CN110619758A - 自动驾驶车辆的车道选择方法、***及车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种自动驾驶车辆的车道选择方法、***及车辆。其中,自动驾驶车辆的车道选择方法,包括:获取车辆行驶前方的道路信息;根据道路信息判断车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路;如果是,则在车辆驶入匝道变窄道路之前,根据行驶规则从匝道变窄道路中选择目标车道;控制车辆向目标车道变道。本发明的自动驾驶车辆的车道选择方法,可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。

Description

自动驾驶车辆的车道选择方法、***及车辆
技术领域
本发明涉及汽车技术领域,特别涉及一种自动驾驶车辆的车道选择方法、***及车辆。
背景技术
自动驾驶汽车指:通过视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、监控装置和定位***等设备相互协同合作,实现没有任何人类主动的操作的情况下,自动地操作车辆将驾驶员从繁重的车辆操作中解放出来。它集中运用了计算机、传感器、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,实时规划车辆出行路线并到达预设地点。
自动驾驶车辆在行驶过程中如遇到道路变化,如(道路前方有障碍物、匝道变窄、匝道变宽、匝道分叉、匝道合并交汇时)需要换道行驶,相关技术中,根据周围的车辆或者障碍物的速度和距离等情况判断是否能够换道,然而,由于道路变化,如果不是合理的规划行驶路径,可能导致频繁换道行驶,存在较高的安全隐患。
发明内容
有鉴于此,本发明旨在提出一种自动驾驶车辆的车道选择方法。该自动驾驶车辆的车道选择方法可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种自动驾驶车辆的车道选择方法,包括以下步骤:获取车辆行驶前方的道路信息;根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路;如果是,则在所述车辆驶入所述匝道变窄道路之前,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道;控制所述车辆向所述目标车道变道。
进一步的,所述根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,包括:判断所述匝道变窄道路中的最右侧车道是否正常;如果是,则将所述匝道变窄道路中的最右侧车道作为所述目标车道。
进一步的,所述根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,还包括:如果所述匝道变窄道路中的最右侧车道异常;则将临近所述最右侧车道的左侧正常车道作为所述目标车道。
进一步的,在根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道之前,还包括:判断所述匝道变窄道路与所述车辆之间的距离;当所述距离小于预设距离时,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道。
进一步的,所述匝道变窄道路包括左侧匝道变窄道路、右侧匝道变窄道路和两侧匝道变窄道路。
本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法,可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。
本发明的第二个目的在于提出一种自动驾驶车辆的车道选择***。该***可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种自动驾驶车辆的车道选择***,包括:获取模块,用于获取车辆行驶前方的道路信息;识别模块,用于根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路;控制模块,用于在所述识别模块识别所述车辆行驶前方的道路为匝道变窄道路时,在所述车辆驶入所述匝道变窄道路之前,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,并控制所述车辆向所述目标车道变道。
进一步的,所述控制模块用于:判断所述匝道变窄道路中的最右侧车道是否正常;如果是,则将所述匝道变窄道路中的最右侧车道作为所述目标车道。
进一步的,所述控制模块还用于:如果所述匝道变窄道路中的最右侧车道异常;则将临近所述最右侧车道的正常车道作为所述目标车道。
进一步的,所述控制模块还用于在根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道之前,判断所述匝道变窄道路与所述车辆之间的距离,当所述距离小于预设距离时,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道。
所述的自动驾驶车辆的车道选择***与上述的自动驾驶车辆的车道选择***相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
本发明的第三个目的在于提出一种自动驾驶车辆的车道选择方法,该方法可以对自动驾驶车辆在高速公路主道行驶时,当主道出现变窄情况时,可以进行及时的规避,且避免车辆出现过多的变道,提升行车安全。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种自动驾驶车辆的车道选择方法,包括以下步骤:获取车辆行驶前方的道路信息;根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为主道变窄道路;如果是,则进一步判断当前的行驶车道是否为变窄车道;如果是,则将最为临近所述当前的行驶车道的正常主道作为目标车道;控制所述车辆向所述目标车道变道。
