CN113022570B - 一种车辆换道行为识别方法及设备 - Google Patents

一种车辆换道行为识别方法及设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种车辆换道行为识别方法及设备，方法包括：获取不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并对所述轨迹数据进行处理后，基于所述轨迹数据搜索出车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点；判断并线起点和并线决策点形成的轨迹是否为直线行驶轨迹；计算出开始并线转过的第一角度和结束并线转过的第二角度，对所述第一角度和第二角度进行比较得到并线角度判断结果；计算出车辆的横向偏移距离，将所述横向偏移距离与安全横向偏移距离进行比较得到车辆横移判断结果；判断所述车辆是否发生换道行为。本发明解决了目前由于得到的车辆行驶轨迹不准确而导致的无法分析驾驶人换道行为的问题。

Description

一种车辆换道行为识别方法及设备
技术领域
本发明涉及交通工程技术领域，尤其涉及一种车辆换道行为识别方法及设备。
背景技术
车辆行驶轨迹是识别驾驶人驾驶行为、评估驾驶风险的重要依据。现有的轨迹数据采集方法有多种，如车载设备定时记录车辆GPS坐标，上传至服务端用来分析和存储车辆历史行驶轨迹，另外也有利用图像处理技术从无人机拍摄视频或监控视频中直接提取车辆轨迹的，它们均存在诸多缺点，如车辆定位的精度不足，记载时间间隔相对较长造成数据离散，调用数据量大，计算和渲染轨迹时间长等。这些缺点导致得到的车辆行驶轨迹不准确，无法用于分析驾驶人换道行为。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种车辆换道行为识别方法及设备，用以解决目前由于得到的车辆行驶轨迹不准确而导致的无法分析驾驶人换道行为的问题。
第一方面，本发明提供一种车辆换道行为识别方法，包括如下步骤：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并对所述轨迹数据进行处理后，基于所述轨迹数据搜索出车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点；
基于所述并线起点和并线决策点的处理后的轨迹数据，判断所述并线起点和所述并线决策点形成的轨迹是否为直线行驶轨迹，以得到直线行驶判断结果；
基于所述并线起点、并线反转点和并线终点的处理后的轨迹数据，计算出开始并线转过的第一角度和结束并线转过的第二角度，对所述第一角度和第二角度进行比较后，得到并线角度判断结果；
基于所述并线决策点、并线起点、并线反转点和并线终点计算出车辆的横向偏移距离，将所述横向偏移距离与安全横向偏移距离进行比较后，得到车辆横移判断结果；
基于所述直线行驶判断结果、并线角度判断结果和车辆横移距离判断结果，判断所述车辆是否发生换道行为。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，所述获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并对所述轨迹数据进行处理后，基于所述轨迹数据搜索出车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点的步骤具体包括：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，对所述轨迹数据进行处理后，计算出相邻时间粒度点之间的车辆角速度；
基于相邻时间粒度点之间的车辆角速度，采用连续点群法搜索车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，所述获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，对所述轨迹数据进行处理后，计算出相邻时间粒度点之间的车辆位移和车辆角速度的步骤具体包括：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并将各个所述行驶轨迹数据转换为在经典笛卡尔坐标系下的轨迹数据；
根据所述转换后的轨迹数据建立拟合曲线，根据所述拟合曲线计算出相邻时间粒度点之间的车辆位移和车辆角速度。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，所述并线起点的搜索方法具体为：
