JP7178447B2 - 車両制御方法、装置、車両、電子機器及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本願は、自動運転技術に関し、特に、車両制御方法、装置、車両、電子機器及び記憶媒体に関する。

車両の普及や関連技術の発展に伴い、車両の安全運転をどのように向上させるかは、早急に解決しなければならない課題となっており、その中にも、安全な車線変更は、安全運転における重要な構成部分となっている。

従来の技術において、車両は、一般的に、現在の車線変更距離が車両の車線変更行動を満たすかどうかに基づいて車線変更を行うかどうかを確定する。例えば、車線変更安全距離をプリセットすることで、現在の車線変更距離が車線変更安全距離より大きい場合、車線変更を行うことができると見なされる。

車両安全運転を向上させるための車両制御方法、装置、車両、電子機器及び記憶媒体を提供する。

第１の態様によれば、車両制御方法を提供し、前記方法は、
プロンプトメッセージを出力するステップであって、前記プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、前記周辺車両は、前記本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両であるステップと、
前記周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定するステップであって、前記第１の運転状態予測情報が前記プロンプトメッセージのフィードバックと関連するステップと、
前記第１の運転状態予測情報に基づいて、第１の運転戦略を生成して実行するステップであって、前記第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含むステップと、を含む。

本実施例において、プロンプトメッセージと関連するフィードバックに基づいて第１の運転状態予測情報を確定し、第１の運転状態予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行することにより、車両車線変更の安全性や信頼性を向上させることを実現することができ、さらに、安全且つ信頼的な車両運転を向上させる技術的効果を実現する。

第２の態様によれば、本願の実施例は、車両制御装置を提供し、前記装置は、
プロンプトメッセージを出力するために使用される出力モジュールであって、前記プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、前記周辺車両は、前記本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である出力モジュールと、
前記周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定するために使用される第１の確定モジュールであって、前記第１の運転状態予測情報が前記プロンプトメッセージのフィードバックと関連する第１の確定モジュールと、
前記第１の運転状態予測情報に基づいて、第１の運転戦略を生成するために使用される第１の生成モジュールであって、前記第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む第１の生成モジュールと、
前記第１の運転戦略を実行するために使用される第１の実行モジュールと、を含む。

第３の態様によれば、本願の実施例は、車両を提供し、上記の実施例に記載の車両制御装置を含む。

第４の態様によれば、本願の実施例は、電子機器を提供し、
少なくとも１つのプロセッサ、および
前記少なくとも１つのプロセッサと通信するように接続されたメモリを含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサは、上記の任意の実施例に記載の方法を実行することができるようにする。

第５の態様によれば、本願の実施例は、コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、コンピュータが上記のいずれか１つの実施例に記載の方法を実行するようにさせるためのものである。

本願の第６の様態によれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータ可読記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行することによって、前記電子機器に上記のいずれか１つの実施例に記載の方法を実行させる。

本願は、車両制御方法、装置、車両、電子機器及び記憶媒体を提供し、該方法は、以下のステップを含む。プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、周辺車両は、本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両であり、周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定し、第１の運転状態予測情報がプロンプトメッセージのフィードバックと関連し、第１の運転状態予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行し、第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む。本願の実施例において、プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージのフィードバックに基づいて第１の運転状態予測情報を確定することで、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを知り、これにより第１の運転戦略を生成して実行し、関連技術において、周辺車両の運転戦略の変更による車線変更失敗や安全事故の少なくとも１つの弊害を回避し、車線変更の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現することができる。

この部分に記述した内容は、本願の実施例の肝心又は重要な特徴を識別することを主旨としているわけではなく、本願の範囲を制限するためにも使用されないと理解すべきである。本願の他の特徴は、以下の明細書によって理解しやすくなる。

図面は、本解決手段をよりよく理解するために使用されるものであり、本願に対する限定を構成しない。

本願の実施例の車両制御方法の応用シーンの概略図である。 本願の一実施例の車両制御方法のフローチャートである。 本願の他の実施例の車両制御方法のフローチャートである。 本願の他の実施例の車両制御方法のフローチャートである。 本願の実施例のヨー角の概略図である。 本願の一実施例のヨー運転の概略図である。 本願の他の実施例のヨー運転の概略図である。 本願の他の実施例の車両制御方法のフローチャートである。 本願の一実施例の車両制御装置の概略図である。 本願の他の実施例の車両制御装置の概略図である。 本願の実施例の電子機器のブロック図である。

以下、本願の示範的な実施例を図面に合わせて説明する。理解に寄与するための本願の実施例の様々な詳細が含まれるが、これらは、示範的なものにすぎないと考えるべきである。よって、当業者は、ここに記述した実施例に対する様々な変更や修正が可能であり、本願の範囲や趣旨から逸脱されないと認識すべきである。同様に、明確や簡潔のため、以下の記述では、周知の機能や構造に関するものを省略するようにしている。

図１を参照されたい。図１は、本願の実施例の車両制御方法の応用シーンの概略図である。

図１に示す応用シーンでは、路上を走行する複数台の車両が含まれており、且つ、具体的に、車線Ａで走行する車両Ａ１及び車両Ａ２、車線Ｂで走行する車両Ｂ１及び車両Ｂ２、および車線Ｃで走行する車両Ｃ１及び車両Ｃ２が含まれている。

図１は、本実施例が適用可能な応用シーンを示範的に説明するためのものにすぎず、本実施例の応用シーンを限定するためのものと理解できないと理解すべきである。

例えば、いくつかの実施例において、図１における要素を、相応的に増加してもよく、車両の増加、車線の増加、周辺施設の増加（例えばロードサイドユニット、交通信号および撮像装置など）などが挙げられる。

さらに例えば、他のいくつかの実施例において、図１における要素を、相応的に減少してもよく、車両の減少、車線の減少などが挙げられる。

車両走行中に、車両の運転戦略は、変更する可能性があり、運転戦略は、速度や方向の側面での車両情報の少なくとも１つをキャラクタリゼーションするために使用され、例えば、運転戦略は、減速運転を含んでもよいし、加速運転を含んでもよいし、車線変更運転を含んでもよいなどを含むことができると理解すべきである。例えば、図１において、車両Ａ２は、車線Ａから車線Ｂに車線変更し、続いて車線Ｂから車線Ｃに車線変更することができ、他の車両も同様に行うようにし、ここで例を１つずつ挙げないようにする。

説明する価値があるものとして、関連技術において、車両車線変更の安全性を実現するために、例えば、車両Ａ２は、その車線変更中に、車線Ｂでの車両（車両Ｂ１及びＢ２の少なくとも１つ）との衝突などを回避するために、車両Ａ２は、車線Ａから車線Ｂに車線変更する前に、車両Ａ２は、車両Ｂ１と車両Ｂ２との間の距離を予め確定することができ、該距離が車両Ａ２の車線変更距離と呼ばれてもよく、該距離をプリセットの車線変更安全距離と比較し、車線変更距離が車線変更安全距離より大きい場合、車両Ｂ１と車両Ｂ２との間には、車両Ａ２の車線変更をサポートする比較的十分なスペースがあると証明し、車両Ａ２は、車線変更の操作を実行することができる。

