CN113581180B - 拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备 - Google Patents
拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113581180B CN113581180B CN202110872269.9A CN202110872269A CN113581180B CN 113581180 B CN113581180 B CN 113581180B CN 202110872269 A CN202110872269 A CN 202110872269A CN 113581180 B CN113581180 B CN 113581180B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- lane
- lane change
- type
- confidence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 21
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/18—Propelling the vehicle
- B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
- B60W30/18163—Lane change; Overtaking manoeuvres
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请公开了一种拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备，响应于拥堵路况变道决策功能开启，以当前位置为初始位置，采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，所述车辆变道信息包括变道车辆数量和变道车辆类型；根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度；若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令。在拥堵路况下，根据前方决策参考距离内的车辆变道信息，确定变道置信度以判断前方是否存在风险需要执行变道指令，基于前方车辆的行驶状态判断，不依赖于定位***，可靠性较高，能够有效规避拥堵路段的临时事故或施工路段。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备。
背景技术
随着自动驾驶技术的发展，对自动驾驶的要求日益提高。对于拥堵路况的自动驾驶，目前的技术方案是通过自动跟车实现，这种方式虽然能够在拥堵路况下实现自动驾驶，但只能盲目跟随前车行走，无法对前方路况进行预判，自主规避前方风险。
为实现对前方路况的预判，部分自动驾驶技术中，通过车辆定位***，获取前方路况，以进行风险规避，然而，这种方式的路况获取，依赖于定位***的精度，并且，对于临时施工路段或事故发生路段，无法从车辆定位***中及时获取，同样难以及时变道进行规避。
因此，需要提供一种能够在拥堵路况下对前方路况进行预判并变道避让的拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备。
发明内容
本申请的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够在拥堵路况下对前方路况进行预判并变道避让的拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备。
本申请的技术方案提供一种拥堵路况变道决策方法，包括如下步骤：
响应于拥堵路况变道决策功能开启，以当前位置为初始位置，采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，所述车辆变道信息包括变道车辆数量和变道车辆类型；
根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度；
若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令。
进一步地，所述根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度，若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，具体包括：
若从本车车道变道至其他车道的变道车辆数量小于预设数量，则
根据变道车辆类型，确定变道置信度；
若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，否则继续采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息；
若从本车车道变道至其他车道的变道车辆数量大于或等于预设数量，则
认为变道置信度大于或等于置信度阈值，发出变道执行指令。
进一步地，所述变道车辆类型包括高置信度类型和低置信度类型。
进一步地，所述采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，具体包括：
执行首车信息采集步骤，采集第一辆从本车车道变道至其他车道的第一车辆变道信息；
执行二车信息采集步骤，采集第二辆从本车车道变道至其他车道的第二车辆变道信息；
根据所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息，确定变道置信度，若所述变道置信度小于置信度阈值，则
执行三车信息采集步骤，采集第三辆从本车车道变道至其他车道的第三车辆变道信息。
进一步地，所述首车信息采集步骤，具体包括：
检测到本车车道前方首车的车身部分超出车道线，则确定首车车辆类型；
若首车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则清除全部数据；否则
若首车车尾越过车道线，则存储第一车辆变道信息，否则清除全部数据。
进一步地，所述二车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定二车车辆类型；
若二车从本车车道变道至相邻车道，并且二车车尾越过车道线；则
若二车变道点在首车变道点的后方，则存储第二车辆变道信息；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则
清除全部数据；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
二车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则存储第二车辆变道信息后，将本车当前位置作为所述初始位置，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与所述初始位置的距离小于或等于所述决策参考距离，则
存储第二车辆变道信息后，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换。
进一步地，所述二车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定二车车辆类型；
若二车从相邻车道变道至本车车道，并且二车车尾越过车道线；则
若二车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则
若首车车辆类型为所述高置信度类型，二车车辆类型为低置信度类型，则修改首车车辆类型为低置信度类型后，返回二车信息采集步骤；否则清除全部数据；
若二车变道点与初始位置的距离大于决策参考距离，并且
二车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，所述风险参考距离大于所述决策参考距离，则返回二车信息采集步骤，否则清除全部数据。
