CN116080648A - 一种考虑多车交互的横向变道方法、智能车辆和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑多车交互的横向变道决策方法、一种智能车辆和一种可读存储介质，横向变道决策方法包括：环境感知模块感知车辆行驶环境信息和车辆运行状态信息，并将信息传送至变道触发器；变道触发器接收信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块；决策模块接收变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将轨迹传送至运动控制模块；运动控制模块接收轨迹，根据轨迹执行变道操作，实现变道。本发明解决在拥堵路段中车辆变道效率低的技术问题，实现提高在拥堵路段时车辆变道效率的技术效果。

Description

一种考虑多车交互的横向变道方法、智能车辆和存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体而言，涉及一种考虑多车交互的横向变道方法、一种智能车辆和一种存储介质。

背景技术

随着汽车数量的增加，智能车的研究逐渐被重视，如何实现高效、安全的变道也成为了研究的重点。随着计算机技术、通信技术、模式识别等技术的发展，辅以正确的决策、精确的操控，则可以高效安全的实现智能车辆的主动变道。

但是，在实际行驶过程中，存在这样一个问题：由于目前的技术方案过分追求安全忽略了行驶效率，也没有充分利用多车交互博弈、协作的社会机制，显得整体智能化程度不高。现有的智能驾驶辅助系统的性能瓶颈主要受限在少部分场景下，比如城市下的辅道向主道汇入、拥挤路段的变道等情况很难进行完成换道，造成车辆变道效率较低的问题。

发明内容

本发明解决的问题是在拥堵路段中车辆变道效率低的技术问题，实现提高在拥堵路段时车辆变道效率的技术效果。

为解决上述问题，本发明提供一种考虑多车交互的横向变道决策方法，包括：

步骤S100：环境感知模块感知车辆行驶环境信息和车辆运行状态信息，并将信息传送至变道触发器；

步骤S200：变道触发器接收信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块；

步骤S300：决策模块接收变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将轨迹传送至运动控制模块；

步骤S400：运动控制模块接收轨迹，根据轨迹执行变道操作，实现变道；

其中，变道触发器包括变道安全评估模块，决策模块包括交互式决策单元和传统决策单元，轨迹生成模块包括交互式轨迹生成单元和传统轨迹生成单元。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：环境感知模块用于感知车辆行驶环境信息和车辆运行状态信息并进行实时采集，对自车周边环境信息和自车运行状态进行分析处理，并将采集到的信息传送至变道触发器的安全评估模块中；安全评估模块对环境感知模块传送过来的信息进行数据分析，可量化的安全评估模块用于保证智能车辆在横向变道时的安全性，也解决了其他的决策方法不透明、难以量化评估的缺点，且计算过程简单，不涉及大量的复杂的求解及反复迭代的过程，能够比较高效地得到最优解，整体方案可落地性强；变道触发器用于接收安全评估模块得到的变道决策，并将变道决策传送至轨迹模块；决策模块用于进行变道决策处理，并选择合适的决策单元规划轨迹，并在生成对应的轨迹后将轨迹传送至运动控制模块，最终运动控制模块根据接收到的轨迹执行变道操作，实现变道。增加交互式决策单元用于在当传统决策单元无法成功执行变道动作时再提供一种使得车辆在横向变道上更高效、主动性更强的决策单元。

在本发明的一个实例中，变道触发器接收信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块，包括：

步骤S210：变道安全评估模块接收信息，建立第一数学模型d_{安全距离1}和第二数学模型d_{安全距离2}；

步骤S220：将自车当前位置与目标车道后车的横纵向距离S₁与第一数学模型d_{安全距离1}进行比对；

步骤S230：将自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的横向距离S₂与第二数学模型d_{安全距离2}进行比对；

步骤S240：若满足变道条件，则通过变道触发器将变道决策传送至决策模块；若不满足变道条件，则继续步骤S210-步骤S240；

其中，变道条件为S₁>d_{安全距离1}和S₂>d_{安全距离2}。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：变道安全评估模块会用一种数学模型的方式来充分量化评估当前变道行为的安全性和潜在碰撞风险，保证变道触发器做出的每一个变道决策都是合理且满足基本安全条件的。

