WO2023168630A1 - 一种控车方法及相关装置 - Google Patents

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WO2023168630A1
WO2023168630A1 PCT/CN2022/079961 CN2022079961W WO2023168630A1 WO 2023168630 A1 WO2023168630 A1 WO 2023168630A1 CN 2022079961 W CN2022079961 W CN 2022079961W WO 2023168630 A1 WO2023168630 A1 WO 2023168630A1
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vehicle
value
target vehicle
target
vehicle control
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PCT/CN2022/079961
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左哲伦
陈瑞
王存连
李利帆
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华为技术有限公司
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • obtaining the motivation value based on one or more of the first value, the second value, and the third value includes:
  • embodiments of the present application provide a vehicle control method, which method includes:
  • a vehicle control method in which determining the driving strategy can be implemented by including but not limited to the method described in the above first aspect and any possible implementation manner, and surrounding vehicles can be identified earlier. Possible dangerous entry behaviors are given enough time to complete the corresponding vehicle control actions, reducing the probability of collision between the target vehicle and the own vehicle, and improving driving safety.
  • the car control suggestions provided to the driver include but are not limited to the car control pedal operation suggestions, that is, the driver is advised to operate the car control pedal.
  • a display method in which the displayed car control suggestions include but are not limited to the car control pedal operation suggestions, that is, the driver is advised to operate the car control pedal.
  • the form of the car control pedal operation suggestions includes: Not limited to images, sounds, vibration feedback, etc., it can provide drivers with more intuitive and easier-to-understand driving operation suggestions, preventing the driver from being able to quickly enter the driving state when suddenly taking over the driving operation, and reducing the risk of the target vehicle interacting with the own vehicle. Reduce the probability of collision and improve driving safety.
  • a possible implementation of vehicle control pedal operation suggestions in which the types of vehicle control pedals include accelerator pedals, brake pedals, etc., and the vehicle control pedal operation progress indication suggestions are provided to the driver.
  • the progress indication suggestion for operating the vehicle control pedal, and the operation position indication suggestion for the vehicle control pedal are the position indication suggestions for operating the vehicle control pedal provided to the driver.
  • the display of vehicle control suggestions includes:
  • obtaining the condition value of the target vehicle based on the detection information of the target vehicle and the road information includes:
  • a third driving strategy is generated, where the third driving strategy is used to indicate maintaining the current driving behavior of the own vehicle.
  • a display unit is used to display the vehicle control suggestions, where the vehicle control suggestions include vehicle control pedal operation suggestions.
  • the currently commonly used vehicle control method is to predict the possible dangerous cutting-in behaviors of surrounding vehicles at the physical layer, and the possible dangerous cutting-in behaviors are recognized later.
  • the motivation value and condition value obtained by this application through the detection information and road information of the target vehicle can discover the motivation of the target vehicle before it generates the intention to cut in, and judge its cutting conditions, thereby making it easier to Early identification of possible dangerous entry behaviors of the target vehicle gives sufficient time to complete corresponding vehicle control actions, reducing the probability of vehicle collision and improving driving safety.
  • the above-mentioned first value, second value, and third value may also be input into the neural network model, and the output result may be used as the motivation value I of the target vehicle.
  • the second value R cut_in can be determined based on the vehicle type, vehicle acceleration, vehicle speed, and vehicle distance.
  • the number of lane changes and the cumulative time the turn signal is turned on can be comprehensively considered to obtain the probability that the target vehicle will cut into the lane where the own vehicle is located based on historical driving behavior.
  • the cumulative number of lane changes of the target vehicle and the cumulative duration of the target vehicle's turn signal turning on can be calculated statistically from the data obtained by the sensing device.
  • potential losses in safety can be determined based on vehicle distance, speed, acceleration, etc.
  • d safe_speed_up represents the longitudinal distance between the target vehicle and the vehicle in front
  • t speed_up represents the estimated time required for the target vehicle to complete the acceleration action, which can be expressed by Obtained, where v long represents the current longitudinal speed of the target vehicle, F speed_up represents the comfort coefficient, which is a preset value, j speed_up_max represents the expected maximum value of the longitudinal acceleration gradient during the target acceleration process, where j history_max represents the historical driving behavior of the target vehicle
  • the maximum value of the longitudinal acceleration gradient can be obtained by the sensing device. When a certain vehicle does not exist, the corresponding input quantity value is a preset value. According to each of the above input quantities, the comfort loss of the target vehicle without changing the lane can be determined.
  • the safety factor of the target vehicle can be obtained based on the above motivation value, condition value and preset corresponding relationship.
  • the preset correspondence includes but is not limited to the correspondence between the motivation value and the safety level, or the correspondence between the condition value and the safety level.
  • the safety level can be divided into dangerous, moderate, safe and other levels. Its specific implementation can be as follows:
  • the above-mentioned vehicle control pedal operation suggestions can be displayed through the built-in HMI module of the electronic device or an external display module, that is, the driver is advised to operate the vehicle control pedal.
  • the vehicle control pedal operation suggestions include but are not limited to the target vehicle control pedal. type, the operation progress of the target vehicle control pedal, and the position indication of the target vehicle control pedal.
  • the recommended forms of operation of the vehicle control pedal include but are not limited to images, sounds, vibration feedback, etc.
