车辆的变道决策方法、设备和存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种车辆的变道决策方法、设备和存储介质。

背景技术

变道决策是自动驾驶系统决策规划的重要组成部分，变道决策要求考虑当前车道和要变换的目标车道的障碍物信息，部分场景下需考虑变道轨迹的合理性，不合理的变道轨迹会影响正常车流和驾驶员的驾驶体验，因此如何确定合理的变道轨迹意义重大。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种车辆的变道决策方法、设备和存储介质，能够从多种变道轨迹中选出更为合理的变道轨迹。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种车辆的变道决策方法，该方法包括：基于目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列；各可行驶车道序列中包含当前车道和目标车道，目标车道为当前车道和相邻车道中的一者；对于各组可行驶车道序列，基于可行驶车道序列中目标车辆的第一行驶数据、以及目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划，确定在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹；至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

其中，未来时间段包括多个未来时间点，各变道轨迹包括变道轨迹的曲率数据和目标车辆行驶在各未来时间点时的速度数据；速度数据包括所速度、加速度和加加速度中的至少一者；在至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹之前，还包括：对于各变道轨迹，基于变道轨迹的曲率数据和目标车辆在各未来时间点的速度数据，确定变道轨迹的舒适性表征数据。

其中，目标障碍物的数量至少为一个，可行驶车道序列中的目标障碍物为当前车道和目标车道上与目标车辆的距离满足预设距离要求的至少一个障碍物；在至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹之前，还包括：对于各可行驶车道序列，基于可行驶车道序列中各目标障碍物的第二行驶数据进行预测，得到各目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹；基于各行驶轨迹与对应变道轨迹的重合情况，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据；综合各安全性表征子数据，得到变道轨迹的安全性表征数据。

其中，未来时间段包括多个未来时间点，各行驶轨迹包括各目标障碍物行驶在各未来时间点时的第一位置，变道轨迹包括目标车辆行驶在各未来时间点时的第二位置；基于各行驶轨迹与对应变道轨迹的重合情况，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据，包括：基于在各未来时间点时各目标障碍物的第一位置和目标车辆的第二位置，确定各行驶轨迹与变道轨迹的重合情况；重合情况用于表征行驶轨迹与变道轨迹是否存在重合；响应于各行驶轨迹中存在与变道轨迹重合的目标行驶轨迹，确定变道轨迹关于目标行驶轨迹的安全性表征子数据为第一安全性表征子数据；其中，存在第一安全性表征子数据的变道轨迹不为目标变道轨迹；响应于各行驶轨迹中不存在与变道轨迹重合的目标行驶轨迹，基于各未来时间点的第二位置和各行驶轨迹的第一位置，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据为第二安全性表征子数据。

其中，至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹，包括：获取各组可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据；对于各变道轨迹，综合变道轨迹对应的可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据、变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，确定变道轨迹的综合数据；基于各变道轨迹的综合数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

其中，可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据为利用关于目标车道的车道限速数据、车流速度数据和车道类型的预设通行效率代价函数确定；安全性表征数据为利用关于变道轨迹与目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹重合情况的预设安全性代价函数确定；舒适性表征数据为利用关于目标车辆在未来预设时间段中各未来时间点的速度数据和变道轨迹的曲率数据的预设舒适性代价函数确定，速度数据包括速度、加速度和加加速度中的至少一者；目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹为基于目标障碍物的第二行驶数据进行预测得到。

其中，综合变道轨迹对应的可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据、变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，确定变道轨迹的综合数据，包括：基于预设权重参数，对安全性表征数据、舒适性表征数据和通行效率表征数据进行加权处理，得到变道轨迹的综合数据。

其中，安全性表征数据、舒适性表征数据和通行效率表征数据分别为通过对应的预设代价函数确定的代价数据；综合数据为基于预设权重参数对各代价数据进行加权处理得到的综合代价数据；满足预设要求的目标变道轨迹的综合代价数据最小。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器存储有程序指令；处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序指令，该程序指令能够被执行以实现上述方法。

上述方案，先基于目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列，对于各组可行驶车道序列，于可行驶车道序列中目标车辆的第一行驶数据、以及目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划，确定在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹，然后至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。其中，本申请目标变道轨迹是至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据选取的，相比于只基于安全性表征数据选取目标变道轨迹的方式，本申请上述选取方式能够同时考虑变道轨迹的安全性和舒适性进行目标变道轨迹的选取，故能够从多种变道轨迹中选出更为合理的目标变道轨迹。

