本技術(shù)涉及輔助駕駛，特別涉及一種車輛變道決策系統(tǒng)、方法及車輛。
背景技術(shù)：
1、當(dāng)前的輔助駕駛車輛變道決策系統(tǒng)，通常存在架構(gòu)固化、擴(kuò)展性差的問題。其中，面向低成本車型的系統(tǒng)，通?；诠潭ㄒ?guī)則和簡(jiǎn)單感知預(yù)測(cè)模型，其性能上限較低，即使增加傳感器采集更多與變道相關(guān)的感知信息也難以有效提升決策質(zhì)量。而面向高性能車型的系統(tǒng)，則往往與復(fù)雜的感知預(yù)測(cè)模型深度耦合，難以剝離并移植至低算力平臺(tái)運(yùn)行。也即，不同類型的車輛具有不同的變道決策系統(tǒng)。這種因算力與性能割裂而導(dǎo)致的系統(tǒng)分立，一方面，造成變道決策技術(shù)研發(fā)資源的重復(fù)投入，導(dǎo)致資源浪費(fèi)，影響研發(fā)成本和研發(fā)效率，另一方面，阻礙了變道決策技術(shù)體系的統(tǒng)一演進(jìn)，再一方面，還可能會(huì)影響變道決策的準(zhǔn)確性和效率。因此，亟需一種能夠靈活適應(yīng)不同類型車輛以更好地實(shí)現(xiàn)變道決策的車輛變道決策系統(tǒng)及方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本技術(shù)的目的在于解決如何實(shí)現(xiàn)能夠?qū)崿F(xiàn)更為靈活適應(yīng)不同類型車輛以更好地實(shí)現(xiàn)變道決策的車輛變道決策系統(tǒng)及方法。
2、為解決上述技術(shù)問題，第一方面，本技術(shù)的實(shí)施方式公開了一種車輛變道決策系統(tǒng)，應(yīng)用于車輛中，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入層、算法配置層和決策處理層，其中，數(shù)據(jù)輸入層用于確定車輛行駛過程中與變道決策相關(guān)的變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，將變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)傳遞至決策處理層；算法配置層用于存儲(chǔ)變道決策算法集合，變道決策算法集合包括適用于不同車輛性能屬性的多個(gè)候選變道決策算法；決策處理層用于確定變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性，根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性，確定車輛的車輛性能屬性，根據(jù)車輛性能屬性，從算法配置層中存儲(chǔ)的變道決策算法集合中，選擇車輛性能屬性對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變道決策算法，基于目標(biāo)變道決策算法，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，得到變道決策結(jié)果，以用于車輛變道控制。
3、采用上述系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)輸入層、算法配置層、決策處理層這幾個(gè)功能層的分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了車輛變道決策系統(tǒng)中各功能的有效解耦，各功能層也即為對(duì)應(yīng)功能模塊，也即實(shí)現(xiàn)了功能模塊化，從而解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)固化、擴(kuò)展性差的問題，使得系統(tǒng)有良好的模塊化靈活性與可擴(kuò)展性。
4、其中，變道決策由數(shù)據(jù)輸入層啟動(dòng)，采集變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)靈活可擴(kuò)展的決策提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
5、算法配置層存儲(chǔ)和管理變道決策算法集合，使得變道決策算法可以獨(dú)立于整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行更新、優(yōu)化或擴(kuò)展。當(dāng)車輛的傳感器升級(jí)或算力提升時(shí)，無(wú)需重構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)，僅需在算法集合中增加或升級(jí)對(duì)應(yīng)的候選算法，從而降低了研發(fā)復(fù)雜性與成本。