しかしながら、任意の車両の運転戦略は、いずれも変更する可能性があり、即ち、一運転戦略から他の運転戦略に切り替えられる。例えば、図１では、車両Ｂ１は、定速運転から減速運転に変更し、車両Ｂ２は、減速運転から加速運転に変更するなどがある可能性がある。且つ一部の車両の運転戦略が変更するとき、車両Ａ２の車線変更失敗、さらに、交通事故が発生する恐れがある。

例えば、車両Ｂ１は、定速運転から減速運転に変更するとき、車両Ａ２が車線変更中に、車両Ｂ１と追突する交通事故を引き起こす恐れがある。さらに例えば、車両Ｂ２は、減速運転から加速運転に変更するとき、車両Ａ２が車線変更中に、車両Ｂ２が車両Ａ２に衝突して交通事故を引き起こす恐れがある。

本願の発明者は、創造的労働の後に、本車両（例えば上記の実施例における車両Ａ２）により、プロンプトメッセージを出力し、本車両の車線変更意図を他の車両（例えば上記の実施例において車両Ａ２以外の他の車両）に通知し、他の車両や他の車両での少なくとも１つの運転手からのフィードバックに基づいて、他の車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測するという本願の発明構想に思いついた。

以下、本願の技術的解決手段および本願の技術的解決手段によってどのように上記の技術的課題を解決するかについて具体的な実施例をもって詳細に説明する。以下のいくつかの具体的な実施例は、組み合わせられてもよく、同様又は類似な概念又はプロセスは、一部の実施例において繰り返して説明しないようにする場合もある。以下、本願の実施例について図面に合わせながら説明する。

本願の実施例の一態様によれば、本願の実施例は、車両制御方法を提供し、人工知能分野での自動運転技術に応用され、車両の自動運転の安全性や信頼性を達成する。

図２を参照されたい。図２は、本願の一実施例の車両制御方法のフローチャートである。

図２に示すように、該方法は、以下のステップを含む。

Ｓ１０１において、プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、周辺車両は、本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である。

本願の実行主体は、車両制御装置であってもよく、車両制御装置は、本車両に設置されたプロセッサ、コントローラ、サーバおよび車載端末などの機器であってもよく、且つ本車両は、自動運転車両であってもよく、本実施例は、車両制御装置の具体的な形態も、自動運転車両の自動レベルも、限定されない。

プロンプトメッセージについて、
一実現可能な解決手段において、本車両の車の後部に方向指示器が設定される可能性があり、本車両の左側に設置された方向指示器及び本車両の右側に設置された方向指示器を含み、且つ方向指示器によりプロンプトメッセージを出力し、例えば、本車両の左側の方向指示器により、本車両が左車線へ車線変更する意図を出力するか、または、例えば本車両の右側の方向指示器により、本車両が右車線へ車線変更する意図を出力することがあるように説明している。

他の実現可能な解決手段において、本車両の車の後部にディスプレイ装置が設置される可能性があり、例えば、ディスプレイ装置に「車両が左に向けるので、ご注意ください」をディスプレイして、本車両が左車線へ車線変更する意図を出力するか、または、ディスプレイ装置に「車両が右に向けるので、ご注意ください」をディスプレイして、本車両が右側へ車線変更する意図を出力するようにして、ディスプレイ装置によりプロンプトメッセージを出力する。

上記のディスプレイされたテキスト情報は、車両制御装置がプロンプトメッセージを出力することの可能な表現形式や内容を示範的に説明するためのものにすぎないと理解すべきであり、プロンプトメッセージを出力することの表現形式や内容に対する限定と理解することができない。

且つ、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイ装置（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）、発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ、ＬＥＤ）ディスプレイデバイス及び有機発光ダイオード（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ、ＯＬＥＤ）ディスプレイデバイスなどであってもよく、本願の実施例により、限定されない。

他の実現可能な解決手段において、本車両の前部にインジケータライト（一般的にヘッドライトと呼ばれる）が設置される可能性があり、車両制御装置は、インジケータライトの点滅を制御することで本車両の車線変更意図を出力する。

他の実現可能な解決手段において、本車両には、スピーカー（一般的にラッパと呼ばれる）が設置される可能性があり、車両制御装置は、スピーカーを制御することで本車両の車線変更意図を出力する。

上記のプロンプトメッセージに関する説明は、プロンプトメッセージの内容を示範的に説明するためのものにすぎないと理解すべきであり、プロンプトメッセージの内容に対する限定と理解できない。

周辺車両は、本車両と同様な車線にある車両であってもよく、本車両と異なる車線にある車両であってもよく、いずれかの車両が本車両の車線変更に影響を与えることができる場合、該車両は、周辺車両と呼ばれることができる。

例えば、図１に示す応用シーンに合わせて、本実施例における本車両が車両Ａ２であるとき、ここで１つずつ繰り返して説明しないが、例えば、車両Ａ１が車線変更運転する場合、車両Ａ２が車線変更を完了できなくなったり、または、車両Ｂ１が減速運転する場合、車両Ａ２と車両Ｂ１が衝突したりするなどのように、車両Ａ１や、車両Ｂ１、車両Ｂ２および車両Ｃ１がいずれも車両Ａ２の車線変更に影響を与える可能性があるため、車両Ａ１や、車両Ｂ１、車両Ｂ２および車両Ｃ１は、周辺車両と呼ばれることができる。車両Ｃ２が加速運転するか、または減速運転するかにより、車両Ａ２の車線変更に影響を与えないため、車両Ｃ２は、周辺車両に含まれない。

Ｓ１０２において、周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定し、第１の運転状態予測情報がプロンプトメッセージのフィードバックと関連する。

周辺車両は、プロンプトメッセージを受信した場合、該プロンプトメッセージに対して、運転戦略を変更させるなど、フィードバックする可能性があるが、第１の運転状態予測情報は、車両制御装置がプロンプトメッセージのフィードバックを予測することによって得られた周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかの関連情報と理解されることができる。

例えば、上記の説明や図１に示す応用シーンに合わせて、車両制御装置は、車両Ａ１（即ち、本車両）がプロンプトメッセージを出力するように制御し、該プロンプトメッセージに対し、車両Ｂ２（即ち、周辺車両）の運転戦略は、変更する可能性があり（即ち、車両Ｂ２がプロンプトメッセージに対するフィードバック）、車両制御装置は、該変更に基づいて車両Ｂ２が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測することができる。

説明する価値があるものとして、本実施例において、車両制御装置は、プロンプトメッセージを出力した後に、プロンプトメッセージに対するフィードバックに基づいて、第１の運転状態予測情報を確定し、これにより、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを確定し、関連技術において、車線変更スペースに基づいた直接的な車線変更による、周辺車両の運転戦略が変更する場合の交通事故という問題を回避し、車線変更の安全性や信頼性を向上させる。

Ｓ１０３において、第１の運転状態予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行し、第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む。

つまり、車両制御装置は、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを確定するとき、車両制御装置は、対応する第１の運転戦略を生成することができる。例えば、車両制御装置は、周辺車両が本車両の車線変更をサポートすると確定する場合、車両制御装置は、車線変更運転を指示するための第１の運転戦略を生成し、車線変更運転の操作を実行することができるか、または、車両制御装置は、周辺車両が本車両の車線変更をサポートしないと確定する場合、車両制御装置は、現在車線内運転を指示するための第１の運転戦略を生成し、現在車線内運転の操作を実行することができる。