进一步地，所述的三车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定三车车辆类型；
若三车从本车车道变道至相邻车道，并且三车车尾越过车道线；则
若三车变道点在首车变道点的后方，则存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则清除全部数据；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与所述初始位置的距离小于或等于所述决策参考距离，则存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，并且
本车当前位置在二车变道点的后方，则
存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，并且
本车当前位置在二车变道点的前方，则
存储第三车辆变道信息后，将本车当前位置作为初始位置，删除第二车辆变道信息，将第一车辆变道信息作为第二车辆变道信息，将第三车辆变道信息作为第一车辆变道信息。
进一步地，所述三车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定三车车辆类型；
三车从相邻车道变道至本车车道，并且三车车尾越过车道线；则
若三车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则
若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则清除全部数据；
若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则将首车车辆类型修改为低置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则将首车车辆类型修改为高置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若三车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，所述风险参考距离大于所述决策参考距离，则返回三车信息采集步骤，否则清除全部数据。
进一步地，所述响应于拥堵路况变道决策功能开启之前，还包括：
获取当前位置及当前路况；
若当前位置处于非交通路口，和
当前路况为拥堵路况，和
拥堵距离小于或等于设定拥堵距离，则
开启拥堵路况变道决策功能。
本申请的技术方案还提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如前所述的拥堵路况变道决策方法。
本申请的技术方案还提供一种电子设备，包括至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如前所述的拥堵路况变道决策方法。
采用上述技术方案后，具有如下有益效果：
在拥堵路况下，根据前方决策参考距离内的车辆变道信息，确定变道置信度以判断前方是否存在风险需要执行变道指令，基于前方车辆的行驶状态判断，不依赖于定位***，可靠性较高，能够有效规避拥堵路段的临时事故或施工路段。
附图说明
参见附图，本申请的公开内容将变得更易理解。应当理解：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本申请的保护范围构成限制。图中：
图1是本申请一实施例中的拥堵路况变道决策方法的流程图；
图2是左摄像头和右摄像头的安装位置示意图；
图3是车辆在道路上的图像采集范围示意图；
图4是置信度查询表的一个示例；
图5是首车变道的情况一；
图6是首车变道的情况二；
图7是二车从本车车道变道至相邻车道的情况一；
图8是二车从本车车道变道至相邻车道的情况二；
图9是二车从本车车道变道至相邻车道的情况三；
图10是二车从本车车道变道至相邻车道的情况四；
图11是二车从相邻车道变道至本车车道的情况一；
图12是二车从相邻车道变道至本车车道的情况二；
图13是二车从相邻车道变道至本车车道的情况三；
图14是三车从本车车道变道至相邻车道的情况一；
图15是三车从本车车道变道至相邻车道的情况二；
图16是三车从本车车道变道至相邻车道的情况三；
图17是三车从本车车道变道至相邻车道的情况四；
图18是三车从本车车道变道至相邻车道的情况五；
图19是三车从相邻车道变道至本车车道的情况一；
图20是三车从相邻车道变道至本车车道的情况二；
图21是三车从相邻车道变道至本车车道的情况三；
图22是本申请实施例中拥堵路况变道决策方法的主流程图；
图23是图22所示主流程图中首车信息采集步骤的流程图；
图24是图22所示主流程图中二车信息采集步骤的流程图；
图25是图22所示主流程图中三车信息采集步骤的流程图；
图26是本申请一实施例中电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图来进一步说明本申请的具体实施方式。
容易理解，根据本申请的技术方案，在不变更本申请实质精神下，本领域的一般技术人员可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本申请的技术方案的示例性说明，而不应当视为本申请的全部或视为对申请技术方案的限定或限制。
在本说明书中提到或者可能提到的上、下、左、右、前、后、正面、背面、顶部、底部等方位用语是相对于各附图中所示的构造进行定义的，它们是相对的概念，因此有可能会根据其所处不同位置、不同使用状态而进行相应地变化。所以，也不应当将这些或者其他的方位用语解释为限制性用语。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”、“相连”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个组件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以视具体情况理解上述属于在本申请中的具体含义。
本申请实施例中的拥堵路况变道决策方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S001：响应于拥堵路况变道决策功能开启，以当前位置为初始位置，采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，所述车辆变道信息包括变道车辆数量和变道车辆类型；
步骤S002：根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度；
步骤S003：若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令。
通过定位***对实时路况进行判断，在拥堵路况时开启拥堵路况变道决策功能，执行步骤S001，记录拥堵路况变道决策功能开启时车辆所在的位置作为初始位置，并开始对初始位置前方进行监测，采集初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，作为一个例子，决策参考距离设定为20m。
具体来说，对于前方车辆变道信息的采集，主要依靠安装在车辆前方的前摄像头和左右摄像头，需要说明的是，如图2所示，本实施例中的左摄像头21和右摄像头22分别安装在车辆左后视镜和右后视镜上并朝向前方，用于采集车辆左前方和右前方的图像。如图3所示，结合安装在车辆正前方的前摄像头，车辆能够获取前方本车道和相邻车道的实时图像。通过对图像进行处理，识别出目标车辆的车辆类型和位置等数据。
采集到初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息后，执行步骤S002以确定变道置信度，变道置信度用于衡量前方变道车辆的行为所反映的前方道路存在障碍的可能性，变道置信度越高，则说明前方道路存在障碍的可能性更高，变道的需求则更高。
具体来说，变道车辆数量越多，则变道置信度越高，同时，不同类型的变道车辆，对应的变道置信度也不同，例如，小型汽车的变道置信度小于大货车的变道置信度，这是由于在拥堵路况下，大货车的变道难度更大，因此，若大货车执行变道，则前方道路存在障碍的可能性更高，对应设置的变道置信度也更高。