附图说明

图1是本申请提供的车辆的变道决策方法一实施例的流程示意图；

图2是本申请提供的获取各变道轨迹的安全性表征数据一实施例的流程示意图；

图3是本申请提供的电子设备一实施例的框架示意图；

图4是本申请提供的计算机可读存储介质的框架示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本申请进一步详细说明。

另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

请参阅图1，图1是本申请提供的车辆的变道决策方法一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，本实施例包括：

S11：基于目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列；各可行驶车道序列中包含当前车道和目标车道，目标车道为当前车道和相邻车道中的一者。

本实施例用于基于目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列，并确定各可行驶车道序列对应的变道轨迹，然后从多个可行驶车道序列对应的变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

本文中的目标车辆为待进行变道决策的车辆。在一实施场景中，目标车辆在当前车道上行驶时，若存在相邻的左右两个相邻车道，则在变道决策时，包括3种决策可能(可行车道序列)：第一、从当前车道向当前车道的相邻左车道变道，即可行车道序列为当前车道和相邻左车道变道；第二、从当前车道向当前车道的相邻右车道变道，即可行车道序列为当前车道和相邻右车道变道；第三、不变道，仍然在当前车道行驶，即可行车道序列为当前车道和当前车道。可见，各可行驶车道序列中包含当前车道和目标车道，目标车道为当前车道或相邻车道。

故，本实施例在获取到目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道后，可根据当前车道和相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列。其中，若当前车道只存在一个相邻车道，对应的目标车辆的可行驶车道序列为2组，分别为当前车道和当前车道；当前车道和相邻车道。具体目标车辆的可行驶车道序列的数量根据相邻车道的数量确定，此处不做具体限定。

S12：对于各组可行驶车道序列，基于可行驶车道序列中目标车辆的第一行驶数据、以及目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划，确定在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹。

本实施例中，目标障碍物的数量至少为一个，可行驶车道序列中的目标障碍物为当前车道和目标车道上与目标车辆的距离满足预设距离要求的至少一个障碍物。示例性的，若可行驶车道序列为当前车道和右相邻车道，则目标障碍物为当前车道前方、右相邻车道前方、右相邻车道后方的障碍物中与目标车辆的距离满足预设距离要求的障碍物。在一实施方式中，目标障碍物为在当前车道前方、右相邻车道前方、右相邻车道后方的障碍物中距离目标车辆最近的障碍物；在另一实施方式中，目标障碍物为在当前车道前方、右相邻车道上距离目标车辆预设距离范围的障碍物；具体的预设范围可根据实际效果和实际需求进行设置，此处不做具体限定。

在一实施例中，可先获取可行驶车道序列中目标车辆的第一行驶数据、以及目标障碍物的第二行驶数据，然后基于第一行驶数据和目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划，确定在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹。其中，获取第一行驶数据、第二行驶数据、以及于第一行驶数据和目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划的方式可利用现有的方式进行获取和对应的轨迹规划。例如可先根据目标障碍物的第二行驶数据预测得到目标障碍物在未来时间段的行驶轨迹，然后再根据目标障碍物在未来时间段的行驶轨迹和目标车辆的行驶数据进行qp轨迹优化，得到在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹。

S13：至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

在一实施方式中，可基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。示例性的，预先设定变道轨迹安全性和舒适性的第一预设权重参数，根据变道轨迹安全性和舒适性的第一预设权重参数，对各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据进行加权处理，得到各变道轨迹的综合数据，然后再基于综合数据从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

在另一实施方式中，还可先获取各组可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据，然后对于各可行驶车道序列，综合该可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据，以及对应的变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，确定该变道轨迹的综合数据；进而基于各变道轨迹的综合数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。示例性的，预先设定目标车道的通行效率、变道轨迹安全性和舒适性的第二预设权重参数，根据第二预设权重参数，对各可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据、对应变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据进行加权处理，得到各变道轨迹的综合数据，然后再基于综合数据从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

在一具体实施例中，上述安全性表征数据、舒适性表征数据和通行效率表征数据分别为通过对于对应的预设代价函数确定的代价数据，综合可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据，以及对应的变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，确定的变道轨迹的综合数据，为基于预设权重参数对各代价数据进行加权处理得到的综合代价数据。本实施例中，满足预设要求的目标变道轨迹的综合代价数据，为各变道轨迹对应的综合代价数据中的最小代价数据。

