CN112158206B - 一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置 - Google Patents

一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置，方法包括：获取目标车辆换道微观信息，包括目标车辆、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据；计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙；根据自由换道和强制换道类型，计算有效换道数量的礼貌因子均值；确定代表驾驶特性的权重系数，计算当前智能车强制换道的礼貌因子；根据目标车辆和目标车道内前导车辆的位置关系，计算确定当前智能车强制换道的汇入点。本发明提供的方法综合考虑换道车辆与目标车道内前后车的相互作用，换道汇入点选择更加精确，进而为驾驶员或智能车提供科学合理的判断和决策依据，为道路交通安全和行驶效率提供保障。

Description

一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置
技术领域
本发明涉及智能交通控制领域，具体涉及一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置。
背景技术
随着计算机、无线通讯、车辆工程等技术的飞速发展，常规汽车已逐渐配备智能设备，逐步往智能车发向发展，包括智能网联汽车、自动驾驶汽车。在“交通强国”战略背景下，互联网公司和传统车企合作，不断推陈出新，完善智能车的性能，不断提高行驶安全性和通行效率。
按行驶方向分类，车辆的行驶分为横向换道和纵向跟驰。横向换道行为往往具有更高的风险，对通行能力，乃至能耗和排放的消极影响相对更大。已有研究中，中国专利CN201810722075.9通过构造行车收益函数与损失函数，进行综合换道收益计算，完成车辆换道的决策任务；中国专利CN201810351811.4通过检测器预测是否会与本车道、目标车道的前后车发生碰撞，控制转向灯；同样的，中国专利CN201810906731.0通过所建碰撞安全模型对超车换道阶段进行安全监控。总体来说，现有研究偏向于宏观控制，均缺乏对换道间隙汇入点的研究，忽略换道行为对目标车辆和目标车道内跟随车辆的影响，鲜有对强制换道汇入点进行微观研究。
发明内容
发明目的：为了克服上述现有技术的不足，本发明目的在于提出一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置，以目标车辆、目标车道内跟随车辆和前导车辆的速度、位置为基本信息，计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙，历史自由换道和强制换道的礼貌因子为依据，确定目标车辆当前强制换道的礼貌因子，并计算该强制换道的汇入点，为驾驶员或智能车的判断和决策提供依据，保障了道路交通安全、高效、平稳的状态。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种智能车强制换道汇入点确定方法，包括如下步骤：
(1)获取目标车辆的换道微观信息，所述换道微观信息包括目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆的速度、位置数据和目标车道内跟随车辆的速度、位置数据；
(2)计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙，目标车辆的临界安全间隙
Figure GDA0003135831080000011
目标车道内跟随车辆的临界安全间隙
Figure GDA0003135831080000012
其中vs和vl分别表示目标车辆和目标车道内前导车辆的速度，vf表示目标车道内跟随车辆的速度，k1、k2、k3是与驾驶特性和道路环境相关的参数；
(3)分别计算自由换道和强制换道对应的礼貌因子：
当发生自由换道时，考虑目标车辆和目标车道内前导车辆，对目标车辆本身的礼貌因子λ1为
Figure GDA0003135831080000021
其中
Figure GDA0003135831080000022
为目标车辆在自由换道时的实际间隙，
Figure GDA0003135831080000023
xf、xs分别表示目标车道内前导车辆和目标车辆的位置，lveh表示车辆长度；考虑目标车道内跟随车辆和目标车辆，对目标车道内跟随车辆的礼貌因子λ2为
Figure GDA0003135831080000024
其中
Figure GDA0003135831080000025
为目标车道内跟随车辆在自由换道时的实际间隙，
Figure GDA0003135831080000026
xl表示目标车道内跟随车辆的位置；
当发生强制换道时，考虑目标车辆和目标车道内前导车辆，对目标车辆本身的礼貌因子λ3为