在本发明的一个实例中，第一数学模型d_{安全距离1}＝d_{纵向响应距离1}+d_{纵向制动距离1}+d_纵向冗余+d_横向冗余，第二数学模型d_{安全距离2}＝d_{横向响应距离}+d_{横向制动距离}+d_{横向响应距离2}+d_{横向制动距离2}+d_横向冗余；

其中，d_{安全距离1}为自车当前位置与目标车道后车的安全距离，d_{纵向响应距离1}为目标车道后车在察觉到碰撞危险后在响应时间内的纵向响应距离，d_{纵向制动距离1}为目标车道后车在响应时间后以相对较小的减速度进行纵向减速制动时经过的纵向制动距离，d_纵向冗余为纵向安全冗余距离，d_横向冗余为横向安全冗余距离，d_{安全距离2}为自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的安全距离，d_{横向响应距离}为自车横向响应距离，d_{横向制动距离}为自车横向制动距离，d_{横向响应距离2}为目标车道相邻车道车辆在察觉到碰撞危险后在响应时间内的横向响应距离，d_{横向制动距离2}为目标车道相邻车道车辆在响应时间后以相对较小的减速度进行横向减速制动时经过的横向制动距离。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：第一数学模型和第二数学模型通过假设危险工况进行安全距离的评估来提升整体决策系统的安全性，同时其中纵向安全冗余距离和横向安全冗余距离是可以通过用户的喜好来进行一定地动态设置，保证系统的灵活性；通过可量化的变道安全评估模型，用于保证智能车辆在横向变道时的安全性，也解决了其他的决策方法不透明、难以量化评估的缺点。

在本发明的一个实例中，决策模块接收变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将轨迹传送至运动控制模块，包括：

步骤S310：传统决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，传统轨迹生成单元生成传统轨迹，并将传统轨迹传送至运动控制模块；若不能成功执行变道动作，则交互式决策单元接收变道决策；

步骤S320：交互式决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，交互式轨迹生成单元生成交互式轨迹，并将交互式轨迹传送至运动控制模块。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：决策模块包括传统决策单元和交互式决策单元。增加交互式决策单元用于在当传统决策单元无法成功执行变道动作时再提供一种使得车辆在横向变道上更高效、主动性更强的决策单元，通过主动交互式的行为，大幅提高整车在汇流、变道时的效率，并给司乘带来更拟人化的智能体验。

在本发明的一个实例中，交互式决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，交互式轨迹生成单元生成交互式轨迹，并将交互式轨迹传送至运动控制模块，包括：

步骤S321：交互式决策单元接收变道决策；

步骤S322：设置社会规则模块，并在符合社会规则模块的情况下，进入行为试探阶段，对他车进行行为试探；

步骤S323：进入对手车行为解析阶段，分析行为试探后对手车是否有让行意图，若判断对手车有让行意图，则进入变道执行阶段；若判断对手车无让行意图，则进入变道等待阶段，并重重复步骤S322；

步骤S324：等到自车车身完全进入目标车道后，触发回正调整，进入回正调整阶段；

步骤S325：待自车车身与目标车道平齐，结束整个变道流程。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：交互式决策单元一共分为行为试探、对手车行为解析、变道执行、变道等待、回正调整五个阶段。在交互式决策单元进行中，其本质是一种协商性驾驶策略，在行为试探阶段，自车作为路权请求者向路权拥有者发起路权请求后(生成试探行为轨迹)，进入对手车行为解析阶段，如果得到了路权拥有者的许可(观察到减速、避让等行为)，即可进入变道执行阶段，并生成快速横向变道的轨迹。假如路权拥有者态度不明或者拒绝，则进入变道等待阶段，退化为一种防御性保守驾驶策略，继续进行行为试探，直到路权拥有者的态度更新、或者来了新的路权拥有者。

在本发明的一个实例中，行为试探为指挥自车做出有变道倾向性的前置动作，前置动作包括调整车头朝向、亮起转向灯、车头少部分侵入目标车道等。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：行为试探阶段会在安全可行以及符合社会规则的前提下，指挥自车做出有变道倾向性的前置动作，如调整车头朝向、亮起转向灯、车头少部分侵入目标车道等。行为试探阶段主要用于判断对手车的避让意图。

