[发明专利]一种无人驾驶车辆变道决策方法、系统、设备和介质

权利要求书

1.一种无人驾驶车辆变道决策方法，其特征在于，包括：

将全局地图中各道路的交叉口划分为枢纽中心，将该全局地图中各道路与各枢纽中心的连接点划分为枢纽点；

确定当前的目标枢纽点后，计算无人驾驶车辆从各目标枢纽点到终点的全局收益，所述目标枢纽点为所述无人驾驶车辆前方可行道路到距离该无人驾驶车辆最近的枢纽中心的入口点；

根据所述无人驾驶车辆到各所述目标枢纽点的实时交通信息和各所述目标枢纽点到终点的全局收益，获取最优道路决策。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆变道决策方法，其特征在于，所述根据所述无人驾驶车辆到各所述目标枢纽点的实时交通信息和各所述目标枢纽点到终点的全局收益，获取最优道路决策，包括：

将所述无人驾驶车辆到各所述目标枢纽点的可行道路分割为若干个路径点；

将路径点的选择过程建模为马尔可夫决策模型；

计算所述无人驾驶车辆在当前路径点选择各可执行的动作后所到达下一路径点的状态转移概率，所述动作包括左转变道、右转变道和保持车道；

根据所述无人驾驶车辆到各所述目标枢纽点的实时交通信息计算所述无人驾驶车辆从当前路径点到下一路径点的短期时间损失；

将所述下一路径点作为当前路径点，返回所述计算所述无人驾驶车辆在当前路径点选择各可执行的动作后所到达下一路径点的状态转移概率的步骤，直至当前路径点为所述目标枢纽点，得到所述无人驾驶车辆在所有可行驶的路径点之间的状态转移概率和短期时间损失；

结合所述路径点之间的状态转移概率、所述路径点之间的短期时间损失和所述目标枢纽点到终点的全局收益，获取最优道路决策。

3.根据权利要求2所述的无人驾驶车辆变道决策方法，其特征在于，所述下一路径点包括所述无人驾驶车辆前进后的正前方路径点，

所述根据所述无人驾驶车辆到各所述目标枢纽点的实时交通信息计算所述无人驾驶车辆从当前路径点到下一路径点的短期时间损失，包括：

根据所述无人驾驶车辆到各所述目标枢纽点的实时交通信息获取的所述无人驾驶车辆周围的车辆数量和车辆速度计算车流速度；

根据所述车流速度计算所述无人驾驶车辆从当前路径点前进到正前方路径点的行驶时间；

基于所述无人驾驶车辆从当前路径点前进到正前方路径点的行驶时间获取所述无人驾驶车辆从当前路径点到正前方路径点的短期时间损失。

4.根据权利要求3所述的无人驾驶车辆变道决策方法，其特征在于，所述下一路径点还包括所述无人驾驶车辆左转变道后的左前方路径点或右转变道后的右前方路径点，

所述基于所述无人驾驶车辆从当前路径点前进到正前方路径点的行驶时间获取所述无人驾驶车辆从当前路径点到正前方路径点的短期时间损失，之后还包括：

在所述无人驾驶车辆从当前路径点到前方路径点的短期时间损失上增加左转变道或右转变道的时间损失，得到所述无人驾驶车辆从当前路径点到左前方路径点或右前方路径点的短期时间损失。

5.根据权利要求2所述的无人驾驶车辆变道决策方法，其特征在于，所述结合所述路径点之间的状态转移概率、所述路径点之间的短期时间损失和所述目标枢纽点到终点的全局收益，获取最优道路决策，包括：

根据所述路径点之间的状态转移概率和所述路径点之间的短期时间损失，通过动态规划将各所述目标枢纽点到终点的全局收益叠加到所述无人驾驶车辆前方可行道路的路径点上，得到整体收益最大的最优道路决策。

6.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆变道决策方法，其特征在于，所述确定当前的目标枢纽点后，计算无人驾驶车辆从各目标枢纽点到终点的全局收益，包括：

确定当前的目标枢纽点后，通过图搜索算法获取各目标枢纽点到终点的最短路径；

基于各所述目标枢纽点到终点的最短路径和预置行驶速度计算所述无人驾驶车辆从各所述目标枢纽点到终点的行驶时间；

基于所述无人驾驶车辆从各所述目标枢纽点到终点的行驶时间获取各所述目标枢纽点到终点的全局收益。