[发明专利]无人车的变道方法、装置及存储介质

说明书

本发明实施例提出一种无人车的变道方法、装置及计算机可读存储介质。其中无人车的变道方法包括：基于主车的行驶意图确定要执行变道的候选车道；基于各个所述候选车道的变道条件，对所述候选车道进行筛选；从筛选后的所述候选车道中选择主车执行变道的目标车道；判断主车从当前车道变道到所述目标车道是否安全；在所述判断的结果为安全的情况下，执行变道。本发明实施例根据变道条件等信息进行综合判断给出安全合理的变道决策，可以选择最适合行驶的车道，并且选择在安全的时刻执行变道，大大减少了故障发生的概率，保障无人车安全顺畅地执行变道。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人车的变道方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

现有技术的无人车系统由规划模块来规划行车路线，例如在规划的行车路线中，在当前车道上行驶到某一位置时应变道行驶。但规划行车路线通常只是根据行驶目的地规划出在哪个位置需要变道行驶，并没有根据路况等信息进行综合判断给出安全合理的变道决策。在实际路况场景中，如果进行变道的目标车道发生阻塞的情况，则无法按照规划行车路线行驶。因此仅靠规划行车路线的引导，并不能保障无人车安全顺畅地执行变道。

发明内容

本发明实施例提供一种无人车的变道方法、装置及计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种无人车的变道方法，包括：

基于主车的行驶意图确定要执行变道的候选车道；

基于各个所述候选车道的变道条件，对所述候选车道进行筛选；

从筛选后的所述候选车道中选择主车执行变道的目标车道；

判断主车从当前车道变道到所述目标车道是否安全；

在所述判断的结果为安全的情况下，执行变道。

在一种实施方式中，基于各个所述候选车道的变道条件，对所述候选车道进行筛选，包括：

利用机器学习模型对所述候选车道进行排序，将安全风险大和/或通行性差的所述候选车道排序在后；

将所述排序在后的至少一个候选车道筛选掉。

在一种实施方式中，所述机器学习模型的特征包括：障碍物和主车的运动学参数、障碍物与主车的距离、障碍物的状态中的至少一项；

其中，所述运动学参数包括速度和位置中的至少一项，所述障碍物的状态包括障碍物的尺寸、障碍物的朝向和障碍物的类别中的至少一项，所述障碍物的类别包括长期静止类别和短期静止类别。

在一种实施方式中，从筛选后的所述候选车道中选择主车执行变道的目标车道，包括：

针对筛选后的所述候选车道中的每个车道分别计算变道代价值；

分别将每个车道的各个所述变道代价值加权求和；

根据所述加权求和的值选择主车执行变道的目标车道。

在一种实施方式中，所述变道代价值包括阻塞代价值、参考线代价值和保持车道代价值中的至少二种。

在一种实施方式中，针对筛选后的所述候选车道中的每个车道分别计算变道代价值，包括：

根据障碍物和主车的运动学参数、障碍物与主车的距离、障碍物的状态中的至少一项确定所述阻塞代价值；

其中，所述运动学参数包括速度和位置中的至少一项，所述障碍物的状态包括障碍物的尺寸、障碍物的朝向和障碍物的类别中的至少一项，所述障碍物的类别包括长期静止类别和短期静止类别。

在一种实施方式中，针对筛选后的所述候选车道中的每个车道分别计算变道代价值，包括：