在本发明的一个实例中，社会规则模块包括行车规范、路权准则等，用于为交互式决策单元进行变道决策处理提供依据。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：社会规则模块内置一些经验丰富的司机在变道、汇流时所共同遵守的一些行车规范、路权准则，社会规则模块内置的行车规范、路权准则为交互式决策模块提供决策依据。

在本发明的一个实例中，交互式决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，则执行变道操作，还包括：在行为试探阶段、对手车行为解析阶段、变道执行阶段和变道等待阶段，交互式轨迹生成单元生成一系列自车的未来行驶轨迹。

与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：交互式轨迹生成单元根据上游决策的指令生成一系列自车的未来行驶轨迹，最终输出给下游运动控制模块进行相应的控制执行；例如在行为试探阶段会规划出长度相对较短的，能使得车头前侧少部分缓慢侵入目标车道的轨迹；在变道执行阶段的轨迹生成原则倾向于高效而非舒适，保证用户所在车辆能快速、第一时间完成变道需求。

再一方面，本发明实施例提供的一种智能车辆，包括：处理器，存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法。

本实施例中的智能车辆用于实现如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法，因此其具有如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法的全部有益效果，在此不再赘述。

又一方面，本发明实施例提供的一种可读存储介质，可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序被处理器运行时控制存储介质所在设备执行如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤。

本实施例中的可读存储介质用于存储如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法，因此其具有如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法的全部有益效果，在此不再赘述。

采用本发明的技术方案后，能够达到如下技术效果：

(1)增加交互式决策单元用于在当传统决策单元无法成功执行变道动作时再提供一种使得车辆在横向变道上更高效、主动性更强的决策单元，并给司乘带来更拟人化的智能体验；

(2)变道安全评估模块会用一种数学模型的方式来充分量化评估当前变道行为的安全性和潜在碰撞风险，用于保证智能车辆在横向变道时的安全性；

(3)变道安全评估模块中的纵向安全冗余距离和横向安全冗余距离可以通过用户的喜好来进行一定地动态设置，保证系统的灵活性；

(4)变道安全评估模块计算过程简单，不涉及大量的复杂的求解及反复迭代的过程，能够比较高效地得到最优解，整体方案可落地性强。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤流程图之一。

图2为本发明实施例一提供的一种考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤流程图之二。

图3为图2中的智能车辆在变道过程中的示意图。

图4为本发明实施例一提供的一种考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤流程图之三。

图5为本发明第二实施例提供的一种智能车辆的框图。

图6为本发明第三实施例提供的一种可读存储介质的框图。

附图标记说明：

100-智能车辆；110-存储器；111-计算机程序；120-处理器；200-可读存储介质；210-计算机可执行指令。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

【第一实施例】

参见图1-图4，本发明提供一种考虑多车交互的横向变道决策方法，包括：

步骤S100：环境感知模块感知车辆行驶环境信息和车辆运行状态信息，并将信息传送至变道触发器；

步骤S200：变道触发器接收信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块；

步骤S300：决策模块接收变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将轨迹传送至运动控制模块；

步骤S400：运动控制模块接收轨迹，根据轨迹执行变道操作，实现变道；

其中，变道触发器包括变道安全评估模块，决策模块包括交互式决策单元和传统决策单元，轨迹生成模块包括交互式轨迹生成单元和传统轨迹生成单元。

本实施例的方案应用于拥挤路段智能车辆进行变道的场景。在本实施例中，环境感知模块需要感知车辆行驶环境信息和车辆运行状态信息进行实时采集，对自车周边环境信息和自车运行状态进行分析处理，并将采集到的信息传送至变道触发器的安全评估模块中。

安全评估模块对环境感知模块传送过来的信息进行数据分析，通过分析来决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块；安全评估模块会用一种数学模型的方式来充分量化评估当前变道行为的安全性和潜在碰撞风险，保证变道触发器做出的每一个变道决策都是合理且满足基本安全条件的。可量化的安全评估模块用于保证智能车辆在横向变道时的安全性，也解决了其他的决策方法不透明、难以量化评估的缺点。

决策模块包括交互式决策单元和传统决策单元。在进行变道的决策下，决策模块进行变道决策处理，并选择通过交互式决策单元还是传统决策单元规划轨迹，并在生成对应的轨迹后将轨迹传送至运动控制模块，最终运动控制模块根据接收到的轨迹执行变道操作，实现变道。

