Die vorliegende Beschreibung offenbart ein Verfahren zum Erzeugen eines Spurwechsel-Entscheidungsmodells, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Spurwechsel-Entscheidung eines unbemannten Fahrzeugs, wobei das Verfahren zum Erzeugen eines Spurwechsel-Entscheidungsmodells umfasst: einen Satz von Trainingsprobensatz für einen Spurwechsel des Fahrzeugs wird erfasst, wobei der Trainingsprobensatz eine Vielzahl von Trainingsprobengruppen umfasst, jede Trainingsprobengruppe umfasst Trainingsproben zu jedem Zeitschritt, wenn das Fahrzeug den Spurwechsel gemäß der geplanten Spurwechseltrajektorie durchführt, wobei die Trainingsproben einen Satz von Zustandsgrößen und entsprechende Steuergrößen umfassen, wobei die Zustandsgröße eine Raumlage, eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung des Zielfahrzeugs, die Raumlage, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung eines vorausfahrenden Fahrzeugs auf der eigenen Spur des Zielfahrzeugs und die Raumlage, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung eines nachfolgenden Fahrzeugs auf der Zielspur umfasst; wobei die Steuergröße eine Geschwindigkeit und eine Winkelgeschwindigkeit des Zielfahrzeugs umfasst; wobei das auf dem tiefen intensiven Lernnetzwerk basierende Entscheidungsmodell durch den Trainingsprobensatz trainiert wird, um das Spurwechsel-Entscheidungsmodell zu erhalten, wobei das Spurwechsel-Entscheidungsmodell die Zustandsgröße des Zielfahrzeugs mit der entsprechenden Steuergröße in Beziehung setzt.

    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.


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    Title :

    Verfahren zum Erzeugen eines Spurwechsel-Entscheidungsmodells, Verfahren und Vorrichtung zur Spurwechsel-Entscheidung eines unbemannten Fahrzeugs


    Contributors:
    SHI TIANYU (author) / RAN XU (author)

    Publication date :

    2022-03-24


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German


    Classification :

    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




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