[發明專利]目標車輛切入意圖預測方法及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210698805.2
• 申請日: 2022-06-20
• 公開（公告）號: CN115027497A
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 劉闖;楊東方;汪哲文;林仲濤;邱利宏
• 申請（專利權）人: 重慶長安汽車股份有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W30/095
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212
• 代理人: 張乙山

1.目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取本車狀態信息以及本車前方的道路信息和目標車輛狀態信息作為目標信息；

S2：從目標信息中提取用于預測目標車輛切入意圖的特征信息作為待測特征信息；

S3：將待測特征信息輸入經過訓練的切入預測模型中，輸出目標車輛的切入意圖預測結果；切入預測模型基于支持向量機算法構建，并基于實車路試數據訓練得到；

S4：基于目標車輛的切入意圖預測結果控制本車執行對應的避障動作。

2.如權利要求1所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S1中，本車的狀態信息包括本車行駛速度和本車行駛姿態。

3.如權利要求1所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S1中，道路信息包括車道寬度、車道線信息、路口/匝道的距離信息和指示燈信息。

4.如權利要求1所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S1中，目標車輛狀態信息包括目標車輛行駛速度和目標車輛行駛姿態。

5.如權利要求1所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S2中，提取的特征信息包括本車橫向速度、本車中心與車道線兩邊的距離、本車距離下一路口/匝道的距離、目標車輛中心與車道線兩邊的距離、目標車輛距離下一路口/匝道的距離、本車與目標車輛之間的橫向距離絕對值、目標車輛橫向速度、目標車輛的橫向距離變化總量、目標車輛的橫向距離增加及減少的視頻/圖像幀數、目標車輛橫向距離與橫向速度方向的一致性。

6.如權利要求1所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S3中，通過如下步驟訓練切入預測模型：

S301：基于獲取的實車路試數據，構建包含特征向量組及對應標簽向量的訓練數據集和測試數據集；

S302：將訓練數據集的特征向量組及對應的標簽向量輸入切入預測模型進行訓練，用以調整切入預測模型的參數；

S303：將測試數據集的特征向量組輸入切入預測模型中，基于對應的標簽向量結合輸出的切入意圖預測結果評估切入預測模型的性能；

S304：若切入預測模型的性能達到預期，則完成訓練；否則，返回步驟S302。

7.如權利要求6所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S301中，通過如下步驟構建訓練數據集和測試數據集：

S3011：對實車路試數據進行分割，得到若干個能夠完整體現切入行為的路試數據包；

S3012：對路試數據包進行預處理，并根據目標車輛的實際駕駛行為對路試數據包進行標簽標記；

S3013：從路試數據包中篩選出目標信息，進而提取目標信息中的特征信息；

S3014：將單個路試數據包的特征信息組合成特征向量組，并基于該路試數據包的標簽生成與特征向量組對應的標簽向量；進而將特征向量組及對應的標簽向量作為一組樣本數據；

S3015：重復步驟S3012至S3014，得到若干組樣本數據；進而將若干組樣本數據劃分為訓練數據集和測試數據集。

8.如權利要求7所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S3012中，對路試數據包進行預處理包括時序排序、格式轉換和坐標轉換。

9.如權利要求6所述的目標車輛切入意圖預測方法，其特征在于：步驟S303中，評估切入預測模型性能的指標包括精確率、查準率、召回率和F值。

10.一種可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機管理類程序，所述計算機管理類程序被處理器執行時實現如權利要求1-9任一項所述的目標車輛切入意圖預測方法的步驟。