进一步的,还包括:如果当前的行驶车道不为变窄车道,则保持当前的行驶车道行驶。
本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法,自动驾驶车辆在高速公路主道行驶时,当主道出现变窄情况时,可以进行及时的规避,且避免车辆出现过多的变道,提升行车安全。
本发明的第四个目的在于提出一种自动驾驶车辆的车道选择***,该***可以在自动驾驶车辆在高速公路主道行驶时,当主道出现变窄情况时,可以进行及时的规避,且避免车辆出现过多的变道,提升行车安全。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种自动驾驶车辆的车道选择***,包括:第一获取模块,用于获取车辆行驶前方的道路信息;第一识别模块,用于根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为主道变窄道路;第一控制模块,用于在所述车辆行驶前方的道路为主道变窄道路时,进一步判断当前的行驶车道是否为变窄车道,如果是,则将最为临近所述当前的行驶车道的正常主道作为目标车道,并控制所述车辆向所述目标车道变道。
进一步的,所述第一控制模块还用于在当前的行驶车道不为变窄车道时,保持当前的行驶车道行驶。
所述的自动驾驶车辆的车道选择***与上述的自动驾驶车辆的车道选择***相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
本发明的第五个目的在于提出一种车辆,该车辆可以有效提升自动驾驶时的安全性和可靠性。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种车辆,设置有如上述任意一个实施例所述的自动驾驶车辆的车道选择***。
所述的车辆与上述的自动驾驶车辆的车道选择***相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明一个实施例所述的自动驾驶车辆的车道选择方法的流程图;
图2为本发明一个实施例所述的自动驾驶车辆的车道选择方法中匝道变窄的示意图;
图3A-图3C分别为车道数为2、3和4时本发明实施例所述的自动驾驶车辆的车道选择方法的流程图;
图4为本发明另一个实施例所述的自动驾驶车辆的车道选择方法的流程图;
图5为本发明一个实施例所述的自动驾驶车辆的车道选择***的结构框图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
图1是根据本发明一个实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法的流程图。
如图1所示,根据本发明一个实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法,包括如下步骤:
S101:获取车辆行驶前方的道路信息。
S102:根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路。
S103:如果是,则在所述车辆驶入所述匝道变窄道路之前,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道。其中,行驶规则为靠右行驶规则。
S104:控制所述车辆向所述目标车道变道。
其中,匝道变窄指的是自动驾驶车辆在匝道上面行驶,前方道路数量减少,其包括左侧变窄、右侧变窄及两侧变窄三种情况,即:匝道变窄道路包括左侧匝道变窄道路、右侧匝道变窄道路和两侧匝道变窄道路。
本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法,可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,保证车辆在安全的前提下可以以一个较快的速度行驶,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。当自动驾驶车辆行驶前方道路由静态物体目标(如:路障、路锥、无法移动事故车辆等)或者隧道入口红灯等工况引起的车道异常无法通行,可以提前主动引导自动驾驶车辆逐渐向应急车道靠拢或者驶离高速公路,避免车辆发生碰撞危险。
在具体示例中,所述根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,包括:判断所述匝道变窄道路中的最右侧车道是否正常;如果是,则将所述匝道变窄道路中的最右侧车道作为所述目标车道。
进一步地,所述根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,还包括:如果所述匝道变窄道路中的最右侧车道异常;则将临近所述最右侧车道的左侧正常车道作为所述目标车道。
更进一步地,在根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道之前,还包括:判断所述匝道变窄道路与所述车辆之间的距离;当所述距离小于预设距离时,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道
如图2所示,示出了右侧匝道变窄道路的示意图。其中,匝道变窄的目标车道选择原则如下:
可提前预设距离时进行变道,其中,预设距离例如为500米,需要说明的是,500米仅是示例性的,也可以设定为300米、400米、600米等其它距离。
如果原目标车道为道路变窄车道,则将最为临近该车道的正常车道作为为目标车道。其中,正常车道指:可以顺利通过的车道,例如:无障碍物等,与异常车道相反,其中,异常指由于目标车道存在静态物体目标(如:路障、路锥、无法移动事故车辆等)引起的该车道无法通行的情况的车道。
其中,当匝道数为2,3,4时,匝道变窄目标车道选择流程如图3A-图3C所示,当自动驾驶车辆原行驶匝道车道数变多时,目标车道选择依据此流程原则进行选择。