按照各个轨迹数据的时间序列，以及预设的搜索数量，确定出多个搜索点集后，根据时间前后关系依次进行各个搜索点集的搜索，判断所述搜索点集的各个点是否具有相同方向的角速度，以及搜索点集所在的时间段车辆转过的方位角是否大于预设临界值，当所述搜索点集的各个点均具有相同方向的角速度，且搜索点集所在的时间段车辆转过的方位角大于预设临界值时，以所述搜索点集的第一个点作为并线起点，否则进行下一个搜索点集的搜索，直至找出并线起点。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，
所述并线决策点的标定方法为：将在所述并线起点之前预设时间长度的点作为并线决策点；
所述并线终点的标定方法为：基于所述并线起点和相邻时间粒度点之间的车辆角速度，采用连续点群法搜索出所述并线终点；
所述并线反转点的标定方法为：获取所述并线起点和并线终点之间的所有轨迹数据点，找出一个或者两个角速度为零的点，当只有一个角速度为零的点时，将改点所处的时间粒度作为并线转折点，当有两个角速度为零的点时，将两个点所处的时间粒度的平均值作为并线转折点。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，判断是否为直线行驶轨迹的判断方程为：
Figure BDA0002983722400000041
Figure BDA0002983722400000042
其中，
Figure BDA0002983722400000043
表示位于并线起点和并线决策点之间的时间粒度点，
Figure BDA0002983722400000044
表示点
Figure BDA0002983722400000045
与并线起点和并线决策点之间的连线对应的向量之间的空间距离，S0为预设空间距离，
Figure BDA0002983722400000046
表示点
Figure BDA0002983722400000047
的直线行驶判断结果，Jd(t)表示并线决策点与并线起点形成的轨迹的直线行驶判断结果。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，并线角度判断结果的判断方程为：
Figure BDA0002983722400000048
Figure BDA0002983722400000049
其中，
Figure BDA00029837224000000410
表示第一角度，
Figure BDA00029837224000000411
表示第二角度，k表示第一角度和第二角度之间的偏差率，JS(t)表示并线角度判断结果。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，车辆横移距离判断结果的判断方程为：
S＝Sbef+Slat，
Figure BDA00029837224000000412
其中，Sbef表示并线反转点与并线前的车辆所处的直线轨迹之间的距离，Slat表示并线反转点与并线后的车辆所处的直线轨迹之间的距离，S表示车辆横移距离，xmin(V)表示最小安全横向偏移距离，xmax(V)表示最大安全横向偏移距离，Jx(t)表示车辆横移距离判断结果。
优选的，所述的车辆换道行为识别方法中，车辆是否发生换道行为的判断方程为：
GJ(t)＝Jd(t)*JS(t)*Jx(t)，
其中，Jd(t)表示并线决策点与并线起点形成的轨迹的直线行驶判断结果，JS(t)表示并线角度判断结果，Jx(t)表示车辆横移距离判断结果，GJ(t)表示换道行为判断结果。
第二方面，本发明还提供一种车辆换道行为识别设备，包括：处理器和存储器；
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的车辆换道行为识别方法中的步骤。
相较于现有技术，本发明提供的车辆换道行为识别方法及设备，利用高精度定位数据深入挖掘轨迹数据，从中提取每点的线速度、角速度、方位角等基础数据，对各个基础数据进行分析、检测计算，进而得到检测结果，最后基于检测结果，判定车辆行驶中的某次行为是否为换道行为，可达到全段全过程高效识别变道行为的目的。通过计算驾驶人一次出行中总的换道次数，为后续分析驾驶员驾驶行为习惯，评估驾驶风险提供依据。
附图说明
图1为本发明提供的车辆换道行为识别方法的一较佳实施例的流程图；
图2为本发明提供的车辆换道行为识别方法中，所述步骤S100的一较佳实施例的流程图；
图3为本发明提供的车辆换道行为识别方法中，所述车辆行驶轨迹的拟合曲线的一较佳实施例的示意图；
图4为本发明提供的车辆换道行为识别方法中，车辆换道时的一较佳实施例的轨迹示意图；
图5为本发明提供的车辆换道行为识别方法中，车辆行驶轨迹分析的一较佳实施例的示意图；
图6为本发明提供的车辆换道行为识别方法中，车辆行驶时的横移距离示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供的车辆换道行为识别方法，包括如下步骤：