6、決策處理層通過分析變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性，如維度、置信度等，推斷出車輛的實(shí)際車輛性能屬性，如算力、硬件能力等，并據(jù)此從算法配置層中動(dòng)態(tài)選擇最匹配的目標(biāo)變道決策算法。如此，使得低成本車型可使用與有限感知數(shù)據(jù)相匹配的輕量、高效算法，而高性能車型則可調(diào)用更復(fù)雜、精確的算法，從而使得系統(tǒng)性能能夠隨輸入源質(zhì)量與算力水平平滑擴(kuò)展，而非受限于固定規(guī)則或與特定復(fù)雜模型深度綁定。
7、進(jìn)一步地，利用已選擇最匹配的目標(biāo)變道決策算法處理實(shí)時(shí)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，生成最終的變道決策結(jié)果，用于車輛變道控制。從而將變道決策結(jié)果無(wú)縫鏈接至車輛控制系統(tǒng)，完成從感知、計(jì)算到執(zhí)行的完整閉環(huán)。從而實(shí)現(xiàn)了不同類型車輛（也即不同性能屬性車輛）中的變道決策方案在統(tǒng)一技術(shù)框架下的部署與運(yùn)行，使得車輛變道系統(tǒng)能靈活適應(yīng)不同類型的車輛，提升了變道決策的有效性，節(jié)約了研發(fā)資源，降低了研發(fā)成本，提升了研發(fā)效率，并推動(dòng)了技術(shù)體系的統(tǒng)一發(fā)展。
8、更進(jìn)一步地，針對(duì)不同類型的車輛，可以選擇對(duì)應(yīng)的變道決策算法得到對(duì)應(yīng)的變道決策結(jié)果，也即可以基于更為匹配的變道決策算法更為快速、準(zhǔn)確的得到相應(yīng)變道決策結(jié)果，可以有效保證或者提升變道決策的準(zhǔn)確性和效率。以及，利用這種分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，也可以有效保證或者提升變道決策的準(zhǔn)確性和效率。
9、綜上，本技術(shù)實(shí)施方式提供的車輛變道決策方案，能夠靈活適應(yīng)不同類型車輛，提升了變道決策的有效性、節(jié)約了研發(fā)資源，降低了研發(fā)成本，提升了研發(fā)效率，并推動(dòng)了技術(shù)體系的統(tǒng)一發(fā)展，以及可以有效保證或者提升變道決策的準(zhǔn)確性和效率，因此可以更好地實(shí)現(xiàn)變道決策。
10、第二方面，本技術(shù)的實(shí)施方式公開了一種車輛變道決策方法，應(yīng)用于車輛中的上述車輛變道決策系統(tǒng)，該方法包括：數(shù)據(jù)輸入層確定車輛行駛過程中與變道決策相關(guān)的變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，將變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)傳遞至決策處理層；決策處理層確定變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性，根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性，確定車輛的車輛性能屬性，根據(jù)車輛性能屬性，從算法配置層存儲(chǔ)的變道決策算法集合中，選擇車輛性能屬性對(duì)應(yīng)的目標(biāo)變道決策算法，基于目標(biāo)變道決策算法，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，得到變道決策結(jié)果，以用于車輛變道控制，變道決策算法集合包括適用于不同車輛性能屬性的多個(gè)候選變道決策算法。
11、采用上述方法，將上述系統(tǒng)分層架構(gòu)對(duì)應(yīng)功能轉(zhuǎn)化為具體可執(zhí)行的流程步驟，該方法由數(shù)據(jù)輸入層啟動(dòng)，采集變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)靈活可擴(kuò)展的決策提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。決策處理層通過分析變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性，推斷出車輛的實(shí)際性能屬性，并據(jù)此從算法配置層中動(dòng)態(tài)選擇最匹配的目標(biāo)變道決策算法。使得低成本車型可使用與有限感知數(shù)據(jù)相匹配的輕量、高效算法，而高性能車型則可調(diào)用更復(fù)雜、精確的算法，從而使得系統(tǒng)性能能夠隨輸入源質(zhì)量與算力水平平滑擴(kuò)展，而非受限于固定規(guī)則或與特定復(fù)雜模型深度綁定。