示例性的，可利用如下方式综合可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据，以及对应的变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，确定变道轨迹的综合数据：

cost

式中，cost

上述方案，先基于目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列，对于各组可行驶车道序列，于可行驶车道序列中目标车辆的第一行驶数据、以及目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划，确定在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹，然后至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。其中，目标变道轨迹是至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据选取的，相比于只基于安全性表征数据选取目标变道轨迹的方式，上述选取方式能够同时考虑变道轨迹的安全性和舒适性进行目标变道轨迹的选取，故能够从多种变道轨迹中选出更为合理的目标变道轨迹。

在一些实施例中，在步骤S13之前，应先获取各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据。

在一些实施例中，未来时间段包括多个未来时间点，步骤S12进行轨迹规划得到的各变道轨迹包括变道轨迹的曲率数据和目标车辆行驶在各未来时间点时的速度数据；其中，速度数据包括速度、加速度和加加速度中的至少一者。

本实施例中，获取各变道轨迹的舒适性表征数据，包括：对于各变道轨迹，基于变道轨迹的曲率数据和目标车辆在各未来时间点的速度数据，确定变道轨迹的舒适性表征数据。

在一些实施例中，舒适性表征数据为利用关于目标车辆在未来预设时间段中各未来时间点的速度数据和变道轨迹的曲率数据的预设舒适性代价函数确定用于表征舒适性的舒适性代价数据。

在一具体实施方式中，舒适性代价函数为：

cost

*cost

其中，

式中，cost

jerk表示任意未来时间点纵向加加速度，long jerk upper bound表示加加速度上限，其中，纵向加加速度越接近加加速度上限，对应的纵向舒适性代价函数的代价值越高，纵向舒适性越差。

v

其中，

当然，在其他实施例中，也可用上述纵向舒适性代价函数、向心加速度代价函数和横向舒适性代价函数中的至少一者作为舒适性代价函数，进而利用舒适性代价函数确定各变道轨迹的舒适性表征数据。

请参阅图2，图2是本申请提供的获取各变道轨迹的安全性表征数据一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图2所示的流程顺序为限。如图2所示，本实施例包括：

S21：对于各可行驶车道序列，基于可行驶车道序列中各目标障碍物的第二行驶数据进行预测，得到各目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹。

本实施例用于先基于可行驶车道序列中各目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹与对应的变道轨迹的重合情况，确定该可行驶车道序列对应的变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据，然后再综合各安全性表征子数据，确定该变道轨迹的安全性表征数据。

本实施例中，先确定可行驶车道序列中位于目标车辆周围的目标障碍物，然后基于各目标障碍物的第二行驶数据进行预测，得到各目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹。其中，可基于车道参考线将自车周围划分为多个区域，例如是当前车道前方、当前车道后方、当前车道的左相邻车道前方、左相邻车道后方、当前车道的右相邻车道前方和右相邻车道后方六个区域，然后将每个区域上距离目标车辆最近的障碍物作为目标障碍物，或者将每个区域上距离目标车辆预设距离的障碍物作为目标障碍物，具体的预设距离可根据实际需要预先设置。

其中，在确定各变道轨迹对应的安全性表征数据的过程中，可只利用影响各变道轨迹安全性的目标障碍物的行驶轨迹和对应的变道轨迹的重合情况，对变道轨迹进行安全性表征。例如，对于可行驶车道序列为当前车道和右相邻车道的情况下，该可行驶车道序列对应的变道轨迹(右变道轨迹)的安全性的确定，可只利用当前车道前方、右相邻车道前方和右相邻车道后方的目标障碍物的行驶轨迹与右变道轨迹的重合情况，对该右变道轨迹的安全性进行表征；又如，对于可行驶车道序列为当前车道和左相邻车道的情况下，该可行驶车道序列对应的变道轨迹(左变道轨迹)的安全性的确定，可只利用当前车道前方、左相邻车道前方和左相邻车道后方的目标障碍物的行驶轨迹与左变道轨迹的重合情况，对该左变道轨迹的安全性进行表征；再如，对于可行驶车道序列为当前车道和当前车道的情况下，该可行驶车道序列对应的变道轨迹(居中轨迹)的安全性的确定，可只利用当前车道前方的目标障碍物的行驶轨迹与居中轨迹的重合情况，对该居中轨迹的安全性进行表征。