S100、获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并对所述轨迹数据进行处理后，基于所述轨迹数据搜索出车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点。
本实施例中，车辆行驶轨迹数据是在预设工作频率下的高精度定位系统下所得到的的数据，获取的轨迹数据并不是连续的，而是单位时间粒度与预设工作频率对应的散点数据，由于高精度定位系统获取的点是基于大地坐标系，故为了方便分析，需要对轨迹数据进行处理后再做分析。当处理完成后，即可通过轨迹数据来分析出并线起点、并线决策点、并线终点和并线反转点。具体的，请参阅图2，所述步骤S100具体包括：
S110、获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，对所述轨迹数据进行处理后，计算出相邻时间粒度点之间的车辆位移和车辆角速度；
S120、基于相邻时间粒度点之间的车辆角速度，采用连续点群法搜索车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点。
本实施例中，为了方便分析，需要将大地坐标系转换为经典笛卡尔坐标系后再做分析，将散点轨迹拟合成平滑的函数曲线，再利用解析几何方法对轨迹做具体分析判断。优选的实施例中，所述预设工作频率为20Hz，对应的，单位时间粒度为50ms。具体的，所述步骤S110具体包括：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并将各个所述行驶轨迹数据转换为在经典笛卡尔坐标系下的轨迹数据；
根据所述转换后的轨迹数据建立拟合曲线，根据所述拟合曲线计算出相邻时间粒度点之间的车辆位移和车辆角速度。
具体来说，本实施例首先进行坐标系的转换，将大地坐标系(WGS84)转化成经典笛卡尔坐标系，其中笛卡尔坐标系以本初子午线为Y轴，以地球赤道为X轴。转换坐标系之后，车辆i产生的轨迹数据可用函数方程y＝fi(x)表示，加入时间维度可用参数方程表示为
Figure BDA0002983722400000071
其中x、y分别表示轨迹的瞬时坐标值，t为时间粒度。每个时间粒度点的方位角如图3所示，随时间的变化函数可用公式表示为
Figure BDA0002983722400000072
那么，在单位时间粒度ΔT时间内，有如下关系：
Figure BDA0002983722400000073
Figure BDA0002983722400000074
同理，在某一段时间ΔT内车辆的位移可表示为：
Figure BDA0002983722400000075
那么，在时间[0，t]内车辆的总位移可表示为：
Figure BDA0002983722400000081
每个时间粒度点均有角速度，这里将相邻时间粒度点的方位角变化率作为其角速度，其公式表示如下：
Figure BDA0002983722400000082
进一步来说，通过观察大量变道轨迹数据，变道轨迹均存在角速度变化，且在开始并线到结束并线时间内，至少存在一点角速度ωi(t)＝0的时间粒度点Pm，在点Pm的左右领域
Figure BDA0002983722400000083
的角速度方向相反。因此，本发明实施例将变道行为分为三个过程，分别为决策过程、开始并线、结束并线，如图4所示，三个过程的开始时间点分别用并线决策点Pd、并线起点Ps、并线反转点Pm表示，并线终点Pf表示已经结束并线。故在进行换道行为判断时，需找到各个时间点，然后即可根据各个时间点之间的轨迹关系来进行换道行为的判断。本实施例中，通过搜索并线起点Ps来标定出其余各个时间节点。具体的，所述并线起点的搜索方法具体为：
按照各个轨迹数据的时间序列，以及预设的搜索数量，确定出多个搜索点集后，根据时间前后关系依次进行各个搜索点集的搜索，判断所述搜索点集的各个点是否具有相同方向的角速度，以及搜索点集所在的时间段车辆转过的方位角是否大于预设临界值，当所述搜索点集的各个点均具有相同方向的角速度，且搜索点集所在的时间段车辆转过的方位角大于预设临界值时，以所述搜索点集的第一个点作为并线起点，否则进行下一个搜索点集的搜索，直至找出并线起点。
具体来说，由于车辆在直线也存在一定的波动，因此本发明实施例采用连续点群的搜索方法，即若存在一连续点群角速度方向保持不变且车辆轨迹产生了一定弧度，就认为其可能是一次变道行为。具体实施时，本发明实施例在进行并线起点的搜索时，首先确定出多个搜索点集，每次搜索N个点，例如从第1点到第N点作为第一个搜索点集，接着从第2个点到第N+1个点作为第二个搜索点集，依此类推，确定出所有的搜索点集后再进行并线起点的确定，具体的，搜索的表达式如下：
Figure BDA0002983722400000091
若
Figure BDA0002983722400000092