进一步的，变道触发器接收信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块，包括：

步骤S210：变道安全评估模块接收信息，建立第一数学模型d_{安全距离1}和第二数学模型d_{安全距离2}；

步骤S220：将自车当前位置与目标车道后车的横纵向距离S₁与第一数学模型d_{安全距离1}进行比对；

步骤S230：将自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的横向距离S₂与第二数学模型d_{安全距离2}进行比对；

步骤S240：若满足变道条件，则通过变道触发器将变道决策传送至决策模块；若不满足变道条件，则继续步骤S210-步骤S240；

其中，变道条件为S₁>d_{安全距离1}和S₂>d_{安全距离2}。

在本实施例中，变道安全评估模块会用一种数学模型的方式来充分量化评估当前变道行为的安全性和潜在碰撞风险，保证变道触发器做出的每一个变道决策都是合理且满足基本安全条件的。在变道过程中主要需要考虑的是来自变道目标车道后车(他车1)与自车的横纵向距离交错的碰撞风险；以及来自变道目标车道相邻车道车辆(他车2)存在的潜在变道行为导致的横向上的碰撞风险。为了保证决策指令对车辆的绝对安全，变道安全评估模块在风险评估时采用最坏情况假设，即如果满足该模型假设条件的决策行为指令必定是有极高的安全系数的。

将自车当前位置与目标车道后车的横纵向距离S₁与第一数学模型d_{安全距离1}进行比对，将自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的横向距离S₂与第二数学模型d_{安全距离2}进行比对，若满足最坏情况的假设：即S₁>d_{安全距离1}和S₂>d_{安全距离2}，则代表满足变道条件，可以安全地进行下一步骤。

进一步的，参见图3，第一数学模型d_{安全距离1}＝d_{纵向响应距离1}+d_{纵向制动距离1}+d_纵向冗余+d_横向冗余，第二数学模型d_{安全距离2}＝d_{横向响应距离}+d_{横向制动距离}+d_{横向响应距离2}+d_{横向制动距离2}+d_横向冗余；

其中，d_{安全距离1}为自车当前位置与目标车道后车的安全距离，d_{纵向响应距离1}为目标车道后车在察觉到碰撞危险后在响应时间内的纵向响应距离，d_{纵向制动距离1}为目标车道后车在响应时间后以相对较小的减速度进行纵向减速制动时经过的纵向制动距离，d_纵向冗余为纵向安全冗余距离，d_横向冗余为横向安全冗余距离，d_{安全距离2}为自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的安全距离，d_{横向响应距离}为自车横向响应距离，d_{横向制动距离}为自车横向制动距离，d_{横向响应距离2}为目标车道相邻车道车辆在察觉到碰撞危险后在响应时间内的横向响应距离，d_{横向制动距离2}为目标车道相邻车道车辆在响应时间后以相对较小的减速度进行横向减速制动时经过的横向制动距离。

在本实施例中，在纵向和横向的响应距离上都采用最坏情况假设即：司机/车辆在察觉到碰撞危险经过一段时间t_响应反应之前，自车还在以较大的加速度(a_{纵向加速，大},a_{横向加速,大})进行纵向、横向加速。随后以相对较小的减速度进行横纵向减速制动(a_{纵向减速，小},a_{横向减速,小})，再分别添加适当的纵向、横向安全冗余距离(d_纵向冗余,d_横向冗余)。

则第一数学模型d_{安全距离1}＝d_{纵向响应距离1}+d_{纵向制动距离1}+d_纵向冗余+d_横向冗余。其中，

d_{纵向响应距离1}表示自车在感测到危险前做的加速运动中行驶的距离，v_{他车1纵向}表示假设在行驶过程中他车1在响应时间t_响应内做匀速运动时的纵向速度，t_响应表示自车感测到危险并采取动作所需的时间，a_{纵向加速，大}表示假设在响应时间t_响应内自车及他车1加速过程中的纵向加速度；d_{纵向制动距离1}表示自车在感测到危险并采取动作后做的减速运动中纵向行驶的距离，a_{纵向减速，小}表示假设在响应时间t_响应后自车及他车1减速过程中的纵向减速度；d_纵向冗余表示纵向安全冗余距离，d_横向冗余表示横向安全冗余距离，其中纵向安全冗余距离和横向安全冗余距离是可以通过用户的喜好来进行一定地动态设置，保证系统的灵活性，并给司乘带来更拟人化的智能体验。