确定变道置信度后，执行步骤S003，根据实际情况预设置信度阈值，若此时的变道置信度高于置信度阈值，则认为前方道路存在障碍的可能性较高，则发出变道执行指令，由自动驾驶控制***控制车辆进行变道。
本申请实施例根据前方决策参考距离内的车辆变道信息，确定变道置信度以判断前方道路是否存在障碍需要执行变道指令，基于前方车辆的行驶状态判断，不依赖于定位***，可靠性较高，能够有效规避拥堵路段的临时事故或施工路段。
在其中一个实施例中，所述响应于拥堵路况变道决策功能开启之前，还包括：
获取当前位置及当前路况；
若当前位置处于非交通路口，和
当前路况为拥堵路况，和
拥堵距离小于或等于设定拥堵距离，则
开启拥堵路况变道决策功能。
具体来说，拥堵路况变道决策功能通过对路况的判断自动开启，从车辆定位***中获取当前位置及当前路况，若同时满足处于拥堵路况、当前位置处于非交通路口、拥堵距离小于或等于设定拥堵距离，则认为前方道路可能存在临时故障，开启拥堵路况变道决策功能；否则经过设定等待时间后，继续采集当前路况进行判断。拥堵路况变道决策功能开启后，则开启采集摄像头并初始化本功能所涉及的所有参数。
首先，若当前位置处于交通路口，则说明当前拥堵路况是由于交通灯的指示造成的，存在临时故障的可能性较低，另外，若拥堵距离小于或等于设定拥堵距离，一般来说，设定拥堵距离设定为3-5km，设定拥堵距离的设定，说明前方在前方不远处道路恢复畅通，若前方存在临时故障点，则说明本车即将到达临时故障点，此时则开启拥堵路况变道决策功能。
本申请实施例根据当前路况判断是否开启拥堵路况变道决策功能，排除了处于交通路口的拥堵，并在接近临时故障点时才开启拥堵路况变道决策功能，避免过早开启导致无效判断。
在其中一个实施例中，所述根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度，若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，具体包括：
若从本车车道变道至其他车道的变道车辆数量小于预设数量，则
根据变道车辆类型，确定变道置信度；
若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，否则继续采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息；
若从本车车道变道至其他车道的变道车辆数量大于或等于预设数量，则
认为变道置信度大于或等于置信度阈值，发出变道执行指令。
具体来说，本申请实施例所述的变道车辆，均为从本车当前车道变道至相邻车道的车辆。变道车辆类型和变道车辆数量共同决定变道置信度，当变道车辆数量达到预设数量时，则可以认为变道置信度必然大于或等于置信度阈值，需要执行变道。
作为一个例子，预设数量设置为三辆，当变道车辆数量达到三辆时，认为变道置信度必然大于或等于置信度阈值。较佳的，当变道车辆数量为一辆时，根据变道置信度设定规则，可以认为变道置信度必然小于置信度阈值。
因此，可以在变道车辆数量达到两辆时，才确定变道置信度并与置信度阈值进行比较，若变道置信度高于置信度阈值，则发出变道执行指令。而在变道车辆数量达到三辆时，则直接发出变道执行指令。
本申请实施例根据变道车辆数量进行区分，在变道车辆为一辆时，不进行变道置信度判断，在变道车辆为三辆时，直接发出变道执行指令，仅在变道车辆为两辆时，才进行变道置信度判断，从而简化变道执行指令的判断流程，减少数据计算，提高判断效率。
在其中一个实施例中，所述变道车辆类型包括高置信度类型和低置信度类型。
具体来说，根据不同类型车辆在拥堵路况下变道的难易程度，将车辆类型划分为高置信度类型和低置信度类型。将变道置信度与变道车辆数量和变道车辆类型的关系制作出置信度查询表，将变道车辆数量和变道车辆类型输出置信度查询表，输出变道置信度。
图4示出了置信度查询表的一个示例，其中以“1”代表低置信度类型，以“2”代表高置信度类型，“11”则代表检测到两辆变道车辆，并且两辆变道车辆均为低置信度类型，“112”则代表检测到三辆变道车辆，并且其中两辆变道车辆为低置信度类型，一辆为高置信度类型，依次类推。
本申请实施例将车辆类型划分为高置信度类型和低置信度类型，并通过预设置信度查询表，在确定变道置信度时，将所述变道车辆数量和所述变道车辆类型输出置信度查询表，通过查表即可确定对应的变道置信度，能够快速确定变道置信度。
在其中一个实施例中，所述采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，具体包括：
执行首车信息采集步骤，采集第一辆从本车车道变道至其他车道的第一车辆变道信息；
执行二车信息采集步骤，采集第二辆从本车车道变道至其他车道的第二车辆变道信息；
根据所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息，确定变道置信度，若所述变道置信度小于置信度阈值，则
执行三车信息采集步骤，采集第三辆从本车车道变道至其他车道的第三车辆变道信息。
具体来说，对初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息的采集，包括首车信息采集步骤、二车信息采集步骤和三车信息采集步骤，分别用于采集第一车辆变道信息、第二车辆变道信息和第三车辆变道信息。其中，首车位于二车前方，三车晚于首车和二车执行变道。
本申请实施例将车辆变道信息的采集分为首车信息采集步骤、二车信息采集步骤和三车信息采集步骤分别进行采集，采用子流程调用的方式，提高运行效率。并且在二车信息采集步骤之后，先根据第一车辆变道信息和第二车辆变道信息确定此时的变道置信度，若变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，不再执行三车信息采集步骤，否则执行三车信息采集步骤采集第三车辆变道信息，简化变道执行指令的判断流程，减少数据计算，提高判断效率。
在其中一个实施例中，所述首车信息采集步骤，具体包括：
检测到本车车道前方首车的车身部分超出车道线，则确定首车车辆类型；
若首车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则清除全部数据；否则
若首车车尾越过车道线，则存储第一车辆变道信息，否则清除全部数据。
具体来说，通过摄像头循环监测对车辆前方路况，例如，按照设定周期采集车辆前方图像并对图像进行分析识别，当检测到本车车道前方有车辆的车身部分超出车道线，则将该车确定为首车，通过图像识别确定车头高度，并根据车头高度判断首车的变道车辆类型，当车头高度大于预设高度时，确定变道车辆类型为高置信度类型，否则确定变道车辆类型为低置信度类型。
之后判断首车变道点的位置，首车变道点的位置以车辆越过车道线时车辆上的设定点(例如后视镜、B柱等)在车道线上的位置：
如图5所示，决策参考距离以20m为例(图6-图21中决策参考距离均设置为20m)，若首车变道点与初始位置的距离D10大于决策参考距离，此时则认为首车数据无效，清除全部数据，包括首车变道点位置、首车的变道车辆类型以及首车变道点与初始位置的距离D10。
如图6所示，若首车变道点与初始位置的距离D10小于或等于决策参考距离，则认为首车数据有效，则继续对首车进行监测，若监测到首车车尾越过车道线，则认为首车已完成变道，此时存储第一车辆变道信息，包括首车变道点位置、首车的变道车辆类型以及首车变道点与初始位置的距离D10。若监测到首车车尾没有越过车道线，首车回到本车车道，则清除全部数据。
本申请实施例中的首车信息采集步骤，通过对车辆前方车辆进行图像采集和识别，采集并存储从本车车道变道到相邻车道的首车信息，并且在首车超过决策参考距离及首车没有完成变道的情况下，清除数据并返回路况判断的步骤，能够确保采集到从本车车道变道到相邻车道的首车信息，即第一车辆变道信息。
在其中一个实施例中，所述二车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定二车车辆类型；
若二车从本车车道变道至相邻车道，并且二车车尾越过车道线；则
若二车变道点在首车变道点的后方，则存储第二车辆变道信息；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则