则表示在N个连续的点的角速度方向保持不变，否则认为该段轨迹没有变道的可能性。其中，N的取值为从开始打方向盘到开始回方向盘所用的时间(视驾驶人习惯而定，一般取1s)与单位时间粒度(本发明实施例中为：1次/50ms)的比值，故本发明实施例中中N取值20。记录的区间为Ps(t0,t0+NΔT)。在该段时间内，轨迹转过的角度可表示如下：
Figure BDA0002983722400000093
其中，θ0一般取
Figure BDA0002983722400000094
表示在1s内，车辆轨迹产生了大于等于15°的角度，则表示可能为一变道行为。否则认为没有变道的可能性。
换而言之，设定δ＝NΔT,那么此时t0对应的邻域为U(t0,NΔT)U(t0，NΔT)，若满足：
Figure BDA0002983722400000095
那么，此时的t0即为开始并线的时刻
Figure BDA0002983722400000096
值，即并线起点。
进一步的实施例中，当确定了并线起点后，即可根据并线起点确定出其余各个时间节点，具体的，
所述并线决策点的标定方法为：将在所述并线起点之前预设时间长度的点作为并线决策点。
具体来说，决策过程是指当驾驶员决定变道到开始并线的过程，决定变道的时刻对应轨迹点为Pd，开始并线对应的轨迹点为PS，两轨迹点之间有W个时间粒度点(W一般取60，表示3s内需要开始并线操作)，在已标定的PS的基础上，
Figure BDA0002983722400000101
ΔT表示单位时间粒度。
所述并线终点的标定方法为：基于所述并线起点和相邻时间粒度点之间的车辆角速度，采用连续点群法搜索出所述并线终点。
具体来说，在确定
Figure BDA0002983722400000102
后，在
Figure BDA0002983722400000103
区间内寻找
Figure BDA0002983722400000104
时刻值(M一般取200，表示10s，这里应该考虑速度标定M)，当存在连续的点群中具有相同的角速度方向且对应轨迹产生一定角度，即满足：
Figure BDA0002983722400000105
N取20，设定δ＝NΔT,那么此时tN对应的邻域为U(tN,NΔT)，若满足：
Figure BDA0002983722400000106
那么，此时的tN即为结束并线的时刻
Figure BDA0002983722400000107
值。
所述并线反转点的标定方法为：获取所述并线起点和并线终点之间的所有轨迹数据点，找出一个或者两个角速度为零的点，当只有一个角速度为零的点时，将改点所处的时间粒度作为并线转折点，当有两个角速度为零的点时，将两个点所处的时间粒度的平均值作为并线转折点。
具体来说，在确定
Figure BDA0002983722400000108
的基础上，设定
Figure BDA0002983722400000109
满足：
Figure BDA00029837224000001010
若上述方程仅有一个解t*，那么此时
Figure BDA00029837224000001011
若上述方程有两个及两个以上的解，其必定为连续的时间粒度点，其解集表示为T*∈(t1,t2),那么此时
Figure BDA00029837224000001012
S200、基于所述并线起点和并线决策点的处理后的轨迹数据，判断所述并线起点和所述并线决策点形成的轨迹是否为直线行驶轨迹，以得到直线行驶判断结果。
具体来说，在决策过程中，由于车辆在相邻时间粒度点之间可能存在一定的波动，导致产生角速度，为消除这种错误判断风险。故本发明实施例将车辆小范围的波动下的情况认定为是直线行驶，其数学模型表示如下：
并线决策点对应的轨迹点为Pd，并线起点对应的的轨迹点为Ps，两轨迹点之间有W个时间粒度点(W一般取60，表示3s内需要开始并线操作)，在已标定的Ps的基础上，做以下分析：
i)
Figure BDA0002983722400000111
设定
Figure BDA0002983722400000112
为这段时间内第一个时间粒度点，
Figure BDA0002983722400000113
为最后一个，即表示为pi,对应时刻点表示为
Figure BDA0002983722400000114
ii)可由点Ps、Pd的坐标得到该两点的连线，并求出对应向量或方程,用坐标形式表示如下：
Figure BDA0002983722400000115
对应方程表示：
Ax+By+C＝O。
那么点
Figure BDA0002983722400000116
与向量
Figure BDA0002983722400000117
的空间距离:
Figure BDA0002983722400000118
iii)判定该过程是否为决策过程，即判定是否保持直线行驶
Figure BDA0002983722400000119
