[发明专利]车辆自动驾驶决策方法、装置、车载终端和存储介质

权利要求书

1.一种车辆自动驾驶决策方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的当前位置信息、当前导航信息、当前行驶工况信息和所述目标车辆所行驶的道路的当前道路环境信息；

基于所述目标车辆的当前位置信息与所述当前道路环境信息，确定所述目标车辆的行驶场景，所述行驶场景包括道路行驶场景和路口行驶场景；

在所述目标车辆的行驶场景为所述道路行驶场景时，根据道路横向决策策略对所述目标车辆的当前行驶工况信息和所述当前道路环境信息进行处理，得到所述目标车辆的第一横向决策结果；

在所述目标车辆的行驶场景为所述路口行驶场景时，根据路口横向决策策略对所述目标车辆的当前导航信息和所述当前道路环境信息进行处理，得到所述目标车辆的第二横向决策结果；

根据所述第一横向决策结果和/或所述第二横向决策结果，确定所述目标车辆的行驶轨迹。

2.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶决策方法，其特征在于，所述基于所述目标车辆的当前位置信息与所述当前道路环境信息，确定所述目标车辆的行驶场景，包括：

所述当前道路环境信息包括所述目标车辆的前方目标路口和后方目标路口信息；

在所述目标车辆的当前位置信息与所述前方目标路口之间的距离大于等于第一距离阈值或所述目标车辆的当前位置信息与所述后方目标路口之间的距离大于等于第二距离阈值的情况下，确定所述目标车辆的行驶场景为所述道路行驶场景。

3.根据权利要求1-2任一项所述的车辆自动驾驶决策方法，其特征在于，所述基于所述目标车辆的当前位置信息与当前道路环境信息，确定所述目标车辆的行驶场景，包括：

所述当前道路环境信息包括目标车辆的前方目标路口和后方目标路口信息；

在所述目标车辆的当前位置信息与所述前方目标路口之间的距离小于第一距离阈值或所述目标位置信息与所述后方目标路口之间的距离小于第二距离阈值的情况下，确定所述目标车辆的行驶场景为所述路口行驶场景。

4.根据权利要求1-3任一项所述的车辆自动驾驶决策方法，其特征在于，所述根据道路横向决策策略对所述目标车辆的当前行驶工况信息和所述当前道路环境信息进行处理，得到所述目标车辆的第一横向决策结果，包括：

接收服务器发送的道路横向决策模型；

将接收到的所述道路横向决策模型作为所述道路横向决策策略；

根据所述道路横向决策模型对所述目标车辆的当前行驶工况信息和所述当前道路环境信息进行处理，得到所述目标车辆的所述第一横向决策结果；

其中，所述道路横向决策模型为基于样本车辆的样本数据，对预设模型进行训练得到，所述预设模型为基于马尔可夫强化学习的模型，所述样本数据包括所述样本车辆的样本行驶工况信息和所述样本车辆所行驶的道路的样本道路环境信息。

5.根据权利要求4所述的车辆自动驾驶决策方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述服务器发送的更新后的道路横向决策模型；

将所述更新后的道路横向决策模型作为所述道路横向决策策略；

其中，所述更新后的道路横向决策模型为基于更新后的样本数据，对所述预设模型进行训练得到；所述更新后的样本数据为基于所述目标车辆的当前行驶工况信息和所述当前道路环境信息，对所述样本数据进行更新得到。

6.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶决策方法，其特征在于，所述路口横向决策策略为基于有限状态机的横向决策策略，所述方法还包括：

获取预设车辆的预设导航信息、预设车辆所行驶的道路的预设道路环境信息、预设初始横向决策结果和预设目标横向决策结果；

建立所述预设导航信息、所述预设道路环境信息和所述预设初始横向决策结果与所述预设目标横向决策结果之间的映射关系；

将所述映射关系作为所述路口横向决策策略。