  • the types of vehicle control pedals include accelerator pedals, brake pedals, etc.
  • the vehicle control pedal operation progress indication suggestions are the progress indication suggestions for operating the vehicle control pedal provided to the driver
  • the vehicle control pedal operation position indication suggestions are the vehicle control pedal operation position indication suggestions provided to the driver. Recommendations for the position of the pedals.
  • the horizontal dotted lines, different color gradients, digital displays, etc. in the above pedal icons correspond to specific operations including “heavy push”, “light push”, “medium push”, and “heavy push”. “Heavier push”, “lighter push”, “keep”, and “full release (heavy raise)”, “partial release (medium raise)”, “light raise” )”, “release more (heavier raise)”, “release less (lighter raise)”, etc.
  • the HMI module can also give the driver feedback such as images, sounds, and vibrations.
  • the generation unit 1203 is configured to generate a driving strategy according to the motivation value and the condition value.
  • the determining unit 1202 is specifically configured to obtain a first value according to the road information, where the first value is used to indicate the probability of a cut-in behavior occurring on the road where the own vehicle is located;
  • the determining unit 1202 is further configured to obtain a safety factor of the target vehicle based on the motivation value and the condition value, where the safety factor is used to indicate relative to the target vehicle.
  • the safety level of the car
  • the determining unit 1402 is further configured to obtain a safety factor of the target vehicle based on the motivation value and the condition value, where the safety factor is used to indicate relative to the target vehicle.
  • the safety level of the car
  • control unit 1404 is specifically configured to control the display of one or more of the first icon, the second icon, and the third icon; wherein the first icon is used to indicate an operation.
  • the second icon is used to indicate the target progress of operating the target vehicle control pedal
  • the third icon is used to indicate the target position of operating the target vehicle control pedal.
  • the embodiment of the present application also provides a computer-readable storage medium.
  • the computer-readable storage medium stores a computer program.
  • the embodiment of the present application also provides a system, which includes at least one vehicle control device 120 or vehicle control device 130 or vehicle control device 140 or display device 150 or electronic device 160 or chip 170 as described above, for executing the above diagram. 3. Steps performed by the corresponding network elements in any embodiment of Figure 4, Figure 5 and Figure 10.
  • An embodiment of the present application also provides a processing device, including a processor and an interface; the processor is configured to execute the method in any of the above method embodiments.

Abstract

一种控车方法及相关装置，涉及自动驾驶技术领域。该控车方法包括：获取目标车辆的检测信息和道路信息（步骤301）；根据目标车辆的检测信息和道路信息，得到目标车辆的动机值以及目标车辆的条件值（步骤302）；其中，动机值用于指示目标车辆切入自车所在车道的动机大小，条件值用于指示自车所在车道满足目标车辆切入的程度；根据动机值和条件值，生成驾驶策略（步骤303）。本方法可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。

Description

一种控车方法及相关装置 技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种应用于自动驾驶汽车上的控车方法及相关装置。
背景技术
随着汽车市场的快速发展以及汽车保有量的不断增加，汽车安全标准也在不断提升。在实际驾驶场景中，周边车辆的切入行为将严重影响自车的行车安全。因此，越早识别周边车辆可能的危险切入行为，可以有越充分的时间做出合理的控车决策，完成自车相应的控车动作。
目前的控车方法对周边车辆可能的危险切入行为的识别时间较晚，导致发生车辆碰撞的概率较大，严重影响行车安全。
发明内容
本申请实施例提供了一种控车方法及相关装置，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
第一方面，本申请实施例提供了一种控车方法，该方法包括：
获取目标车辆的检测信息和道路信息；
根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略。
本申请实施例中，提供了一种控车方法，其中，目标车辆的检测信息和道路信息可以通过感知装置获取，目标车辆的检测信息包括但不限于与目标车辆相关的车辆信息，如车辆类型、目标车辆与自车的距离、目标车辆的行驶速度、加速度、历史轨迹等，道路信息包括但不限于与道路相关的信息，如道路类型、道路的可通行情况、道路的交通规则等。目前常用的控车方法是在物理层预测周边车辆可能的危险切入行为，对可能的危险切入行为的识别时间较晚。与目前常用的控车方法相比，本申请通过上述目标车辆的检测信息和道路信息得到的动机值和条件值，可以在目标车辆产生切入意图前发现其切入动机，判断其切入条件，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。并及时根据上述动机值和条件值生成驾驶策略，防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞。通过实施本申请实施例，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值，包括：
根据所述道路信息得到第一值，所述第一值用于指示所述自车所在道路上发生切入行为的概率；
根据所述目标车辆的检测信息得到第二值和第三值，所述第二值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道获得收益的概率，所述第三值用于指示所述目标车辆基于历史驾驶行为切入到所述自车所在车道的概率；
根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值。
在本申请实施例中，提供了一种根据目标车辆的检测信息和道路信息得到目标车辆的动机值的可能的实施方式，具体为，根据道路信息得到第一值，该第一值用于指示自车所在道路上发生切入行为的概率，当自车所在道路为十字路口、岔道口等切入行为高发场景时，第一值越大，表示自车所在道路上发生切入行为的概率越大。根据目标车辆的检测信息得到第二值，该第二值用于指示目标车辆切入到自车所在车道获得收益的概率，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道后获得的行驶安全性提高、行驶速度提高等收益的概率，第二值越大，表示目标车辆获得收益的概率越大。根据目标车辆的检测信息得到第三值，该第三值用于指示目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率，历史驾驶行为具体可以是目标车辆在某时段内的累计变道次数、转向灯开启的累计持续时间等，第三值越大，表示目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率越大。最后根据上述第一值、第二值、第三值中的一项或多项，得到上述目标车辆的动机值，可以在目标车辆产生切入意图前发现其切入动机，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值，包括：
将所述第一值、所述第二值以及所述第三值加权求和，得到所述动机值；
或者，
将所述第一值、所述第二值以及所述第三值输入至神经网络模型中，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的条件值，包括：
根据所述道路信息和所述目标车辆的检测信息，得到第四值、第五值以及第六值；其中，所述第四值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道的损失大小，所述第五值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道之外的车道的损失大小，所述第六值用于指示所述目标车辆不变道的损失大小；
根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值。
在本申请实施例中，提供了一种根据目标车辆的检测信息和道路信息得到目标车辆的条件值的可能的实施方式，具体为，根据道路信息和目标车辆的检测信息得到第四值，该第四值用于指示目标车辆切入到自车所在车道的损失大小，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第四值越大，表示目标车辆切入自车所在车道的损失越大。根据道路信息和目标车辆的检测信息得到第五值，该第五值用于指示目标车辆切入到自车所在车道之外的车道的损失大小，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道之外的车道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第五值越大，表示目标车辆切入到自车所在车道之外的车道的损失越大。根据道路信息和目标车辆的检测信息得到第六值，该第六值用于指示目标车辆不变道的损失大小，具体可以是目标车辆不变道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第六值 越大，表示目标车辆不变道的损失越大。最后根据上述第四值、第五值、第六值中的一项或多项，得到上述目标车辆的条件值，可以在目标车辆产生切入意图前判断其切入条件，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值，包括：
将所述第四值、所述第五值以及所述第六值加权求和，得到所述条件值；
或者，
将所述第四值、所述第五值以及所述第六值输入至神经网络模型中，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略，包括：
根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，所述安全系数用于指示相对于所述自车的安全等级；
在所述安全系数大于第一阈值的情况下，生成第一驾驶策略，所述第一驾驶策略用于指示消除所述自车前方的切入空间。
在本申请实施例中，提供了一种生成驾驶策略的可能的实施方式，具体为，根据上述得到的动机值和条件值，计算得到目标车辆的安全系数，该安全系数用于指示相对于自车的安全等级，即安全系数越高，表示目标车辆相对于自车的安全等级越高。在安全系数大于第一阈值的情况下，表示该目标车辆相对于自车的安全等级较高，此时生成第一驾驶策略，用于指示消除自车前方的切入空间，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞，其中，第一阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。通过实施本申请实施例，可以尽早的生成驾驶策略，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
在所述安全系数小于第二阈值的情况下，生成第二驾驶策略，所述第二驾驶策略用于指示为所述目标车辆留出切入空间。
在本申请实施例中，提供了一种生成驾驶策略的可能的实施方式，具体为，计算得到目标车辆的安全系数后，在该安全系数小于第二阈值的情况下，表示该目标车辆相对于自车的安全等级较低，此时生成第二驾驶策略，用于指示为目标车辆留出切入空间，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞，其中，第二阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。通过实施本申请实施例，可以尽早的生成驾驶策略，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