上記の分析に基づいて分かるように、本願の実施例は、車両制御方法を提供し、該方法は、以下のステップを含む。プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、周辺車両は、本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両であり、周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定し、第１の運転状態予測情報がプロンプトメッセージのフィードバックと関連し、第１の運転状態予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行し、第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む。本願の実施例において、プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージのフィードバックに基づいて第１の運転状態予測情報を確定することで、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを知り、これにより、第１の運転戦略を生成して実行し、関連技術において、周辺車両の運転戦略の変更による車線変更失敗や安全事故の少なくとも１つの弊害を回避し、車線変更の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現することができる。

上記の分析に合わせて、周辺車両は、車両制御装置によって出力されたプロンプトメッセージを受信した後に、その運転戦略を変更させる可能性があり、その運転戦略の変更は、周辺車両がプロンプトメッセージに対するフィードバックと理解されることができ、プロンプトメッセージに対するフィードバックに関しては、運転手の側面と、周辺車両の運転戦略の制御の側面という２つの側面から理解することができることが分かる。

つまり、いくつかの実施例において、第１の運転状態予測情報は、運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報と、運転記録に基づいて確定された第２の予測情報の少なくとも１つを含む。

即ち、第１の運転状態予測情報は、第１の予測情報を含んでもよく、第２の予測情報を含んでもよく、第１の予測情報及び第２の予測情報を含んでもよい。

運転状態情報は第１の予測情報を含むとき、車両制御装置は周辺車両を運転する運転手の関連情報に基づいて予測することによって得られた、運転手が本車両の車線変更をサポートするかどうかの情報と理解することができる。

運転状態情報は第２の予測情報を含むとき、車両制御装置は周辺車両の運転記録に基づいて予測することによって得られた、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかの情報と理解することができる。

運転状態情報は第１の予測情報と第２の予測情報を含むとき、車両制御装置は運転手の関連情報や周辺車両の運転記録に基づいて予測することによって得られた、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかの情報と理解することができる。

説明する価値があるものとして、本実施例において、第１の運転状態予測情報は第１の予測情報と第２の予測情報の少なくとも１つを含み、第１の予測情報は運転手情報に基づいて確定されたものであり、第２の予測情報は運転記録に基づいて確定されたものであり、第１の運転状態予測情報を確定する信頼性や正確さを向上させ、さらに、本車両の車線変更の安全性を向上させることができ、特に、第１の運転状態予測情報は第１の予測情報と第２の予測情報を含むとき、異なる面から、第１の運転状態予測情報を解釈するのに相当し、これにより、本車両の車線変更の安全性をさらに向上させ、および周辺車両の車両走行安全をできるだけ確保する技術的効果を果たす。

読者がより深く理解するようにするために、本願は、第１の予測情報の側面に基づいて本車両の安全運転を制御する技術的解決手段や技術的効果を、以下、本願の実施例の車両制御方法について図３に合わせながら詳細に記述する。図３は、本願の他の実施例の車両制御方法のフローチャートである。

図３に示すように、該方法は、以下のステップを含む。

Ｓ２０１において、プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、周辺車両は、本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である。

Ｓ２０１に関する説明は、Ｓ１０１を参照することができ、ここで繰り返して説明しないようにする。

Ｓ２０２において、周辺車両の運転手の顔画像を取得し、顔画像は、運転手がプロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものである。

以下、図１に示す応用シーンに合わせて、車両Ａ２を本車両に、車両Ｂ２を周辺車両にする例として、該ステップについて示範的に説明する。

車両Ａ２がプロンプトメッセージを出力した後に、車両Ｂ２の運転手が該プロンプトメッセージに対する顔画像を取得する。

つまり、車両Ａ２がプロンプトメッセージを出力し、車両Ｂ２の運転手がプロンプトメッセージを見た後に、該プロンプトメッセージに対して顔の表情の変化などのフィードバックをするため、該ステップで、車両制御装置は、車両Ｂ２の運転手に対し、プロンプトメッセージに対するフィードバックの顔画像を取得する。

説明する価値があるものとして、上記の例は、顔画像を取得する解決手段を示範的に説明するためのものにすぎず、顔画像の源に対する限定と理解できない。例えば、顔画像は、図１における車両Ｃ１の運転手の顔画像などであってもよい。

Ｓ２０３において、顔画像に基づいて第１の予測情報を確定する。

該ステップは、車両制御装置が、顔画像に基づいて運転手が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測し、第１の予測情報を得る理解されることができる。

説明する価値があるものとして、顔画像を用いて運転手が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測することにより、顔画像に基づいて運転手が本車両の車線変更をサポートすると予測するとき、車両制御装置は、車線変更運転を実行し、顔画像に基づいて運転手が本車両の車線変更をサポートしないと予測したとき、車両制御装置は、現在車線内運転を実行し、関連技術において、車線変更を強制することによる本車両と周辺車両との衝突などの交通事故を回避し、安全な車線変更や、車両運転の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現する。

いくつかの実施例において、Ｓ２０３は、顔画像及びプリセットの予測モデルに基づいて第１の予測情報を確定することを含んでも良い。

予測モデルを生成することに関する説明は、以下のようになっている。

Ｓ２０３１において、訓練サンプルを収集し、訓練サンプルは、ポジティブサンプル顔画像とネガティブサンプル顔画像を含み、ポジティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートする顔画像をキャラクタリゼーションするためのものであり、ネガティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートしない顔画像をキャラクタリゼーションするためのものである。

訓練サンプルの数に関して、本実施例により、限定されず、車両制御装置により、訓練ニーズ、履歴記録及び実験等に基づいて設定することができる。

例えば、予測精度が高くように要求されたニーズの場合、車両制御装置は、数が相対的に多い訓練サンプルを選択することができ、予測精度が低くように要求されたニーズの場合、車両制御装置は、数が相対的に少ない訓練サンプルを選択することができる。

Ｓ２０３２において、訓練サンプルに基づいて基礎的なネットワークモデルを訓練し、予測モデルを取得する。

同様に、本実施例は、基礎的なネットワークモデルの具体的なタイプ及びアーキテクチャの少なくとも１つを限定しない。例えば、基礎的なネットワークモデルは、畳み込みニューラルネットワークモデル、リカレントニューラルネットワークモデル、長期および短期記憶ニューラルネットワークモデルおよび敵対的ニューラルネットワークモデルなどのいずれかの１つであってもよく、畳み込み層の数およびチャネルの数などは、限定されない。

つまり、予め訓練サンプルに基づいて基礎的なネットワークモデルを訓練し、予測モデルを生成し、予測モデルに基づいて顔画像を予測することにより、運転手が本車両の車線変更をサポートするかどうかを確定するための第１の予測情報を生成する。

Ｓ２０４において、第１の予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行し、第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む。

説明する価値があるものとして、ポジティブサンプルとネガティブサンプルによって基礎的なネットワークモデルを訓練し、運転手が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測するための第１の予測情報を生成し、顔画像予測の信頼性や正確さを向上させ、これにより運転手が本車両の車線変更をサポートするかどうかの可能性を正確に取得することができる一方で、車両制御装置は、第１の予測情報に基づいて第１の運転戦略を確定して実行し、これにより車両制御装置による制御の安全性や正確さを向上させ、更に、安全車両走行、少なめの交通事故の技術的効果を向上させることができる。

