[发明专利]一种车道自动更换的控制方法、装置及控制器有效
申请号: | 201711050859.3 | 申请日: | 2017-10-31 |
公开(公告)号: | CN107901909B | 公开(公告)日: | 2020-05-05 |
发明(设计)人: | 韩蕾;张友焕;尹颖;吴家轩 | 申请(专利权)人: | 北京新能源汽车股份有限公司 |
主分类号: | B60W30/18 | 分类号: | B60W30/18 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 许静;安利霞 |
地址: | 102606 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车道 自动 更换 控制 方法 装置 控制器 | ||
1.一种车道自动更换的控制方法,其特征在于,包括:
检测行驶车辆在当前行驶车道中的车道更换模式,其中,所述车道更换模式为强制性更换模式或者自由性更换模式;所述强制性更换模式为行驶车辆在当前行驶车道中必须更换车道以实现按照预设规划路径行驶的模式;所述自由性更换模式为行驶车辆在当前行驶车道中不更换车道时,能够实现按照预设规划路径行驶的模式;
根据预设的车道更换模式与所需行驶状态信息之间的对应关系,获取与所述车道更换模式相对应的目标所需行驶状态信息;
将所述目标所需行驶状态信息输入至预先构建、与所述车道更换模式相对应的目标BP神经网络模型中,确定车道自动更换结果;
所述将所述目标所需行驶状态信息输入至预先构建、与所述车道更换模式相对应的目标BP神经网络模型中,确定车道自动更换结果的步骤之前,还包括:
构建与所述车道更换模式相对应的目标BP神经网络模型;
根据预先获取的与所述车道更换模式相对应的样本数据集,对所述目标BP神经网络模型进行网络训练,得到网络训练结果;
当所述网络训练结果的正确率大于一预设比例阈值时,确定所述目标BP神经网络模型构建成功;
其中,对于所述强制性更换模式:将所述网络训练结果中的训练更换位置与驾驶员行驶时实际更换行驶车道时的实际更换位置进行比较,以确定所述网络训练结果是否成功;对于所述自由性更换模式:将网络训练结果中是否需要更换行驶道路与驾驶员行驶时是否更换了行驶道路进行比较,以确定所述网络训练结果是否成功。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测行驶车辆在当前行驶车道中的车道更换模式的步骤,包括:
获取所述行驶车辆在预设规划路径中的所有强制更换位置;其中,所述强制更换位置为行驶车辆在按照所述预设规划路径行驶时必须更换车道时的位置;
检测所述行驶车辆与目标强制更换位置之间的相对距离是否小于一预设距离阈值,其中所述目标强制更换位置为位于所述当前行驶车道上与所述行驶车辆相距最近的强制更换位置;
当检测到所述相对距离小于所述预设距离阈值时,确定所述行驶车辆在当前行驶车道中的车道更换模式为强制性更换模式;
当检测到所述相对距离不小于所述预设距离阈值时,确定所述行驶车辆在当前行驶车道中的车道更换模式为自由性更换模式。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据预设的车道更换模式与所需行驶状态信息之间的对应关系,获取与所述车道更换模式相对应的目标所需行驶状态信息的步骤中,
当所述车道更换模式为强制性更换模式时,所述目标所需行驶状态信息包括:
所述行驶车辆的行驶速度;
所述行驶车辆与目标强制更换位置之间的距离,其中所述目标强制更换位置为位于所述当前行驶车道上与所述行驶车辆相距最近的强制更换位置,强制更换位置为行驶车辆在按照预设规划路径行驶时必须更换车道时的位置;
所述行驶车辆与第一车辆之间的相对速度和相对距离,其中所述第一车辆为位于所述当前行驶车道上的处于所述行驶车辆前方的第一个车辆;
所述行驶车辆与第二车辆之间的相对速度和相对距离,其中所述第二车辆为位于所需更换车道上的处于所述行驶车辆前方的第一个车辆;
所述行驶车辆与第三车辆之间的相对速度和相对距离,其中所述第三车辆为位于所需更换车道上的处于所述行驶车辆后方的第一个车辆。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据预设的车道更换模式与所需行驶状态信息之间的对应关系,获取与所述车道更换模式相对应的目标所需行驶状态信息的步骤中,
当所述车道更换模式为自由性更换模式时,所述目标所需行驶状态信息包括:
所述行驶车辆的行驶速度;
所述行驶车辆与第一车辆之间的相对速度和相对距离,其中所述第一车辆为位于所述当前行驶车道上的处于所述行驶车辆前方的第一个车辆;
所述行驶车辆与第二车辆之间的相对速度和相对距离,其中所述第二车辆为位于所需更换车道上的处于所述行驶车辆前方的第一个车辆;
所述行驶车辆与第三车辆之间的相对速度和相对距离,其中所述第三车辆为位于所需更换车道上的处于所述行驶车辆后方的第一个车辆。
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