在所述安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，生成第三驾驶策略，所述第三驾驶策略用于指示保持所述自车当前驾驶行为。
在本申请实施例中，提供了一种生成驾驶策略的可能的实施方式，具体为，计算得到目标车辆的安全系数后，在该安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，表示该目标车辆相对于自车的安全等级适中，此时生成第三驾驶策略，用于指示保持自车当前驾驶行为，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞，其中，第一阈值和第二阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。通过实施本申请实施例，可以尽早的生成驾驶策略，给出充分的时间 完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，包括：
将所述动机值和所述条件值加权求和，得到所述安全系数；
或者，将所述动机值和所述条件值输入至神经网络模型，得到所述安全系数。
在本申请实施例中，提供了一种得到目标车辆的安全系数的可能的实施方式，通过实施本申请实施例，综合考虑目标车辆切入自车所在车道的动机以及自车所在车道满足目标车辆切入的程度，得到目标车辆的安全系数，可以准确得到目标车辆相对于自车的安全等级，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，包括：
根据所述动机值、所述条件值以及预设对应关系，得到所述安全系数；其中，所述预设对应关系包括以下至少一项：所述动机值与安全等级的对应关系、所述条件值与安全等级的对应关系。
在本申请实施例中，提供了一种得到目标车辆的安全系数的可能的实施方式，其中，该预设对应关系包括但不限于动机值与安全等级的对应关系，或条件值与安全等级的对应关系，安全等级可以划分为危险、适中、安全等多个等级。通过实施本申请实施例，综合考虑目标车辆切入自车所在车道的动机以及自车所在车道满足目标车辆切入的程度，得到目标车辆的安全系数，可以准确得到目标车辆相对于自车的安全等级，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
在一种可能的实施方式中，所述获取目标车辆的检测信息和道路信息之前，所述方法还包括：
将与所述自车的距离小于距离阈值的车辆，或与所述自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为所述目标车辆。
在本申请实施例中，提供了一种确定目标车辆的可能的实施方式，其中，距离阈值和碰撞时间阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整，相应的，通过调整距离阈值或碰撞时间阈值，可以将一辆或多辆车辆确定为目标车辆。通过实施本申请实施例，可以在自车的周边车辆中确定合适的目标车辆，筛选出相对于自车的安全等级较低的车辆，提高识别周边车辆可能的危险切入行为的效率。
第二方面，本申请实施例提供了一种控车方法，该方法包括：
确定驾驶策略，向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
或者，根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
本申请实施例中，提供了一种控车方法，其中，确定驾驶策略可以通过包括但不限于上述第一方面以及任一项可能的实施方式所述的方法实现，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。向驾驶员提供的控车建议包括但不限于控车踏板操作建议，即建议驾驶员对控车踏板的操作，控车踏板操作建议的形式包括但不限于图像、声音、振动反馈等，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述向驾驶员提供控车建议，包括：
在所述自车处于非自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，向驾驶员提供所述控车建议。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为，包括：
在所述自车处于自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，控制所述自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
在本申请实施例中，提供了一种控车踏板操作建议的可能的实施方式，其中，控车踏板的类型包括油门踏板、刹车踏板等，控车踏板操作进度指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的进度指示建议，控车踏板操作位置指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的位置指示建议。通过实施本申请实施例，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述向驾驶员提供控车建议，包括：
控制显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
在本申请实施例中，提供了一种向驾驶员提供控车建议的可能的实施方式，其中，第一图标用于指示操作目标控车踏板，具体可以指示操作油门踏板或刹车踏板等，第二图标用于指示操作目标踏板的目标进度，第三图标用于指示操作目标踏板的目标位置。通过本申请实施例，以包括但不限于图像、声音、振动反馈等的形式控制显示第一图标、第二图标和第三图标，向驾驶员提供控车踏板操作建议，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
在本申请实施例中，提供了一种第二图标的可能的实施方式，具体为，目标控车踏板的当前位置与目标位置的差值越小，第二图标的显示进度越完整。通过本申请实施例，为驾驶员提供一种动态的图标显示，用于指示目标踏板的操作进度，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
在驾驶员未按照所述控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息；所述实际控车行为信息用于更新所述驾驶策略。
在本申请实施例中，提供了一种根据实际控车行为调整驾驶策略的可能的实施方式，具体为，确定驾驶策略，向驾驶员提供控车建议后，在驾驶员未按照提供的控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息，用于更新后续的驾驶策略，从而调整后续向驾驶员提供的控车建议。通过实施本申请实施例，在驾驶员未遵从控车建议或主动接管时，可以记录学习驾驶员的实际驾驶行为并调整驾驶策略，使得辅助驾驶在保障安全的前提下，给出的控车建议更贴近驾驶员个人的驾驶风格，符合驾驶员个人的驾驶习惯，提高行车安全性。
第三方面，本申请实施例提供了一种显示方法，该方法包括：
显示控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议。
本申请实施例中，提供了一种显示方法，其中，显示的控车建议包括但不限于控车踏板操作建议，即建议驾驶员对控车踏板的操作，控车踏板操作建议的形式包括但不限于图像、声音、振动反馈等，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
在本申请实施例中，提供了一种控车踏板操作建议的可能的实施方式，其中，控车踏板的类型包括油门踏板、刹车踏板等，控车踏板操作进度指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的进度指示建议，控车踏板操作位置指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的位置指示建议。通过实施本申请实施例，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述显示控车建议，包括：
显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
在本申请实施例中，提供了一种显示控车建议的可能的实施方式，其中，第一图标用于指示操作目标控车踏板，具体可以指示操作油门踏板或刹车踏板等，第二图标用于指示操作目标踏板的目标进度，第三图标用于指示操作目标踏板的目标位置。通过本申请实施例，以包括但不限于图像、声音、振动反馈等的形式显示第一图标、第二图标和第三图标，向驾驶员提供控车踏板操作建议，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
在本申请实施例中，提供了一种第二图标的可能的实施方式，具体为，目标控车踏板的当前位置与目标位置的差值越小，第二图标的显示进度越完整。通过本申请实施例，为驾驶员提供一种动态的图标显示，用于指示目标踏板的操作进度，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
第四方面，本申请实施例提供了一种控车方法，包括：
获取目标车辆的检测信息和道路信息；
根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略；
根据所述驾驶策略，向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
或者，根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值，包括：
根据所述道路信息得到第一值，所述第一值用于指示所述自车所在道路上发生切入行为的概率；
根据所述目标车辆的检测信息得到第二值和第三值，所述第二值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道获得收益的概率，所述第三值用于指示所述目标车辆基于历史驾驶行为切入到所述自车所在车道的概率；
根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值，包括：
将所述第一值、所述第二值以及所述第三值加权求和，得到所述动机值；
或者，
将所述第一值、所述第二值以及所述第三值输入至神经网络模型中，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的条件值，包括：
根据所述道路信息和所述目标车辆的检测信息，得到第四值、第五值以及第六值；其中，所述第四值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道的损失大小，所述第五值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道之外的车道的损失大小，所述第六值用于指示所述目标车辆不变道的损失大小；
根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值，包括：
将所述第四值、所述第五值以及所述第六值加权求和，得到所述条件值；
或者，
将所述第四值、所述第五值以及所述第六值输入至神经网络模型中，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
在所述安全系数小于第二阈值的情况下，生成第二驾驶策略，所述第二驾驶策略用于指示为所述目标车辆留出切入空间。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
在所述安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，生成第三驾驶策略，所述第三驾驶策略用于指示保持所述自车当前驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，包括：
将所述动机值和所述条件值加权求和，得到所述安全系数；
或者，将所述动机值和所述条件值输入至神经网络模型，得到所述安全系数。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，包括：
根据所述动机值、所述条件值以及预设对应关系，得到所述安全系数；其中，所述预设对应关系包括以下至少一项：所述动机值与安全等级的对应关系、所述条件值与安全等级的对应关系。
在一种可能的实施方式中，所述获取目标车辆的检测信息和道路信息之前，所述方法还包括：
将与所述自车的距离小于距离阈值的车辆，或与所述自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为所述目标车辆。
在一种可能的实施方式中，所述向驾驶员提供控车建议，包括：
在所述自车处于非自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，向驾驶员提供所述控车建议。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为，包括：
在所述自车处于自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，控制所述自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
在一种可能的实施方式中，所述向驾驶员提供控车建议，包括：
控制显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
在一种可能的实施方式中，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
在驾驶员未按照所述控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息；所述实际控车行为信息用于更新所述驾驶策略。
第五方面，本申请实施例提供了一种控车装置，该装置包括：
获取单元，用于获取目标车辆的检测信息和道路信息；
确定单元，用于根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
生成单元，用于根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略。
在一种可能的实施方式中，该装置还包括用于执行如上述第一方面以及相应的实施方式所述方法的模块或单元。
关于第五方面以及任一项可能的实施方式所带来的技术效果，可参考对应于第一方面以及相应的实施方式的技术效果的介绍。
第六方面，本申请实施例提供了一种控车装置，该装置包括：
确定单元，用于确定驾驶策略；
控制单元，用于向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
或者，所述控制单元，用于根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，该装置还包括用于执行如上述第二方面以及相应的实施方式所述方法的模块或单元。
关于第六方面以及任一项可能的实施方式所带来的技术效果，可参考对应于第二方面以及相应的实施方式的技术效果的介绍。
第七方面，本申请实施例提供了一种显示装置，该装置包括：
接收单元，用于接收控车建议；
显示单元，用于显示所述控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议。
在一种可能的实施方式中，该装置还包括用于执行如上述第三方面以及相应的实施方式所述方法的模块或单元。
关于第七方面以及任一项可能的实施方式所带来的技术效果，可参考对应于第三方面以及相应的实施方式的技术效果的介绍。
第八方面，本申请实施例提供了一种控车装置，该装置包括：
获取单元，用于获取目标车辆的检测信息和道路信息；
确定单元，用于根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
生成单元，用于根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略；