上記の分析に基づいて、車両制御装置は、さらに、第２の予測情報の側面から、本車両の安全運転を制御することができることが分かれ、以下、車両制御装置が第２の予測情報の側面に基づいて本車両の安全運転を制御する技術的解決手段や技術的効果について、図４に合わせながら詳細に説明する。図４は、本願の他の実施例の車両制御方法のフローチャートである。

図４に示すように、該方法は、以下のステップを含む。

Ｓ３０１において、プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、周辺車両は、本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である。

Ｓ３０１に関する説明は、Ｓ１０１を参照することができ、ここで繰り返して説明しないようにする。

Ｓ３０２において、周辺車両の運転記録から、運転情報を取得し、運転情報は、周辺車両がプロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものである。

本実施例において、車両制御装置が運転記録を確定する方式は、限定されない。

一実現可能な解決手段において、本車両には、画像収集装置（例えばカメラ）が設置されてもよく、車両制御装置は、画像収集装置と接続されてもよく、画像収集装置は、周辺車両の画像を収集し、収集された画像を車両制御装置に送信することができ、車両制御装置は、画像に基づいて運転記録を生成することができ、例えば、車速などが含まれた運転記録を生成する。

他の実現可能な解決手段において、本車両には、レーダーシステム（超音波レーダーやミリ波レーダーなど）が設置されてもよく、車両制御装置は、レーダーシステムと接続され、レーダーシステムは、周辺車両の速度や変位などの情報を測定し、運転記録を生成し、運転記録を車両制御装置に送信することができる。

説明する価値があるものとして、上記の例は、本実施例において運転記録を確定可能な方式を示範的に説明するためのものにすぎず、運転記録の確定方式に対する限定と理解できない。

運転情報は、周辺車両が本車両によって出力されたプロンプトメッセージを受信した後に、プロンプトメッセージに対して実行される速度や方向での少なくとも１つの運転操作であってもよい。

Ｓ３０３において、運転情報に基づいて第２の予測情報を確定する。

該ステップは、車両制御装置が運転情報に基づいて周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測し、第２の予測情報を得ると理解されることができる。

説明する価値があるものとして、運転情報を用いて周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを予測し、運転情報に基づいて周辺車両が本車両の車線変更をサポートすると予測したとき、車両制御装置は、車線変更運転を実行し、運転情報に基づいて周辺車両が本車両の車線変更をサポートしないと予測するとき、車両制御装置は、現在車線内運転を実行し、関連技術において、車線変更運転を強制することによる本車両と周辺車両との衝突などの交通事故を回避し、安全な車線変更や、車両運転の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現する。

Ｓ３０４において、第２の予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行し、第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む。

いくつかの実施例において、周辺車両が本車両の前にある車両である場合、Ｓ３０３は、運転情報に基づいて周辺車両が加速運転又は定速運転であると確定する場合、第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定し、およびＳ３０４での第１の運転戦略が車線変更運転の戦略であると確定するステップを含む。

対応的に、車両制御装置が運転情報に基づいて周辺車両が減速運転であると確定する場合、第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートしない情報と確定し、およびＳ３０４での第１の運転戦略が現在車線内運転であると確定する。

上記の実施例および図１に示す応用シーンに合わせて、車両Ｂ１（即ち、周辺車両）が車両Ａ２（即ち、本車両）の前にあり、車両制御装置は、運転情報に基づいて車両Ｂ１の運転速度の関連情報を確定し、該情報に基づいて車両Ｂ１が加速運転であるかどうか、または定速運転であるかどうか、または減速運転であるかどうかを確定し、車両制御装置は、該情報に基づいて車両Ｂ１が加速運転である、または定速運転であると確定する場合、車両制御装置は、車両Ｂ１が車両Ａ２の車線変更をサポートすることを指示するための第２の予測情報を生成することができるため、車両制御装置は、車線変更運転を実行し、即ち、車両Ａ２の車線変更を制御することができる。車両制御装置は、該情報に基づいて車両Ｂ１が減速運転であると確定する場合、車両制御装置は、車両Ｂ１が車両Ａ２の車線変更をサポートしないことを指示するための第２の予測情報を生成することができるため、車両制御装置は、車両Ａ２が現在車線内運転をするように制御することができる。

説明する価値があるものとして、本実施例において、車両制御装置は、第２の予測情報が車両Ａ２の車線変更をサポートする情報であると確定するとき、車両Ａ２が車線変更を行うように制御し、関連技術において、車両Ｂ１の減速運転による２つの車両の追突交通事故を回避し、車線変更の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現することができる。

他方の実施例において、周辺車両が車線変更意図に対応するターゲット車線にあり、本車両の後ろにある場合、Ｓ３０３は、運転情報に基づいて周辺車両が減速運転又は定速運転であると確定する場合、第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定し、およびＳ３０４での第１の運転戦略が車線変更運転であると確定するステップを含む。

対応的に、車両制御装置は、運転情報に基づいて周辺車両が減速運転であると確定する場合、第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートしない情報と確定し、およびＳ３０４での第１の運転戦略が現在車線内運転であると確定する。

上記の実施例および図１に示す応用シーンに合わせて、車両Ｂ２（即ち、周辺車両）がターゲット車線での車両であり、且つ車両Ａ２（即ち、本車両）の後ろにあり、車両制御装置は、運転情報に基づいて車両Ｂ２の運転速度の関連情報を確定し、該情報に基づいて車両Ｂ２が減速運転であるかどうか、または加速運転であるかどうか、または定速運転であるかどうかを確定することができ、車両制御装置は、該情報に基づいて車両Ｂ２が減速運転、または定速運転であると確定する場合、車両制御装置は、車両Ｂ２が車両Ａ２の車線変更をサポートすることを指示するための第２の予測情報を生成することができるため、車両制御装置は、車両Ａ２の車線変更を制御することができる。車両制御装置は、該情報に基づいて車両Ｂ２が減速運転であると確定する場合、車両制御装置は、車両Ｂ２が車両Ａ２の車線変更をサポートしないことを指示するための第２の予測情報を生成することができるため、車両制御装置は、車両Ａ２が現在車線内運転をするように制御することができる。

説明する価値があるものとして、本実施例において、車両制御装置は、第２の予測情報が車両Ａ２の車線変更をサポートする情報であると確定するとき、車両Ａ２が車線変更を行うように制御し、関連技術において、車両Ｂ２の加速運転による２つの車両の衝突の交通事故を回避し、車線変更の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現することができる。

いくつかの実施例において、周辺車両が車線変更意図に対応するターゲット車線の隣の車線にある場合、Ｓ３０３は、以下のステップを含む。

Ｓ３０３１において、運転情報に基づいて隣の車線を基準とする周辺車両のヨー角を確定する。

上記の分析に基づいて、運転情報は、複数の側面の内容、例えば、速度側面の内容、変位側面の内容および方向側面の内容などを含むことができることが分かる。該ステップにおいて、車両制御装置は、運転情報に基づいてヨー角、例えば、運転情報における方向側面の内容に基づいてヨー角を確定することができる。

ヨー角は、周辺車両が隣の車線の車線ラインから外れた角度と理解されることができる。

図１に示す応用シーンに合わせて、周辺車両は、図１に示す車両Ａ１であってもよく、図１に示す車両Ｃ１であってもよい。

読者がヨー角をより深く理解するとともに、同様な内容の繰り返し説明を回避するために、本実施例において、周辺車両が車両Ｃ１である場合を例として、ヨー角について図５に合わせて示範的に説明する。