进一步地，第二行驶数据可以是目标障碍物的行驶速度数据和行驶位置数据等，基于各目标障碍物的第二行驶数据进行预测，得到各目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹的方式可利用现有的轨迹预测方式，此处不做具体阐述。

S22：基于各行驶轨迹与对应变道轨迹的重合情况，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据。

S23：综合各安全性表征子数据，得到变道轨迹的安全性表征数据。

本实施例中，各变道轨迹的安全性表征数据为利用关于该变道轨迹与目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹的重合情况的预设安全性代价函数确定。

其中，对于各组可行驶车道序列，先确定各组可行驶车道序列中位于当前车道和目标车道的多个目标障碍物，然后对于各目标障碍物，基于该目标障碍物在未来预设时间段的行驶轨迹与对应的变道轨迹的重合情况，确定变道轨迹关于该行驶轨迹的各安全性表征子数据，然后再综合变道轨迹关于多个各目标障碍物分别对应的行驶轨迹的各安全性表征子数据，得到变道轨迹的安全性表征数据。

在一具体实施例中，上述未来时间段包括多个未来时间点，各目标障碍物的行驶轨迹包括各目标障碍物行驶在各未来时间点时的第一位置，各变道轨迹包括目标车辆行驶在各未来时间点时的第二位置。

本实施例中，基于各行驶轨迹与对应变道轨迹的重合情况，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据，包括以下至少一个步骤：

第一、基于在各未来时间点时各目标障碍物的第一位置和目标车辆的第二位置，确定各行驶轨迹与变道轨迹的重合情况；重合情况用于表征行驶轨迹与变道轨迹是否存在重合。

本实施例中，各目标障碍物的第一位置指frenet坐标系下目标障碍物的角点投影在参考线的横向方向和参考线的纵向方向上的位置，变道轨迹的第二位置指frenet坐标系下目标车辆的角点投影在参考线的横向方向和参考线的纵向方向上的位置。其中，可把目标车辆和目标障碍物看做一个长方形，目标车辆和目标障碍物的角点指的是对应长方形的4个顶点。其中，在任意未来时间点，若目标车辆的角点的第二位置和目标障碍物角点的第一位置存在重合，则确定该目标障碍物的行驶轨迹与变道轨迹重合，即该目标障碍物和目标车辆发生碰撞，安全性很低；否则，若在任意未来时间点，目标车辆的角点的第二位置和目标障碍物角点的第一位置不存在重合(存在距离)，则确定该目标障碍物的行驶轨迹与变道轨迹不重合，即该目标障碍物和目标车辆不发生碰撞，安全性较高。

第二、响应于各行驶轨迹中存在与变道轨迹重合的目标行驶轨迹，确定变道轨迹关于目标行驶轨迹的安全性表征子数据为第一安全性表征子数据；其中，存在第一安全性表征子数据的变道轨迹不为目标变道轨迹。

简言之，若可行驶车道序列中多个目标障碍物中，任意一个目标障碍物的行驶轨迹与变道轨迹重合，则说明目标车辆在向目标车道变道时，会和其中一个目标障碍物发生碰撞，对应的目标车辆在向目标车道变道时是不安全的，为了保证目标车辆变道的安全性，则不能向该目标车道变道。

本实施例中，第一安全性表征子数据为一个相对较大的数据，只要存在该数据(第一安全性表征子数据)，即使其他行驶轨迹中不存在与变道轨迹重合的目标行驶轨迹，也不会影响最终的选择结果，即存在第一安全性表征子数据的变道轨迹一定不为最终要选择的目标变道轨迹。

第三、响应于各行驶轨迹中不存在与变道轨迹重合的目标行驶轨迹，基于各未来时间点的第二位置和各行驶轨迹的第一位置，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据为第二安全性表征子数据。

本实施例中，若各行驶轨迹中不存在与变道轨迹重合的目标行驶轨迹，则该目标车辆在向对应的目标车道变道时，不会和目标车道和当前车道的目标障碍物发生碰撞，对应的变道轨迹是安全的，但为了后续综合安全性表征数据和其他表征数据进行目标变道轨迹的选择，可基于目标车辆在各未来时间点的第二位置和各目标障碍物在各未来时间点的第一位置，确定变道轨迹关于各行驶轨迹的各安全性表征子数据为第二安全性表征子数据。