清除全部数据；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
二车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则存储第二车辆变道信息后，将本车当前位置作为所述初始位置，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与所述初始位置的距离小于或等于所述决策参考距离，则
存储第二车辆变道信息后，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换。
具体来说，在首车信息采集步骤之后，若采集到前方变道的二车时，本车当前位置已经越过首车变道点，则认为此时首车的数据已经失效，则清除全部数据。
判断本车当前位置是否越过首车变道点，可以通过本车当前位置与首车变道点的距离D1(见图7-10)是否大于0进行判断，若本车当前位置与首车变道点的距离D1小于或等于0时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则根据二车车头高度确定二车车辆类型。之后通过图像识别判断二车是从本车车道变道到相邻车道，还是从相邻车道变道到本车车道，并监测二车车尾越过车道线完成变道，若二车车尾没有越过车道线，则返回二车信息采集步骤；若二车是从本车车道变道到相邻车道，并且二车车尾越过车道线，则对二车的变道信息进行判断：
如图7所示，二车变道点在首车变道点的后方，则二车变道点必然在初始位置的决策参考距离内，此处存储第二车辆变道信息，包括二车变道点的位置、二车的变道车辆类型等数据。具体来说，判断二车变道点在首车变道点后方，可以通过判断二车变道点与初始位置的距离D20是否小于首车变道点与初始位置的距离D10确定，也可以通过判断二车变道点与本车当前位置的距离D2是否小于首车变道点与本车当前位置的距离D1确定。
如图8所示，二车变道点在首车变道点的前方，并且二车变道点与本车当前位置的距离D2大于决策参考距离，则认为二车必然在初始位置的决策参考距离之外，并且，可以确定本车当前位置前方决策参考距离内均没有临时障碍，能够安全行驶，此时则可以清除全部数据，包括二车变道点相关数据和第一车辆变道信息。
如图9所示，二车变道点在首车变道点的前方，二车变道点与本车当前位置的距离D2小于或等于决策参考距离，并且二车变道点与初始位置的距离D20大于决策参考距离，则此时能够确认二车变道点和首车变道点均在本车当前位置前方决策参考距离之内，则存储第二车辆变道信息之后，将本车当前位置作为初始参考位置，并且由于二车在首车前方，为方便后续三车的判断，则将第一车辆变道信息和第二车辆变道信息互换，即将首车和二车互换，使首车保持在二车前方。
如图10所示，二车变道点在首车变道点的前方，二车变道点与本车当前位置的距离D2小于或等于决策参考距离，并且二车变道点与初始位置的距离D20小于或等于决策参考距离，则认为二车变道点和首车变道点均在初始位置前方决策参考距离之内，则存储第二车辆变道信息之后，由于二车在首车前方，为方便后续三车的判断，则将第一车辆变道信息和第二车辆变道信息互换，即将首车和二车互换，使首车保持在二车前方。
本申请实施例对二车从本车车道变道至相邻车道的情况进行分类，分别存储对应的数据，从而确定第一车辆变道信息和第二车辆变道信息。
在其中一个实施例中，所述二车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定二车车辆类型；
若二车从相邻车道变道至本车车道，并且二车车尾越过车道线；则
若二车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则
若首车车辆类型为所述高置信度类型，二车车辆类型为低置信度类型，则修改首车车辆类型为低置信度类型后，返回二车信息采集步骤；否则清除全部数据；
若二车变道点与初始位置的距离大于决策参考距离，并且
二车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，所述风险参考距离大于所述决策参考距离，则返回二车信息采集步骤，否则清除全部数据。
具体来说，确定二车车辆类型之后，若二车是从相邻车道变道到本车车道，并且二车车尾越过车道线，则对二车的变道信息进行判断：
如图11所示，若二车变道点与初始位置的距离D20小于或等于决策参考距离，此时对首车车辆类型和二车车辆类型进行判断，车辆从相邻车道变道至本车车道，在一定程度上说明本车车道前方存在临时故障的概率减小。若首车车辆类型为所述高置信度类型，二车车辆类型为低置信度类型，由于高置信度类型的变道置信度高于低置信度类型，变道置信度无法相互抵消，则修改首车车辆类型为低置信度类型，以降低首车的变道置信度，之后返回二车信息采集步骤；对于首车车辆类型和二车车辆类型相同的情况，则首车和二车的变道置信度能够相互抵消，对于首车车辆类型为低置信度类型，二车车辆类型为高置信度类型的情况，首车的变道置信度能够被二车的变道置信度完全抵消，因此清除全部数据。
如图12所示，若二车变道点与所述初始位置的距离D20大于风险参考距离(以风险参考距离设置为25m为例)，则认为二车可能在本车车道的临时障碍前方进行变道，因此二车的变道数据不具备参考价值，则删除二车的变道数据并返回二车信息采集步骤。
如图13所示，若二车变道点与初始位置的距离D20大于决策参考距离，而小于风险参考距离，则认为初始位置至二车变道点之间均不存在临时障碍，因此清除全部数据。
本申请实施例对二车从相邻变道至本车车道的情况进行分类，根据首车车辆类型和二车车辆类型对应的变道置信度，对首车车辆类型进行修正，确保后续变道置信度判断的准确性。
在其中一个实施例中，所述的三车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定三车车辆类型；
若三车从本车车道变道至相邻车道，并且三车车尾越过车道线；则
若三车变道点在首车变道点的后方，则存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则清除全部数据；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与所述初始位置的距离小于或等于所述决策参考距离，则存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，并且
本车当前位置在二车变道点的后方，则
存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，并且
本车当前位置在二车变道点的前方，则
存储第三车辆变道信息后，将本车当前位置作为初始位置，删除第二车辆变道信息，将第一车辆变道信息作为第二车辆变道信息，将第三车辆变道信息作为第一车辆变道信息。
具体来说，在二车信息采集步骤之后，若采集到前方变道的三车时，本车当前位置已经越过首车变道点，由于二车在首车后方，则认为此事首车和二车的数据已经失效，则清除全部数据。
判断本车当前位置是否越过首车变道点，可以通过本车当前位置与首车变道点的距离D1(见图14-18)是否大于0进行判断，若本车当前位置与首车变道点的距离D1小于或等于0时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则根据三车车头高度确定三车车辆类型。之后通过图像识别判断三车是从本车车道变道到相邻车道，还是从相邻车道变道到本车车道，并监测三车车尾是否越过车道线完成变道，若三车车尾没有越过车道线，则返回三车信息采集步骤；若三车车尾从本车车道变道至相邻车道，并且三车车尾越过车道线，则对三车的变道信息进行判断：
如图14所示，三车变道点在首车变道点的后方，则三车变道点必然在初始位置的决策参考距离内，此处存储第三车辆变道信息，包括三车变道点的位置、三车的变道车辆类型等数据。具体来说，判断三车变道点在首车变道点后方，可以通过判断三车变道点与初始位置的距离D30是否小于首车变道点与初始位置的距离D10确定，也可以通过判断三车变道点与本车当前位置的距离D3是否小于首车变道点与本车当前位置的距离D1确定。