Figure BDA00029837224000001110
其中，
Figure BDA00029837224000001111
表示位于并线起点和并线决策点之间的时间粒度点，
Figure BDA0002983722400000121
表示点
Figure BDA0002983722400000122
与并线起点和并线决策点之间的连线对应的向量之间的空间距离，S0为预设空间距离，
Figure BDA0002983722400000123
表示点
Figure BDA0002983722400000124
的直线行驶判断结果，Jd(t)表示并线决策点与并线起点形成的轨迹的直线行驶判断结果。
若Jd(t)＝1，那么该段轨迹为直线行驶；若Jd(t)＝0，那么认为该段轨迹不是直线行驶；其中S0一般取0.5m(需根据车型和车道宽度标定)。
S300、基于所述并线起点、并线反转点和并线终点的处理后的轨迹数据，计算出开始并线转过的第一角度和结束并线转过的第二角度，对所述第一角度和第二角度进行比较后，得到并线角度判断结果。
本实施例中，请参阅图5，开始并线和结束并线过程是指驾驶员两次打方向盘和回方向盘的过程，即可产生一条S型轨迹。由于已经标定出
Figure BDA0002983722400000125
Figure BDA0002983722400000126
时刻值，那么可以做以下分析：
i)计算开始并线转过的角度
Figure BDA0002983722400000127
和结束并线转过的角度
Figure BDA0002983722400000128
Figure BDA0002983722400000129
Figure BDA00029837224000001210
若这两个角度几乎相等，则认为是一次并线行为，其判断条件如下：
Figure BDA00029837224000001211
Figure BDA00029837224000001212
其中，
Figure BDA00029837224000001213
表示第一角度，
Figure BDA00029837224000001214
表示第二角度，k表示第一角度和第二角度之间的偏差率，JS(t)表示并线角度判断结果。若JS(t)＝1，则认为该段是一次并线行为产生的轨迹；若JS(t)＝0，则不认为其为并线行为产生的轨迹；其中α值一般取1％(α值约束了驾驶员并线前后在同一直线行驶)。
S400、基于所述并线决策点、并线起点、并线反转点和并线终点计算出车辆的横向偏移距离，将所述横向偏移距离与安全横向偏移距离进行比较后，得到车辆横移判断结果。
本实施例中，车辆完成上述并线行为后，必定产生一定的横向偏移距离，比较横向偏移距离成为判定变道行为的关键步骤。车辆完成一次变道产生的横向偏移距离与车辆横向安全距离相关，而车辆横向安全距离需由车辆实时速度确定，具体分析如下：
i)在横向安全距离下的车辆变道横线偏移距离
车辆速度与横向安全距离公式：
dsafe(v)＝a+b*vc，
其中，a取0.6，b取0.06，c取0.5。
如图6所示，假定在交通量饱和的道路上，车辆正常行驶在车道中心位置，车道宽度为H0，车辆宽度为D，车辆到车道线的距离为h0，那么
2h0＝dsafe(v),
车辆瞬时速度表示为：
Figure BDA0002983722400000131
可以推算得到车辆到车道线的安全距离随车辆瞬时速度变化函数：
h0(v)＝0.5a+0.5b*(v(t))c,
那么车辆在保证安全的情况下，变道产生的横向偏移距离范围：
xmax(v)＝2H0-2h0(v)-D，
xmin(v)＝2h0(v)+D。
ii)轨迹产生的横偏移距离
考虑到变道前后直线行驶方向可能存在小角度偏差，驾驶员在决策过程中保持的直线行驶方向与并线后的直线行驶方向不在同一条直线上。要计算轨迹的横向偏移距离首先要确定车辆行驶方向，即计算参照方向。本发明以变道前后直线行驶时间段内时间粒度点坐标为散点图，利用最小二乘法回归得到变道前后直线行驶段的轨迹方程。以两直线夹角所成的角平分线为最终车辆行驶方向求取其横向偏移距离，具体如下：
并线前，点Pd至点Ps共有W个时间粒度点，将这段轨迹内的点表示为Pi(xi,yi)；并线后，从点Pf往后仍然取W个时间粒度点，把这段轨迹内的点表示为Pj(xj,yj)，那么根据最小二乘法原理，可得直线斜率Kbef(并线前)、Klat(并线后)：
Figure BDA0002983722400000141
Figure BDA0002983722400000142
两直线斜率用坐标向量表示为：
Figure BDA0002983722400000143
Figure BDA0002983722400000144
将两个向量转换成相同的模：
Figure BDA0002983722400000145
