[发明专利]一种车道选择方法及终端

说明书

本发明公开了一种车道选择方法及终端，其中，所述方法包括：获取与终端相关的目标信息，所述目标信息用于表征终端周边车辆的行驶信息；根据用于决策路口变道的第一模型和用于决策行驶速度的第二模型进行建模，得到用于变道选择的决策模型；根据所述终端相关的目标信息，实时获取的终端信息和所述决策模型得到控制指令，根据所述控制指令执行车道选择。

技术领域

本发明涉及道路选择技术，尤其涉及一种车道选择方法及终端。

背景技术

在车辆行驶过程中，驾驶员会选择最合理的车道进行行驶。而在无人驾驶场景(或称无人驾驶车辆的行驶场景)中，车辆在自动驾驶时必须具备和驾驶员一样的自主选择最优车道的能力，才能在多车道的高速公路或者城市道路上行驶，否则将无法上路。二者的区别在于：用户自主驾驶的过程中，是半自动，对自动导航的路线预估后可以加入用户自己的判断，因此，可以允许有很长的响应时间；而无人驾驶是全自动，不允许有过长的响应时间，需要确保响应时间尽可能低。在无人驾驶场景中，选择最优车道会涉及到变换车道的变道行为，包括自由变道(DLC，Discretionary Lane Change)和强制变道(MLC，Mandatory lanechange)两种。DLC是为了改善行驶速度，MLC是由于路口等影响必须得离开本车道。

采用现有技术，需要先判断是否需要考虑MLC，在符合一定条件后再考虑DLC，以便通过这种判断机制对驾驶员的驾驶行为进行仿真模拟。然而，这种判断机制的问题是：将DLC和MLC割裂的进行分析的判断机制，与无人驾驶的场景，尤其是变道的选择上存在较大差异。基于该判断机制的决策结果在实际应用中并不理想，无法实现精准的变道选择，从而也无法确保响应时间尽可能低的要求。

相关技术中，对于该问题，尚无有效解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种车道选择方法及终端，至少解决了现有技术存在的问题。

本发明实施例一种车道选择方法，所述方法包括：

获取与终端相关的目标信息，所述目标信息用于表征终端周边车辆的行驶信息；

根据用于决策路口变道的第一模型和用于决策行驶速度的第二模型进行建模，得到用于变道选择的决策模型；

根据所述终端相关的目标信息，实时获取的终端信息和所述决策模型得到控制指令，根据所述控制指令执行车道选择。

上述方案中，所述根据用于决策路口变道的第一模型和用于决策行驶速度的第二模型进行建模，得到用于变道选择的决策模型，包括：

根据终端变道次数、终端距离路口的距离值和单次变道最小距离值确定与所述第一模型相关的第一类效用值，所述第一类效用值包括分别对应终端当前所在的本车道、与终端相邻的左侧车道和右侧车道的第一类效用值；

根据终端车速信息及车道限速信息，确定与所述第二模型相关的第二类效用值，所述第二类效用值包括分别对应终端当前所在的本车道、与终端相邻的左侧车道和右侧车道的第二类效用值；

根据所述第一类效用值和所述第二类效用值得到车道综合效用值，所述车道综合效用值包括分别对应终端当前所在的本车道、与终端相邻的左侧车道和右侧车道的车道综合效用值；

从分别对应终端当前所在的本车道、与终端相邻的左侧车道和右侧车道的车道综合效用值中，选择车道综合效用值最大的车道，将所述车道综合效用值最大的车道决策为用于变道选择的目标车道。

上述方案中，所述方法还包括：根据终端变道次数和终端距离路口的距离值，确定与所述第一模型相关的第一类效用值之前，

根据路网情况得到备选车道，所述路网情况由路口及与所述路口相连的下一个道路构成；

根据终端当前所在本车道与所述备选车道在Y轴上的距离，得到所述终端变道次数；