第二数学模型d_{安全距离2}＝d_{横向响应距离}+d_{横向制动距离}+d_{横向响应距离2}+d_{横向制动距离2}+d_横向冗余。其中，

d_{横向响应距离}表示自车在变道时的加速运动中行驶的横向距离，v_自车横向表示行驶过程中自车在响应时间t_响应内做匀速运动时的横向速度，a_{横向加速，大}表示假设在响应时间t_响应内自车及他车2加速过程中的横向加速度；d_{横向制动距离}表示自车在感测到危险并采取动作后做的减速运动中横向行驶的距离，a_{横向减速，小}表示假设在响应时间t_响应后自车及他车2减速过程中的横向减速度；d_{横向响应距离2}表示他车2在变道时的加速运动中行驶的横向距离，v_{他车2横向}假设在行驶过程中他车2在响应时间t_响应内做匀速运动时的横向速度；d_{横向制动距离2}表示自车在感测到危险并采取动作后做的减速运动中纵向行驶的距离。

第一数学模型和第二数学模型通过假设危险工况进行安全距离的评估来提升整体决策系统的安全性，同时其中纵向安全冗余距离和横向安全冗余距离是可以通过用户的喜好来进行一定地动态设置，保证系统的灵活性。

本实施例提出可量化的变道安全评估模型，用于保证智能车辆在横向变道时的安全性，也解决了其他的决策方法不透明、难以量化评估的缺点。

进一步的，决策模块接收变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将轨迹传送至运动控制模块，包括：

步骤S310：传统决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，传统轨迹生成单元生成传统轨迹，并将传统轨迹传送至运动控制模块；若不能成功执行变道动作，则交互式决策单元接收变道决策；

步骤S320：交互式决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，交互式轨迹生成单元生成交互式轨迹，并将交互式轨迹传送至运动控制模块。

在本实施例中，决策模块包括传统决策单元和交互式决策单元。传统决策单元相较交互式决策单元更为追求安全且具有更低的效率，更难在拥堵路段实现车辆变道，增加交互式决策单元用于在当传统决策单元无法成功执行变道动作时再提供一种使得车辆在横向变道上更高效、主动性更强的决策单元，通过主动交互式的行为，大幅提高整车在汇流、变道时的效率，并给司乘带来更拟人化的智能体验。

因此可以先将变道决策传送至传统决策单元进行变道决策处理，若传统决策单元可以成功执行变道动作，则通过传统轨迹生成单元生成传统轨迹，并将传统轨迹传送至运动控制模块；若传统决策单元不能成功执行变道动作，则将变道决策传送至交互式决策单元，有交互式决策单元进行决策是否能成功执行变道动作，若可以成功执行变道动作，则通过交互式轨迹生成单元生成传统轨迹，并将交互式轨迹传送至运动控制模块。

优选的，可以将变道决策同时传送至传统决策单元和交互式决策单元，同时进行变道决策处理，节约传送时间，进一步提高变道决策处理效率。

进一步的，参见图4，交互式决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，交互式轨迹生成单元生成交互式轨迹，并将交互式轨迹传送至运动控制模块，包括：

步骤S321：交互式决策单元接收变道决策；

步骤S322：设置社会规则模块，并在符合社会规则模块的情况下，进入行为试探阶段，对他车进行行为试探；

步骤S323：进入对手车行为解析阶段，分析行为试探后对手车是否有让行意图，若判断对手车有让行意图，则进入变道执行阶段；若判断对手车无让行意图，则进入变道等待阶段，并重重复步骤S322；

步骤S324：等到自车车身完全进入目标车道后，触发回正调整，进入回正调整阶段；

步骤S325：待自车车身与目标车道平齐，结束整个变道流程。

在本实施例中，交互式决策单元一共分为行为试探、对手车行为解析、变道执行、变道等待、回正调整五个阶段。其中行为试探阶段会在安全可行以及符合社会规则的前提下，指挥自车做出有变道倾向性的前置动作。在经过对手车行为解析阶段分析得出对方车辆决定让行后，正式进入变道执行阶段。等到自车车身完全进入目标车道后，触发回正调整，使得自车车身与目标车道平齐，结束整个变道流程；如果对手车无让行意图，则进入变道等待阶段，并在合适的时机不断通过进一步的行为试探来判据后续到来的对手车辆的避让意图。

