[发明专利]一种车辆自动变道方法、控制装置、电子设备及汽车

权利要求书

1.一种车辆自动变道方法，其特征在于包括以下步骤：

获取目标车辆的当前周围环境信息；

判断目标车辆的变道意图；

若目标车辆意图变道，则采用第一识别模型根据所述当前周围环境的信息，判断目标车辆需要变道时并行车道线的类型；所述第一识别模型是根据历史车辆的周围环境信息和历史变道时并行车道线的类型进行训练得到的；

若并行车道线的类型为实线，则停止自动变道；若并行车道线的类型为虚线，则采用第二识别模型根据所述当前周围环境的信息，判断目标车辆附近有无不安全因素；所述第二识别模型是根据历史车辆的周围环境信息和历史车辆附近有无不安全因素进行训练得到的；

若目标车辆附近无不安全因素，则进行自动变道；

若目标车辆附近有不安全因素，停止自动变道；

所述第一识别模型由以下步骤得到：

获取所述历史车辆的周围环境信息和所述历史变道时并行车道线的类型作为训练数据，训练学习模型并进行优化，得到所述第一识别模型；

其中，获取所述历史车辆的周围环境信息和所述历史变道时并行车道线的类型作为训练数据的具体步骤为：

采集多张实际道路中包含单实线、单黄线、双黄线、虚线、左侧虚线右侧实线、左侧实线右侧虚线的图片数据作为判断并行车道线类型的第一样本数据；

将所述第一样本数据按6：2：2的比例依次划分为训练集、测试集和验证集，作为所述第一识别模型的训练数据；

所述第二识别模型由以下步骤得到：

获取所述历史车辆的周围环境信息和所述历史车辆附近有无不安全因素作为训练数据，训练学习模型并进行优化，得到所述第二识别模型；

其中，获取所述历史车辆的周围环境信息和所述历史车辆附近有无不安全因素作为训练数据的具体步骤为：

采集多张具有移动物体的视频数据，从中获取多张单帧图片数据作为判断是否有移动物体的第二样本数据；

采集多张包含前方车辆信号灯的图片作为判断前方车辆移动行为意图的第三样本数据；

采集多张包含后方车辆信号灯的图片作为判断后方车辆移动行为意图的第四样本数据；

将所述第二样本数据、所述第三样本数据以及所述第四样本数据的组合样本数据按6：2：2的比例依次划分为训练集、测试集和验证集，作为所述第二识别模型的训练数据；

车辆总控系统判断当前车辆变道意图的具体步骤为：

如果目标车辆打开转向灯开关，则确定目标车辆具有变道的倾向；

判断车身与车右侧车道线的夹角α是否符合0°α90°，若α符合0°α90°，则判定目标车辆具有向右变道的倾向；

判断目标车辆的变道倾向是否与转向灯一致，若目标车辆的变道倾向和转向灯不一致时，停止自动变道；若目标车辆变道的转向方向和转向灯一致时，则确定目标车辆意图变道；

若α不符合0°α90°，则判断车身与车左侧车道线的夹角为β是否符合0°β90°，若β符合0°β90°，则判定目标车辆具有向左变道的倾向；

若β不符合0°β90°，则判定目标车辆不具有变道的倾向，停止自动变道；

判断目标车辆需要变道时并行车道线的类型的具体步骤为：

由车身两侧的摄像头拍摄并行车道线图片，得到所述目标车辆的当前周围环境信息；

将所述目标车辆的当前周围环境信息输入所述第一识别模型，得到并行车道线的类型；

其中，所述实线为白实线、单黄线以及双黄线，所述虚线为单虚线、左侧虚线右侧实线、左侧实线右侧虚线；

判断目标车辆附近有无不安全因素的具体步骤为：

由车身两侧的摄像头拍摄的单帧图片，得到所述目标车辆的当前周围环境信息；

将所述目标车辆的当前周围环境信息输入所述第二识别模型，判断目标车辆周围是否有移动物体，若是则进入下一步骤，若不是则开始自动变道；

判断移动物体与目标车辆之间是否处于碰撞距离之外，若是则进入下一步骤，若不是则停止自动变道；

若在目标车辆有变道需求的一侧车道有车辆，获取目标车辆的车速信息，并检测有变道需求的一侧车道的车辆与目标车辆的相对速度，若相对速度超出阈值范围，判定为不安全变道情况，停止自动变道；若相对速度处于阈值范围内，进行自动变道；

当变道完成后，在所处道路上继续行驶。

2.根据权利要求1所述的车辆自动变道方法，其特征在于：所述碰撞距离为20米，相对速度的阈值范围为0-20km/h。