最終，利用已選擇最匹配的目標(biāo)變道決策算法處理實(shí)時(shí)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，生成最終的變道決策結(jié)果，用于車輛變道控制。從而將變道決策結(jié)果無(wú)縫鏈接至車輛控制系統(tǒng)，完成從感知、計(jì)算到執(zhí)行的完整閉環(huán)。從而實(shí)現(xiàn)了不同類型車輛在統(tǒng)一技術(shù)框架下的部署與運(yùn)行。使得車輛變道系統(tǒng)能靈活適應(yīng)不同類型的車輛，提升了變道決策的有效性，節(jié)約了研發(fā)資源，降低了研發(fā)成本，提升了研發(fā)效率，并推動(dòng)了技術(shù)體系的統(tǒng)一發(fā)展。并且，有效保證或者提升變道決策的準(zhǔn)確性和效率。因此，該方法能夠靈活適應(yīng)不同類型車輛以更好地實(shí)現(xiàn)變道決策。
12、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，基于目標(biāo)變道決策算法，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，得到變道決策結(jié)果，包括：根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)車輛是否滿足超車觸發(fā)條件，滿足超車觸發(fā)條件為車輛可超越目標(biāo)車輛或者可被目標(biāo)車輛超越；在滿足超車觸發(fā)條件的情況下，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)車輛所處的目標(biāo)車道是否存在滿足相應(yīng)變道要求的第一安全變道空間；在存在第一安全變道空間的情況下，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，確定變道決策結(jié)果。
13、采用上述方法，基于變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)車輛是否滿足超車觸發(fā)條件。明確了變道決策的觸發(fā)邏輯為超車需求，通過先判斷是否有需要超越的車輛，以及是否有可以被超越的車輛，避免了無(wú)意義的變道空間計(jì)算，提升了變道決策流程的效率。將超車觸發(fā)條件細(xì)分為自車主動(dòng)超車與自車被超越兩種場(chǎng)景，覆蓋了更全面的實(shí)際駕駛交互，增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜交通場(chǎng)景的適應(yīng)性。在確定有超車需求后，進(jìn)一步評(píng)估目標(biāo)車道的即時(shí)安全性，將可行性與安全性分步判斷，降低了因誤判空間而引發(fā)的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。在完成需求和安全性驗(yàn)證后，最終生成具體的決策結(jié)果。這種分步遞進(jìn)的變道決策流程，確保了變道決策的穩(wěn)妥與可靠，從而提升了變道決策的準(zhǔn)確性和效率。
14、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，基于目標(biāo)變道決策算法，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，得到變道決策結(jié)果，包括：在車輛存在變道意圖的情況下，確定變道意圖對(duì)應(yīng)的變道車道是否存在滿足相應(yīng)變道要求的第二安全變道空間；在存在第二安全變道空間的情況下，得到直接執(zhí)行變道的變道決策結(jié)果；在不存在第二安全變道空間的情況下，基于目標(biāo)變道決策算法，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，得到變道決策結(jié)果。
15、采用上述方法，在車輛存在變道意圖的情況下，確定變道意圖對(duì)應(yīng)的變道車道是否存在滿足相應(yīng)變道要求的第二安全變道空間，例如駕駛員或?qū)Ш接|發(fā)的主動(dòng)變道意圖，從而使得應(yīng)用場(chǎng)景更完整。對(duì)于存在第二安全變道空間的主動(dòng)變道，得到直接執(zhí)行變道的變道決策結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了變道決策的快速響應(yīng)，提升了系統(tǒng)的執(zhí)行效率。當(dāng)不存在第二安全變道空間直接變道時(shí)，基于目標(biāo)變道決策算法，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，得到變道決策結(jié)果，使得該方法的場(chǎng)景自適應(yīng)能力更強(qiáng)。從而使得車輛變道方法能靈活適應(yīng)不同類型車輛，提升了變道決策的準(zhǔn)確性和效率，節(jié)約了研發(fā)資源，并推動(dòng)技術(shù)體系的統(tǒng)一發(fā)展。