在交互式决策单元进行中，其本质是一种协商性驾驶策略。当自车作为路权请求者向路权拥有者发起路权请求后(生成试探行为轨迹)，如果得到了路权拥有者的许可(观察到减速、避让等行为)，即可进入变道执行阶段，并生成快速横向变道的轨迹。假如路权拥有者态度不明或者拒绝，则进入变道等待阶段，退化为一种防御性保守驾驶策略，继续进行行为试探，直到路权拥有者的态度更新、或者来了新的路权拥有者。

进一步的，行为试探为指挥自车做出有变道倾向性的前置动作，前置动作包括调整车头朝向、亮起转向灯、车头少部分侵入目标车道等。

在本实施例中，行为试探阶段会在安全可行以及符合社会规则的前提下，指挥自车做出有变道倾向性的前置动作，如调整车头朝向、亮起转向灯、车头少部分侵入目标车道等。行为试探阶段主要用于判断对手车的避让意图。

进一步的，社会规则模块包括行车规范、路权准则等，用于为交互式决策单元进行变道决策处理提供依据。

在本实施例中，社会规则模块内置一些经验丰富的司机在变道、汇流时所共同遵守的一些行车规范、路权准则，如：

汇流时，预计能够先抵达目标交汇处的车辆拥有路权、可率先通过；

汇流时，同等情况下主路的车辆先行，自车可通过协商请求路权；

变道时，如果发生碰撞则由变道发起方负全责(路权请求方)；

变道时，只要完整车身全部在目标车道内后即可视为完成变道，拥有路权。

社会规则模块内置的行车规范、路权准则为交互式决策模块提供决策依据。

进一步的，交互式决策单元接收变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，则执行变道操作，还包括：在行为试探阶段、对手车行为解析阶段、变道执行阶段和变道等待阶段，交互式轨迹生成单元生成一系列自车的未来行驶轨迹。

在本实施例中，交互式轨迹生成单元根据上游决策的指令生成一系列自车的未来行驶轨迹，最终输出给下游运动控制模块进行相应的控制执行。变道执行阶段的轨迹生成原则倾向于高效而非舒适，保证用户所在车辆能快速、第一时间完成变道需求，因此生成的轨迹序列会有比较大的曲率、航向变化、和较高的横向车速；行为试探阶段会规划出长度相对较短的，能使得车头前侧少部分缓慢侵入目标车道的轨迹。

【第二实施例】

参见图5，本实施例提供了一种智能车辆100，包括：处理器120，存储器及存储在存储器110上并可在处理器120上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法。

其为本发明第二实施例提供的一种智能车辆100的结构示意图，智能车辆100例如包括处理器120以及电连接处理器120的存储器110，存储器110上存储有计算机程序111，处理器120加载计算机程序111以实现如第一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法。

本发明实施例的智能车辆用于实现如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法，因此其具有如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法的全部有益效果，在此不再赘述。

【第三实施例】

参见图6，本实施例提供了一种可读存储介质200，可读存储介质200包括存储的计算机程序111，其中，在计算机程序111被处理器120运行时控制存储介质200所在设备执行如本发明任一实施例的考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤。

本实施例还提供一种可读存储介质200，可读存储介质200存储有计算机可执行指令210，计算机可执行指令210被处理器读取并运行时，控制可读存储介质200所在的智能车辆100实施如第一实施例中的考虑多车交互的横向变道决策方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read－Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种考虑多车交互的横向变道决策方法，其特征在于，所述横向变道决策方法包括：

步骤S100：环境感知模块感知车辆行驶环境信息和车辆运行状态信息，并将所述信息传送至变道触发器；

步骤S200：所述变道触发器接收所述信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块；

步骤S300：所述决策模块接收所述变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将所述轨迹传送至运动控制模块；

步骤S400：所述运动控制模块接收所述轨迹，根据所述轨迹执行变道操作，实现变道；

其中，所述变道触发器包括变道安全评估模块，所述决策模块包括交互式决策单元和传统决策单元，所述轨迹生成模块包括交互式轨迹生成单元和传统轨迹生成单元。

2.根据权利要求1所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述变道触发器接收所述信息，进行数据分析，决策自车是否进行变道，如果进行变道，则将变道决策传送至决策模块，包括：