Figure GDA0003135831080000027
其中
Figure GDA0003135831080000028
为目标车辆在强制换道时的实际间隙，
Figure GDA0003135831080000029
考虑目标车道内跟随车辆和目标车辆，对目标车道内跟随车辆的礼貌因子λ4为
Figure GDA00031358310800000210
其中
Figure GDA00031358310800000211
分别为目标车道内跟随车辆在强制换道时的实际间隙，
Figure GDA00031358310800000212
(4)基于目标车辆前N次自由换道和前N次自由换道时的礼貌因子，计算目标车辆当前强制换道汇入点的位置xLC：
Figure GDA00031358310800000213
其中Lsl为目标车辆与目标车道内前导车辆的距离，当前强制换道的礼貌因子
Figure GDA00031358310800000214
为目标车辆前N次自由换道中第j次自由换道时对目标车辆本身的礼貌因子，
Figure GDA00031358310800000215
为目标车辆前N次自由换道中第j次自由换道时对目标车道内跟随车辆的礼貌因子，
Figure GDA00031358310800000216
为目标车辆前N次强制换道中第j次自由换道时对目标车辆本身的礼貌因子，
Figure GDA00031358310800000217
为目标车辆前N次自由换道中第j次强制换道时对目标车道内跟随车辆的礼貌因子，α1、α2、α3、α4为预设的礼貌因子的权重系数。
一种智能车强制换道汇入点确定装置，包括：
智能车状态感知模块，包括对本车的自感知单元、对目标车道内跟随车辆的感知单元和对目标车道内前导车辆的感知单元，分别用于获取目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆的速度、位置数据和目标车道内跟随车辆的速度、位置数据；
数据存储模块，包括历史数据单元和实时数据单元，分别用于存储历史和实时换道数据；
临界安全间隙计算模块，包括目标车辆的临界安全间隙计算单元和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙计算单元，用于根据如权利要求1中步骤(2)所述的方法分别计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙；
礼貌因子计算模块，包括目标车辆的礼貌因子计算单元和目标车道内跟随车辆的礼貌因子计算单元，用于根据如权利要求1中步骤(3)所述的方法分别计算目标车辆和目标车道内跟随车辆在自由换道和强制换道时的礼貌因子；
目标车辆当前强制换道汇入点确定模块，用于根据如权利要求1中步骤(4)所述的方法计算目标车辆当前强制换道汇入点的位置。
有益效果：本发明提出的一种智能车强制换道汇入点确定方法，基于既有车辆信息数据库和实时感知系统，以目标车辆、目标车道内前导车辆和跟随车辆为对象，以速度和位置信息为基础，计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙，并根据历史四类换道行为数据确定当前智能车强制换道的礼貌因子，以此为依据，确定当前智能车强制换道的汇入点。本发明提供的方法综合考虑换道车辆与目标车道内前后车的相互作用，强制换道汇入点选择更加科学、精准、快捷，进而为驾驶员或智能车提供科学合理的判断和决策依据，为道路交通安全和行驶效率提供保障。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明实施例的临界安全间隙计算示意图；
图3是本发明实施例的示例中交通状况的示意图；
图4是本发明实施例的示例中强制换道汇入点的示意图；
图5是本发明实施例的装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明实施例公开的一种智能车强制换道汇入点确定方法，包括如下步骤：
(1)获取目标车辆换道微观信息，所述换道微观信息包括目标车辆、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据。
具体的，车辆微观数据的获取方式可以通过智能车的环境感知系统自动获取，可以通过车-车或车-路协同控制系统获取，也可以通过物联网、云数据平台获取。测量或分享所得的目标车道内前导车辆和跟随车辆的位置信息可以通过其与目标车辆相对位置而确定。坐标x轴平行于道路中心线，y轴垂直于道路中心线。
(2)计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙。
本实施例中，目标车辆的临界安全间隙
Figure GDA0003135831080000041
目标车道内跟随车辆的临界安全间隙
Figure GDA0003135831080000042
其中vs和vl分别表示目标车辆和目标车道内前导车辆的速度，vf表示目标车道内跟随车辆的速度，k1、k2、k3是与驾驶特性和道路环境相关的参数，可由驾驶员手动设置或车辆厂商根据调研数据预设，也可由智能车动态调整，默认值可分别设为0.8、1.0、10.0。