16、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，變道決策算法包括車輛安全驗(yàn)證算法、車輛控制空間預(yù)測(cè)算法以及車輛控制策略算法。
17、采用上述方法，將變道決策算法解構(gòu)為三個(gè)功能明確、邊界清晰的子算法模塊。這種模塊化定義使得算法集合的構(gòu)建、更新和維護(hù)更具條理性，也便于針對(duì)不同類型的車輛，獨(dú)立優(yōu)化或替換其中某個(gè)子算法，進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的可配置性和可擴(kuò)展性，從而使得車輛變道方法能靈活適應(yīng)不同類型車輛。
18、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，車輛安全驗(yàn)證算法包括超越計(jì)算方程，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)車輛是否滿足超車觸發(fā)條件，包括：根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，求解超越計(jì)算方程，以判斷是否存在相應(yīng)超越關(guān)系可行的正數(shù)時(shí)間解；若存在正數(shù)時(shí)間解，則判定相應(yīng)超越關(guān)系可行，確定車輛滿足超車觸發(fā)條件，并且正數(shù)時(shí)間解的數(shù)值越小，表征超越效率越高；若不存在正數(shù)時(shí)間解，則判定相應(yīng)超越關(guān)系不可行，確定車輛不滿足超車觸發(fā)條件。
19、采用上述方法，將是否可超車這一判斷具體化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)方程，使決策過程從基于規(guī)則的經(jīng)驗(yàn)判斷，變?yōu)榛诜匠痰牧炕?jì)算，提高了決策判斷的客觀性、精確性。通過求解方程尋找正數(shù)時(shí)間解，將超車可行性轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)學(xué)優(yōu)化問題。從而能夠綜合考慮自車與目標(biāo)車的速度、加速度、相對(duì)位置等多種運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，進(jìn)行精確的未來狀態(tài)推演，使得決策判斷更科學(xué)。通過存在正數(shù)時(shí)間解，判定相應(yīng)超越關(guān)系可行，不僅判斷能否超越，還通過解的大小量化了超越效率。為后續(xù)在多個(gè)可行方案中選擇最優(yōu)策略提供了關(guān)鍵量化依據(jù)，有助于實(shí)現(xiàn)更高效的駕駛行為。通過不存在正數(shù)時(shí)間解，判定相應(yīng)超越關(guān)系不可行，避免了在風(fēng)險(xiǎn)過高或物理上不可能的場(chǎng)景下強(qiáng)行嘗試變道，保障了行車的安全。從而提升了變道決策的準(zhǔn)確性和效率。
20、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，車輛控制空間預(yù)測(cè)算法包括變道空間計(jì)算方程，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)車輛所處的目標(biāo)車道是否存在滿足相應(yīng)變道要求的第一安全變道空間，包括：根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，求解變道空間計(jì)算方程，計(jì)算在預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)目標(biāo)車輛與對(duì)應(yīng)的變道參考車輛之間的預(yù)測(cè)間距，變道參考車輛為處于目標(biāo)車輛前方的車輛或者為處于目標(biāo)車輛后方的車輛；將預(yù)測(cè)間距與預(yù)設(shè)的變道安全距離閾值進(jìn)行比較，若預(yù)測(cè)間距大于或等于變道安全距離閾值，則判定目標(biāo)車道存在滿足相應(yīng)變道要求的第一安全變道空間。