図５に示すように、車線Ｃの車線ラインが車線ラインＬである場合、車両Ｃ１と車線ラインＬとの夾角αは、ヨー角である。

Ｓ３０３２において、ヨー角とプリセットの角度閾値に基づいて第２の予測情報を確定する。

つまり、該ステップでは、車両制御装置は、ヨー角と角度閾値に基づいて本車両の車線変更をサポートするかどうかをキャラクタリゼーションするための第２の予測情報を確定することができる。

角度閾値は、車両が車線変更するとき、本車線の車線ラインとの可能な夾角をキャラクタリゼーションすることに使用され、角度閾値は、車両装置によって制御され、ニーズ、履歴記録および実験などに基づいて設定することができ、本実施例により、限定されない。

いくつかの実施例において、該ステップは、具体的に、車両制御装置はヨー角が角度閾値より小さいかどうかを判断し、そうである場合、第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定し、および、Ｓ３０４での第１の運転戦略が車線変更運転であると確定するステップを含む。

対応的に、ヨー角が角度閾値以上である場合、第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートしない情報と確定し、およびＳ３０４での第１の運転戦略が現在車線内運転であると確定する。

説明する価値があるものとして、本実施例において、車両制御装置は第２の予測情報が車両Ａ２の車線変更をサポートする情報であると確定するとき、車両Ａ２の車線変更を制御し、関連技術において、車両Ｃ１の車線変更運転による２つの車両の衝突の交通事故を回避し、車線変更の安全性や信頼性を向上させる技術的効果を実現することができる。

上記の分析に基づいて、車両制御装置は、また、第１の予測情報と第２の予測情報から本車両の安全運転を制御することもでき、車両制御装置は、第１の予測情報と第２の予測情報に重み情報を予め配分し、上記の実施例に基づいて第１の予測情報と第２の予測情報を確定した後に、それぞれに対応する重み情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行することができることが分かる。

例えば、車両制御装置は、第１の予測情報に第１の重み情報を、第２の予測情報に第２の重み情報を配分し、第１の予測情報と第１の重み情報に基づいて第１の予測情報に対応する第１の信頼度を確定し、第１の信頼度は、第１の予測情報の正確度をキャラクタリゼーションするために使用されることができ、第１の信頼度が高ければ高いほど、第１の予測情報の正確度が高くし、第２の予測情報と第２の重み情報に基づいて第２の予測情報に対応する第２の信頼度を確定し、第２の信頼度は、第２の予測情報の正確度をキャラクタリゼーションするために使用されることができ、第２の信頼度が高ければ高いほど、第２の予測情報の正確度が高くし、第１の信頼度と第２の信頼度に基づいて第１の運転戦略を生成して実行する。

第１の信頼度と第２の信頼度に基づいて第１の運転戦略を生成して実行するステップは、
第１の信頼度が第２の信頼度より大きい場合、第１の予測情報をもって第１の運転戦略を生成して実行する方式、
第１の信頼度が第２の信頼度より小さい場合、第２の予測情報をもって第１の運転戦略を生成して実行する方式、
第１の信頼度が第２の信頼度に等しい場合、第１の予測情報または第２の予測情報をランダムに選択して第１の運転戦略を生成して実行する方式のいずれかの１種を用いる。

上記の分析に基づいて、第１の運転戦略が車線変更運転であってもよく、現在車線内運転であってもよく、予測情報は、本車両の車線変更をサポートすることキャラクタリゼーションするための情報である場合、第１の運転戦略が車線変更運転であってもよいが、予測情報は、本車両の車線変更をサポートしないことをキャラクタリゼーションするための情報である場合、第１の運転戦略が現在車線内運転であってもよいことが分かる。

いくつかの実施例において、現在車線内運転は、現在状態を持続する運転または車線変更意図に対応するターゲット車線の方向をターゲット方向とするヨー運転を含んでもよい。

つまり、現在車線内運転は、現在状態を持続する運転の方式、ヨー運転の方式という２種の方式を含んでもよい。

当然ながら、現在車線内運転は、さらに、加速運転及び減速運転などを含んでもよい。

例えば、本車両の車線変更意図が左車線（本車両の現在所在の車線を基準とする）に車線変更する意図である場合、車両制御装置によるヨー運転実行の効果は、図６を参照することができるが、本車両の車線変更意図が右車線（本車両の現在所在の車線を基準とする）に車線変更する意図である場合、車両制御装置によるヨー運転実行の効果は、図７を参照することができる。

説明する価値があるものとして、車両制御装置は、周辺車両が本車両の車線変更をサポートしないと確定するとき、現在状態を持続する運転をしてもよく、ヨー運転してもよく、本車両運転制御の多様性及び柔軟性を実現することができる。

いくつかの実施例において、第１の運転戦略がヨー運転であるとき、本車両の車線変更失敗後に、車両制御装置は、本車両の車線変更意図をプロンプトする情報を再出力し、本車両の車線変更を完了させると理解することができる。読者が本実施例の解決手段をより深く理解するために、以下、本実施例について図８に合わせながら詳細に記述する。図８は、本願の他の実施例の車両制御方法のフローチャートである。

図８に示すように、該方法は、以下のステップを含む。

Ｓ４０１において、プロンプトメッセージを出力し、プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、周辺車両は、本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である。

Ｓ４０２において、周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定し、第１の運転状態予測情報がプロンプトメッセージのフィードバックと関連する。

Ｓ４０３において、第１の運転状態予測情報に基づいて第１の運転戦略を生成して実行する。

Ｓ４０１～Ｓ４０３に関する説明は、上記の実施例を参照することができ、ここで繰り返して説明しないようにする。

Ｓ４０４において、第１の運転戦略がヨー運転である場合、周辺車両の第２の運転状態予測情報を確定し、第２の運転状態予測情報がヨー運転のフィードバックと関連する。

第２の運転状態予測情報の確定方法は、第１の運転状態予測情報の説明を参照することができ、ここで繰り返して説明しないようにする。

Ｓ４０５において、第２の運転状態予測情報に基づいて第２の運転戦略を生成して実行し、第２の運転戦略は、車線変更運転または現在状態を持続する運転を含む。

つまり、車両制御装置は、周辺車両が本車両の車線変更をサポートしないと確定する場合、ヨー運転をして、本車両の車線変更意図を高めることができるが、本車両は、ヨー運転のフィードバックに基づいて車線変更意図を高めた後に、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを確定し、そうである場合（即ち、サポートする）、車線変更運転を実行し、そうではない場合（即ち、サポートしない）、現在状態を持続する運転をする。

説明する価値があるものとして、本実施例において、車線変更意図を高める方式で、周辺車両が本車両の車線変更をサポートするかどうかを再確定することにより、本車両の車線変更の成功率を向上させ、即ち、ユーザの車線変更ニーズを満たし、車線変更の安全性や信頼性の技術的効果を確保することができる。

説明する必要があるものとして、いくつかの実施例において、車両制御装置は、車線変更距離を取得し、車線変更距離が車線変更ニーズを満たしたとき、上記の実施例に説明した車線変更距離が車線変更安全距離の閾値より大きいとき、車両制御装置は、プロンプトメッセージを生成して出力してもよい。