Figure BDA0002983722400000146
那么，角平分线对应向量表示为：
Figure BDA0002983722400000147
其单位向量
Figure BDA0002983722400000148
表示为：
Figure BDA0002983722400000149
校正斜率之后，两直线方程可以表示为：
Ax+By+Chef＝O,
Ax+By+Clat＝O,
其中，
Figure BDA00029837224000001410
根据距离公式计算点Pm到两直线的距离之和
s＝Sbef+Slat。
iii)安全横向偏移距离X∈(xmin(v)，xmax(v))与轨迹横向偏移距离比较
Figure BDA0002983722400000151
其中，Sbef表示并线反转点与并线前的车辆所处的直线轨迹之间的距离，Slat表示并线反转点与并线后的车辆所处的直线轨迹之间的距离，S表示车辆横移距离，xmin(v)表示最小安全横向偏移距离，xmax(v)表示最大安全横向偏移距离，Jx(t)表示车辆横移距离判断结果。
S500、基于所述直线行驶判断结果、并线角度判断结果和车辆横移距离判断结果，判断所述车辆是否发生换道行为。
本实施例中，定义判断函数GJ(t)为上述三个子过程判断函数的乘积，即
GJ(t)＝Jd(t)*JS(t)*Jx(t)，
其中，Jd(t)表示并线决策点与并线起点形成的轨迹的直线行驶判断结果，JS(t)表示并线角度判断结果，Jx(t)表示车辆横移距离判断结果，GJ(t)表示换道行为判断结果。
基于上述车辆换道行为识别方法，本发明还相应的提供一种车辆换道行为识别设备，包括：处理器和存储器；
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上述各实施例所述的车辆换道行为识别方法中的步骤。
由于上文已对车辆换道行为识别方法进行详细描述，所述车辆换道行为识别方法具备的技术效果，所述车辆换道行为识别设备同样具备，在此不再赘述。
基于上述车辆换道行为识别方法，本发明还相应的提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述各实施例所述的车辆换道行为识别方法中的步骤。
由于上文已对车辆换道行为识别方法进行详细描述，所述车辆换道行为识别方法具备的技术效果，所述车辆换道行为识别设备同样具备，在此不再赘述。
综上所述，本发明提供的车辆换道行为识别方法、设备及存储介质，利用高精度定位数据深入挖掘轨迹数据，从中提取每点的线速度、角速度、方位角等基础数据，对各个基础数据进行分析、检测计算，进而得到检测结果，最后基于检测结果，判定车辆行驶中的某次行为是否为换道行为，可达到全段全过程高效识别变道行为的目的。通过计算驾驶人一次出行中总的换道次数，为后续分析驾驶员驾驶行为习惯，评估驾驶风险提供依据。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆换道行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并对所述轨迹数据进行处理后，基于所述轨迹数据搜索出车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点；
基于所述并线起点和并线决策点的处理后的轨迹数据，判断所述并线起点和所述并线决策点形成的轨迹是否为直线行驶轨迹，以得到直线行驶判断结果；
基于所述并线起点、并线反转点和并线终点的处理后的轨迹数据，计算出开始并线转过的第一角度和结束并线转过的第二角度，对所述第一角度和第二角度进行比较后，得到并线角度判断结果；
基于所述并线决策点、并线起点、并线反转点和并线终点计算出车辆的横向偏移距离，将所述横向偏移距离与安全横向偏移距离进行比较后，得到车辆横移判断结果；
基于所述直线行驶判断结果、并线角度判断结果和车辆横移距离判断结果，判断所述车辆是否发生换道行为。
2.根据权利要求1所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，所述获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并对所述轨迹数据进行处理后，基于所述轨迹数据搜索出车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点的步骤具体包括：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，对所述轨迹数据进行处理后，计算出相邻时间粒度点之间的车辆角速度；
基于相邻时间粒度点之间的车辆角速度，采用连续点群法搜索车辆的并线起点，并根据所述并线起点标定出车辆的并线决策点、并线终点和并线反转点。
