[發明專利]一種車輛行駛行為的識別方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202011049638.6
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112163521A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 陳野;張騫;楊明
• 申請（專利權）人: 東軟集團股份有限公司;東軟集團（上海）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 柳欣

本申請實施例公開了一種車輛行駛行為的識別方法、裝置及設備，先采集車輛行駛過程中的行駛方位角數據；再計算預設時長內的行駛方位角數據的數據特征輸入車輛行駛行為分類器中，獲得輸出的分類結果。當分類結果為正常行駛時，儲存行駛方位角數據重新執行上述步驟。當分類結果為車道發生改變行駛時，將最新存儲的預設時長內的行駛方位角數據確定為第一方位角數據，并重新執行上述采集以及分類的步驟，直到得到分類結果為正常行駛；再將存儲預設時長內的行駛方位角數據作為第二方位角數據；最后根據第一方位角數據與第二方位角數據確定車道發生改變行駛行為的類型。由此可以實現準確地、及時地對車道發生改變行駛行為的類型進行識別。

技術領域

本申請涉及車輛控制領域，具體涉及一種車輛行駛行為的識別方法、裝置及設備。

背景技術

在車輛駕駛的過程中，行駛行為是實時發生變化的。例如，車輛拐彎、超車或者是掉頭時，需要變更車道，使得車輛行駛至正確的位置。

對于智能汽車而言，能否正確、快速地判斷車輛的行駛行為是尤為重要的。通過確定車輛的行駛行為，可以對車輛行駛的路徑進行預測，并且能夠保證智能汽車行駛的安全。但是，目前對于車輛車道發生改變的識別方法不能快速并且準確地識別這些行駛行為。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種車輛行駛行為的識別方法、裝置及設備，能夠實現快速且準確地識別車輛的車道發生改變行駛行為的類型。

為解決上述問題，本申請實施例提供的技術方案如下：

一種車輛行駛行為的識別方法，所述方法包括：

采集車輛行駛過程中的行駛方位角數據；

當采集時長達到預設時長，計算所述預設時長內的行駛方位角數據的數據特征；

將所述預設時長內的行駛方位角數據的數據特征輸入車輛行駛行為分類器，獲得所述車輛行駛行為分類器輸出的分類結果；

當所述分類結果為正常行駛，存儲所述預設時長內的行駛方位角數據，并重新執行所述采集車輛行駛過程中的行駛方位角數據以及后續步驟；

當所述分類結果為車道發生改變行駛，將最新存儲的預設時長內的行駛方位角數據確定為第一方位角數據，并重新執行所述采集車輛行駛過程中的行駛方位角數據以及后續步驟，直到再次得到所述分類結果為正常行駛，存儲所述預設時長內的行駛方位角數據作為第二方位角數據；

根據所述第一方位角數據與所述第二方位角數據，確定車道發生改變行駛行為的類型。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

采集車輛在屬于不同類型的車道發生改變行駛行為時的原始行駛方位角數據；

將每條所述原始行駛方位角數據按照滑動窗口進行數據分割，得到待訓練行駛方位角數據，所述滑動窗口的長度為預設時長；

計算所述待訓練行駛方位角數據的數據特征；

利用所述待訓練行駛方位角數據的數據特征以及所述待訓練行駛方位角數據對應的分類結果標簽值訓練得到車輛行駛行為分類器，所述待訓練行駛方位角數據對應的分類結果標簽值包括正常行駛或者車道發生改變行駛。

在一種可能的實現方式中，所述計算所述待訓練行駛方位角數據的數據特征，包括：

計算所述待訓練行駛方位角數據的第一方差、第一極差以及第一平均絕對偏差值作為所述待訓練行駛方位角數據的數據特征。

在一種可能的實現方式中，所述車輛行駛行為分類器是樸素貝葉斯分類器；

所述將所述預設時長內的行駛方位角數據的數據特征輸入車輛行駛行為分類器，獲得所述車輛行駛行為分類器輸出的分類結果，包括：