他のいくつかの実施例において、さらに、第１の運転戦略が車線変更運転であるとき、車両制御装置は、車線変更距離を取得し、車線変更距離が車線変更ニーズを満たしたとき、上記の実施例に説明した車線変更距離が車線変更安全距離の閾値より大きいとき、車両制御装置は、車線変更運転を実行してもよい。

本願の実施例の他の態様によれば、本願の実施例は、さらに、車両制御装置を提供し、上記の任意の実施例に記載の車両制御方法、例えば、図２、図３、図４および図８でのいずれかの実施例に示す車両制御方法を実行するために使用される。

図９を参照されたい。図９は、本願の一実施例の車両制御装置の概略図である。

図９に示すように、該装置は、
プロンプトメッセージを出力するために使用される出力モジュール１１であって、前記プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、前記周辺車両は、前記本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である出力モジュール１１と、
前記周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定するために使用される第１の確定モジュール１２であって、前記第１の運転状態予測情報が前記プロンプトメッセージのフィードバックと関連する第１の確定モジュール１２と、
前記第１の運転状態予測情報に基づいて、第１の運転戦略を生成するために使用される第１の生成モジュール１３であって、前記第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む第１の生成モジュール１３と、
前記第１の運転戦略を実行するために使用される第１の実行モジュール１４と、を含む。

いくつかの実施例において、前記第１の運転状態予測情報は、運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報と、運転記録に基づいて確定された第２の予測情報の少なくとも１つを含む。

図１０に合わせて分かるように、いくつかの実施例において、前記第１の運転状態予測情報は運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報を含む場合、前記装置は、さらに、
前記周辺車両の運転手の顔画像を取得するために使用される第１の取得モジュール１５であって、前記顔画像は、前記運転手が前記プロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものである第１の取得モジュール１５を含み、
前記第１の確定モジュール１２は前記顔画像に基づいて前記第１の予測情報を確定するために使用される。

図１０に合わせて分かるように、いくつかの実施例において、前記装置は、さらに、
訓練サンプルを収集するために使用される収集モジュール１６であって、前記訓練サンプルは、ポジティブサンプル顔画像とネガティブサンプル顔画像を含み、前記ポジティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートする顔画像をキャラクタリゼーションするためのものであり、前記ネガティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートしない顔画像をキャラクタリゼーションするためのものである収集モジュール１６と、
前記訓練サンプルに基づいて基礎的なネットワークモデルを訓練し、予測モデルを取得するために使用される訓練モジュール１７と、を含み、
前記第１の確定モジュール１２は前記顔画像と前記予測モデルに基づいて前記第１の予測情報を確定するために使用される。

図１０に合わせて分かるように、いくつかの実施例において、前記第１の運転状態予測情報は前記運転記録に基づいて確定された第２の予測情報を含む場合、前記装置は、さらに、
前記運転記録から運転情報を取得するために使用される第２の取得モジュール１８であって、前記運転情報は、前記周辺車両が前記プロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものである第２の取得モジュール１８を含み、
前記第１の確定モジュール１２は前記運転情報に基づいて前記第２の予測情報を確定するために使用される。

いくつかの実施例において、前記周辺車両が前記本車両の前にある車両である場合、前記第１の確定モジュール１２は、前記運転情報に基づいて前記周辺車両が加速運転又は定速運転する周辺車両であると確定する場合、前記第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定し、および、前記第１の運転戦略が車線変更運転であると確定するために使用される。

いくつかの実施例において、前記周辺車両が前記車線変更意図に対応するターゲット車線にあり、前記本車両の後ろにある場合、前記第１の確定モジュール１２は、前記運転情報に基づいて前記周辺車両が減速運転又は定速運転であると確定する場合、前記第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定し、および、前記第１の運転戦略が車線変更運転であると確定するために使用される。

いくつかの実施例において、前記周辺車両が前記車線変更意図に対応するターゲット車線の隣の車線にある場合、前記第１の確定モジュール１２は、前記運転情報に基づいて前記隣の車線を基準とする前記周辺車両のヨー角を確定し、前記ヨー角とプリセットの角度閾値に基づいて前記第２の予測情報を確定するために使用される。

いくつかの実施例において、前記現在車線内運転は、現在状態を持続する運転または前記車線変更意図に対応するターゲット車線の方向をターゲット方向とするヨー運転を含む。

図１０に合わせて分かるように、いくつかの実施例において、前記現在車線内運転がヨー運転である場合、さらに、
前記周辺車両の第２の運転状態予測情報を確定するために使用される第２の確定モジュール１９であって、前記第２の運転状態予測情報が前記ヨー運転のフィードバックと関連する第２の確定モジュール１９と、
前記第２の運転状態予測情報に基づいて第２の運転戦略を生成するために使用される第２の生成モジュール２０であって、前記第２の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む第２の生成モジュール２０と、
前記第２の運転戦略を実行するために使用される第２の実行モジュール２１と、を含む。

本願の実施例の他の態様によれば、本願の実施例は、さらに、車両を提供し、上記のいずれかの１つの実施例に記載の車両制御装置、例えば、図９又は図１０に示す車両制御装置を含む。

いくつかの実施例において、車両は、さらに、
画像収集装置を含み、画像収集装置は、周辺車両の運転手の顔画像を収集し、顔画像を車両制御装置に送信するためのものであり、顔画像は、第１の予測情報を生成するためのものである。

いくつかの実施例において、画像収集装置は、周辺車両の画像を収集し、収集された画像を車両制御装置に送信するためものであり、
車両制御装置は、受信した画像に基づいて周辺車両の運転記録を生成するためものである。

いくつかの実施例において、車両は、さらに、
レーダーシステムを含み、前記レーダーシステムは、周辺車両の運転情報を収集し、運転情報を車両制御装置に送信するためのものであり、運転情報は、運転記録を生成するためのものである。

勿論、他のいくつかの実施例において、さらに、レーダーシステムにより、運転情報に基づいて運転記録を生成し、運転記録を車両制御装置に送信してもよく、本実施例により、限定されない。

本願の実施例によれば、本願は、さらに、電子機器及び可読記憶媒体を提供する。

本願の実施例によれば、本願はコンピュータプログラムをさらに提供し、コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータ可読記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータプログラムを実行することによって、電子機器に上記の任意の実施例による手段を実行させる。

図１１に示すように、図１１は、本願の実施例による電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及びその他の適切なコンピュータなどのような、様々な形のデジタルコンピュータを表すことを主旨とする。電子機器はさらに、パーソナルデジタルアシスタント、セルラーテレフォン、スマートフォーン、ウェアラブルデバイス及びその他の類似するコンピューティングデバイスなどのような、様々な形のモバイル装置を表すこともできる。本明細書に示したコンポーネント、それらの接続や関係、及び、それらの機能は、あくまで例示的なものにすぎず、本明細書に記載の及び／又は本文が求める本願の実現を制限することを意図しない。

