A method for generating a lane changing decision model, a lane changing decision method for a driverless vehicle, and a device. The method for generating a lane changing decision model comprises: acquiring a vehicle lane change training sample set, wherein the training sample set comprises multiple training sample groups, each of the training sample groups comprises training samples collected at every time step during a process of a vehicle completing a lane change according to a planned lane changing trajectory, the training samples comprise a state variables and corresponding control variables set, the state variables comprise an orientation, a speed, an acceleration of a target vehicle, an orientation, a speed, and an acceleration of a vehicle in front of the target vehicle in a current lane, and an orientation, a speed, and an acceleration of a following vehicle in a target lane, and the control variables comprise the speed and an angular speed of the target vehicle; and training, by means of the training sample set, a deep reinforcement learning network-based decision model to obtain a lane changing decision model, the lane changing decision model enabling the state variables of the target vehicle to be associated with the corresponding control variables.
Procédé de génération de modèle de décision de changement de voie, procédé de décision de changement de voie pour véhicule sans conducteur, et dispositif. Le procédé de génération d'un modèle de décision de changement de voie consiste à : acquérir un ensemble d'échantillons d'apprentissage de changement de voie de véhicule, l'ensemble d'échantillons d'apprentissage comprenant de multiples groupes d'échantillons d'apprentissage, chacun des groupes d'échantillons d'apprentissage comprenant des échantillons d'apprentissage collectés à chaque intervalle de temps pendant un processus de changement de voie d'un véhicule selon une trajectoire de changement de voie planifiée, les échantillons d'apprentissage comprenant des variables d'état et un ensemble de variables de commande correspondantes, les variables d'état comprenant une orientation, une vitesse, une accélération d'un véhicule cible, une orientation, une vitesse, et une accélération d'un véhicule qui précède le véhicule cible sur une voie de circulation actuelle, et une orientation, une vitesse et une accélération d'un véhicule suivant sur une voie cible, et les variables de commande comprenant la vitesse et une vitesse angulaire du véhicule cible ; et former, au moyen de l'ensemble d'échantillons d'apprentissage, un modèle de décision basé sur un réseau d'apprentissage par renforcement profond pour obtenir un modèle de décision de changement de voie, le modèle de décision de changement de voie permettant aux variables d'état du véhicule cible d'être associées aux variables de commande correspondantes.
一种换道决策模型生成方法和无人车换道决策方法及装置,其中,所述换道决策模型生成方法包括:获取车辆换道的训练样本集,所述训练样本集包括多个训练样本组,每个所述训练样本组包括车辆按照规划的换道轨迹完成换道的过程中每个时间步长下的训练样本,所述训练样本包括一组状态量及对应的控制量,所述状态量包括目标车辆的位姿、速度、加速度,目标车辆本车道前车的位姿、速度、加速度以及目标车道上跟车的位姿、速度、加速度;所述控制量包括目标车辆的速度、角速度;通过所述训练样本集对基于深度强化学习网络的决策模型进行训练,得到换道决策模型,所述换道决策模型使得目标车辆的状态量与对应的控制量相关联。
METHOD FOR GENERATING LANE CHANGING DECISION MODEL, LANE CHANGING DECISION METHOD FOR DRIVERLESS VEHICLE, AND DEVICE
PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE MODÈLE DE DÉCISION DE CHANGEMENT DE VOIE, PROCÉDÉ DE DÉCISION DE CHANGEMENT DE VOIE POUR VÉHICULE SANS CONDUCTEUR, ET DISPOSITIF
换道决策模型生成方法和无人车换道决策方法及装置
2021-06-03
Patent
Elektronische Ressource
Chinesisch
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion |
Lane changing decision-making method and system based on lane changing interaction intention
Europäisches Patentamt | 2021
|Lane changing method, device for driverless vehicle and computer-readable storage medium
Europäisches Patentamt | 2022
|Intelligent driving vehicle lane changing and lane keeping integrated decision control method
Europäisches Patentamt | 2023
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