[发明专利]车辆切入场景预测方法、装置、车辆及存储介质

权利要求书

1.一种车辆切入场景预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集当前车辆周围的多个目标车辆的位置信息；

将所述多个目标车辆的位置信息输入至预先训练的车辆切入场景预测模型，得到所述多个目标车辆的车辆切入分类结果，其中，所述车辆切入场景预测模型由训练样本训练多个机器学习模型得到；以及

根据所述多个目标车辆的车辆切入分类结果得到所述当前车辆的车辆切入场景预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述多个目标车辆的位置信息输入至所述预先训练的车辆切入场景预测模型之前，还包括：

获取目标训练车辆周围的多个待训练车辆的位置信息；

根据所述多个待训练车辆的位置信息生成所述训练样本；

利用所述训练样本分别训练所述多个机器学习模型，得到所述车辆切入场景预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练样本分别训练所述多个机器学习模型，得到所述车辆切入场景预测模型，包括：

将所述训练样本输入至所述多个机器学习模型，得到每个机器学习模型对车辆切入场景的预测结果；

基于预设的融合策略，将所述每个机器学习模型对车辆切入场景的预测结果融合得到最终预测结果，以根据所述训练样本和所述最终预测结果得到所述车辆切入场景预测模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个待训练车辆的位置信息生成所述训练样本，包括：

将所述多个待训练车辆按照所述多个待训练车辆的位置信息进行划分，筛选出满足预设切入条件的待训练车辆；

将所述满足预设切入条件的待训练车辆作为所述训练样本。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述多个待训练车辆的位置信息由所述多个待训练车辆和所述目标训练车辆的相对位置对每个待训练车辆进行位置编码得到。

6.一种车辆切入场景预测装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集当前车辆周围的多个目标车辆的位置信息；

输入模块，用于将所述多个目标车辆的位置信息输入至预先训练的车辆切入场景预测模型，得到所述多个目标车辆的车辆切入分类结果，其中，所述车辆切入场景预测模型由训练样本训练多个机器学习模型得到；以及

预测模块，用于根据所述多个目标车辆的车辆切入分类结果得到所述当前车辆的车辆切入场景预测结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在将所述多个目标车辆的位置信息输入至所述预先训练的车辆切入场景预测模型之前，所述输入模块，还用于：获取目标训练车辆周围的多个待训练车辆的位置信息；

根据所述多个待训练车辆的位置信息生成所述训练样本；

利用所述训练样本分别训练所述多个机器学习模型，得到所述车辆切入场景预测模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述利用所述训练样本分别训练所述多个机器学习模型，得到所述车辆切入场景预测模型，所述输入模块，具体用于：

将所述训练样本输入至所述多个机器学习模型，得到每个机器学习模型对车辆切入场景的预测结果；

基于预设的融合策略，将所述每个机器学习模型对车辆切入场景的预测结果融合得到最终预测结果，以根据所述训练样本和所述最终预测结果得到所述车辆切入场景预测模型。

9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的车辆切入场景预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的车辆切入场景预测方法。