控制单元，用于向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
或者，所述控制单元，用于根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，该装置还包括用于执行如上述第四方面以及相应的实施方式所述方法的模块或单元。
关于第八方面以及任一项可能的实施方式所带来的技术效果，可参考对应于第四方面以及相应的实施方式的技术效果的介绍。
第九方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机执行指令；所述处理器用于执行所述存储器所存储的计算机执行指令，以使所述电子设备执行如上述第一方面以及任一项可能的实施方式的方法，或第二方面以及任一项可能的实施方式的方法，或第三方面以及任一项可能的实施方式的方法，第四方面以及任一项可能的实施方式的方法。可选的，所述电子设备还包括收发器，所述收发器，用于接收信号或者发送信号。
第十方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储指令或计算机程序；当所述指令或所述计算机程序被执行时，使得第一方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现，或第二方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现，或第三方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现，或第四方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现。
第十一方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令或计算机程序；当所述指令或所述计算机程序被执行时，使得第一方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现，或第二方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现，或第三方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现，或第四方面以及任一项可能的实施方式所述的方法被实现。
第十二方面，本申请实施例提供一种芯片，该芯片包括处理器，所述处理器用于执行指令，当该处理器执行所述指令时，使得该芯片执行如第一方面以及任一项可能的实施方式所述的方法，或第二方面以及任一项可能的实施方式所述的方法，或第三方面以及任一项可能的实施方式所述的方法，或第四方面以及任一项可能的实施方式所述的方法。可选的，该芯 片还包括通信接口，所述通信接口用于接收信号或发送信号。
第十三方面，本申请实施例提供一种系统，所述系统包括至少一个如第五方面所述的控车装置，或第六方面所述的控车装置，或第七方面所述的显示装置，或第八方面所述的控车装置，或第九方面所述的电子设备，或第十二方面所述的芯片。
第十四方面，本申请实施例提供一种车端，所述车端包括至少一个如第五方面所述的控车装置，或第六方面所述的控车装置，或第七方面所述的显示装置，或第八方面所述的控车装置，或第九方面所述的电子设备，或第十二方面所述的芯片，或第十三方面所述的系统。
在一种可能的实施方式中，上述至少一个存储器位于装置之外。
在又一种可能的实施方式中，上述至少一个存储器位于装置之内。
在又一种可能的实施方式之中，上述至少一个存储器的部分存储器位于装置之内，另一部分存储器位于装置之外。
本申请中，处理器和存储器还可能集成于一个器件中，即处理器和存储器还可以被集成在一起。
本申请实施例中，通过目标车辆的检测信息和道路信息得到目标车辆的动机值和条件值，并及时根据目标车辆的动机值和条件值生成驾驶策略，可以在目标车辆产生切入意图前发现其切入动机，判断其切入条件，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为，防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞，并给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种车辆轨迹的效果示意图；
图2为本申请实施例提供的一种控车系统的架构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种控车方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种控车方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的又一种控车方法的流程示意图；
图6A为本申请实施例提供的一种控车方法的场景示意图；
图6B为本申请实施例提供的一种控车方法的场景示意图；
图6C为本申请实施例提供的一种控车方法的场景示意图；
图7为本申请实施例提供的一种控制关系的示意图；
图8为本申请实施例提供的一种高切入动机的场景示意图；
图9为本申请实施例提供的一种低切入条件的场景示意图；
图10为本申请实施例提供的一种显示方法的流程示意图；
图11为本申请实施例提供的一种显示控车建议的效果示意图；
图12为本申请实施例提供的一种控车装置的结构示意图；
图13为本申请实施例提供的一种控车装置的结构示意图；
图14为本申请实施例提供的一种控车装置的结构示意图；
图15为本申请实施例提供的一种显示装置的结构示意图；
图16为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图17为本申请实施例提供的一种芯片的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。
为了更清楚地描述本申请的方案，下面先介绍一些与自动驾驶相关的知识。
自动驾驶汽车：又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人等，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车使用视频摄像头、雷达传感器，以及激光测距器等感知装置来了解周围的道路交通状况，并通过采集的地图对前方的道路进行导航。
激光雷达：自动驾驶汽车上的激光雷达能对周围环境进行扫描，并将结果以3D地图的方式呈现出来，给予计算机最初步的判断依据。
前置摄像头：自动驾驶汽车上的前置摄像头用于识别交通信号灯，并在车载电脑的辅助下辨别移动的物体，比如前方车辆、自行车或行人。
左后轮传感器：自动驾驶汽车上的左后轮传感器通过测定汽车的横向移动来帮助电脑给汽车定位，确定它在道路上的正确位置。
前后雷达：自动驾驶汽车上的前后雷达用于测量汽车与前(和前置摄像头一同配合测量)后左右各个物体间的距离。
主控电脑：用于负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行。
本申请提供的技术方案可以应用于自动驾驶技术领域内的各个控车场景。例如，本方案可以在车端执行，实现对自车的控车目的；本方案也可以是在云端执行，云端可以包括云端服务器和/或云端虚拟机等，此时，车端通过与云端进行通信，实现对自车的控车目的。本申请对具体的控车场景不做限定。
下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种车辆轨迹的效果示意图。
如图1所示，为控车场景中某个路段上部分行驶车辆的轨迹局部简化图，可以看出，该简化图包括了某一帧图像的各个车辆(如自车，周边车辆1、周边车辆2、周边车辆3、周边车辆4、周边车辆5、周边车辆6、周边车辆7)的轨迹信息，由多张上述简化图可以生成各个车辆在整个路段上的动态轨迹信息。具体的，在上述图1中标注的各个车辆中，自车在智能驾驶场景下，会就周边车辆(如周边车辆2、周边车辆3)的危险切入行为进行检测，做出自动化控制，从而避免周边车辆与自车发生碰撞。比如，周边车辆2可能会切入到自车所在车道的前方，可能保持当前所在车道继续行驶，也可能会切入到右侧车道，当周边车辆2切入或将要切入到自车所在车道的前方，该切入行为可能会导致周边车辆2与自车发生碰撞。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种控车系统的架构示意图。
如图2所示，该系统包括感知装置、控制模块、执行模块和人机界面(Human Machine Interface，HMI)模块，其中：
感知装置包括但不限于如摄像头、雷达等视觉信息采集设备，感知装置实时采集包括但不限于车辆、非机动车等交通功能参与者(目标车辆)的运动行为信息，可以是记录运动行为的视频流、图像帧以及雷达数据等，以此获得道路信息和目标车辆的检测信息，目标车辆的检测信息包括但不限于与目标车辆相关的车辆信息，如车辆类型、目标车辆与自车的距离、目标车辆的行驶速度、加速度、历史轨迹等，道路信息包括但不限于与道路相关的信息，如道路类型、道路的可通行情况、道路的交通规则等。
控制模块用于根据感知装置获取到的道路信息和目标车辆的检测信息，以及HMI模块获取到的驾驶员的操作信息，生成驾驶策略。在自车处于自动驾驶模式的情况下，控制模块还将发出控车指令，该控车指令被执行模块接收和响应，从而实现车辆控制。在自车处于非自动驾驶模式的情况下，控制模块还将提供相应的控车建议，该控车建议被HMI模块接收和呈现，从而实现为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议。
执行模块用于接收控制模块发送的控车指令，并响应于该控车指令完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
HMI模块用于获取驾驶员的操作信息，并将这些信息传输至控制模块，用于控制模块识别自车当前处于自动驾驶模式还是非自动驾驶模式。在自车处于非自动驾驶模式的情况下，HMI模块还将接收并呈现控制模块发送的控车建议，该控车建议的形式包括但不限于图像、声音、振动反馈等，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
本控车系统针对上述控车方法中存在的对周边车辆可能的危险切入行为的识别时间较晚，导致发生车辆碰撞的概率较大的技术问题，对控制模块和HMI模块进行改进，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
下面将结合图3至图5对本申请实施例提供的控车方法进行说明。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种控车方法的流程示意图，该控车方法应用于自动驾驶技术领域，该控车方法包括但不限于如下步骤：
步骤301：获取目标车辆的检测信息和道路信息。
电子设备获取目标车辆的检测信息和道路信息。
其中，本申请实施例中的电子设备为搭载了可用于执行计算机执行指令的处理器的设备，可以是终端设备(如车载终端)等，具体可以是上述图2所示的控车系统中的控制模块，或是上述图2所示的控车系统中的控制模块与HMI模块集成的设备，用于执行本申请实施例中的控车方法，以实现更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
本申请实施例中的目标车辆包括但不限于除了自车之外的其他机动车辆、非机动车辆等道路上的交通功能参与者。本申请实施例中的目标车辆的检测信息包括但不限于与目标车辆相关的车辆信息，如车辆类型、目标车辆与自车的距离、目标车辆的行驶速度、加速度、历史轨迹等，道路信息包括但不限于与道路相关的信息，如道路类型、道路的可通行情况、道路的交通规则等。其中，目标车辆的检测信息和道路信息可以通过采集到的目标车辆运动行为的视频流、图像帧以及雷达数据等信息得到，具体可以由上述图2所示的控车系统中的感知装置完成，此处不再赘述。
可以理解的是，在获取目标车辆的检测信息和道路信息之前，还需要确定目标车辆。
在一种可能的实施方式中，可以将与自车的距离小于距离阈值的车辆确定为目标车辆，或将与自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为目标车辆。
其中，自车与其他车辆的碰撞时间指的是其他车辆与自车发生碰撞所需要的时间，碰撞时间越小，表示两车发生碰撞的危险性越高。距离阈值和碰撞时间阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。相应的，通过调整距离阈值或碰撞时间阈值，可以将一辆或多辆车辆确定为目标车辆。比如，在上述图1中，可以将周边车辆2作为目标车辆，也可以将周边车辆2和周边车辆3作为目标车辆，还可以将周边车辆1、周边车辆2以及周边车辆3作为目标车辆，本申请实施例对此不作限定。
通过实施本申请实施例，可以在自车的周边车辆中确定合适的目标车辆，筛选出相对于自车的安全等级较低的车辆，提高识别周边车辆可能的危险切入行为的效率。
步骤302：根据目标车辆的检测信息和道路信息，得到目标车辆的动机值和条件值。
电子设备根据目标车辆的检测信息和道路信息，得到目标车辆的动机值和条件值。
其中，该动机值用于指示该目标车辆切入自车所在车道的动机大小，动机值越大，表示该目标车辆切入自车所在车道的动机越大，该条件值用于指示自车所在车道满足该目标车辆切入的程度高低，条件值越大，表示自车所在车道满足该目标车辆切入的程度越高。
目前常用的控车方法是在物理层预测周边车辆可能的危险切入行为，对可能的危险切入行为的识别时间较晚。与目前常用的控车方法相比，本申请通过上述目标车辆的检测信息和道路信息得到的动机值和条件值，可以在目标车辆产生切入意图前发现其切入动机，判断其切入条件，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，根据目标车辆的检测信息和道路信息得到目标车辆的动机值，具体实现可以如下：
根据道路信息得到第一值，该第一值用于指示自车所在道路上发生切入行为的概率，当自车所在道路为十字路口、岔道口等切入行为高发场景时，第一值越大，表示自车所在道路上发生切入行为的概率越大。
根据目标车辆的检测信息得到第二值，该第二值用于指示目标车辆切入到自车所在车道获得收益的概率，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道后获得的行驶安全性提高、行驶速度提高等收益的概率，第二值越大，表示目标车辆获得收益的概率越大。
根据目标车辆的检测信息得到第三值，该第三值用于指示目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率，历史驾驶行为具体可以是目标车辆在某时段内的累计变道次数、转向灯开启的累计持续时间等，第三值越大，表示目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率越大。
最后根据上述第一值、第二值、第三值中的一项或多项，得到上述目标车辆的动机值。具体可以是将上述第一值、第二值、第三值加权求和，将加权求和的结果作为目标车辆的动机值。也可以是将上述第一值、第二值、第三值输入至神经网络模型中，将输出结果作为目标车辆的动机值。
通过本申请实施例得到目标车辆的动机值，可以在目标车辆产生切入意图前发现其切入动机，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
在一种可能的实施方式中，根据目标车辆的检测信息和道路信息得到目标车辆的条件值，具体实现可以如下：
根据道路信息和目标车辆的检测信息得到第四值，该第四值用于指示目标车辆切入到自 车所在车道的损失大小，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第四值越大，表示目标车辆切入自车所在车道的损失越大。
根据道路信息和目标车辆的检测信息得到第五值，该第五值用于指示目标车辆切入到自车所在车道之外的车道的损失大小，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道之外的车道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第五值越大，表示目标车辆切入到自车所在车道之外的车道的损失越大。