3.根据权利要求2所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，所述获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，对所述轨迹数据进行处理后，计算出相邻时间粒度点之间的车辆位移和车辆角速度的步骤具体包括：
获取在预设工作频率下采集的若干个不同时间粒度点的车辆行驶轨迹数据，并将各个所述行驶轨迹数据转换为在经典笛卡尔坐标系下的轨迹数据；
根据所述转换后的轨迹数据建立拟合曲线，根据所述拟合曲线计算出相邻时间粒度点之间的车辆位移和车辆角速度。
4.根据权利要求2所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，所述并线起点的搜索方法具体为：
按照各个轨迹数据的时间序列，以及预设的搜索数量，确定出多个搜索点集后，根据时间前后关系依次进行各个搜索点集的搜索，判断所述搜索点集的各个点是否具有相同方向的角速度，以及搜索点集所在的时间段车辆转过的方位角是否大于预设临界值，当所述搜索点集的各个点均具有相同方向的角速度，且搜索点集所在的时间段车辆转过的方位角大于预设临界值时，以所述搜索点集的第一个点作为并线起点，否则进行下一个搜索点集的搜索，直至找出并线起点。
5.根据权利要求4所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，
所述并线决策点的标定方法为：将在所述并线起点之前预设时间长度的点作为并线决策点；
所述并线终点的标定方法为：基于所述并线起点和相邻时间粒度点之间的车辆角速度，采用连续点群法搜索出所述并线终点；
所述并线反转点的标定方法为：获取所述并线起点和并线终点之间的所有轨迹数据点，找出一个或者两个角速度为零的点，当只有一个角速度为零的点时，将改点所处的时间粒度作为并线转折点，当有两个角速度为零的点时，将两个点所处的时间粒度的平均值作为并线转折点。
6.根据权利要求2所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，判断是否为直线行驶轨迹的判断方程为：
Figure FDA0002983722390000031
Figure FDA0002983722390000032
其中，
Figure FDA0002983722390000033
表示位于并线起点和并线决策点之间的时间粒度点，
Figure FDA0002983722390000034
表示点
Figure FDA0002983722390000035
与并线起点和并线决策点之间的连线对应的向量之间的空间距离，S0为预设空间距离，
Figure FDA0002983722390000036
表示点
Figure FDA0002983722390000037
的直线行驶判断结果，Jd(t)表示并线决策点与并线起点形成的轨迹的直线行驶判断结果。
7.根据权利要求2所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，并线角度判断结果的判断方程为：
Figure FDA0002983722390000038
Figure FDA0002983722390000039
其中，
Figure FDA00029837223900000310
表示第一角度，
Figure FDA00029837223900000311
表示第二角度，k表示第一角度和第二角度之间的偏差率，JS(t)表示并线角度判断结果。
8.根据权利要求2所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，车辆横移距离判断结果的判断方程为：
S＝Sbef+Slat，
Figure FDA00029837223900000312
其中，Sbef表示并线反转点与并线前的车辆所处的直线轨迹之间的距离，Slat表示并线反转点与并线后的车辆所处的直线轨迹之间的距离，S表示车辆横移距离，xmin(v)表示最小安全横向偏移距离，xmax(v)表示最大安全横向偏移距离，Jx(t)表示车辆横移距离判断结果。
9.根据权利要求2所述的车辆换道行为识别方法，其特征在于，车辆是否发生换道行为的判断方程为：
GJ(t)＝Jd(t)*JS(t)*Jx(t)，
其中，Jd(t)表示并线决策点与并线起点形成的轨迹的直线行驶判断结果，JS(t)表示并线角度判断结果，Jx(t)表示车辆横移距离判断结果，GJ(t)表示换道行为判断结果。
10.一种车辆换道行为识别设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-9任意一项所述的车辆换道行为识别方法中的步骤。
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