具体地说,如图3A所示,当为两车道时,即:1车道和2车道,变窄后,例如,左变窄,则判断2车道是否正常,如果正常则变为2车道;同理,如果右变窄,则判断1车道是否正常,如果正常则变为1车道。
如图3B所示,当为三车道时,即:1车道、2车道和3车道,此时,如果左变窄,则优先判断3车道是否正常,如果正常,则变为3车道,如果3车道异常,则进一步判断2车道是否正常,如果正常,则变为2车道。同理,右变窄,则优先判断2车道是否正常,如果正常,则变为2车道,如果2车道异常,则进一步判断1车道是否正常,如果正常,则变为1车道。
如图3C所示,当为四车道时,即:1车道、2车道、3车道和4车道,此时,如果左变窄,则优先判断4车道是否正常,如果正常,则变为4车道,如果4车道异常,则进一步判断3车道是否正常,如果正常,则变为3车道,如果3车道异常,则进一步判断2车道是否正常,如果正常,则变为2车道。同理,右变窄,则优先判断3车道是否正常,如果正常,则变为3车道,如果3车道异常,则进一步判断2车道是否正常,如果正常,则变为2车道,如果2车道异常,则进一步判断1车道是否正常,如果正常,则变为1车道。
其中,在图3A至图3C中,置0车道表示所有车道均异常,目标车道选择失效,此时,可以交给人员来操控车辆。
以上是匝道变窄时的道路选择的方法,以下描述主道变窄时的道路选择的方法。其中,主道例如为高速公路的主道。
如图4所示,本发明的实施例公开了一种自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,包括以下步骤:
S401:获取车辆行驶前方的道路信息;
S402:根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为主道变窄道路;
S403:如果是,则进一步判断当前的行驶车道是否为变窄车道;
S404:如果是,则将最为临近所述当前的行驶车道的正常主道作为目标车道;
S405:控制所述车辆向所述目标车道变道。
进一步地,自动驾驶车辆的车道选择方法,还包括:如果当前的行驶车道不为变窄车道,则保持当前的行驶车道行驶。
具体地说,无论几个主道,变道原则为如果当前的行驶车道在前方消失,即:当前的行驶车道为变窄车道,则将最为临近当前的行驶车道的正常主道作为目标车道。
例如:四车道,即:1车道、2车道、3车道和4车道,假设车辆在1车道行驶,前方1车道消失,则首先判断2车道是否正常,如果正常,则变为2车道行驶,如果2车道异常,则进一步判断3车道是否正常,如果正常,则变为3车道,如果3车道也异常,则进一步判断4车道是否正常,如果正常,则变为4车道行驶。
本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法,自动驾驶车辆在高速公路主道行驶时,当主道出现变窄情况时,可以进行及时的规避,且避免车辆出现过多的变道,提升行车安全。
图5是根据本发明一个实施例的自动驾驶车辆的车道选择***的结构框图。如图5所示,根据本发明一个实施例的自动驾驶车辆的车道选择***100,包括:获取模块110、识别模块120和控制模块130。
其中,获取模块110用于获取车辆行驶前方的道路信息;识别模块120用于根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路;控制模块130用于在所述识别模块120识别所述车辆行驶前方的道路为匝道变窄道路时,在所述车辆驶入所述匝道变窄道路之前,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,并控制所述车辆向所述目标车道变道。
本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择***,可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,保证车辆在安全的前提下可以以一个较快的速度行驶,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。当自动驾驶车辆行驶前方道路由静态物体目标(如:路障、路锥、无法移动事故车辆等)或者隧道入口红灯等工况引起的车道异常无法通行,可以提前主动引导自动驾驶车辆逐渐向应急车道靠拢或者驶离高速公路,避免车辆发生碰撞危险。
在本发明的一个实施例中,所述控制模块130用于:判断所述匝道变窄道路中的最右侧车道是否正常;如果是,则将所述匝道变窄道路中的最右侧车道作为所述目标车道。
在本发明的一个实施例中,所述控制模块130还用于:如果所述匝道变窄道路中的最右侧车道异常;则将临近所述最右侧车道的左侧正常车道作为所述目标车道。
在本发明的一个实施例中,所述控制模块130还用于在根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道之前,判断所述匝道变窄道路与所述车辆之间的距离,当所述距离小于预设距离时,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道。
需要说明的是,本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择***的具体实现方式与本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法的具体实现方式类似,具体请参见方法部分的描述,为了减少冗余,此处不做赘述。
进一步地,本发明的实施例公开了另一种自动驾驶车辆的车道选择***,包括:第一获取模块,用于获取车辆行驶前方的道路信息;第一识别模块,用于根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为主道变窄道路;第一控制模块,用于在所述车辆行驶前方的道路为主道变窄道路时,进一步判断当前的行驶车道是否为变窄车道,如果是,则将最为临近所述当前的行驶车道的正常主道作为目标车道,并控制所述车辆向所述目标车道变道。
在本发明的一个实施例中,所述第一控制模块还用于在当前的行驶车道不为变窄车道时,保持当前的行驶车道行驶。