下面以可行驶车道序列包括当前车道和右相邻车道、且当前车道和右相邻车道上共包括3个目标障碍物为例，说明确定该变道轨迹的安全性表征数据的大概过程：

cost

其中，cost

obs_start_l，obs_end_l，obs_start_s，obs_end_s，ego_start_l，ego_end_l，ego_start_s，ego_end_s分别为frenet坐标系下目标障碍物与目标车辆的角点在任意时刻的第一位置和第二位置投影在参考线s方向(参考线的横向方向)和l方向(参考线的纵向方向)的最大值和最小值。其中，最大值表征的是距离参考线最远的角点、最小值表征的是距离参考线最近的角点。dist表示的是目标障碍物距离参考线最近的角点和目标车辆距离参考线最近的角点的欧氏距离，σ表征的是目标障碍物距离参考线最近的角点和目标车辆距离参考线最近的角点的欧氏距离的标准差。

上述计算各安全性表征子数据时，无论在参考线的横向方向上还是纵向方向上，若目标障碍物距离参考线的最近的角点的第一位置大于目标车辆距离参考线最远的角点的第二位置，或目标障碍物距离参考线的最远的角点的第一位置小于目标车辆距离参考线最近的角点的第二位置，说明该目标障碍物的行驶轨迹和目标车辆的变道轨迹不存在重合情况，则确定该变道轨迹相对于该目标障碍物的行驶轨迹是安全的，两者不会发生碰撞，对应的该变道轨迹相对于该目标障碍物的安全性代价数据为

否则，对于任一时刻，若在参考线的横向方向上或者纵向方向上，目标障碍物距离参考线的最近的角点的第一位置小于或者等于目标车辆距离参考线最远的角点的第二位置，或目标障碍物距离参考线的最远的角点的第一位置大于或者等于目标车辆距离参考线最近的角点的第二位置，说明该时刻，目标障碍物的行驶轨迹和目标车辆的变道轨迹存在重合情况，即在该时刻，目标车辆和目标障碍物碰撞，这种情况下，该变道轨迹相对于该目标障碍物的安全性代价数据为inf(表征一个无穷大的数据)。

当然，在其他实施例中，各目标障碍物的行驶轨迹和变道轨迹可用相关函数表达式表达，可直接确定行驶轨迹对应的表达函数和变道轨迹对应的表达函数是否存在交点，来判断两条轨迹的重合情况。其中，若存在交点，说明两条轨迹重合，否则，两条轨迹不重合。

在一些实施例中，还可以获取各组可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据，以能够综合变道轨迹对应的可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据、变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，确定变道轨迹的综合数据；进而能够基于各变道轨迹的综合数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。

在一具体实施例中，可行驶车道序列中目标车道的通行效率表征数据为利用目标车道的车道限速数据、车流速度数据和车道类型的预设通行效率代价函数确定。

示例性的，通行效率代价函数如下：

V

上式中，cost

其中，v

进一步的，对于车道类型代价函数(cost

请参阅图3，图3是本申请提供的电子设备一实施例的框架示意图。本实施方式中，电子设备30包括相互耦接的存储器31和处理器32。

存储器31存储有程序指令，处理器32用于执行存储器31中存储的程序指令，以实现上述任一方法实施方式的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备30可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备30还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。

具体而言，处理器32用于控制其自身以及存储器31以实现上述任一实施方式的步骤。处理器32还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器32可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器32还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器32可以由集成电路芯片共同实现。

请参阅图4，图4是本申请提供的计算机可读存储介质的框架示意图。本申请实施例的计算机可读存储介质40存储有程序指令41，该程序指令41被执行时实现上述方法中任一实施例以及任意不冲突的组合所提供的方法。其中，该程序指令41可以形成程序文件以软件产品的形式存储在上述计算机可读存储介质40中，以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质40包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

上述方案，先基于目标车辆所处的当前车道和当前车道的相邻车道，构造目标车辆的多组可行驶车道序列，对于各组可行驶车道序列，于可行驶车道序列中目标车辆的第一行驶数据、以及目标障碍物的第二行驶数据进行轨迹规划，确定在未来预设时间段目标车辆从当前车道向目标车道变道对应的变道轨迹，然后至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据，从各变道轨迹中，选取满足预设要求的目标变道轨迹。其中，本申请目标变道轨迹是至少基于各变道轨迹的安全性表征数据和舒适性表征数据选取的，相比于只基于安全性表征数据选取目标变道轨迹的方式，本申请上述选取方式能够同时考虑变道轨迹的安全性和舒适性进行目标变道轨迹的选取，故能够从多种变道轨迹中选出更为合理的目标变道轨迹。

上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。

以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。