根据道路信息和目标车辆的检测信息得到第六值，该第六值用于指示目标车辆不变道的损失大小，具体可以是目标车辆不变道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第六值越大，表示目标车辆不变道的损失越大。
最后根据上述第四值、第五值、第六值中的一项或多项，得到上述目标车辆的条件值。具体可以是将上述第四值、第五值、第六值加权求和，将加权求和的结果作为目标车辆的条件值。也可以是将上述第四值、第五值、第六值输入至神经网络模型中，将输出结果作为目标车辆的条件值。
通过本申请实施例得到目标车辆的条件值，可以在目标车辆产生切入意图前判断其切入条件，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
步骤303：根据动机值和条件值，生成驾驶策略。
电子设备根据动机值和条件值，生成驾驶策略。
具体为，根据上述得到的动机值和条件值，计算得到目标车辆的安全系数，再根据目标车辆的安全系数生成对应的驾驶策略。其中，该安全系数用于指示相对于自车的安全等级，即安全系数越高，表示目标车辆相对于自车的安全等级越高。
在一种可能的实施方式中，根据动机值和条件值计算得到目标车辆的安全系数，具体实现可以如下：
将上述动机值和条件值加权求和，得到目标车辆的安全系数，或者，将上述动机值和条件值输入至神经网络模型中，输出目标车辆的安全系数。
在另一种可能的实施方式中，根据动机值和条件值计算得到目标车辆的安全系数，具体实现还可以如下：
根据上述动机值、条件值以及预设对应关系，得到目标车辆的安全系数。其中，该预设对应关系包括但不限于动机值与安全等级的对应关系，或条件值与安全等级的对应关系，安全等级可以划分为危险、适中、安全等多个等级。
通过实施本申请实施例，综合考虑目标车辆切入自车所在车道的动机以及自车所在车道满足目标车辆切入的程度，得到目标车辆的安全系数，可以准确得到目标车辆相对于自车的安全等级，从而更早的识别目标车辆可能的危险切入行为。
此外，根据目标车辆的安全系数生成对应的驾驶策略，不同的安全系数对应生成的驾驶策略也不同，具体情况可以如下：
在安全系数大于第一阈值的情况下，表示该目标车辆相对于自车的安全等级较高，此时生成第一驾驶策略，用于指示消除自车前方的切入空间，比如，指示自车加速行驶，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞。其中，第一阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。
在该安全系数小于第二阈值的情况下，表示该目标车辆相对于自车的安全等级较低，此 时生成第二驾驶策略，用于指示为目标车辆留出切入空间，比如，指示自车减速行驶，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞。其中，第二阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。
在该安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，表示该目标车辆相对于自车的安全等级适中，此时生成第三驾驶策略，用于指示保持自车当前驾驶行为，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞，其中，第一阈值和第二阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整。
本申请实施例根据上述动机值和条件值生成驾驶策略，可以防止自车与目标车辆针对自车前方路权的博弈，避免因为对目标车辆的切入意图、切入行为的误判导致可能的危险碰撞。通过实施本申请实施例，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
请参阅图4，图4为本申请实施例提供的另一种控车方法的流程示意图，也可以理解为是图3中的控车方法流程图的变形或补充，该控车方法包括但不限于如下步骤：
步骤401：确定驾驶策略。
电子设备确定驾驶策略。
其中，本申请实施例中的电子设备为搭载了可用于执行计算机执行指令的处理器的设备，可以是终端设备(如车载终端)等，具体可以是上述图2所示的控车系统中的控制模块，或是上述图2所示的控车系统中的控制模块与HMI模块集成的设备，或是上述图2所示的控车系统中的控制模块与执行模块集成的设备，或是上述图2所示的控车系统中的控制模块、执行模块以及HMI模块集成的设备，用于执行本申请实施例中的控车方法，以实现更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
确定驾驶策略可以通过包括但不限于上述步骤301至步骤303所述的控车方法实现，也可以通过其他生成驾驶策略的方法实现，本申请实施例对此不作限定。
步骤402：根据驾驶策略，向驾驶员提供控车建议，或控制自车的驾驶行为。
电子设备根据驾驶策略，向驾驶员提供控车建议，或控制自车的驾驶行为。
具体的，在自车处于自动驾驶模式的情况下，根据驾驶策略，控制自车的驾驶行为。此时，可以理解为，由集成了上述图2中的控制模块的电子设备确定驾驶策略后，再由集成了上述图2中的执行模块的电子设备根据该驾驶策略，控制自车的驾驶行为，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在自车处于非自动驾驶模式的情况下，根据驾驶策略，向驾驶员提供控车建议。此时，可以理解为，由集成了上述图2中的控制模块的电子设备确定驾驶策略后，再由集成了上述图2中的HMI模块的电子设备根据驾驶策略，向驾驶员提供控车建议。也可以理解为，由集成了上述图2中的控制模块的电子设备确定驾驶策略后，电子设备根据驾驶策略，向外接的显示模块发送驾驶策略，指示该外接的显示模块显示相应的控车建议，从而实现向驾驶员提供控车建议的目的。
此外，向驾驶员提供的控车建议包括但不限于控车踏板操作建议，即建议驾驶员对控车踏板的操作，此时，电子设备通过内置的HMI模块或外接的显示模块显示该控车踏板操作建 议。具体的，控车踏板操作建议的形式包括但不限于图像、声音、振动反馈等，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议。
在一种可能的实施方式中，控车踏板操作建议包括但不限于控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议等。
其中，控车踏板的类型包括油门踏板、刹车踏板等，控车踏板操作进度指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的进度指示建议，控车踏板操作位置指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的位置指示建议。
相应的，电子设备控制内置的HMI模块或外接的显示模块显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项。
其中，第一图标用于指示操作目标控车踏板，具体可以指示操作油门踏板或刹车踏板等，第二图标用于指示操作目标踏板的目标进度，第三图标用于指示操作目标踏板的目标位置。
可选的，第二图标的显示进度与踏板差值成反比，踏板差值为目标控车踏板的当前位置与目标位置的差值，即目标控车踏板的当前位置与目标位置的差值越小，第二图标的显示进度越完整。通过本申请实施例，可以提供一种动态的图标显示，用于指示目标踏板的操作进度，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议。
通过本申请实施例，以包括但不限于图像、声音、振动反馈等的形式控制显示第一图标、第二图标和第三图标，向驾驶员提供控车踏板操作建议，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
在一种可能的实施方式中，确定驾驶策略，向驾驶员提供控车建议后，在驾驶员未按照提供的控车建议进行车辆控制的情况下，还可以记录驾驶员的实际控车行为信息，用于更新后续的驾驶策略，从而调整后续向驾驶员提供的控车建议。
通过实施本申请实施例，在驾驶员未遵从控车建议或主动接管时，可以记录学习驾驶员的实际驾驶行为并调整驾驶策略，使得辅助驾驶在保障安全的前提下，给出的控车建议更贴近驾驶员个人的驾驶风格，符合驾驶员个人的驾驶习惯，提高行车安全性。
请参阅图5，图5为本申请实施例提供的又一种控车方法的流程示意图，也可以理解为是图3或图4中的控车方法流程图的变形或补充。
如图5所示，本申请实施例包括但不限于如下步骤：
首先，获取目标车辆的检测信息和道路信息。其中，目标车辆的检测信息包括但不限于与目标车辆相关的车辆信息，如车辆类型、目标车辆与自车的距离、目标车辆的行驶速度、加速度、历史轨迹等，道路信息包括但不限于与道路相关的信息，如道路类型(包括但不限于十字路口、岔道口、隧道、坡道、弯道等)、道路的可通行情况(包括但不限于道路禁行、损坏、障碍等)、道路的交通规则(包括但不限于道路限速等)、道路的可变道情况(包括但不限于是否有实线、双黄线、隔离带、护栏等)等。具体的，目标车辆的检测信息和道路信息可以通过采集到的目标车辆运动行为的视频流、图像帧以及雷达数据等信息得到，具体可以由上述图2所示的控车系统中的感知装置完成，此处不再赘述。
此外，在获取目标车辆的检测信息之前，可以将与自车的距离小于距离阈值的车辆确定为目标车辆，或将与自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为目标车辆，自车与其他车辆的碰撞时间指的是其他车辆与自车发生碰撞所需要的时间，碰撞时间越小，表示两车发生碰撞的危险性越高，距离阈值和碰撞时间阈值不是固定的值，可以根据应用场景的不同而做调整，相应的，通过调整距离阈值或碰撞时间阈值，可以将一辆或多辆车辆确定为目标车 辆，本申请实施例对此不作限定。
然后，根据目标车辆的检测信息和道路信息，得到目标车辆的动机值和条件值。
在一种可能的实施例中，动机值I的计算方式可以如下：
I＝f(P scene_intention,R cut_in,B cut_in)
其中，I的取值范围为[0,1]，也可以以百分数表示，本申请实施例对此不作限定。P scene_intention为第一值，用于指示自车所在道路上发生切入行为的概率，当自车所在道路为十字路口、岔道口等切入行为高发场景时，第一值越大，表示自车所在道路上发生切入行为的概率越大。R cut_in为第二值，用于指示目标车辆切入到自车所在车道获得收益的概率，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道后获得的行驶安全性提高、行驶速度提高等收益的概率，第二值越大，表示目标车辆获得收益的概率越大。B cut_in为第三值，用于指示目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率，历史驾驶行为具体可以是目标车辆在某时段内的累计变道次数、转向灯开启的累计持续时间等，第三值越大，表示目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率越大。函数f()表示将上述第一值、第二值、第三值加权求和，将加权求和的结果作为目标车辆的动机值I。
可选的，也可以将上述第一值、第二值、第三值输入至神经网络模型中，将输出结果作为目标车辆的动机值I。
具体的，第一值P scene_intention可以基于自车所在道路确定得到。
例如，可以将自车所在道路与一些切入行为高发场景进行比较，得到自车所在道路上发生切入行为的概率。其中，道路为切入行为高发场景的概率的集合可以包括但不限于十字路口、岔道口、当前车道禁行、前方车道损坏、道路障碍等，这些概率可以从感知装置中获取。
第二值R cut_in可以基于车辆类型、车辆加速度、车辆速度、车距确定得到。
例如，可以综合考量车辆类型、车辆加速度、车辆速度、车距，得到目标车辆切入到自车所在车道获得收益的概率。其中，感知装置可以获取目标车辆前方车辆的类型(如轿车、卡车、工程车辆等)，目标车辆与其前、后方车辆的加速度差值，目标车辆与其前、后方车辆的速度差值，目标车辆与其前、后方车辆的纵向(前进方向)距离，当目标车辆不存在前方或后方车辆时，对应变量取预设值。
第三值B cut_in可以基于变道次数、转向灯开启的累计时间确定得到。
例如，可以综合考量变道次数、转向灯开启的累计时间，得到目标车辆基于历史驾驶行为切入到自车所在车道的概率。其中，在人为设定的历史观测时间内，目标车辆的累计变道次数和目标车辆转向灯开启的累计持续时间，均可由感知装置获取的数据经统计计算得出。
在一种可能的实施例中，条件值C的计算方式可以如下：
C＝g(L cut_in,L move_away,L speed_up)
其中，C的取值范围为[0,1]，也可以以百分数表示，本申请实施例对此不作限定。L cut_in为第四值，用于指示目标车辆切入到自车所在车道的损失大小，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第四值越大，表示目标车辆切入自车所在车道的损失越大。L move_away为第五值，用于指示目标车辆切入到自车所在车道之外的车道的损失大小，具体可以是目标车辆切入到自车所在车道之外的车道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第五值越大，表示目标车辆切入到自车所在车道之外的车道的损失越大。L speed_up为第六值，用于指示目标车辆不变道的损失大小，具体可以是目标车辆不变道可能违反交通规则的潜在损失，或行驶安全性降低的潜在损失，或行驶速度降低的潜在损失等，第六值越大，表示目标车辆不变道的损失越大。函数g()表示将上述第四值、第五值、第六值加权求和，将加权求和的结果作为目标车辆的条件值C。
可选的，也可以将上述第四值、第五值、第六值输入至神经网络模型中，将输出结果作 为目标车辆的条件值C。
具体的，第四值L cut_in可以基于交通规则、安全性、高效性、舒适性等方面的潜在损失确定得到。
例如，可以综合考量交通规则、安全性、高效性、舒适性等方面的潜在损失，得到目标车辆切入到自车所在车道的损失大小。其中，交通规则方面的潜在损失包括目标车辆切入到自车所在车道可能违反交通规则的潜在损失,安全性方面的潜在损失包括目标车辆切入到自车所在车道的安全性损失,高效性方面的潜在损失包括目标车辆切入到自车所在车道的高效性损失,舒适性方面的潜在损失包括目标车辆切入到自车所在车道的舒适性损失。
进一步的，交通规则方面的潜在损失可以基于道路类型、道路边界、道路交通标志等确定得到。
例如，可以综合考量道路类型为切入条件较差的道路的概率、道路边界为禁止变道边界的概率、目标车辆违反交通标志的潜在损失，得到交通规则方面的潜在损失。其中，道路类型为典型类型的概率的集合，包括但不限于隧道、坡道、弯道的概率等，这些概率可以从感知装置中获取。道路边界为典型类型的概率的集合，包括但不限于实线、双黄线、隔离带、护栏的存在概率等，这些概率可以从感知装置中获取。
进一步的，安全性方面的潜在损失可以基于车距、速度、加速度等确定得到。
其中，以图6A为例进行说明，图6A为本申请实施例提供的一种控车方法的场景示意图。在图6A中，假设要计算的车辆(目标车)位于自车F的右前方(左前方则做对称处理，此处不再赘述)，则目标车向左变道的动作，对于自车而言是切入动作。d 0、v 0、a 0分别表示车B和车G间的纵向距离、相对速度、相对加速度，d 1、v 1、a 1分别表示车A和车F间的纵向距离、相对速度、相对加速度，P D_exist表示位置D车辆的存在概率。上述各个输入量均可由感知装置获取，当某辆车不存在时，其对应的输入量取值为预设值。根据上述各个输入量，可以确定得到目标车辆切入到自车所在车道的安全性损失。
进一步的，高效性方面的潜在损失可以基于变道距离、变道时间等确定得到。
其中，以图6B为例进行说明，图6B为本申请实施例提供的一种控车方法的场景示意图。在图6B中，假设要计算的车辆(目标车)位于自车F的右前方(左前方则做对称处理，此处不再赘述)，则目标车向左变道的动作，对于自车而言是切入动作。d cut_in表示目标车辆完成切入动作需要移动的横向距离，t cut_in表示目标车辆完成切入动作需要的预计时间，可以由
Figure PCTCN2022079961-appb-000001