需要说明的是,本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择***的具体实现方式与本发明实施例的自动驾驶车辆的车道选择方法的具体实现方式类似,具体请参见方法部分的描述,为了减少冗余,此处不做赘述
进一步地,本发明的实施例公开了一种车辆,设置有如上述任意一个实施例中的自动驾驶车辆的车道选择***。
该车辆可以对自动驾驶车辆高速公路匝道(如:匝道变窄)行驶时,自动驾驶车辆优先行驶目标车道进行了规划,避免由于地图定位不准,造成自动驾驶车辆在匝道行驶出现较大横向偏差造成的与其它车辆碰撞的危险,保证车辆在安全的前提下可以以一个较快的速度行驶,并且目标车道选择规划方式符合人的驾驶习惯。当自动驾驶车辆行驶前方道路由静态物体目标(如:路障、路锥、无法移动事故车辆等)或者隧道入口红灯等工况引起的车道异常无法通行,可以提前主动引导自动驾驶车辆逐渐向应急车道靠拢或者驶离高速公路,避免车辆发生碰撞危险,和/或,该车辆可以在自动驾驶车辆在高速公路主道行驶时,当主道出现变窄情况时,可以进行及时的规避,且避免车辆出现过多的变道,提升行车安全。
另外,根据本发明实施例的车辆的其它构成以及作用对于本领域的普通技术人员而言都是已知的,为了减少冗余,此处不做赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取车辆行驶前方的道路信息;
根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路;
如果是,则在所述车辆驶入所述匝道变窄道路之前,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道;
控制所述车辆向所述目标车道变道。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,所述根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,包括:
判断所述匝道变窄道路中的最右侧车道是否正常;
如果是,则将所述匝道变窄道路中的最右侧车道作为所述目标车道。
3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,所述根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,还包括:
如果所述匝道变窄道路中的最右侧车道异常;
则将临近所述最右侧车道的左侧正常车道作为所述目标车道。
4.根据权利要求1-3任一项所述的自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,在根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道之前,还包括:
判断所述匝道变窄道路与所述车辆之间的距离;
当所述距离小于预设距离时,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道。
5.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,所述匝道变窄道路包括左侧匝道变窄道路、右侧匝道变窄道路和两侧匝道变窄道路。
6.一种自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取车辆行驶前方的道路信息;
根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为主道变窄道路;
如果是,则进一步判断当前的行驶车道是否为变窄车道;
如果是,则将最为临近所述当前的行驶车道的正常主道作为目标车道;
控制所述车辆向所述目标车道变道。
7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的车道选择方法,其特征在于,还包括:如果当前的行驶车道不为变窄车道,则保持当前的行驶车道行驶。
8.一种自动驾驶车辆的车道选择***,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取车辆行驶前方的道路信息;
识别模块,用于根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为匝道变窄道路;
控制模块,用于在所述识别模块识别所述车辆行驶前方的道路为匝道变窄道路时,在所述车辆驶入所述匝道变窄道路之前,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道,并控制所述车辆向所述目标车道变道。
9.根据权利要求8所述的自动驾驶车辆的车道选择***,其特征在于,所述控制模块用于:
判断所述匝道变窄道路中的最右侧车道是否正常;
如果是,则将所述匝道变窄道路中的最右侧车道作为所述目标车道。
10.根据权利要求9所述的自动驾驶车辆的车道选择***,其特征在于,所述控制模块还用于:
如果所述匝道变窄道路中的最右侧车道异常;
则将临近所述最右侧车道的左侧正常车道作为所述目标车道。
11.根据权利要求8-10任一项所述的自动驾驶车辆的车道选择***,其特征在于,所述控制模块还用于在根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道之前,判断所述匝道变窄道路与所述车辆之间的距离,当所述距离小于预设距离时,根据行驶规则从所述匝道变窄道路中选择目标车道。
12.一种自动驾驶车辆的车道选择***,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取车辆行驶前方的道路信息;
第一识别模块,用于根据所述道路信息判断所述车辆行驶前方的道路是否为主道变窄道路;
第一控制模块,用于在所述车辆行驶前方的道路为主道变窄道路时,进一步判断当前的行驶车道是否为变窄车道,如果是,则将最为临近所述当前的行驶车道的正常主道作为目标车道,并控制所述车辆向所述目标车道变道。