21、采用上述方法，將是否存在安全空間的判斷具體化為另一可計(jì)算的數(shù)學(xué)方程，確保了安全性評(píng)估的精確性。求解變道空間計(jì)算方程用于預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)車道的車流間隙變化，動(dòng)態(tài)地評(píng)估變道決策，而非僅看當(dāng)前瞬時(shí)距離，更符合實(shí)際駕駛中對(duì)空間的預(yù)判需求。通過將動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果與靜態(tài)安全閾值比較，做出明確的安全或非安全二元判斷。這種方法將復(fù)雜的安全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)化，使其可以在不同的變道決策算法中實(shí)施和調(diào)整。從而使得車輛變道方法能靈活適應(yīng)不同類型車輛，提升了變道決策的準(zhǔn)確性和效率，節(jié)約了研發(fā)資源，并推動(dòng)技術(shù)體系的統(tǒng)一發(fā)展。
22、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，車輛控制策略算法包括通行間距計(jì)算方程，根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，確定變道決策結(jié)果，包括：根據(jù)變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)，求解通行間距計(jì)算方程，以判斷是否存在相應(yīng)通行距離關(guān)系可行的正數(shù)間距解；若存在正數(shù)間距解，則判定相應(yīng)通行距離關(guān)系可行，確定車輛執(zhí)行變道，并確定變道類型，根據(jù)變道類型得到變道決策結(jié)果，變道類型為加速變道或者減速變道，變道決策結(jié)果包括對(duì)應(yīng)的加速變道指令或者減速變道指令；若不存在正數(shù)間距解，則判定相應(yīng)通行距離關(guān)系不可行，確定車輛不執(zhí)行變道，并得到對(duì)應(yīng)變道決策結(jié)果，變道決策結(jié)果包括對(duì)應(yīng)的保持車道指令。
23、采用上述方法，在確認(rèn)可行與安全后，通行間距計(jì)算方程用于決定如何變道，是生成具體控制指令的關(guān)鍵。該步驟是在尋找一個(gè)能確保變道后與前后車保持安全跟車距離的接入點(diǎn)。通過求解是否存在這樣的正數(shù)間距，來決定采取加速切入還是減速切入的策略。將可行的數(shù)學(xué)解直接映射為具體的駕駛動(dòng)作指令，實(shí)現(xiàn)了從預(yù)測(cè)到?jīng)Q策的無(wú)縫銜接。使車輛能夠執(zhí)行最合適的動(dòng)力學(xué)操作來完成變道，提升了變道過程的駕駛員的乘坐舒適性。并在最后設(shè)置了安全防線。即使通過了前期的可行性和空間預(yù)測(cè)，若最終無(wú)法找到安全的切入策略，則放棄變道，保障了行車的安全。從而提升了變道決策的準(zhǔn)確性和效率。
24、在上述第二方面的一種可能的實(shí)現(xiàn)中，變道場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)包括車輛的車輛狀態(tài)信息、車輛周圍車輛的車輛狀態(tài)信息、車輛所處交通場(chǎng)景的交通環(huán)境信息中的至少一種信息，車輛狀態(tài)信息包括車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)；數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性包括數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)置信度、數(shù)據(jù)完備性中的至少一種屬性；車輛性能屬性包括車輛的算力程度、硬件能力、車輛在變道決策中需滿足的功能需求層級(jí)中的至少一種屬性。
25、采用上述方法，明確界定了決策所需信息包括自車、他車及環(huán)境三大要素，確保了決策依據(jù)的全面性和系統(tǒng)性，為構(gòu)建準(zhǔn)確的感知數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量屬性進(jìn)行了具體化枚舉，使得數(shù)據(jù)質(zhì)量成為一個(gè)可評(píng)估、可計(jì)算的指標(biāo)，為性能適配層提供了清晰的判別維度。明確了車輛性能屬性的構(gòu)成，不僅包括硬件算力等客觀能力，還包括車輛在變道決策中需滿足的功能需求層級(jí)等主觀設(shè)定。從而使得車輛變道方法能靈活適應(yīng)不同類型車輛，提升了變道決策的有效性，節(jié)約了研發(fā)資源。
26、第三方面，本技術(shù)的實(shí)施方式公開了一種車輛，包括上述的車輛變道決策系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的車輛變道決策方法。
27、上述第三方面的相關(guān)有益效果可以參見上述第一方面和第二方面中的相關(guān)描述，在此不再贅述。