(3)分别计算自由换道和强制换道对应的礼貌因子。
具体的，如图2所示，历史换道数据库中换道对应的四类礼貌因子按如下方法计算：
当发生自由换道时，考虑目标车辆
Figure GDA0003135831080000043
和目标车道内前导车辆⑤，对目标车辆本身的礼貌因子λ1为
Figure GDA0003135831080000044
其中L05和
Figure GDA0003135831080000045
分别为目标车辆
Figure GDA0003135831080000046
在自由换道时的实际间隙和临界安全间隙，L05＝x5-x0-lveh，x5、x0分别表示目标车道内前导车辆⑤和目标车辆
Figure GDA0003135831080000047
的位置，lveh表示车辆长度；考虑目标车道内跟随车辆⑥和目标车辆
Figure GDA0003135831080000048
对目标车道内跟随车辆的礼貌因子λ2为
Figure GDA0003135831080000049
其中L60和
Figure GDA00031358310800000410
分别为目标车道内跟随车辆⑥在自由换道时的实际间隙和临界安全间隙，L60＝x0-x6-lveh，x6表示目标车道内跟随车辆⑥的位置；λ1和λ2均大于1；
当发生强制换道时，考虑目标车辆
Figure GDA00031358310800000411
和目标车道内前导车辆②，对目标车辆本身的礼貌因子λ3为
Figure GDA00031358310800000412
其中L02和
Figure GDA00031358310800000413
分别为目标车辆在强制换道时的实际间隙和临界安全间隙，L02＝x2-x0-lveh，x2表示目标车道内前导车辆②的位置；考虑目标车道内跟随车辆①和目标车辆
Figure GDA00031358310800000414
对跟随车辆的礼貌因子λ4为
Figure GDA00031358310800000415
其中L10和
Figure GDA00031358310800000416
分别为目标车道内跟随车辆在强制换道时的实际间隙和临界安全间隙，L10＝x0-x1-lveh，x1表示目标车道内跟随车辆①的位置；λ3和λ4均不大于1。
(4)基于目标车辆前N次自由换道和前N次自由换道时的礼貌因子，计算目标车辆当前强制换道汇入点的位置xLC：
Figure GDA0003135831080000051
其中Lsl为目标车辆与目标车道内前导车辆的距离，当前强制换道的礼貌因子
Figure GDA0003135831080000052
为目标车辆前N次自由换道中第j次自由换道时对目标车辆本身的礼貌因子，
Figure GDA0003135831080000053
为目标车辆前N次自由换道中第j次自由换道时对目标车道内跟随车辆的礼貌因子，
Figure GDA0003135831080000054
为目标车辆前N次强制换道中第j次自由换道时对目标车辆本身的礼貌因子，
Figure GDA0003135831080000055
为目标车辆前N次自由换道中第j次强制换道时对目标车道内跟随车辆的礼貌因子，α1、α2、α3、α4为预设的礼貌因子的权重系数。
本发明中N默认取历史数据中最近的100次换道行为，以反映最新的驾驶水平和乘客接受程度。α1、α2、α3、α4可由驾驶员手动设置或车辆厂商根据调研数据预设，也可由智能车动态调整，默认值可分别设为0.1、0.1、0.5、0.3。
下面根据某交通示例对本发明作进一步阐述。
交通示例：某一车辆行驶在一条单向三车道道路上，目标车辆编号
Figure GDA0003135831080000056
现有向右侧换道需求，目标车道内前导车辆编号②，跟随车辆编号①，交通情况如图3所示，某一时刻所有车辆的信息如下：
Figure GDA0003135831080000057
其他参数中，计算临界安全间隙时的参数k1、k2、k3分别为0.8、1.0、10.0；历史换道数据中四类礼貌因子
Figure GDA0003135831080000058
分别为1.6、1.2、0.8、0.6，对应权重系数α1、α2、α3、α4分别为0.1、0.1、0.5、0.3。
以下将采用本发明提出的一种智能车强制换道汇入点的确定方法：
(1)从目标车辆的信息数据库提取研究范围内所有车辆微观数据，如上表所示；
(2)计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙：
Figure GDA0003135831080000061
Figure GDA0003135831080000062
因此，考虑目标车辆
Figure GDA0003135831080000063
和目标车道内前导车辆②，目标车辆
Figure GDA0003135831080000064
的临界安全间隙为33.02m；考虑目标车道内跟随车辆①和目标车辆