得到，其中V lat是目标车辆当前的横向车速，v A表示车辆A的纵向车速，P B_exist、P C_exist、P E_exist分别表示位置B、C、E对应车辆的存在概率。上述各个输入量均可由感知装置获取，当某辆车不存在时，其对应的输入量取值为预设值。根据上述各个输入量，可以确定得到目标车辆切入到自车所在车道的高效性损失。
进一步的，舒适性方面的潜在损失可以基于变道距离、变道时间、变道前后的速度变化量等确定得到。
其中，以图6B为例进行说明，假设要计算的车辆(目标车)位于自车F的右前方(左前方则做对称处理，此处不再赘述)，则目标车向左变道的动作，对于自车而言是切入动作。d cut_in表示目标车辆完成切入动作需要移动的横向距离，t cut_in表示目标车辆完成切入动作需要的预计时间，可以由
Figure PCTCN2022079961-appb-000002
得到，其中V lat是目标车辆当前的横向车速，ΔV cut_in表 示目标车辆完成切入动作前后的纵向速度变化量，可以由ΔV cut_in＝v A-v long得到，其中v A、v long分别表示车辆A和目标车的纵向速度，j cut_in_max表示目标车切入过程中纵向加速度梯度(单位时间内纵向加速度的变化量)的预计最大值，其中，j history_max为目标车辆历史驾驶行为中纵向加速度梯度的最大值(人为设定历史观测时间t history)。上述各个输入量均可由感知装置获取，当某辆车不存在时，其对应的输入量取值为预设值。根据上述各个输入量，可以确定得到目标车辆切入到自车所在车道的舒适性损失。
具体的，第五值L move_away的确定方式与上述第四值的确定方式相似。
其中，目标车辆变道到另一条车道和变道到自车所在车道之间为左右对称关系，其确定方式可参阅上述第四值L cut_in的确定方式的对称处理，故此处不再赘述。
具体的，第六值L speed_up可以基于交通规则、安全性、高效性、舒适性等方面的潜在损失确定得到。
例如，可以综合考量交通规则、安全性、高效性、舒适性等方面的潜在损失，得到目标车辆不变道的损失大小。其中，各个方面的潜在损失的物理含义与上述第四值的潜在损失类似，故此处不再赘述。
进一步的，交通规则方面的潜在损失可以基于目标车辆行驶速度与道路限速速度的差值等确定得到。
进一步的，安全性方面的潜在损失可以基于车距、速度、加速度等确定得到。
其中，以图6C为例进行说明，图6C为本申请实施例提供的一种控车方法的场景示意图。在图6C中，d safe_speed_up、v safe_speed_up、a safe_speed_up分别表示车B和目标车间的纵向距离、相对速度、相对加速度；P B_exist表示位置B车辆的存在概率。上述各个输入量均可由感知装置获取，当某辆车不存在时，其对应的输入量取值为预设值。根据上述各个输入量，可以确定得到目标车辆不变道的安全性损失。
进一步的，高效性方面的潜在损失可以基于变道距离、变道时间等确定得到。
进一步的，舒适性方面的潜在损失可以基于变道距离、变道时间、变道前后的速度变化量等确定得到。
其中，d safe_speed_up表示目标车辆与前车的纵向距离，t speed_up表示目标车辆完成加速动作需要的预计时间，可以由
Figure PCTCN2022079961-appb-000003
得到，其中v long表示目标车辆当前的纵向车速，F speed_up表示舒适性系数，为预设值，j speed_up_max表示目标加速过程中纵向加速度梯度的预计最大值，其中，j history_max表示目标车辆历史驾驶行为中纵向加速度梯度的最大值(人为设定历史观测时间t history)。上述各个输入量均可由感知装置获取，当某辆车不存在时，其对应的输入量取值为预设值。根据上述各个输入量，可以确定得到目标车辆不变道的舒适性损失。
此外，当切入条件C较小，小于设定阈值C min时，等待下一周期的计算，重新开始目标车辆选择。
接着，根据动机值和条件值，生成驾驶策略。
在一种可能的实施例中，可以根据上述动机值、条件值以及预设对应关系，得到目标车辆的安全系数。其中，该预设对应关系包括但不限于动机值与安全等级的对应关系，或条件值与安全等级的对应关系，安全等级可以划分为危险、适中、安全等多个等级。其具体实现 可以如下：
计算车辆最小碰撞时间t ttc_min：
t ttc_min＝min(t ttc_front,t ttc_target)
其中，t ttc_front、t ttc_target分别表示自车与自车的前车、自车与目标车辆的预计碰撞时间，该时间可从感知装置中得到，或基于车辆当前状态，利用基本运动学公式求出。
利用最小碰撞时间t ttc_min、动机值I、条件值C，基于模糊控制，计算车辆安全系数F safe，F safe的取值范围为[-1,1],F safe越小，表示车辆越危险，越应该采取刹车动作，F safe越大，表示车辆越安全，采取加速动作的空间越大。
上述各个输入量的模糊集合可以如下所示：
Figure PCTCN2022079961-appb-000004
上述模糊控制的设计规则可以如下所示：
(1)若t ttc_min不安全，则F safe危险；
(2)若t ttc_min安全，I小，则F safe安全；
(3)若t ttc_min安全，I中等大小，C小，则F safe安全；
(4)若t ttc_min安全，I中等大小，C中等大小，则F safe安全；
(5)若t ttc_min安全，I中等大小，C大，则F safe适中；
(6)若t ttc_min安全，I大，C小，则F safe适中；
(7)若t ttc_min安全，I大，C中等大小，则F safe危险；
(8)若t ttc_min安全，I大，C大，则F safe危险。
应理解，上述各个输入量的模糊集合以及模糊控制的设计规则仅作为一种示例性说明，不应以此对本申请实施例构成限定。
示例性的，以图7为例进行说明，图7为本申请实施例提供的一种控制关系的示意图。在图7中，假设切入动机I＝40％时，其对应的模糊集合{小、中等大小、大}的对应原始隶属度分别为μ 1＝0.1，μ 2＝0.8，μ 3＝0.3，则切入动机I的最终隶属度为：
Figure PCTCN2022079961-appb-000005
其中，F 1、F 2、F 3为隶属度权重，假设其取值分别为0.2、0.4、0.4，则μ ret_1＝0.02，μ ret_2＝0.32，μ ret_3＝0.12。由于μ ret_2最大，此时切入动机I＝40％对应的情况为切入动机“中等大小”。
然后，判断自车是否处于自动驾驶模式。若处于自动驾驶模式，则纵向控车；若处于非自动驾驶模式，则提供基于HMI的控车建议。与此同时，记录实际驾驶行为，调整驾驶策略。即切入动机I和切入条件C的隶属度权重依据记录的驾驶员实际驾驶行为信息持续更新。
示例性的，假设切入动机I＝40％的隶属度权重更新后的值为分别0.1、0.2、0.7，则μ ret_1＝0.01，μ ret_2＝0.16，μ ret_3＝0.21。由于μ ret_3最大，此时切入动机I＝40％对应的情况为切入动机“大”。根据上述模糊控制规则，在I和C不变的情况下，F safe将变小，即越“危险”，车辆减速让行的可能性将更高。
在一种可能的实施方式中，根据驾驶策略进行纵向控车，具体实现过程可以如下：
计算自车纵向请求加速度a req：
a req＝a req_basic+F safe·a ref＝h(d front,v front,a front,v ego,a ego)+F safe·a ret
其中，a req大于0，表示车辆应当加速；a req小于0，表示车辆应当减速；a req等于0，表示车辆应当维持当前车速不变。d front表示自车与前车的纵向距离，v front,a front分别表示前车纵向速度、加速度，v ego,a ego分别表示自车纵向速度、加速度，a ret表示修正加速度，为预设值。
当自车处于自动驾驶模式时，电子设备中集成的控制模块向执行模块发送请求加速度a req，控制车辆加速或减速或维持当前车速不变。当自车处于非自动驾驶模式时，电子设备中集成的控制模块会将纵向请求加速度a req转换成踏板目标位置：
S gas＝h 1(a req,N gear)
S brake＝h 2(a req)
其中，S gas、S brake分别表示油门、刹车踏板的目标位置，取值范围为[0,1]，N gear表示当前挡位。S gas、S brake计算结果转换成分数，用于给予驾驶员HMI控车建议。
此外，本申请实施例中计算的切入动机I和切入条件C在一些特定场景下也会发生显著变化，具体可参阅图8和图9。
请参阅图8，图8为本申请实施例提供的一种高切入动机的场景示意图。
如图8中的(1)所示，为“十字路口”的切入场景，当前方道路有十字路口时，目标车辆(车辆2)有可能由于要提前进入转向车道，而切入到自车(车1)所在车道，此时切入动机I将变高。
如图8中的(2)所示，为“道路障碍”的切入场景，当目标车辆(车2)前方车道出现积水等道路障碍时，目标车辆可能由于避障，切入到自车(车1)所在车道，此时切入动机I将变高。
如图8中的(3)所示，为“前方车辆异常”的切入场景，当目标车辆(车2)的前方车辆(车4)出现异常，行驶速度较慢时，目标车辆可能由于行驶高效性或紧急避障需求，切入到自车(车1)所在车道，此时切入动机I将变高。
如图8中的(4)所示，为“前方车辆具有潜在危险”的切入场景，当目标车辆(车2)的前方车辆(车4)为大货车、工程车等大型车辆时，目标车辆可能会由于规避潜在危险，切入到自车(车1)所在车道，此时切入动机I将变高。
如图8中的(5)所示，为“目标车辆频繁变道”的切入场景，当目标车辆(车2)曾经做出频繁的变道行为时，目标车辆有很高的可能性再次切入到自车(车1)所在车道，此时切入动机I将变高。
应理解，上述图8中的(1)至(5)仅作为五种高切入动机的示例性场景，不应以此对本申请实施例构成限定。
请参阅图9，图9为本申请实施例提供的一种低切入条件的场景示意图。
如图9中的(1)所示，为“道路隔离设施限制”的切入场景，当目标车辆(车2)所在车道与自车(车1)所在车道之间存在实线等车道隔离设施时，目标车辆切入到自车所在车道的条件较差，此时切入条件C将变低。
如图9中的(2)所示，为“道路限速限制”的切入场景，当目标车辆(车2)完成切入动作需要加速，但其行驶速度已经达到道路最高限速时，比如50km/h，自车(车1)的行驶速度也已经达到道路最高限速50km/h，此时，目标车辆切入到自车(车1)所在车道的条件较差，此时切入条件C将变低。
如图9中的(3)所示，为“道路类型限制”的切入场景，当道路为急弯等不适宜变道的道路类型时，目标车辆(车2)切入到自车(车1)所在车道的条件较差，此时切入条件C将变低。
如图9中的(4)所示，为“预计变道动作所需时间限制”的切入场景，当目标车辆(车2)由于要加速等原因，预计变道动作完成时间较长时，目标车辆切入到自车(车1)所在车道的条件较差，此时切入条件C将变低。比如，自车(车1)和自车前车(车3)的行驶速度较快(如均为80km/h)，目标车辆(车2)的行驶速度较慢(如50km/h)，此时，目标车辆要加速，预计变道花费时间较长，无法安全完成切入动作，切入条件C将变低。
如图9中的(5)所示，为“可供变道空间和时间限制”的切入场景，在自车(车1)快速迫近自车前方车辆(车3)等情况下，自车所在车道变道空间和时间不足，而目标车辆(车2)的右侧车道变道空间和时间充裕，此时目标车辆切入到自车所在车道的条件相对较差，切入条件C将变低。比如，自车(车1)正在以80km/h的行驶速度迫近自车前车(车3)，车3的行驶速度为70km/h，目标车辆(车2)的行驶速度相对较慢，为50km/h，而车5的行驶速度较快，为80km/h，且车5所在车道无车辆遮挡，此时，目标车辆(车2)很难顺利完成切入到自车(车1)所在车道，但是可以很容易变道到车5所在车道。
应理解，上述图9中的(1)至(5)仅作为五种低切入条件的示例性场景，不应以此对本申请实施例构成限定。
请参阅图10，图10为本申请实施例提供的一种显示方法的流程示意图，也可以理解为是图3或图4或图5中的控车方法流程图的变形或补充。
如图10所示，本申请实施例包括但不限于如下步骤：
首先，确定驾驶策略。确定驾驶策略可以通过包括但不限于上述步骤301至步骤303所述的控车方法实现，也可以通过其他生成驾驶策略的方法实现，本申请实施例对此不作限定。
然后，判断是否处于自动驾驶模式。若处于自动驾驶模式，则继续执行下一次判断是否处于自动驾驶模式进程。若处于非自动驾驶模式，则执行目标控车踏板及位置请求进程，得到目标控车踏板的实际位置与目标位置的差值。
接着，根据目标控车踏板的实际位置与目标位置的差值，提供控车踏板操作建议。
具体的，可以通过电子设备内置的HMI模块或外接的显示模块显示上述控车踏板操作建议，即建议驾驶员对控车踏板的操作，该控车踏板操作建议包括但不限于目标控车踏板的类型、目标控车踏板的操作进度、目标控车踏板的位置指示，该控车踏板操作建议的形式包括但不限于图像、声音、振动反馈等。其中，控车踏板的类型包括油门踏板、刹车踏板等，控车踏板操作进度指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的进度指示建议，控车踏板操作位置指示建议为向驾驶员提供的操作控车踏板的位置指示建议。
在一种可能的实施例中，显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项，其中，第一图标用于指示操作目标控车踏板，具体可以指示操作油门踏板或刹车踏板等，第二图标用于指示操作目标踏板的目标进度，第三图标用于指示操作目标踏板的目标位置。
可选的，第二图标的显示进度与踏板差值成反比，踏板差值为目标控车踏板的当前位置与目标位置的差值，即目标控车踏板的当前位置与目标位置的差值越小，第二图标的显示进度越完整。本申请实施例可以提供一种动态的图标显示，用于指示目标踏板的操作进度，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议。
最后判断驾驶员是否遵从建议。若遵从建议，则继续执行下一次的目标控车踏板及位置请求进程。若驾驶员不遵从建议，则建议减弱，并记录实际驾驶行为，调整驾驶策略。
通过实施本申请实施例，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
示例性的，可参阅图11，图11为本申请实施例提供的一种显示控车建议的效果示意图。
如图11所示，以图11中的(1)为例对HMI模块的显示进行说明。其中，圆形图标代表方向盘，下方两个方形图标分别代表控车踏板a和控车踏板b，控车踏板a可以是刹车(左)踏板，控车踏板b可以是油门(右)踏板。踏板图标里的水平虚线表示驾驶员踏板操作离达到目标位置的进度指示，水平虚线越高，代表踏板离目标位置越近。可选的，对应踏板图标的颜色可以同时随之改变，比如，随着驾驶员踏板操作离达到目标位置的进度从低到高，刹车踏板图标可以有红色、橙色、黄色等不同颜色的渐变，最后完全达到目标位置时，会变为绿色；油门踏板图标可以有紫色、深蓝色、浅蓝色等不同颜色的渐变，最后完全达到目标位置时，会变为绿色。应理解，每个阶段具体显示的颜色仅作为示例，实际实施中可以有多种不同变化。相应的，踏板图标里的数字代表踏板的目标位置，比如，控车踏板a中的2/7表示驾驶员最终要踩到最大行程2/7的位置，即驾驶员最终要往下踩踏板最大行程的5/7。图11中的(1)至(4)表示驾驶员踩刹车(左)踏板依次到最大行程2/7、3/7、5/7、7/7的位置，图11中的(5)至(8)表示驾驶员踩油门(右)踏板依次到最大行程1/8、3/8、5/8、8/8的位置。
上述踏板图标里的水平虚线、不同颜色渐变、数字显示等，对应的具体操作包括“重踩(heavy push)”、“轻踩(light push)”、“适中踩(medium push)”、“重一点踩(heavier push)”、“轻一点踩(lighter push)”、“保持(keep)”，以及“完全释放(heavy raise)”、“部分释放(medium raise)”、“少量释放(light raise)”、“多释放一点(heavier raise)”、“少释放一点(lighter raise)”等。当驾驶员踏板操作达到目标位置时，HMI模块还可以给予驾驶员图像、声音和振动等反馈。
通过实施本申请实施例，可以为驾驶员提供更为直观且更易于理解的驾驶操作建议，防止驾驶员在突然接管驾驶操作时无法快速进入驾驶状态，降低目标车辆与自车发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
