[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

说明书

本申请公开了一种无人驾驶车辆变道决策方法、系统、设备和介质，方法包括：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，目标枢纽点为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；根据无人驾驶车辆到各目标枢纽点的实时交通信息和各目标枢纽点到终点的全局收益，获取最优道路决策，改善了现有技术采用基于规则的变道决策方法，不能适用于环境的多样性和动态性，不能有效应用于无人驾驶车辆的决策系统的技术问题。

技术领域

本申请涉及无人驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆变道决策方法、系统、设备和介质。

背景技术

无人驾驶车辆为集环境感知与认知、动态规划与决策、行为控制与执行等多项功能于一体的综合智能平台，无人驾驶车辆研究的核心问题包括环境感知、行为决策和运动控制。

变道决策是无人驾驶车辆决策技术的主要组成部分，现有技术通常采用基于规则的变道决策方法，该方法通过设计人员手动设计出一系列规则来控制车辆的变道行为。由于规则为手动设计，不能适应于环境的多样性与动态性，该方法多应用于半无人驾驶或特定场景下，无法大规模应用于无人驾驶车辆的决策系统中。

发明内容

本申请提供了一种无人驾驶车辆变道决策方法、系统、设备和介质，用于改善现有技术采用基于规则的变道决策方法，不能适用于环境的多样性和动态性，不能有效应用于无人驾驶车辆的决策系统的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种无人驾驶车辆变道决策方法，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。

可选的，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。

可选的，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；