図１１に示すように、該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ１０１、メモリ１０２、及び各コンポーネントを接続するためのインタフェースを含み、該インタフェースは、高速インタフェースと低速インタフェースとを含む。個々のコンポーネントは、異なるバスを使用して互いに接続され、パブリックメインボードにインストールされるか、又は、必要に応じて他の方式でインストールされることができる。プロセッサは、電子機器内で実行される命令を処理することができ、前記命令は、外部の入力／出力装置（インタフェースにカップリングされたディスプレイデバイスなど）にグラフィカル・ユーザー・インターフェースＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のグラフィクス情報をディスプレイするための、メモリ内又はメモリ上に記憶されている命令を含む。他の実施形態において、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを複数のメモリ及び複数のメモリとともに使用してもよい。同様に、複数の電子機器に接続して、個々の機器により、必要な操作を一部提供（例えば、サーバアレイ、一揃いのブレードサーバ、または、マルチプロセッサシステムとする）してもよい。図１１には、１つのプロセッサ１０１を例とする。

メモリ１０２は、本願の実施例に係る非一時的なコンピュータ可読記憶媒体である。前記メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが本願の実施例に係る車両制御方法を実行する。本願の実施例の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ命令を記憶しており、該コンピュータ命令は、コンピュータに本願の実施例に係る車両制御方法を実行させるために使用される。

メモリ１０２は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体として、本願の実施例におけるプログラム命令／モジュールなどの非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータによる実行可能なプログラムおよびモジュールを記憶するために使用されるものであってもよい。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶された非一時的なソフトウェアプログラム、命令およびモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、即ち、上記の方法の実施例における車両制御方法を実現する。

メモリ１０２は、プログラム記憶エリアとデータ記憶エリアとを含んでもよい。プログラム記憶エリアは、操作システム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データ記憶エリアは、電子機器の使用によって作成されるデータなどを記憶することができる。また、メモリ１０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、また、少なくとも１つの磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、又はその他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスなどの非一時的なメモリを含んでもよい。いくつかの実施例において、メモリ１０２は、プロセッサ１０１に対して遠隔に設置されているメモリを選択的に含むことができ、それらの遠隔メモリは、ネットワークを介して電子機器に接続されることができる。上記のネットワークの実例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ブロックチェーンベースのサービスネットワーク（Ｂｌｏｃｋ－ｃｈａｉｎ－ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＳＮ）、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

電子機器は、さらに、入力装置１０３及び出力装置１０４を含んでもよい。プロセッサ１０１、メモリ１０２、入力装置１０３及び出力装置１０４は、バス又はその他の方式によって接続されてもよく、図１１では、バスによって接続される方式を例としている。

入力装置１０３は、入力された数字又はキャラクタ情報を受信し、電子機器のユーザ設定、および機能制御に関連する鍵信号の入力が発生することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、インディケータロッド、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、操縦ハンドルなどの入力装置が挙げられる。出力装置１０４は、ディスプレイデバイス、補助照明装置（ＬＥＤなど）や触感フィードバック装置（振動モータなど）などを含むことができる。該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ及びプラズマディスプレイを含むことができるが、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイスはタッチスクリーンであってもよい。

ここに記載のシステムや技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現されてよい。それらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムに実施される形態を含むことができ、該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈されることができ、該プログラマブルプロセッサは、特定用途向け、または、汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置から、データや命令を受信し、そして、データや命令を該記憶システム、該少なくとも１つの入力装置や、該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、または、コードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、これらのコンピュータプログラムをアドバンスプロセス及び／又はオブジェクト指向型プログラミング言語、及び／又はアセンブリ言語／機械言語を利用して実施することができる。例えば、本明細書に使用される用語「機械可読媒体」や「コンピュータ可読媒体」は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、デバイス、及び／又は装置（磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジック装置（ＰＬＤ）など）のことを指し、機械可読信号としての機械命令を受信する機械可読媒体を含む。用語「機械可読信号」は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号のことを指す。

ユーザとのインタラクションを提供するために、ここに記載のシステムや技術をコンピュータで実施することができ、該コンピュータは、ユーザへ情報をディスプレイするためのディスプレイ装置（ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニターなど）、及びキーボードやポインティングデバイス（マウス又はトラックボールなど）があり、ユーザは、該キーボードや該ポインティングデバイスを通じ、入力をコンピュータに提供することができる。その他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するために使用されることができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形の感覚フィードバック（視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触感フィードバックなど）であってもよく、ユーザからの入力を任意の形（音入力、音声入力又は触感入力を含む）で受信することができる。

ここに記載のシステムや技術は、バックグランドコンポーネントを含むコンピュータシステム（データサーバとして作用するなど）、または、ミドルウェアコンポーネントを含むコンピュータシステム（アプリケーションサーバなど）、または、フロントエンドコンポーネントを含むコンピュータシステム（例えば、グラフィカル・ユーザー・インターフェース、またはネットワークブラウザを備えるユーザコンピュータ、ユーザは、該グラフィカル・ユーザー・インターフェース、または該ネットワークブラウザを通じてここに記載のシステムや技術に係る実施形態とインタラクションをすることができる）、またはこのようなバックグランドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、またはフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピュータシステムに実施されてもよい。システムのコンポーネントは、任意の形、または媒体のデジタルデータ通信（通信ネットワークなど）を通じて相互に接続されることができる。通信ネットワークは、例示的に、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）や、ブロックチェーンベースのサービスネットワーク（Ｂｌｏｃｋ－ｃｈａｉｎ－ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＳＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及びインターネットを含む。

コンピュータシステムは、クライアント端末やサーバを含むことができる。クライアント端末やサーバは、一般的に、互いに遠く離れており、一般的に通信ネットワークを通じてインタラクションをしている。対応するコンピュータでの実行、および、互いにクライアント端末-サーバという関係を有するコンピュータプログラムにより、クライアント端末とサーバとの関係を築き上げる。

上記に示した様々な形のフローを使用し、ステップを改めて並べ替えたり、増加したり、又は削除したりすることができると理解すべきである。例えば、本願に記載の各ステップは、本願に開示された技術的解決手段による所期結果さえ実現されれば、並行して実行されてもよく、順に沿って実行されてもよく、又は順番を乱して実行されてもよいから、本文では、ここで限定されない。

上記の具体的な実施形態は、本願の保護範囲に対する制限を構成しない。当業者であれば、設計要件やその他の要素に基づいた様々な修正、組み合わせ、下位組み合わせや代替が可能であると理解すべきである。本願の精神や原則の範囲内に行われるすべての修正、等価置換や改善は、いずれも本願の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (18)