上述详细阐述了本申请实施例的方法，下面提供本申请实施例的装置。
请参阅图12，图12为本申请实施例提供的一种控车装置的结构示意图，该控车装置120可以包括获取单元1201、确定单元1202以及生成单元1203，其中，各个单元的描述如下：
获取单元1201，用于获取目标车辆的检测信息和道路信息；
确定单元1202，用于根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
生成单元1203，用于根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，具体用于根据所述道路信息得到第一值，所述第一值用于指示所述自车所在道路上发生切入行为的概率；
所述确定单元1202，具体还用于根据所述目标车辆的检测信息得到第二值和第三值，所述第二值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道获得收益的概率，所述第三值用于指示所述目标车辆基于历史驾驶行为切入到所述自车所在车道的概率；
所述确定单元1202，具体还用于根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或 多项，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，具体用于将所述第一值、所述第二值以及所述第三值加权求和，得到所述动机值；
或者，
所述确定单元1202，具体用于将所述第一值、所述第二值以及所述第三值输入至神经网络模型中，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，具体用于根据所述道路信息和所述目标车辆的检测信息，得到第四值、第五值以及第六值；其中，所述第四值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道的损失大小，所述第五值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道之外的车道的损失大小，所述第六值用于指示所述目标车辆不变道的损失大小；
所述确定单元1202，具体还用于根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，具体用于将所述第四值、所述第五值以及所述第六值加权求和，得到所述条件值；
或者，
所述确定单元1202，具体用于将所述第四值、所述第五值以及所述第六值输入至神经网络模型中，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，还用于根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，所述安全系数用于指示相对于所述自车的安全等级；
所述生成单元1203，具体用于在所述安全系数大于第一阈值的情况下，生成第一驾驶策略，所述第一驾驶策略用于指示消除所述自车前方的切入空间。
在一种可能的实施方式中，所述生成单元1203，具体用于在所述安全系数小于第二阈值的情况下，生成第二驾驶策略，所述第二驾驶策略用于指示为所述目标车辆留出切入空间。
在一种可能的实施方式中，所述生成单元1203，具体用于在所述安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，生成第三驾驶策略，所述第三驾驶策略用于指示保持所述自车当前驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，具体用于将所述动机值和所述条件值加权求和，得到所述安全系数；
或者，所述确定单元1202，具体用于将所述动机值和所述条件值输入至神经网络模型，得到所述安全系数。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，具体用于根据所述动机值、所述条件值以及预设对应关系，得到所述安全系数；其中，所述预设对应关系包括以下至少一项：所述动机值与安全等级的对应关系、所述条件值与安全等级的对应关系。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1202，还用于将与所述自车的距离小于距离阈值的车辆，或与所述自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为所述目标车辆。
根据本申请实施例，图12所示的装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于电子设备也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
需要说明的是，各个单元的实现还可以对应参照上述图3所示的方法实施例的相应描述。
在图12所描述的控车装置120中，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
请参阅图13，图13为本申请实施例提供的一种控车装置的结构示意图，该控车装置130可以包括确定单元1301以及控制单元1302，其中，各个单元的描述如下：
确定单元1301，用于确定驾驶策略；
控制单元1302，用于向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
或者，所述控制单元1302，用于根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述控制单元1302，具体用于在所述自车处于非自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，向驾驶员提供所述控车建议。
在一种可能的实施方式中，所述控制单元1302，具体用于在所述自车处于自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，控制所述自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
在一种可能的实施方式中，所述控制单元1302，具体用于控制显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
在一种可能的实施方式中，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
存储单元1303，用于在驾驶员未按照所述控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息；所述实际控车行为信息用于更新所述驾驶策略。
根据本申请实施例，图13所示的装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于电子设备也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
需要说明的是，各个单元的实现还可以对应参照上述图4所示的方法实施例的相应描述。
在图13所描述的控车装置130中，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
请参阅图14，图14为本申请实施例提供的一种控车装置的结构示意图，该控车装置140可以包括获取单元1401、确定单元1402、生成单元1403以及控制单元1404，其中，各个单元的描述如下：
获取单元1401，用于获取目标车辆的检测信息和道路信息；
确定单元1402，用于根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
生成单元1403，用于根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略；
控制单元1404，用于向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
或者，所述控制单元1404，用于根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，具体用于根据所述道路信息得到第一值，所述第一值用于指示所述自车所在道路上发生切入行为的概率；
所述确定单元1402，具体还用于根据所述目标车辆的检测信息得到第二值和第三值，所述第二值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道获得收益的概率，所述第三值用于指示所述目标车辆基于历史驾驶行为切入到所述自车所在车道的概率；
所述确定单元1402，具体还用于根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，具体用于将所述第一值、所述第二值以及所述第三值加权求和，得到所述动机值；
或者，
所述确定单元1402，具体用于将所述第一值、所述第二值以及所述第三值输入至神经网络模型中，得到所述动机值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，具体用于根据所述道路信息和所述目标车辆的检测信息，得到第四值、第五值以及第六值；其中，所述第四值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道的损失大小，所述第五值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道之外的车道的损失大小，所述第六值用于指示所述目标车辆不变道的损失大小；
所述确定单元1402，具体还用于根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，具体用于将所述第四值、所述第五值以及所述第六值加权求和，得到所述条件值；
或者，
所述确定单元1402，具体用于将所述第四值、所述第五值以及所述第六值输入至神经网络模型中，得到所述条件值。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，还用于根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，所述安全系数用于指示相对于所述自车的安全等级；
所述生成单元1403，具体用于在所述安全系数大于第一阈值的情况下，生成第一驾驶策略，所述第一驾驶策略用于指示消除所述自车前方的切入空间。
在一种可能的实施方式中，所述生成单元1403，具体用于在所述安全系数小于第二阈值的情况下，生成第二驾驶策略，所述第二驾驶策略用于指示为所述目标车辆留出切入空间。
在一种可能的实施方式中，所述生成单元1403，具体用于在所述安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，生成第三驾驶策略，所述第三驾驶策略用于指示保持所述自车当前驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，具体用于将所述动机值和所述条件值加权求和，得到所述安全系数；
或者，所述确定单元1402，具体用于将所述动机值和所述条件值输入至神经网络模型，得到所述安全系数。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，具体用于根据所述动机值、所述条件值以及预设对应关系，得到所述安全系数；其中，所述预设对应关系包括以下至少一项：所述动机值与安全等级的对应关系、所述条件值与安全等级的对应关系。
在一种可能的实施方式中，所述确定单元1402，还用于将与所述自车的距离小于距离阈 值的车辆，或与所述自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为所述目标车辆。
在一种可能的实施方式中，所述控制单元1404，具体用于在所述自车处于非自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，向驾驶员提供所述控车建议。
在一种可能的实施方式中，所述控制单元1404，具体用于在所述自车处于自动驾驶模式的情况下，根据所述驾驶策略，控制所述自车的驾驶行为。
在一种可能的实施方式中，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
在一种可能的实施方式中，所述控制单元1404，具体用于控制显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
在一种可能的实施方式中，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
存储单元1405，用于在驾驶员未按照所述控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息；所述实际控车行为信息用于更新所述驾驶策略。
根据本申请实施例，图14所示的装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于电子设备也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
需要说明的是，各个单元的实现还可以对应参照上述图5所示的方法实施例的相应描述。
在图14所描述的控车装置140中，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
请参阅图15，图15为本申请实施例提供的一种显示装置的结构示意图，该显示装置150可以包括接收单元1501以及显示单元1502，其中，各个单元的描述如下：
接收单元1501，用于接收控车建议；
显示单元1502，用于显示所述控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议。
在一种可能的实施方式中，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
在一种可能的实施方式中，所述显示单元1502，具体用于显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
在一种可能的实施方式中，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
根据本申请实施例，图15所示的装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元 的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于电子设备也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
需要说明的是，各个单元的实现还可以对应参照上述图10所示的方法实施例的相应描述。
在图15所描述的显示装置150中，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
请参阅图16，图16为本申请实施例提供的一种电子设备160的结构示意图。该电子设备160可以包括存储器1601、处理器1602。进一步可选的，还可以包含通信接口1603以及总线1604，其中，存储器1601、处理器1602以及通信接口1603通过总线1604实现彼此之间的通信连接。通信接口1603用于与上述控车装置120或控车装置130或控车装置140或显示装置150进行数据交互。
其中，存储器1601用于提供存储空间，存储空间中可以存储操作系统和计算机程序等数据。存储器1601包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，EPROM)、或便携式只读存储器(compact disc read-only memory，CD-ROM)。
处理器1602是进行算术运算和逻辑运算的模块，可以是中央处理器(central processing unit，CPU)、显卡处理器(graphics processing unit，GPU)或微处理器(microprocessor unit，MPU)等处理模块中的一种或者多种的组合。
存储器1601中存储有计算机程序，处理器1602调用存储器1601中存储的计算机程序，以执行上述图3或图4或图5所示的控车方法，或上述图10所示的显示方法。
