[发明专利]基于时序的车辆变道意图预测方法及系统

说明书

本发明公开了基于时序的车辆变道意图预测方法及系统，涉及智能驾驶技术领域。本发明提供了的基于时序的车辆变道意图预测方法，包括以下步骤：获取临车道车辆轨迹时序信息，轨迹时序信息包括临车道的每个车辆的实时位置、实时车速、实时加速度、实时车速方差和实时车速协方差；根据获取的车辆轨迹时序信息，获取临车道车辆的预测轨迹信息；根据获取的临车道车辆的预测轨迹信息，获取临车道车辆的变道意图。本发明提供的基于时序的车辆变道意图预测方法，通过获取车辆的轨迹时序信息，获取临车道车辆的预测轨迹信息，从而获取临车道车辆的变道意图，提供了一种准确的临车道变道意图预测方法，便于本车道车辆及时作出变道对策，保障行车安全。

技术领域

本发明涉及搭载智能辅助驾驶技术领域，具体是涉及一种基于时序的车辆变道意图预测方法及系统。

背景技术

随着汽车驾车人员类型越来越丰富，驾驶的安全性、便利性也受到广大用户的重视。级高级辅助驾驶功能近年来逐渐成为一种主流的安全配置。

目前市面上主流的搭载智能辅助驾驶系统的车辆，只有在临车道车辆切入，满足一定重合率的情况下才会进行减速，在重合率未达到一定阈值时不会产生动作。而在临车道车辆有切入意图时，富有经验的人类驾驶员会进行加速或者减速避让。这会造成使用智能驾驶系统时，遇到临车道车辆的突然加塞，智能辅助驾驶汽车会产生较大的减速度，而不是在临车道车辆完成加塞前，产生加塞意图时就产生一定的反应动作。为了使智能驾驶辅助系统更加智能，我们提出一种基于时序信息的车辆变道意图预测方法。这种方法能够对车辆轨迹持续进行观测，当车辆具备切入本车道的意图时，本车即可进行响应，如鸣笛警示，减速避让等。

现有技术提供的一种自动驾驶车辆及其变道控制方法和系统，公开一种自动驾驶车辆及其变道控制方法和系统，其解决现有技术中无法为车辆规划出一条安全可靠的变道路径，实现车辆自动、安全可靠的变道控制的问题。该方法包括根据主车和至少一个邻近车辆的当前车辆状态和目标车辆状态，确定主车变道到相邻车道上的一个目标点为第一目标点，并确定主车所在车道上执行变道操作的一个点为第二目标点，确定主车从当前位置行驶到第二目标点的轨迹为第一轨迹、以及从第二目标点行驶到第一目标点的轨迹为第二轨迹，控制车辆对第一轨迹和第二轨迹进行追踪，从当前位置行驶到相邻车道上的第一目标点。但是该方法未使用大量的数据对轨迹进行训练，因此缺少对目标轨迹特点的详细描述，并且使用基于规则的方法对轨迹进行预测，实际应用性较差，因此不具备对大规模场景的泛化能力。

现有技术公开了一种基于机器学习的车辆驾驶行为预测方法，该主要提供一种基于机器学习的车辆驾驶行为预测方法，涉及车联网领域，意在利用机器学习技术，挖掘车辆属性、道路信息以及行驶环境信息与车辆驾驶行为之间的关系，提高车辆驾驶行为预测的准确性。具体步骤包括：步骤1，定义特征集：车辆特征定义，道路特征定义，车辆行驶环境定义；步骤2，车辆位移预测模型：特征提取与数据预处理：车辆与前方路口距离特征提取，路口允许转向动作特征提取，标签提取；车辆位移预测模型：训练样本集定义，车辆位移预测模型训练；步骤3，车辆驾驶行为预测模型：高斯分量定义；步骤4，车辆驾驶行为预测。该方法使用全连接网络预测位移，未使用时序神经网络，对时序信息的利用不足；未结合车辆变道信息，主要预测了车辆的原地不动信息，即车辆直行，左转，右转，调头，对智能驾驶辅助系统中的痛点：针对临车道车辆加塞缺乏对策方案。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足，提供一种基于时序的车辆变道意图预测方法及系统。

第一方面，本发明提供了一种基于时序的车辆变道意图预测方法，包括以下步骤：

获取临车道车辆轨迹时序信息，所述轨迹时序信息包括临车道的每个车辆的实时位置、实时车速、实时加速度、实时车速方差和实时车速协方差；

根据获取的车辆轨迹时序信息，获取临车道车辆的预测轨迹信息；

根据获取的临车道车辆的预测轨迹信息，获取临车道车辆的变道意图。