1. 車両制御装置に適用される車両制御方法であって、
   プロンプトメッセージを出力するステップであって、前記プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、前記周辺車両は、前記本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両であるステップと、
   前記周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定するステップであって、前記第１の運転状態予測情報が前記プロンプトメッセージのフィードバックと関連するステップと、
   前記第１の運転状態予測情報に基づいて、第１の運転戦略を生成して実行し、前記第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含むステップと、を含み、
   前記第１の運転状態予測情報は、運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報と、運転記録に基づいて確定された第２の予測情報を含み、
   前記第１の運転状態予測情報は運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報を含む場合、前記方法は、さらに、前記周辺車両の運転手の顔画像を取得するステップであって、前記顔画像は、前記運転手が前記プロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものであるステップを含み、前記周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定するステップは、前記顔画像に基づいて前記第１の予測情報を確定するステップを含み、
   前記第１の運転状態予測情報は前記運転記録に基づいて確定された第２の予測情報を含む場合、前記方法は、さらに、前記運転記録から運転情報を取得するステップであって、前記運転情報は、前記周辺車両が前記プロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものであるステップを含み、前記周辺車両の第２の予測情報を確定するステップは、前記運転情報に基づいて前記第２の予測情報を確定するステップを含む車両制御方法。
2. 訓練サンプルを収集するステップであって、前記訓練サンプルは、ポジティブサンプル顔画像とネガティブサンプル顔画像を含み、前記ポジティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートする顔画像をキャラクタリゼーションするためのものであり、前記ネガティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートしない顔画像をキャラクタリゼーションするためのものであるステップと、
   前記訓練サンプルに基づいて基礎的なネットワークモデルを訓練し、予測モデルを取得するステップと、をさらに含み、
   前記顔画像に基づいて前記第１の予測情報を確定するステップは、前記顔画像と前記予測モデルに基づいて前記第１の予測情報を確定するステップを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記周辺車両が前記本車両の前にある車両である場合、前記運転情報に基づいて前記第２の予測情報を確定するステップは、
   前記運転情報に基づいて前記周辺車両が加速運転又は定速運転であると確定する場合、前記第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定するステップを含み、
   前記第１の運転戦略が車線変更運転である請求項１に記載の方法。
4. 前記周辺車両が前記車線変更意図に対応するターゲット車線にあり、前記本車両の後ろにある場合、前記運転情報に基づいて前記第２の予測情報を確定するステップは、
   前記運転情報に基づいて前記周辺車両が減速運転又は定速運転であると確定する場合、前記第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定するステップを含み、
   前記第１の運転戦略が車線変更運転である請求項１に記載の方法。
5. 前記周辺車両が前記車線変更意図に対応するターゲット車線の隣の車線にある場合、前記運転情報に基づいて前記第２の予測情報を確定するステップは、
   前記運転情報に基づいて前記隣の車線を基準とする前記周辺車両のヨー角を確定するステップと、
   前記ヨー角とプリセットの角度閾値に基づいて前記第２の予測情報を確定するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
6. 前記現在車線内運転は、現在状態を持続する運転または前記車線変更意図に対応するターゲット車線の方向をターゲット方向とするヨー運転を含む請求項１～請求項５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記現在車線内運転がヨー運転である場合、
   前記周辺車両の第２の運転状態予測情報を確定するステップであって、前記第２の運転状態予測情報が前記ヨー運転のフィードバックと関連するステップと、
   前記第２の運転状態予測情報に基づいて第２の運転戦略を生成して実行するステップであって、前記第２の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含むステップと、をさらに含む請求項６に記載の方法。
8. 車両制御装置であって、
   プロンプトメッセージを出力するために使用される出力モジュールであって、前記プロンプトメッセージが本車両の車線変更意図を周辺車両へプロンプトするためのものであり、前記周辺車両は、前記本車両の車線変更に対して潜在的な影響がある車両である出力モジュールと、
   前記周辺車両の第１の運転状態予測情報を確定するために使用される第１の確定モジュールであって、前記第１の運転状態予測情報が前記プロンプトメッセージのフィードバックと関連する第１の確定モジュールと、
   前記第１の運転状態予測情報に基づいて、第１の運転戦略を生成するために使用される第１の生成モジュールであって、前記第１の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む第１の生成モジュールと、
   前記第１の運転戦略を実行するために使用される第１の実行モジュールと、を含み、
   前記第１の運転状態予測情報は、運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報と、運転記録に基づいて確定された第２の予測情報を含み、
   前記第１の運転状態予測情報は運転手情報に基づいて確定された第１の予測情報を含む場合、前記装置は、さらに、
   前記周辺車両の運転手の顔画像を取得するために使用される第１の取得モジュールであって、前記顔画像は、前記運転手が前記プロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものである第１の取得モジュールを含み、
   前記第１の確定モジュールは、前記顔画像に基づいて前記第１の予測情報を確定するために使用され、
   前記第１の運転状態予測情報は前記運転記録に基づいて確定された第２の予測情報を含む場合、前記装置は、さらに、
   前記運転記録から運転情報を取得するために使用される第２の取得モジュールであって、前記運転情報は、前記周辺車両が前記プロンプトメッセージに対するフィードバックをキャラクタリゼーションするためのものである第２の取得モジュールを含み、
   前記第１の確定モジュールは、前記運転情報に基づいて前記第２の予測情報を確定するために使用される、車両制御装置。
9. さらに、
   訓練サンプルを収集し、前記訓練サンプルは、ポジティブサンプル顔画像とネガティブサンプル顔画像を含み、前記ポジティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートする顔画像をキャラクタリゼーションするためのものであり、前記ネガティブサンプル顔画像は、車線変更をサポートしない顔画像をキャラクタリゼーションするためのものであるために使用される収集モジュールと、
   前記訓練サンプルに基づいて基礎的なネットワークモデルを訓練し、予測モデルを取得するために使用される訓練モジュールと、
   および、前記顔画像と前記予測モデルに基づいて前記第１の予測情報を確定するために使用される前記第１の確定モジュールと、を含む請求項８に記載の装置。
10. 前記周辺車両が前記本車両の前にある車両である場合、前記第１の確定モジュールは、前記運転情報に基づいて前記周辺車両が加速運転又は定速運転であると確定する場合、前記第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定し、および、前記第１の運転戦略が車線変更運転であると確定するために使用される請求項８に記載の装置。
11. 前記周辺車両が前記車線変更意図に対応するターゲット車線にあり、前記本車両の後ろにある場合、前記第１の確定モジュールは、前記運転情報に基づいて前記周辺車両が減速運転又は定速運転であると確定する場合、前記第２の予測情報は本車両の車線変更をサポートする情報であると確定するために使用され、
    前記第１の運転戦略が車線変更運転である請求項８に記載の装置。
12. 前記周辺車両が前記車線変更意図に対応するターゲット車線の隣の車線にある場合、前記第１の確定モジュールは、前記運転情報に基づいて前記隣の車線を基準とする前記周辺車両のヨー角を確定し、前記ヨー角とプリセットの角度閾値に基づいて前記第２の予測情報を確定するために使用される請求項８に記載の装置。
13. 前記現在車線内運転は、現在状態を持続する運転または前記車線変更意図に対応するターゲット車線の方向をターゲット方向とするヨー運転を含む請求項８～請求項１２のいずれか１項に記載の装置。
14. 前記現在車線内運転がヨー運転である場合、さらに、
    前記周辺車両の第２の運転状態予測情報を確定するために使用される第２の確定モジュールであって、前記第２の運転状態予測情報が前記ヨー運転のフィードバックと関連する第２の確定モジュールと、
    前記第２の運転状態予測情報に基づいて第２の運転戦略を生成するために使用される第２の生成モジュールであって、前記第２の運転戦略が車線変更運転または現在車線内運転を含む第２の生成モジュールと、
    前記第２の運転戦略を実行するために使用される第２の実行モジュールと、を含む請求項１３に記載の装置。
15. 車両であって、請求項８～請求項１４のいずれか１項に記載の車両制御装置を含む車両。
16. 電子機器であって、
    少なくとも１つのプロセッサ、および
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信するように接続されたメモリを含み、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサは、請求項１～請求項７のいずれか１項に記載の方法を実行することができる電子機器。
17. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムはプロセッサで実行されるとき、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。
18. コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、コンピュータが請求項１～請求項７のいずれか１項に記載の方法を実行するようにさせるためのものである非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

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