[發明專利]基于時序的車輛變道意圖預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110767078.6
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113548054B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 朱亞坤;賴鋒;劉義軍;余昊;陳永昌
• 申請（專利權）人: 東風汽車集團股份有限公司
• 主分類號: B60W40/00
• 分類號: B60W40/00;B60W30/18;G08G1/01;G08G1/16
• 代理公司: 武漢智權專利代理事務所(特殊普通合伙) 42225
• 代理人: 韓夢晴

本發明公開了基于時序的車輛變道意圖預測方法及系統，涉及智能駕駛技術領域。本發明提供了的基于時序的車輛變道意圖預測方法，包括以下步驟：獲取臨車道車輛軌跡時序信息，軌跡時序信息包括臨車道的每個車輛的實時位置、實時車速、實時加速度、實時車速方差和實時車速協方差；根據獲取的車輛軌跡時序信息，獲取臨車道車輛的預測軌跡信息；根據獲取的臨車道車輛的預測軌跡信息，獲取臨車道車輛的變道意圖。本發明提供的基于時序的車輛變道意圖預測方法，通過獲取車輛的軌跡時序信息，獲取臨車道車輛的預測軌跡信息，從而獲取臨車道車輛的變道意圖，提供了一種準確的臨車道變道意圖預測方法，便于本車道車輛及時作出變道對策，保障行車安全。

技術領域

本發明涉及搭載智能輔助駕駛技術領域，具體是涉及一種基于時序的車輛變道意圖預測方法及系統。

背景技術

隨著汽車駕車人員類型越來越豐富，駕駛的安全性、便利性也受到廣大用戶的重視。級高級輔助駕駛功能近年來逐漸成為一種主流的安全配置。

目前市面上主流的搭載智能輔助駕駛系統的車輛，只有在臨車道車輛切入，滿足一定重合率的情況下才會進行減速，在重合率未達到一定閾值時不會產生動作。而在臨車道車輛有切入意圖時，富有經驗的人類駕駛員會進行加速或者減速避讓。這會造成使用智能駕駛系統時，遇到臨車道車輛的突然加塞，智能輔助駕駛汽車會產生較大的減速度，而不是在臨車道車輛完成加塞前，產生加塞意圖時就產生一定的反應動作。為了使智能駕駛輔助系統更加智能，我們提出一種基于時序信息的車輛變道意圖預測方法。這種方法能夠對車輛軌跡持續進行觀測，當車輛具備切入本車道的意圖時，本車即可進行響應，如鳴笛警示，減速避讓等。

現有技術提供的一種自動駕駛車輛及其變道控制方法和系統，公開一種自動駕駛車輛及其變道控制方法和系統，其解決現有技術中無法為車輛規劃出一條安全可靠的變道路徑，實現車輛自動、安全可靠的變道控制的問題。該方法包括根據主車和至少一個鄰近車輛的當前車輛狀態和目標車輛狀態，確定主車變道到相鄰車道上的一個目標點為第一目標點，并確定主車所在車道上執行變道操作的一個點為第二目標點，確定主車從當前位置行駛到第二目標點的軌跡為第一軌跡、以及從第二目標點行駛到第一目標點的軌跡為第二軌跡，控制車輛對第一軌跡和第二軌跡進行追蹤，從當前位置行駛到相鄰車道上的第一目標點。但是該方法未使用大量的數據對軌跡進行訓練，因此缺少對目標軌跡特點的詳細描述，并且使用基于規則的方法對軌跡進行預測，實際應用性較差，因此不具備對大規模場景的泛化能力。

現有技術公開了一種基于機器學習的車輛駕駛行為預測方法，該主要提供一種基于機器學習的車輛駕駛行為預測方法，涉及車聯網領域，意在利用機器學習技術，挖掘車輛屬性、道路信息以及行駛環境信息與車輛駕駛行為之間的關系，提高車輛駕駛行為預測的準確性。具體步驟包括：步驟1，定義特征集：車輛特征定義，道路特征定義，車輛行駛環境定義；步驟2，車輛位移預測模型：特征提取與數據預處理：車輛與前方路口距離特征提取，路口允許轉向動作特征提取，標簽提取；車輛位移預測模型：訓練樣本集定義，車輛位移預測模型訓練；步驟3，車輛駕駛行為預測模型：高斯分量定義；步驟4，車輛駕駛行為預測。該方法使用全連接網絡預測位移，未使用時序神經網絡，對時序信息的利用不足；未結合車輛變道信息，主要預測了車輛的原地不動信息，即車輛直行，左轉，右轉，調頭，對智能駕駛輔助系統中的痛點：針對臨車道車輛加塞缺乏對策方案。

發明內容

本發明的目的是為了克服上述背景技術的不足，提供一種基于時序的車輛變道意圖預測方法及系統。

第一方面，本發明提供了一種基于時序的車輛變道意圖預測方法，包括以下步驟：

獲取臨車道車輛軌跡時序信息，所述軌跡時序信息包括臨車道的每個車輛的實時位置、實時車速、實時加速度、實時車速方差和實時車速協方差；

根據獲取的車輛軌跡時序信息，獲取臨車道車輛的預測軌跡信息；

根據獲取的臨車道車輛的預測軌跡信息，獲取臨車道車輛的變道意圖。