如图15所示，三车变道点在首车变道点的前方，并且三车变道点与本车当前位置的距离D3大于决策参考距离，则认为三车必然在初始位置的决策参考距离之外，并且，可以确定本车当前位置前方决策参考距离内均没有临时障碍，能够安全行驶，此时则可以清除全部数据，包括三车变道点相关数据、第一车辆变道信息和第二车辆变道信息，并返回路况判断的步骤。
如图16所示，三车变道点在首车变道点的前方，三车变道点与本车当前位置的距离D3小于或等于决策参考距离，并且三车变道点与初始位置的距离D30小于或等于决策参考距离，则首车变道点、二车变道点和三车变道点均在初始位置前方决策参考距离之内，则存储第三车辆变道信息，包括三车变道点的位置、三车的变道车辆类型等数据。
如图17所示，三车变道点在首车变道点的前方，三车变道点与本车当前位置的距离D3小于或等于决策参考距离，同时三车变道点与初始位置的距离D30大于决策参考距离，并且本车当前位置在二车变道点的后方，则可以确定此时首车变道点、二车变道点和三车变道点均在本车当前位置的前方决策参考距离内，由于采集到三辆从本车道变道至相邻车道的车辆则必然需要进行变道，因此直接存储第二车辆变道信息，并执行后续步骤。其中，判断本车当前位置是否在二车变道点的后方，可以通过判断本车当前位置至二车变道点之间的距离D2是否大于0确定，若本车当前位置至二车变道点之间的距离D2大于0，则认为本车当前位置在二车变道点的后方。
如图18所示，三车变道点在首车变道点的前方，三车变道点与本车当前位置的距离D3小于或等于决策参考距离，同时三车变道点与初始位置的距离D30大于决策参考距离，并且本车当前位置在二车变道点的前方，则认为此时本车已经越过二车变道点，并且由于三车变道点在本车当前位置决策参考距离内，则将本车当前位置作为初始位置，存储第三车辆变道信息后，删除第二车辆变道信息，由于三车变道点在首车变道点前方，因此需要将首车调整为二车，三车调整为首车，即将第一车辆变道信息作为第二车辆变道信息，将第三车辆变道信息作为第一车辆变道信息。
本申请实施例对三车从本车车道变道至相邻车道的情况进行分类，分别存储对应的数据，从而确定第一车辆变道信息、第二车辆变道信息和第三车辆变道信息。
在其中一个实施例中，所述三车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定三车车辆类型；
若三车从相邻车道变道至本车车道，并且三车车尾越过车道线；则
若三车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则
若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则清除全部数据；
若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则将首车车辆类型修改为低置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则将首车车辆类型修改为高置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若三车变道点与初始位置的距离大于决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，所述风险参考距离大于所述决策参考距离，则返回三车信息采集步骤，否则清除全部数据。
具体来说，确定三车车辆类型之后，若三车是从相邻车道变道到本车车道，并三车车尾越过车道线，则对三车的变道信息进行判断：
如图19所示，若三车变道点与初始位置的距离D30小于或等于决策参考距离，则对首车车辆类型、二车车辆类型和三车车辆类型进行调整，从而修正变道置信度，包括以下四种情况：
一是首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，此时从相邻车道变道至本车车道的高置信度类型车辆的变道置信度，能够与从本车车道变道至相邻车道的两辆低置信度类型车辆的变道置信度相互抵消，因此清除全部数据。
二是首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，此时从相邻车道变道至本车车道的低置信度类型车辆的变道置信度，能够与从本车车道变道至相邻车道的其中一辆低置信度类型车辆的变道置信度相互抵消，此时只有首车的第一车辆变道信息有效，则清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤。
三是首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，此时从相邻车道变道至本车车道的高置信度类型车辆的变道置信度，能够与从本车车道变道至相邻车道的高置信度类型车辆的变道置信度相互抵消，则将首车车辆类型修改为低置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
四是首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，此时从相邻车道变道至本车车道的低置信度类型车辆的变道置信度，能够与从本车车道变道至相邻车道的低置信度类型车辆的变道置信度相互抵消，则将首车车辆类型修改为高置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤。
如图20所示，若三车变道点与初始位置的距离D30大于决策参考距离，并且三车变道点与初始位置的距离D30大于风险参考距离(以风险参考距离设置为25m为例)，则认为三车可能在本车车道的临时障碍前方进行变道，因此三车的变道数据不具备参考价值，则删除三车的变道数据并返回三车信息采集步骤。
如图21所示，若三车变道点与初始位置的距离D30大于决策参考距离，并且三车变道点与初始位置的距离D30小于或等于风险参考距离，则认为初始位置至三车变道点之间均不存在临时障碍，因此清除全部数据。
本申请实施例对三车从相邻变道至本车车道的情况进行分类，根据首车车辆类型、二车车辆类型和三车车辆类型对应的变道置信度，对首车车辆类型进行修正，确保后续变道置信度判断的准确性。
图22示出了本申请一较佳实施例中拥堵路况变道决策方法的主流程图，具体包括：
步骤S01：获取当前位置及当前路况；
步骤S02：若当前位置处于非交通路口，和当前路况为拥堵路况，和拥堵距离小于或等于设定拥堵距离，则执行步骤S03，否则等待设定时间后返回步骤S01；
步骤S03：开启拥堵路况变道决策功能；
步骤S04：响应于拥堵路况变道决策功能开启，以当前位置为初始位置，执行首车信息采集步骤，采集第一辆从本车车道变道至其他车道的第一车辆变道信息；
步骤S05：执行二车信息采集步骤，采集第二辆从本车车道变道至其他车道的第二车辆变道信息；
步骤S06：根据第一车辆变道信息和第二车辆变道信息，查表确定变道置信度；
步骤S07：若变道置信度小于置信度阈值，则执行步骤S08，否则执行步骤S09；
步骤S08：执行三车信息采集步骤，采集第三辆从本车车道变道至其他车道的第三车辆变道信息；之后执行步骤S09；
步骤S09：发出变道执行指令，并在变道完成后执行步骤S010，
步骤S010：清除全部数据，判断是否退出拥堵路段，若是则结束拥堵路况变道决策方法，否则返回步骤S04。
图23示出了拥堵路况变道决策方法中首车信息采集步骤的流程图，具体包括：
步骤S101：检测到本车车道前方首车的车身部分超出车道线，则确定首车车辆类型；
步骤S102：若首车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则执行主流程中步骤S310，否则执行步骤S103；
步骤S103：若首车车尾越过车道线，则执行步骤S104，否则执行主流程中步骤S310；
步骤S104：存储第一车辆变道信息。
图24示出了拥堵路况变道决策方法中二车信息采集步骤的流程图，具体包括：
步骤S201：检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，若本车当前位置未越过首车变道点，则执行步骤S202，否则执行主流程中步骤S010；
步骤S202：确定二车车辆类型；
步骤S203：判断二车变道类型，若二车从本车车道变道至相邻车道，则执行步骤S204，若二车从相邻车道变道至本车车道，则执行步骤S211；
步骤S204：若二车车尾越过车道线，则执行步骤S205，否则返回步骤S201；
