[发明专利]驾驶策略的获取方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种驾驶策略的获取方法，所述方法包括：

获取目标车辆的当前驾驶操作信息以及当前驾驶环境信息；

将所述当前驾驶操作信息与所述当前驾驶环境信息输入到神经网络模型中，得到所述神经网络模型输出的当前驾驶策略；

其中，所述神经网络模型通过所述目标车辆的历史驾驶操作信息和历史驾驶环境信息、历史驾驶策略进行模型训练得到；

所述当前驾驶环境信息包括表征所述目标车辆的周围车辆的加塞操作的加塞信息，所述当前驾驶操作信息包括表征驾驶员对加塞操作的接受度的第一驾驶操作信息；

所述将所述当前驾驶操作信息与所述当前驾驶环境信息输入到神经网络模型中，得到所述神经网络模型输出的当前驾驶策略，包括：

将所述加塞信息和所述第一驾驶操作信息输入到所述神经网络模型中，得到所述当前驾驶策略的防加塞驾驶策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标车辆的历史驾驶操作信息和历史驾驶环境信息、历史驾驶策略；

通过所述历史驾驶操作信息和所述历史驾驶环境信息、所述历史驾驶策略对所述神经网络模型进行模型训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前驾驶操作信息包括驾驶员对所述目标车辆的驾驶操控信息，所述当前驾驶环境信息包括当前道路的环境信息和所述目标车辆的周围车辆信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加塞信息包括所述周围车辆与所述目标车辆的车距信息以及所述周围车辆的车辆姿态信息，所述第一驾驶操作信息包括所述目标车辆的行驶方向的驾驶控制信息；

所述将所述加塞信息和所述第一驾驶操作信息输入到所述神经网络模型中，得到所述当前驾驶策略的防加塞驾驶策略，包括：

将所述车距信息、所述车辆姿态信息和所述行驶方向的驾驶控制信息输入到所述神经网络模型中，得到所述神经网络模型输出的跟车距离和/或所述目标车辆与道路边线的距离；

其中，所述防加塞驾驶策略用于根据所述跟车距离和/或所述目标车辆与道路边线的距离指示所述目标车辆进行防加塞驾驶。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前驾驶环境信息包括所述目标车辆的周围车辆的车辆类型以及当前道路的路况信息，所述当前驾驶操作信息包括表征驾驶员避让所述周围车辆的第二驾驶操作信息；

所述将所述驾驶操作信息与所述驾驶环境信息输入到神经网络模型中，得到所述神经网络模型输出的当前驾驶策略，包括：

将所述车辆类型、所述路况信息和所述第二驾驶操作信息输入到所述神经网络模型中，得到所述当前驾驶策略的避让驾驶策略。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述路况信息包括当前道路的车道数量以及导航路线信息，所述第二驾驶操作信息包括所述目标车辆的速度控制信息以及驾驶方向控制信息；

所述将所述车辆类型、所述路况信息和所述第二驾驶操作信息输入到所述神经网络模型中，得到所述当前驾驶策略的避让驾驶策略，包括：

将所述车辆类型、所述车道数量以及所述导航路线信息和所述速度控制信息、所述驾驶方向控制信息输入到所述神经网络模型中，得到所述避让驾驶策略。

7.一种驾驶策略的获取装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于获取目标车辆的当前驾驶操作信息以及当前驾驶环境信息；

获得模块，用于将所述当前驾驶操作信息与所述当前驾驶环境信息输入到神经网络模型中，得到所述神经网络模型输出的当前驾驶策略；

其中，所述神经网络模型通过所述目标车辆的历史驾驶操作信息和历史驾驶环境信息、历史驾驶策略进行模型训练得到；

所述当前驾驶环境信息包括表征所述目标车辆的周围车辆的加塞操作的加塞信息，所述当前驾驶操作信息包括表征驾驶员对加塞操作的接受度的第一驾驶操作信息；

所述将所述当前驾驶操作信息与所述当前驾驶环境信息输入到神经网络模型中，得到所述神经网络模型输出的当前驾驶策略，包括：

将所述加塞信息和所述第一驾驶操作信息输入到所述神经网络模型中，得到所述当前驾驶策略的防加塞驾驶策略。