13.根据权利要求12所述的自动驾驶车辆的车道选择***,其特征在于,所述第一控制模块还用于在当前的行驶车道不为变窄车道时,保持当前的行驶车道行驶。
14.一种车辆,其特征在于,设置有根据权利要求8-11任一项和/或权利要求12-13任一项所述的自动驾驶车辆的车道选择***。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020135881A1 (zh) * 2018-12-29 2020-07-02 长城汽车股份有限公司 自动驾驶车辆的车道选择方法、***及车辆
CN111746542A (zh) * 2020-06-04 2020-10-09 重庆长安汽车股份有限公司 车辆智能换道提醒的方法、***、车辆及存储介质
CN112141110A (zh) * 2020-09-30 2020-12-29 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆变道方法、装置、设备及存储介质
CN113160548A (zh) * 2020-01-23 2021-07-23 宝马股份公司 用于车辆的自动驾驶的方法、设备和车辆
CN114537450A (zh) * 2022-04-25 2022-05-27 小米汽车科技有限公司 车辆控制方法、装置、介质、芯片、电子设备及车辆
CN115331439A (zh) * 2022-08-09 2022-11-11 山东旗帜信息有限公司 一种基于车辆历史画像的高速公路立交的车流量预测方法及***
CN116206449A (zh) * 2023-02-24 2023-06-02 深圳市普渡科技有限公司 机器人、机器人的路口检测方法和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007051835A1 (de) * 2005-11-04 2007-05-10 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren zum unterstützen eines fahrers beim fahren mit einem fahrzeug
CN104464317A (zh) * 2014-12-03 2015-03-25 武汉理工大学 高速公路入口匝道合流区引导控制***和方法
CN106062853A (zh) * 2014-03-20 2016-10-26 爱信艾达株式会社 自动驾驶辅助装置、自动驾驶辅助方法以及程序
CN106527452A (zh) * 2016-12-30 2017-03-22 广州汽车集团股份有限公司 一种无人驾驶汽车遇障时运动路径规划方法及***

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007051835A1 (de) * 2005-11-04 2007-05-10 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren zum unterstützen eines fahrers beim fahren mit einem fahrzeug
CN106062853A (zh) * 2014-03-20 2016-10-26 爱信艾达株式会社 自动驾驶辅助装置、自动驾驶辅助方法以及程序
CN104464317A (zh) * 2014-12-03 2015-03-25 武汉理工大学 高速公路入口匝道合流区引导控制***和方法
CN106527452A (zh) * 2016-12-30 2017-03-22 广州汽车集团股份有限公司 一种无人驾驶汽车遇障时运动路径规划方法及***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
邹智军等: "微观交通仿真中的车道变换模型", 《中国公路学报》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020135881A1 (zh) * 2018-12-29 2020-07-02 长城汽车股份有限公司 自动驾驶车辆的车道选择方法、***及车辆
CN113160548A (zh) * 2020-01-23 2021-07-23 宝马股份公司 用于车辆的自动驾驶的方法、设备和车辆
CN113160548B (zh) * 2020-01-23 2023-03-10 宝马股份公司 用于车辆的自动驾驶的方法、设备和车辆
CN111746542A (zh) * 2020-06-04 2020-10-09 重庆长安汽车股份有限公司 车辆智能换道提醒的方法、***、车辆及存储介质
CN111746542B (zh) * 2020-06-04 2023-04-14 重庆长安汽车股份有限公司 车辆智能换道提醒的方法、***、车辆及存储介质
CN112141110A (zh) * 2020-09-30 2020-12-29 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆变道方法、装置、设备及存储介质
CN114537450A (zh) * 2022-04-25 2022-05-27 小米汽车科技有限公司 车辆控制方法、装置、介质、芯片、电子设备及车辆
CN115331439A (zh) * 2022-08-09 2022-11-11 山东旗帜信息有限公司 一种基于车辆历史画像的高速公路立交的车流量预测方法及***
CN115331439B (zh) * 2022-08-09 2023-08-18 山东旗帜信息有限公司 一种基于车辆历史画像的高速公路立交的车流量预测方法
CN116206449A (zh) * 2023-02-24 2023-06-02 深圳市普渡科技有限公司 机器人、机器人的路口检测方法和存储介质

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