Figure GDA0003135831080000069
目标车道内跟随车辆①的临界安全间隙为28.43m。
(3)分别计算已存储数据库中自由换道和强制换道对应的礼貌因子，示例中已给出历史换道数据中四类礼貌因子
Figure GDA0003135831080000065
数值分别为1.6、1.2、0.8、0.6：
(4)根据已存储数据库中有效自由换道和强制换道的礼貌因子均值，以及对应权重系数，计算目标车辆当前强制换道行为的礼貌因子：
Figure GDA0003135831080000066
进一步计算该强制换道汇入点的位置：
Figure GDA0003135831080000067
换道汇入点为-0.53m(如图4所示)，意味着对比换道前目标车辆、目标车道内跟随车辆和前导车辆的三车位置，目标车辆需要减速后再变道汇入目标车道。此时目标车道内跟随车辆的礼貌因子为：
Figure GDA0003135831080000068
由此可见，λ0略大于λ1，驾驶员或智能车的自私心理并不显著，显示换道过程中的公平性。
如图5所示，本发明实施例公开的一种智能车强制换道汇入点确定装置，包括：智能车状态感知模块、数据存储模块、临界安全间隙计算模块、礼貌因子计算模块、目标车辆当前强制换道汇入点确定模块；其中，智能车状态感知模块，用于获取目标车辆换道微观信息，所述换道微观信息包括目标车辆、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据；数据存储模块，用于存储历史和实时换道数据；临界安全间隙计算模块，用于计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙；礼貌因子计算模块，用于计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的礼貌因子；目标车辆当前强制换道汇入点确定模块，用于根据当前车辆和目标车道内前导车辆位置关系，计算确定目标车辆汇入目标车道的位置。
其中，智能车状态感知模块包括：对本车的自感知单元、对目标车道内跟随车辆的感知单元和对目标车道内前导车辆的感知单元，用于采集目标车辆和目标车道内前后车的信息；数据存储模块包括：历史数据单元和实时数据单元，用于存储、读取历史和实时换道数据；临界安全间隙计算模块包括：目标车辆的临界安全间隙计算单元和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙计算单元；礼貌因子计算模块包括：目标车辆的礼貌因子计算单元和目标车道内跟随车辆的礼貌因子计算单元。
本实施例公开的一种智能车强制换道汇入点确定装置与一种智能车强制换道汇入点确定方法实施例属于同一构思，具体实现过程详见方法实施例，此处不再赘述。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (2)

1.一种智能车强制换道汇入点确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取目标车辆的换道微观信息，所述换道微观信息包括目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆的速度、位置数据和目标车道内跟随车辆的速度、位置数据；
(2)计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙，目标车辆的临界安全间隙
Figure FDA0003135831070000011
目标车道内跟随车辆的临界安全间隙
Figure FDA0003135831070000012
其中vs和vl分别表示目标车辆和目标车道内前导车辆的速度，vf表示目标车道内跟随车辆的速度，k1、k2、k3是与驾驶特性和道路环境相关的参数；
(3)分别计算自由换道和强制换道对应的礼貌因子：
当发生自由换道时，考虑目标车辆和目标车道内前导车辆，对目标车辆本身的礼貌因子λ1为
Figure FDA0003135831070000013
其中
Figure FDA0003135831070000014
为目标车辆在自由换道时的实际间隙，
Figure FDA0003135831070000015
xf、xs分别表示目标车道内前导车辆和目标车辆的位置，lveh表示车辆长度；考虑目标车道内跟随车辆和目标车辆，对目标车道内跟随车辆的礼貌因子λ2为
Figure FDA0003135831070000016
其中
Figure FDA0003135831070000017
为目标车道内跟随车辆在自由换道时的实际间隙，
Figure FDA0003135831070000018
xl表示目标车道内跟随车辆的位置；
当发生强制换道时，考虑目标车辆和目标车道内前导车辆，对目标车辆本身的礼貌因子λ3为
Figure FDA0003135831070000019
其中
Figure FDA00031358310700000110
为目标车辆在强制换道时的实际间隙，