相应的，处理器1602调用存储器1601中存储的计算机程序，还可以用于执行上述图12所示的控车装置120中的各个单元所执行的方法步骤，其具体内容可参阅上述图12，此处不再赘述；还可以用于执行上述图13所示的控车装置130中的各个单元所执行的方法步骤，其具体内容可参阅上述图13，此处不再赘述；还可以用于执行上述图14所示的控车装置140中的各个单元所执行的方法步骤，其具体内容可参阅上述图14，此处不再赘述；还可以用于执行上述图15所示的显示装置150中的各个单元所执行的方法步骤，其具体内容可参阅上述图15，此处不再赘述。
在图16所描述的电子设备160中，可以更早的识别周边车辆可能的危险切入行为，给出充分的时间完成相应的控车动作，降低发生车辆碰撞的概率，提高行车安全性。
对于电子设备可以是芯片或芯片系统的情况，可参阅图17所示的芯片的结构示意图。
如图17所示，芯片170包括处理器1701和接口1702。其中，处理器1701的数量可以是一个或多个，接口1702的数量可以是多个。需要说明的，处理器1701、接口1702各自对应的功能既可以通过硬件设计实现，也可以通过软件设计来实现，还可以通过软硬件结合的方式来实现，这里不作限制。
可选的，芯片170还可以包括存储器1703，存储器1703用于存储必要的程序指令和数据。
本申请中，处理器1701可用于从存储器1703中调用本申请的一个或多个实施例提供的控车方法或显示方法在电子设备的实现程序，并执行该程序包含的指令。接口1702可用于输出处理器1701的执行结果。本申请中，接口1702可具体用于输出处理器1701的各个消息或信息。
关于本申请的一个或多个实施例提供的通信方法可参考上述图3、图4、图5以及图10 所示各个实施例，这里不再赘述。
根据本申请实施例提供的方法，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当上述计算机程序在一个或多个处理器上运行时，可以实现上述图3、图4、图5以及图10所示的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，当上述计算机程序在处理器上运行时，可以实现上述图3、图4、图5以及图10所示的方法。
本申请实施例还提供了一种系统，该系统包括了至少一个如上述控车装置120或控车装置130或控车装置140或显示装置150或电子设备160或芯片170，用于执行上述图3、图4、图5以及图10任一实施例中相应网元执行的步骤。
本申请实施例还提供了一种处理装置，包括处理器和接口；所述处理器用于执行上述任一方法实施例中的方法。
应理解，上述处理装置可以是一个芯片。以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (40)

  1. 一种控车方法，其特征在于，包括：
    获取目标车辆的检测信息和道路信息；
    根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
    根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值，包括：
    根据所述道路信息得到第一值，所述第一值用于指示所述自车所在道路上发生切入行为的概率；
    根据所述目标车辆的检测信息得到第二值和第三值，所述第二值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道获得收益的概率，所述第三值用于指示所述目标车辆基于历史驾驶行为切入到所述自车所在车道的概率；
    根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值。
  3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的条件值，包括：
    根据所述道路信息和所述目标车辆的检测信息，得到第四值、第五值以及第六值；其中，所述第四值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道的损失大小，所述第五值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道之外的车道的损失大小，所述第六值用于指示所述目标车辆不变道的损失大小；
    根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值。
  4. 根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略，包括：
    根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，所述安全系数用于指示相对于所述自车的安全等级；
    在所述安全系数大于第一阈值的情况下，生成第一驾驶策略，所述第一驾驶策略用于指示消除所述自车前方的切入空间。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    在所述安全系数小于第二阈值的情况下，生成第二驾驶策略，所述第二驾驶策略用于指示为所述目标车辆留出切入空间。
  6. 根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    在所述安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，生成第三驾驶策略，所述第三驾驶策略用于指示保持所述自车当前驾驶行为。
  7. 根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述动机值和所述 条件值，得到所述目标车辆的安全系数，包括：
    将所述动机值和所述条件值加权求和，得到所述安全系数；
    或者，将所述动机值和所述条件值输入至神经网络模型，得到所述安全系数。
  8. 根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，包括：
    根据所述动机值、所述条件值以及预设对应关系，得到所述安全系数；其中，所述预设对应关系包括以下至少一项：所述动机值与安全等级的对应关系、所述条件值与安全等级的对应关系。
  9. 根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的检测信息和道路信息之前，所述方法还包括：
    将与所述自车的距离小于距离阈值的车辆，或与所述自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为所述目标车辆。
  10. 一种控车方法，其特征在于，包括：
    确定驾驶策略，向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
    或者，根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
  11. 根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
  12. 根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述向驾驶员提供控车建议，包括：
    控制显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
  13. 根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
  14. 根据权利要求10至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    在驾驶员未按照所述控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息；所述实际控车行为信息用于更新所述驾驶策略。
  15. 一种显示方法，其特征在于，包括：
    显示控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议。
  16. 根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
  17. 根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述显示控车建议，包括：
    显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
  18. 根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
  19. 一种控车装置，其特征在于，包括：
    获取单元，用于获取目标车辆的检测信息和道路信息；
    确定单元，用于根据所述目标车辆的检测信息和所述道路信息，得到所述目标车辆的动机值以及所述目标车辆的条件值；其中，所述动机值用于指示所述目标车辆切入自车所在车道的动机大小，所述条件值用于指示所述自车所在车道满足所述目标车辆切入的程度；
    生成单元，用于根据所述动机值和所述条件值，生成驾驶策略。
  20. 根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于根据所述道路信息得到第一值，所述第一值用于指示所述自车所在道路上发生切入行为的概率；
    所述确定单元，具体还用于根据所述目标车辆的检测信息得到第二值和第三值，所述第二值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道获得收益的概率，所述第三值用于指示所述目标车辆基于历史驾驶行为切入到所述自车所在车道的概率；
    所述确定单元，具体还用于根据所述第一值、所述第二值、所述第三值中的一项或多项，得到所述动机值。
  21. 根据权利要求19或20所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于根据所述道路信息和所述目标车辆的检测信息，得到第四值、第五值以及第六值；其中，所述第四值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道的损失大小，所述第五值用于指示所述目标车辆切入到所述自车所在车道之外的车道的损失大小，所述第六值用于指示所述目标车辆不变道的损失大小；
    所述确定单元，具体还用于根据所述第四值、所述第五值、所述第六值中的一项或多项，得到所述条件值。
  22. 根据权利要求19至21中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元，还用于根据所述动机值和所述条件值，得到所述目标车辆的安全系数，所述安全系数用于指示相对于所述自车的安全等级；
    所述生成单元，具体用于在所述安全系数大于第一阈值的情况下，生成第一驾驶策略，所述第一驾驶策略用于指示消除所述自车前方的切入空间。
  23. 根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述生成单元，具体用于在所述安全系数小于第二阈值的情况下，生成第二驾驶策略，所述第二驾驶策略用于指示为所述目标车辆留出切入空间。
  24. 根据权利要求22或23所述的装置，其特征在于，所述生成单元，具体用于在所述安全系数小于第一阈值且大于第二阈值的情况下，生成第三驾驶策略，所述第三驾驶策略用于指示保持所述自车当前驾驶行为。
  25. 根据权利要求22至24中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于将所述动机值和所述条件值加权求和，得到所述安全系数；
    或者，所述确定单元，具体用于将所述动机值和所述条件值输入至神经网络模型，得到所述安全系数。
  26. 根据权利要求22至24中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于根据所述动机值、所述条件值以及预设对应关系，得到所述安全系数；其中，所述预设对应关系包括以下至少一项：所述动机值与安全等级的对应关系、所述条件值与安全等级的对应关系。
  27. 根据权利要求19至26中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元，还用于将与所述自车的距离小于距离阈值的车辆，或与所述自车的碰撞时间小于碰撞时间阈值的车辆确定为所述目标车辆。
  28. 一种控车装置，其特征在于，包括：
    确定单元，用于确定驾驶策略；
    控制单元，用于向驾驶员提供控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议；
    或者，所述控制单元，用于根据所述驾驶策略，控制自车的驾驶行为。
  29. 根据权利要求28所述的装置，其特征在于，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
  30. 根据权利要求28或29所述的装置，其特征在于，所述控制单元，具体用于控制显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
  31. 根据权利要求30所述的装置，其特征在于，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
  32. 根据权利要求28至31中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
    存储单元，用于在驾驶员未按照所述控车建议进行车辆控制的情况下，记录驾驶员的实际控车行为信息；所述实际控车行为信息用于更新所述驾驶策略。
  33. 一种显示装置，其特征在于，包括：
    接收单元，用于接收控车建议；
    显示单元，用于显示所述控车建议，所述控车建议包括控车踏板操作建议。
  34. 根据权利要求33所述的装置，其特征在于，所述控车踏板操作建议包括以下至少一项：所述控车踏板的类型、控车踏板操作进度指示建议、控车踏板操作位置指示建议。
  35. 根据权利要求33或34所述的装置，其特征在于，所述显示单元，具体用于显示第一图标、第二图标以及第三图标中的一项或多项；其中，所述第一图标用于指示操作目标控车踏板，所述第二图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标进度，所述第三图标用于指示操作所述目标控车踏板的目标位置。
  36. 根据权利要求35所述的装置，其特征在于，所述第二图标的显示进度与踏板差值成反比，所述踏板差值为所述目标控车踏板的当前位置与所述目标位置的差值。
  37. 一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
    所述存储器用于存储计算机执行指令；
    所述处理器用于执行所述存储器所存储的计算机执行指令，以使所述电子设备执行如权利要求1至9中任一项所述的方法，或权利要求10至14中任一项所述的方法，或权利要求15至18中任一项所述的方法。
  38. 一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：
    所述计算机可读存储介质用于存储指令或计算机程序；当所述指令或所述计算机程序被执行时，使如权利要求1至9中任一项所述的方法被实现，或权利要求10至14中任一项所述的方法被实现，或权利要求15至18中任一项所述的方法被实现。
  39. 一种计算机程序产品，其特征在于，包括：指令或计算机程序；
    所述指令或所述计算机程序被执行时，使如权利要求1至9中任一项所述的方法被实现，或权利要求10至14中任一项所述的方法被实现，或权利要求15至18中任一项所述的方法被实现。
  40. 一种车端，其特征在于，包括如权利要求19至27中任一项所述的控车装置，或如权利要求28至32中任一项所述的控车装置，或如权利要求33至36中任一项所述的控车装置，或如权利要求37所述的电子设备。
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