[发明专利]一种车辆的路径变换方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种车辆的路径变换方法和装置，该方法包括：在接收到路径变换指令时，确定当前车辆的当前加速度，以及当前车辆与其他车辆之间的相对位置和相对速度，所述其他车辆包括在当前车道上，当前车辆的前车以及当前车辆在执行路径变换后在目标车道上的前车和后车；根据所述当前加速度、所述相对位置和速度，判断所述当前车辆是否可进行路径变换；如果所述当前车辆可进行路径变换，则根据所述当前加速度、所述相对位置和相对速度，并基于第一Q函数网络模型，确定所述当前车辆的位置调整策略；根据所述位置调整策略，控制当前车辆进行路径变换。通过采用上述技术方案，提升了车辆进行路径变化的安全性和准确度。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种车辆的路径变换方法和装置。

背景技术

自动驾驶汽车是智能交通系统的重要组成部分。自动驾驶汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以，决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确的完成各种驾驶行驶。

目前，大多数经典的基于规则的方法无法解决复杂决策任务的问题，例如，专家系统决策算法是基于独立知识库(如地图、交通规则)，让条件输入产生出相应的动作或结论输出的系统。还可以用AND(与)、OR(或)和NOT(非)等运算来复合输入、输出。但专家系统的缺点在于：一、采访专家来建模所需时间过长，成本过高；第二、知识库可能有错误，多条规则可能出现矛盾，从而造就脆弱系统。所以，这种方法不能单独用于构建自动驾驶的决策算法。

发明内容

本发明实施例公开一种车辆的路径变换方法和装置，提升了车辆进行路径变化的安全性和准确度。

第一方面，本发明实施例公开了一种车辆的路径变换方法，该方法包括：

在需要进行路径变换时，确定当前车辆的当前加速度，以及当前车辆与其他车辆之间的相对位置和相对速度，所述其他车辆包括在当前车道上，当前车辆的前车以及当前车辆在执行路径变换后在目标车道上的前车和后车；

根据所述当前加速度、所述相对位置和速度，判断所述当前车辆是否可进行路径变换；

如果所述当前车辆可进行路径变换，则根据所述当前加速度、所述相对位置和相对速度，并基于第一Q函数网络模型，确定所述当前车辆的位置调整策略；

根据所述位置调整策略，控制当前车辆进行路径变换；

其中，所述第一Q函数网络模型中包含有第一奖励函数，当通过所述第一奖励函数的函数值确定出所述位置调整策略达到预设位置调整要求时，所述第一Q函数网络模型用于建立当前车辆的加速度、所述相对位置、相对速度和所述位置调整策略之间的关联关系。

可选的，所述第一Q函数网络模型通过如下方式构建：

获取t时刻训练车辆的历史位置调整策略，所述历史位置调整策略与所述t时刻训练车辆的加速度、训练车辆与所述其他车辆的相对位置、相对速度相对应，所述t时刻的历史位置调整策略包括t时刻的加速度；

采集所述训练车辆执行所述历史调整策略后在t+1时刻的加速度、以及所述其他车辆的相对位置和相对速度；

在所述训练车辆根据所述t+1时刻的加速度、相对位置和相对速度进行位置调整时，如果第一奖励函数达到设定阈值，则将所述t时刻的加速度、相对位置、相对速度、所述t+1时刻的加速度、相对位置、相对速度和所述第一奖励函数作为训练样本集；

基于所述训练样本集，采用迭代的方式使得初始神经网络模型的Q值逼近于预设目标Q网络的目标Q值，以得到第一Q函数网络模型，所述第一Q函数网络模型建立了当前车辆的加速度、当前车辆与所述其他车辆的相对位置、相对速度和所述位置调整策略之间的关联关系。

可选的，所述第一奖励函数为：