法包括，训练数据集的采集和LSTM模型训练、车辆行驶过程中的换道预测；训练数据集的采集和LSTM模型训练，在具有代表性的典型路段上方架设摄像头，获取数据，通过大量的数据训练，得到换道意图预测模型；车辆行驶过程中的换道预测，用于行驶过程中的换道预测。本发明适用于用于自动驾驶车辆行驶过程中预测周围其他车辆(目标车辆)的换道意图；采用LSTM方法进行换道意图的预测，先行对判断信息是否有用并对信息进行处理，为换道意图预测提供了更加准确的数据。

Description

一种基于LSTM的换道意图预测方法
技术领域
本发明属于车辆技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM的换道意图预测方法。
背景技术
自动驾驶车辆在行驶过程面对的交通环境复杂，为了避免碰撞，保证行车安全，需要预测其他车辆的换道意图。准确预测换道意图可以提高车辆行驶的安全性，并为自动驾驶车辆的路径规划提供信息。
当前道路上行驶的车辆大多数为人类驾驶车辆，预测车辆换道意图需要对人类驾驶员的驾驶习惯进行学习。神经网络具有强大的学习能力，可以学习人类驾驶员习惯。同时换道意图预测是一个时间序列的问题，现有用于时间序列的神经网络方法有RNN和LSTM，但RNN方法存在梯度弥散和梯度爆炸情况，不适宜应用于较长的时间序列中。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于LSTM的换道意图预测方法，以提高车辆行驶的安全性。
为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：
一种基于LSTM的换道意图预测方法包括，训练数据集的采集和LSTM模型训练、车辆行驶过程中的换道预测；训练数据集的采集和LSTM模型训练，在具有代表性的典型路段上方架设摄像头，获取数据，通过大量的数据训练，得到换道意图预测模型；车辆行驶过程中的换道预测，用于行驶过程中的换道预测。
所述的训练数据集的采集和LSTM模型训练，包括以下步骤：
首先通过在道路上方架设摄像机，获取车辆行驶信息；对车辆行驶信息进行处理，获取包括车辆编号、车辆位置、车辆速度、车辆加速度、车辆当前车道；应用提取的数据，组成训练数据集；
其次，构建长短时记忆神经网络即LSTM模型，将训练数据集输入长LSTM中，对神经网络的参数进行训练，使其学习人类驾驶员的驾驶习惯；所述LSTM模型的输出为换道意图，换道意图分为三类，即保持当前车道行驶、向左换道、向右换道；将输出的换道意图与车辆的实际行为进行对比，计算输出的准确率，如果准确率达到要求，则输出当前的LSTM模型。
所述的车辆行驶过程中的换道预测，通过车辆传感器获取拟预测车辆的信息，包括车辆位置、速度、加速度以及所在车道；将上述信息输入到已训练的LSTM模型中，即可输出车辆的换道意图。
本发明适用于用于自动驾驶车辆行驶过程中预测周围其他车辆(目标车辆)的换道意图；采用LSTM方法进行换道意图的预测，先行判断信息是否有用并对信息进行处理，为换道意图预测提供了更加准确的数据。
附图说明
图1是本发明的方法示意图；
图2是本发明训练数据集的采集和LSTM模型训练流程图；
图3是本发明车辆行驶过程中的换道预测流程图。
具体实施方式
结合实施例说明本发明的具体技术方案。
如图1所示，本方案的实施过程包括两个阶段，第一阶段为训练数据集的采集和LSTM模型训练，第二阶段为车辆行驶过程中的换道预测。
训练数据集的采集和LSTM模型训练，在具有代表性的典型路段上方架设摄像头，获取数据，通过大量的数据训练，得到换道意图预测模型；
换道意图预测，用于行驶过程中的换道预测。
如图2所示，所述的训练数据集的采集和LSTM模型训练，包括以下步骤：
首先通过在道路上方架设摄像机，获取车辆行驶的视频信息，通过该方式可以获得摄像机所在路段的车辆信息，与通过安装在车上传感器获取的信息相比，该数据的时间跨度广，能获取的车辆信息范围大；对车辆行驶信息进行处理，对视频中出现的车辆进行编号并提取车辆位置、车辆速度、车辆加速度、车辆当前车道等信息；应用提取的数据，组成训练数据集；
其次，构建长短时记忆神经网络即LSTM模型，将训练数据集输入长LSTM中，其中车辆行驶信息作为输入，车辆换道意图作为输出，对神经网络的参数进行训练，使其学习人类驾驶员的驾驶习惯，该方法采用深度学习方法，能够充分理解并学习人类的换道行为；所述LSTM模型的输出为换道意图，换道意图分为三类，即保持当前车道行驶、向左换道、向右换道；将输出的换道意图与车辆的实际行为进行对比，计算输出的准确率，如果准确率达到要求，则输出当前的LSTM模型。
如图3所示，所述的车辆行驶过程中的换道预测，通过车辆传感器(激光雷达、摄像头、毫米波雷达、组合导航等)获取拟预测车辆的信息，通过毫米波雷达获得与目标车辆的相对距离，通过摄像头获得目标车辆的图像，通过激光雷达获得目标车辆的点云信息，通过惯性导航获取目标车辆的速度、加速度信息，将上述数据进行信息融合，得到目标车辆的位置、速度、加速度以及所在车道，通过卫星导航系统得到自动驾驶车辆自身位置；将上述信息输入到已训练的LSTM模型中，即可输出车辆的换道意图。

Claims (4)

1.一种基于LSTM的换道意图预测方法，其特征在于，包括，训练数据集的采集和LSTM模型训练、车辆行驶过程中的换道预测；
所述训练数据集的采集和LSTM模型训练，在具有代表性的典型路段上方架设摄像头，获取数据，通过大量的数据训练，得到换道意图预测模型；
所述车辆行驶过程中的换道预测，用于行驶过程中的换道预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的换道意图预测方法，其特征在于，所述的训练数据集的采集和LSTM模型训练，包括以下步骤：
首先通过在道路上方架设摄像机，获取车辆行驶信息；对车辆行驶信息进行处理，获取包括车辆编号、车辆位置、车辆速度、车辆加速度、车辆当前车道；应用提取的数据，组成训练数据集；
其次，构建长短时记忆神经网络即LSTM模型，将训练数据集输入长LSTM中，对神经网络的参数进行训练，使其学习人类驾驶员的驾驶习惯；所述LSTM模型的输出为换道意图，将输出的换道意图与车辆的实际行为进行对比，计算输出的准确率，如果准确率达到要求，则输出当前的LSTM模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于LSTM的换道意图预测方法，其特征在于，所述换道意图分为三类，即保持当前车道行驶、向左换道、向右换道。
4.根据权利要求1到3任一项所述的一种基于LSTM的换道意图预测方法，其特征在于，所述的车辆行驶过程中的换道预测，通过车辆传感器获取拟预测车辆的信息，包括车辆位置、速度、加速度以及所在车道；将上述信息输入到已训练的LSTM模型中，即可输出车辆的换道意图。
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