步骤S205：若二车变道点在首车变道点的后方，则执行步骤S206，否则执行步骤S207；
步骤S206：存储第二车辆变道信息后，执行主流程中步骤S06；
步骤S207：若二车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则执行主流程中步骤S010，否则执行步骤S208；
步骤S208：若二车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则执行步骤S209，否则执行步骤S210；
步骤S209：存储第二车辆变道信息后，将本车当前位置作为所述初始位置，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换；
步骤S210：存储第二车辆变道信息后，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换。
步骤S211：若二车车尾越过车道线，则执行步骤S212，否则返回步骤S201；
步骤S212：若二车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则执行步骤S213，否则执行步骤S215；
步骤S213：若首车车辆类型为所述高置信度类型，二车车辆类型为低置信度类型，则执行步骤S214，否则执行主流程中步骤S010；
步骤S214：修改首车车辆类型为低置信度类型后，返回步骤S201；
步骤S215：若二车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，则返回步骤S201，否则执行主流程中步骤S010。
图25示出了拥堵路况变道决策方法中三车信息采集步骤的流程图，具体包括：
步骤S301：检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，若本车当前位置未越过首车变道点，则执行步骤S302，否则执行主流程中步骤S010；
步骤S302：确定三车车辆类型；
步骤S303：判断三车变道类型，若三车从本车车道变道至相邻车道，则执行步骤S304，若三车从相邻车道变道至本车车道，则执行步骤S311；
步骤S304：若三车车尾越过车道线，则执行步骤S305，否则返回步骤S301；
步骤S305：若三车变道点在首车变道点的后方，则执行步骤S306，否则执行步骤S307；
步骤S306：存储第三车辆变道信息后，执行主流程中步骤S09；
步骤S307：若三车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则执行主流程中步骤S010，否则执行步骤S308；
步骤S308：若三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则执行步骤S306，否则执行步骤S309；
步骤S309：若本车当前位置在二车变道点的后方，则执行步骤S306，否则执行步骤S310；
步骤S310：存储第三车辆变道信息后，将本车当前位置作为初始位置，删除第二车辆变道信息，将第一车辆变道信息作为第二车辆变道信息，将第三车辆变道信息作为第一车辆变道信息。
步骤S311：若三车车尾越过车道线，则执行步骤S312，否则返回步骤S301；
步骤S312：若三车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则执行步骤S313，否则执行步骤S319；
步骤S313：若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则执行主流程中步骤S010，否则执行步骤S314；
步骤S314：若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则执行步骤S315，否则执行步骤S316；
步骤S315：清除第二车辆变道信息，执行主流程中步骤S05；
步骤S316：若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则执行步骤S317，否则执行步骤S318；
步骤S317：将首车车辆类型修改为低置信度类型后，清除第二车辆变道信息，执行主流程中步骤S05；
步骤S318：将首车车辆类型修改为高置信度类型后，清除第二车辆变道信息，执行主流程中步骤S05；
步骤S319：若三车变道点与初始位置的距离大于风险参考距离，则返回步骤S301，否则执行主流程中步骤S010。
本申请的技术方案还提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行前述任一实施例中的拥堵路况变道决策方法。
图26示出了本申请的一种电子设备，包括：
至少一个处理器261；以及，
与所述至少一个处理器261通信连接的存储器262；其中，
所述存储器262存储有可被所述至少一个处理器261执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器261执行，以使所述至少一个处理器261能够执行前述任一方法实施例中的拥堵路况变道决策方法的所有步骤。
电子设备优选为车载电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)，进一步为车载电子控制单元中的微控制单元(Microcontroller Unit，MCU)。
图26中以一个处理器262为例：
电子设备还可以包括：输入装置263和输出装置264。
处理器261、存储器262、输入装置263及显示装置264可以通过总线或者其他方式连接，图中以通过总线连接为例。
存储器262作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的拥堵路况变道决策方法对应的程序指令/模块，例如，图1、22-25所示的方法流程。处理器261通过运行存储在存储器262中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的拥堵路况变道决策方法。
存储器262可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据拥堵路况变道决策方法的使用所创建的数据等。此外，存储器262可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器262可选包括相对于处理器261远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至执行拥堵路况变道决策方法的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置263可接收输入的用户点击，以及产生与拥堵路况变道决策方法的用户设置以及功能控制有关的信号输入。显示装置264可包括显示屏等显示设备。
在所述一个或者多个模块存储在所述存储器262中，当被所述一个或者多个处理器261运行时，执行上述任意方法实施例中的拥堵路况变道决策方法。
以上所述的仅是本申请的原理和较佳的实施例。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，将分别公开在不同的实施例中的技术方案适当组合而得到的实施方式也包括在本发明的技术范围内，在本申请原理的基础上，还可以做出若干其它变型，也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种拥堵路况变道决策方法，其特征在于，包括如下步骤：
响应于拥堵路况变道决策功能开启，以当前位置为初始位置，采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，所述车辆变道信息包括变道车辆数量和变道车辆类型；
根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度；
若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令；
所述采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息，具体包括：