Figure FDA00031358310700000111
考虑目标车道内跟随车辆和目标车辆，对目标车道内跟随车辆的礼貌因子λ4为
Figure FDA00031358310700000112
其中
Figure FDA00031358310700000113
分别为目标车道内跟随车辆在强制换道时的实际间隙，
Figure FDA00031358310700000114
(4)基于目标车辆前N次自由换道和前N次自由换道时的礼貌因子，计算目标车辆当前强制换道汇入点的位置xLC：
Figure FDA00031358310700000115
其中Lsl为目标车辆与目标车道内前导车辆的距离，当前强制换道的礼貌因子
Figure FDA00031358310700000116
Figure FDA00031358310700000117
为目标车辆前N次自由换道中第j次自由换道时对目标车辆本身的礼貌因子，
Figure FDA0003135831070000021
为目标车辆前N次自由换道中第j次自由换道时对目标车道内跟随车辆的礼貌因子，
Figure FDA0003135831070000022
为目标车辆前N次强制换道中第j次自由换道时对目标车辆本身的礼貌因子，
Figure FDA0003135831070000023
为目标车辆前N次自由换道中第j次强制换道时对目标车道内跟随车辆的礼貌因子，α1、α2、α3、α4为预设的礼貌因子的权重系数。
2.一种智能车强制换道汇入点确定装置，其特征在于，包括：
智能车状态感知模块，包括对本车的自感知单元、对目标车道内跟随车辆的感知单元和对目标车道内前导车辆的感知单元，分别用于获取目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆的速度、位置数据和目标车道内跟随车辆的速度、位置数据；
数据存储模块，包括历史数据单元和实时数据单元，分别用于存储历史和实时换道数据；
临界安全间隙计算模块，包括目标车辆的临界安全间隙计算单元和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙计算单元，用于根据如权利要求1中步骤(2)所述的方法分别计算目标车辆和目标车道内跟随车辆的临界安全间隙；
礼貌因子计算模块，包括目标车辆的礼貌因子计算单元和目标车道内跟随车辆的礼貌因子计算单元，用于根据如权利要求1中步骤(3)所述的方法分别计算目标车辆和目标车道内跟随车辆在自由换道和强制换道时的礼貌因子；
目标车辆当前强制换道汇入点确定模块，用于根据如权利要求1中步骤(4)所述的方法计算目标车辆当前强制换道汇入点的位置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240901B (zh) * 2021-03-05 2022-04-26 东南大学 一种智能车换道行为风险等级确定方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102867423A (zh) * 2012-09-24 2013-01-09 东南大学 城市干道可变车道的协同控制方法
CN110782704A (zh) * 2019-11-01 2020-02-11 北京星云互联科技有限公司 基于车路协同的交通引导方法、设备、系统及存储介质
CN110936958A (zh) * 2019-11-26 2020-03-31 交通运输部公路科学研究所 自动驾驶换道轨迹优化模型、换道轨迹优化方法及其系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190344797A1 (en) * 2018-05-10 2019-11-14 GM Global Technology Operations LLC Method and system for customizing a driving behavior of an autonomous vehicle
US20200202707A1 (en) * 2018-12-20 2020-06-25 Dish Network L.L.C. Multi-path routing of networked automated vehicles

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102867423A (zh) * 2012-09-24 2013-01-09 东南大学 城市干道可变车道的协同控制方法
CN110782704A (zh) * 2019-11-01 2020-02-11 北京星云互联科技有限公司 基于车路协同的交通引导方法、设备、系统及存储介质
CN110936958A (zh) * 2019-11-26 2020-03-31 交通运输部公路科学研究所 自动驾驶换道轨迹优化模型、换道轨迹优化方法及其系统

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