步骤S210：所述变道安全评估模块接收所述信息，建立第一数学模型d_{安全距离1}和第二数学模型d_{安全距离2}；

步骤S220：将自车当前位置与目标车道后车的横纵向距离S₁与所述第一数学模型d_{安全距离1}进行比对；

步骤S230：将自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的横向距离S₂与所述第二数学模型d_{安全距离2}进行比对；

步骤S240：若满足变道条件，则通过所述变道触发器将变道决策传送至决策模块；若不满足变道条件，则继续步骤S210-步骤S240；

其中，所述变道条件为S₁>d_{安全距离1}和S₂>d_{安全距离2}。

3.根据权利要求2所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述第一数学模型d_{安全距离1}＝d_{纵向响应距离1}+d_{纵向制动距离1}+d_纵向冗余+d_横向冗余，所述第二数学模型d_{安全距离2}＝d_{横向响应距离}+d_{横向制动距离}+d_{横向响应距离2}+d_{横向制动距离2}+d_横向冗余；

其中，d_{安全距离1}为自车当前位置与目标车道后车的安全距离，d_{纵向响应距离1}为目标车道后车在察觉到碰撞危险后在响应时间内的纵向响应距离，d_{纵向制动距离1}为目标车道后车在响应时间后以相对较小的减速度进行纵向减速制动时经过的纵向制动距离，d_纵向冗余为纵向安全冗余距离，d_横向冗余为横向安全冗余距离，d_{安全距离2}为自车当前位置与目标车道相邻车道车辆的安全距离，d_{横向响应距离}为自车横向响应距离，d_{横向制动距离}为自车横向制动距离，d_{横向响应距离2}为目标车道相邻车道车辆在察觉到碰撞危险后在响应时间内的横向响应距离，d_{横向制动距离2}为目标车道相邻车道车辆在响应时间后以相对较小的减速度进行横向减速制动时经过的横向制动距离。

4.根据权利要求1所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述决策模块接收所述变道决策，并进行变道决策处理，轨迹生成模块根据变道决策处理生成轨迹，并将所述轨迹传送至运动控制模块，包括：

步骤S310：所述传统决策单元接收所述变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，所述传统轨迹生成单元生成传统轨迹，并将所述传统轨迹传送至所述运动控制模块；若不能成功执行变道动作，则所述交互式决策单元接收所述变道决策；

步骤S320：所述交互式决策单元接收所述变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，所述交互式轨迹生成单元生成交互式轨迹，并将所述交互式轨迹传送至所述运动控制模块。

5.根据权利要求4所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述交互式决策单元接收所述变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，所述交互式轨迹生成单元生成交互式轨迹，并将所述交互式轨迹传送至所述运动控制模块，包括：

步骤S321：所述交互式决策单元接收所述变道决策；

步骤S322：设置社会规则模块，并在符合所述社会规则模块的情况下，进入行为试探阶段，对他车进行行为试探；

步骤S323：进入对手车行为解析阶段，分析行为试探后对手车是否有让行意图，若判断对手车有让行意图，则进入变道执行阶段；若判断对手车无让行意图，则进入变道等待阶段，并重重复步骤S322；

步骤S324：等到自车车身完全进入目标车道后，触发回正调整，进入回正调整阶段；

步骤S325：待自车车身与目标车道平齐，结束整个变道流程。

6.根据权利要求5所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述行为试探为指挥自车做出有变道倾向性的前置动作，所述前置动作包括调整车头朝向、亮起转向灯、车头少部分侵入目标车道等。

7.根据权利要求5所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述社会规则模块包括行车规范、路权准则等，用于为交互式决策单元进行变道决策处理提供依据。

8.根据权利要求5所述的横向变道决策方法，其特征在于，所述交互式决策单元接收所述变道决策，并进行变道决策处理，若可以成功执行变道动作，则执行变道操作，还包括：

在行为试探阶段、对手车行为解析阶段、变道执行阶段和变道等待阶段，交互式轨迹生成单元生成一系列自车的未来行驶轨迹。

9.一种智能车辆，其特征在于，所述智能车辆包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的考虑多车交互的横向变道决策方法的步骤。

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