执行首车信息采集步骤，采集第一辆从本车车道变道至其他车道的第一车辆变道信息；
执行二车信息采集步骤，采集第二辆从本车车道变道至其他车道的第二车辆变道信息；
根据所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息，确定变道置信度，若所述变道置信度小于置信度阈值，则
执行三车信息采集步骤，采集第三辆从本车车道变道至其他车道的第三车辆变道信息；
所述首车信息采集步骤，具体包括：
检测到本车车道前方首车的车身部分超出车道线，则确定首车车辆类型；
若首车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则清除全部数据；否则
若首车车尾越过车道线，则存储第一车辆变道信息，否则清除全部数据。
2.根据权利要求1所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述根据所述变道车辆数量和所述变道车辆类型，确定变道置信度，若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，具体包括：
若从本车车道变道至其他车道的变道车辆数量小于预设数量，则
根据变道车辆类型，确定变道置信度；
若所述变道置信度大于或等于置信度阈值，则发出变道执行指令，否则继续采集所述初始位置前方决策参考距离内的车辆变道信息；
若从本车车道变道至其他车道的变道车辆数量大于或等于预设数量，则
认为变道置信度大于或等于置信度阈值，发出变道执行指令。
3.根据权利要求1所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述变道车辆类型包括高置信度类型和低置信度类型。
4.根据权利要求3所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述二车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定二车车辆类型；
若二车从本车车道变道至相邻车道，并且二车车尾越过车道线；则
若二车变道点在首车变道点的后方，则存储第二车辆变道信息；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则
清除全部数据；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
二车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，则
存储第二车辆变道信息后，将本车当前位置作为所述初始位置，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换；
若二车变道点在首车变道点的前方，并且
二车变道点与所述初始位置的距离小于或等于所述决策参考距离，则
存储第二车辆变道信息后，将所述第一车辆变道信息和所述第二车辆变道信息互换。
5.根据权利要求3所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述二车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到二车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定二车车辆类型；
若二车从相邻车道变道至本车车道，并且二车车尾越过车道线；则
若二车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则
若首车车辆类型为所述高置信度类型，二车车辆类型为低置信度类型，则修改首车车辆类型为低置信度类型后，返回二车信息采集步骤；否则清除全部数据；
若二车变道点与初始位置的距离大于决策参考距离，并且
二车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，所述风险参考距离大于所述决策参考距离，则返回二车信息采集步骤，否则清除全部数据。
6.根据权利要求3所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述的三车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定三车车辆类型；
若三车从本车车道变道至相邻车道，并且三车车尾越过车道线；则
若三车变道点在首车变道点的后方，则存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离大于所述决策参考距离，则清除全部数据；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与所述初始位置的距离小于或等于所述决策参考距离，则存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，并且
本车当前位置在二车变道点的后方，则
存储第三车辆变道信息；
若三车变道点在首车变道点的前方，并且
三车变道点与本车当前位置的距离小于或等于所述决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于所述决策参考距离，并且
本车当前位置在二车变道点的前方，则
存储第三车辆变道信息后，将本车当前位置作为初始位置，删除第二车辆变道信息，将第一车辆变道信息作为第二车辆变道信息，将第三车辆变道信息作为第一车辆变道信息。
7.根据权利要求3所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述三车信息采集步骤，具体包括：
若在本车当前位置未越过首车变道点时，检测到三车越过本车车道和相邻车道的车道线，则确定三车车辆类型；
若三车从相邻车道变道至本车车道，并且三车车尾越过车道线；则
若三车变道点与初始位置的距离小于或等于决策参考距离，则
若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则清除全部数据；
若首车车辆类型和二车车辆类型均为低置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为高置信度类型，则将首车车辆类型修改为低置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若首车车辆类型和二车车辆类型包括低置信度类型和高置信度类型，三车车辆类型为低置信度类型，则将首车车辆类型修改为高置信度类型后，清除第二车辆变道信息，返回二车信息采集步骤；
若三车变道点与初始位置的距离大于决策参考距离，并且
三车变道点与所述初始位置的距离大于风险参考距离，所述风险参考距离大于所述决策参考距离，则返回三车信息采集步骤，否则清除全部数据。
8.根据权利要求1所述的拥堵路况变道决策方法，其特征在于，所述响应于拥堵路况变道决策功能开启之前，还包括：
获取当前位置及当前路况；
若当前位置处于非交通路口，和
当前路况为拥堵路况，和
拥堵距离小于或等于设定拥堵距离，则
开启拥堵路况变道决策功能。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如权利要求1-8任一项所述的拥堵路况变道决策方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-8任一项所述的拥堵路况变道决策方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110872269.9A CN113581180B (zh) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | 拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110872269.9A CN113581180B (zh) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | 拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113581180A CN113581180A (zh) | 2021-11-02 |
| CN113581180B true CN113581180B (zh) | 2023-06-30 |
Family
ID=78252737
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110872269.9A Active CN113581180B (zh) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | 拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113581180B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113753055B (zh) * | 2021-10-15 | 2023-08-22 | 东风汽车集团股份有限公司 | 基于雷达探测对拥堵车道的判断方法及电子设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190046059A (ko) * | 2017-10-25 | 2019-05-07 | 현대모비스 주식회사 | 차선 변경 제어 장치와 방법 |
| CN112416004A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种基于自动驾驶的控制方法、装置、车辆以及相关设备 |
| CN112896140A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-06-04 | 李解 | 具有变道防撞***的混合动力车辆 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101724887B1 (ko) * | 2015-08-10 | 2017-04-07 | 현대자동차주식회사 | 전방 도로 형상과 연결을 분석해 차선 변경과 타이밍을 결정하는 자율주행 제어 장치 및 방법 |
| KR102467223B1 (ko) * | 2016-01-15 | 2022-11-14 | 현대자동차주식회사 | 차선을 변경하는 차량에 근거한 자율 주행 제어 방법 및 장치 |
| CN109131321B (zh) * | 2018-08-29 | 2021-01-05 | 广州大学 | 基于图像处理与计算危险系数的变道辅助方法及装置 |
| JP7091956B2 (ja) * | 2018-09-07 | 2022-06-28 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の車線変更支援装置 |
| CN109466551A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-15 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆控制方法、***及电子设备和存储介质 |
| CN112406876A (zh) * | 2019-08-23 | 2021-02-26 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆及其控制方法、控制装置 |
| CN113066298B (zh) * | 2021-03-17 | 2022-04-29 | 北京航迹科技有限公司 | 车辆行驶控制方法、装置、车辆、服务器、存储介质 |
| CN112937584B (zh) * | 2021-03-31 | 2022-06-03 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种自动换道控制方法、装置及汽车 |
-
2021
- 2021-07-30 CN CN202110872269.9A patent/CN113581180B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190046059A (ko) * | 2017-10-25 | 2019-05-07 | 현대모비스 주식회사 | 차선 변경 제어 장치와 방법 |
| CN112416004A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种基于自动驾驶的控制方法、装置、车辆以及相关设备 |
| CN112896140A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-06-04 | 李解 | 具有变道防撞***的混合动力车辆 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113581180A (zh) | 2021-11-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112965504A (zh) | 基于自动驾驶的远程确认方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN109345829B (zh) | 无人车的监控方法、装置、设备及存储介质 | |
| US8848980B2 (en) | Front vehicle detecting method and front vehicle detecting apparatus | |
| EP3262609B1 (en) | Trailer tracking apparatus and method | |
| CN111081064A (zh) | 一种车载以太网的自动泊车***及自动代客泊车方法 | |
| CN111028534B (zh) | 一种泊车位检测方法及装置 | |
| CN114194190A (zh) | 车道机动意图检测***和方法 | |
| CN113581180B (zh) | 拥堵路况变道决策方法、存储介质及电子设备 | |
| CN113297881A (zh) | 一种目标检测方法及相关装置 | |
| EP4388509A1 (en) | Detected object path prediction for vision-based systems | |
| CN113525383B (zh) | 拥堵路况自动变道方法、存储介质及电子设备 | |
| CN111369784A (zh) | 一种控制车道流量的方法及装置 | |
| CN115965636A (zh) | 车辆侧面图的生成方法、装置及终端设备 | |
| CN115489530A (zh) | 车辆的换道方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN113232668B (zh) | 一种驾驶辅助方法、***、介质及终端 | |
| CN115092058A (zh) | 车载360全景影像的控制方法及装置 | |
| CN114429622A (zh) | 一种车辆自动行驶方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN114274965A (zh) | 车辆控制方法、车辆控制装置、车载终端设备及存储介质 | |
| CN111824170B (zh) | 用于获得车辆性能信息的方法、***、装置及电子设备 | |
| CN111063211A (zh) | 车辆停车辅助设备和方法 | |
| CN108749708A (zh) | 一种低能见度下自动开启车辆雾灯的装置及方法 | |
| CN114255605B (zh) | 设备控制方法、装置及设备 | |
| CN111857108A (zh) | 一种自动跟车的方法及装置 | |
| KR102087365B1 (ko) | 영상 처리 장치 및 방법 | |
| CN118025170A (zh) | 一种车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |