一种基于LSTM的车辆换道策略控制的算法及软件

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于LSTM的车辆换道策略控制的算法及软件。

背景技术

随着智能网联汽车、自动驾驶技术的演进发展，社会化道路上智能网联汽车的渗透率会越来越高，而完全自动驾驶还会存在一个较长的演进周期，社会道路上不同等级的智能体会在一个较长周期内进行混行，其中，所述智能体包括智能汽车、L2以下辅助驾驶汽车、L0的完全人驾驶的汽车、非机动车、行人等。在这些智能体混行中，车辆的变道选择，即“横向控制”技术的使用需要考虑到复杂的应用场景，体现为不同等级智能体的策略“竞争”，包括不同等级的智能体对于变道策略的选择、控制以及传统的人工驾驶中，因驾驶员的驾驶技术能力或视线遮挡等原因引发的变道操作的不确定性等，这对算法或功能软件有很高的要求。

相关技术的车路协同场景中，如车车协作式变道、路侧设备引导车辆变道等，其核心都依赖于快速、准确地完成变道时机的合理性判定。具体地，目前较为普遍的变道时机的判定算法是通过计算安全距离并与两车间实际距离对比，当两车实际距离大于安全距离时，判定为允许变道，否则判定为减速让行。其中，所述安全距离的含义为：根据车辆运动的物理模型，若前车变道，后车至少应与前车保持多大的距离，才能保证给后车驾驶员留出充足的刹车反应时间以避免车辆碰撞的发生。

然而，发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：对于变道时机的判定结果的准确性较低。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种一种基于LSTM的车辆换道策略控制的算法及软件，至少用以解决相关技术中对于变道时机的判定结果的准确性较低的技术问题。

为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了一种车辆变道的策略控制方法，所述方法包括：在接收到目标车辆的变道请求后，获取所述目标车辆的实时行车信息；将所述实时行车信息输入至预先训练好的车辆变道策略控制模型，所述车辆变道策略控制模型用于结合所述实时行车信息、所述目标车辆的历史行车信息和历史决策信息，得到输出结果；其中，所述预先训练好的车辆变道策略控制模型是基于LSTM构建的；执行与所述输出结果对应的车辆变道的策略。

本申请的一些实施例还提供了一种车辆变道的策略控制系统，所述系统包括：接收单元，用于在接收到目标车辆的变道请求后，获取所述目标车辆的实时行车信息；预测单元，用于将所述实时行车信息输入至预先训练好的车辆变道策略控制模型，所述车辆变道策略控制模型用于结合所述实时行车信息、所述目标车辆的历史行车信息和历史决策信息，得到输出结果；其中，所述预先训练好的车辆变道策略控制模型是基于LSTM构建的；输出单元，用于执行与所述输出结果对应的车辆变道的策略。

本申请的一些实施例还提供了一种车辆变道的策略控制设备，所述设备包括：一个或多个处理器；以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述的方法。

本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现所述的方法。

相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，通过本申请实施例中的车辆变道策略控制模型，决策因素除了包括所述目标车辆的实时行车信息外，还充分考虑了所述目标车辆的历史行车信息和历史决策信息，从而有利于提升变道时机的判定结果的准确性，输出更为合理的车辆变道的策略，实现车辆变道的策略的平滑输出。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种车辆变道的策略控制方法的示例性流程图；

图2为本申请实施例提供的一种车辆变道的策略控制设备的示例性结构连接示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本文中使用以下术语。

LSTM，长短期记忆网络，英文全称Long Short-Term Memory，是一种时间循环神经网络。

GNSS定位模块，全球导航卫星系统的定位模块，英文全称Global NavigationSatellite System。

CAN总线，英文全称Controller Area Network，是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络。

PC5通信接口，是车的模组和车、路侧设备、人交互的接口。使用V2X业务UE之间用户面进行D2D(Device to Device)直接通信的接口。PC5可以作为没有无线网络覆盖时直接车车通信的途径，一般通信半径可以达到200到300米。

实施例一

本申请实施例提供了一种车辆变道的策略控制方法，所述方法可以包括以下步骤，如图1所示：

步骤S101，在接收到目标车辆的变道请求后，获取所述目标车辆的实时行车信息。

步骤S102，将所述实时行车信息输入至预先训练好的车辆变道策略控制模型，所述车辆变道策略控制模型用于结合所述实时行车信息、所述目标车辆的历史行车信息和历史决策信息，得到输出结果；其中，所述预先训练好的车辆变道策略控制模型是基于LSTM构建的。

步骤S103，执行与所述输出结果对应的车辆变道的策略。

具体地说，在一些例子中，可以根据所述目标车辆的转向灯信息确定所述目标车辆是否发出变道请求，或者，还可以根据所述目标车辆的转向灯信息和加速度信息确定所述目标车辆是否发出变道请求。

在一些例子中，所述历史行车信息可以是但不限于所述目标车辆与前车和/或后车在最近一段时间内的运行速度序列、所述目标车辆在最近一段时间内的行进轨迹序列等。

具体地说，所述与所述输出结果对应的车辆变道的策略，具体指可以避免所述目标车辆发生碰撞，尽可能少地让后车减速的策略。在一些例子中，所述车辆变道的策略可以包括变道、不变道；在另外一些例子中，所述车辆变道的策略可以包括加速变道、减速变道等等。

可以理解，在相关技术中，一般通过计算目标车辆与前车和/或后车的安全距离，将所述安全距离，与目标车辆与前车和/或后车间实际距离对比来判断是否变道，在使用该方法的过程中仅孤立地考虑了前车和/或后车的速度、加速度等信息，考虑的因素较为单一。通过本申请实施例中的车辆变道策略控制模型，决策因素除了包括所述目标车辆的实时行车信息外，还充分考虑了所述目标车辆的历史行车信息和历史决策信息，从而有利于提升变道时机的判定结果的准确性，输出更为合理的车辆变道的策略，实现车辆变道的策略的平滑输出。

实施例二

在本申请一些实施例中，所述获取所述目标车辆的实时行车信息可以包括如下步骤：

根据所述实时行车信息确定目标特征参数。

根据所述目标特征参数确定所述目标车辆的特征向量。

从而，所述将所述实时行车信息输入至预先训练好的车辆变道策略控制模型，具体为：将所述特征向量输入至预先训练好的车辆变道策略控制模型。

在本申请一些实施例中，所述实时行车信息可以包括：所述目标车辆的定位信息、影响所述目标车辆的变道的周边车辆信息、所述目标车辆预设范围内的交通状态信息、所述目标车辆的变道道路信息。

进一步地，在本申请一些实施例中，所述目标车辆的定位信息包括所述目标车辆的经度坐标和纬度坐标；

所述影响所述目标车辆的变道的周边车辆信息包括所述目标车辆与前车和/或后车的相对车速、相对距离、安全距离、车辆类型，以及所述目标车辆的目标车道的前车和/或后车的车辆类型；

所述目标车辆预设范围内的交通状态信息包括所述目标车辆预设范围内的交通拥堵数据、弱势交通参与者数据；

所述目标车辆的变道道路信息包括所述目标车辆当前所处道路的总车道数量、所述目标车道。

在一些例子中，可以获取到所述目标车辆在t时刻的经度坐标x

在一些例子中，所述目标车道具体为目标车道的车道号。

进一步地，在本申请一些实施例中，可以根据GNSS定位模块获取所述目标车辆的定位定姿信息，所述定位定姿信息可以包括所述目标车辆的定位信息、速度信息、航向角信息；可以根据CAN总线获取所述目标车辆的转向灯信息、加速度信息；根据PC5通信接口接收到的周边车辆广播的BSM消息中获取到的所述影响所述目标车辆的周边车辆信息，包括所述周边车辆的定位信息、车辆类型信息、速度信息、加速度信息；根据PC5通信接口接收到的路侧RSU设备广播的消息中获取到所述目标车辆的周边地图信息，此即所述预设范围内的交通状态信息，包括所述目标车辆当前所处道路的总车道数量、车道数量信息、交通拥堵数据、弱势交通参与者数据。

进一步地，可以基于上述应用实例中获取到的数据进行数据处理，提取实际需要的实时行车信息，其中的一些数据可以直接采集到，另外的一些数据需要结合多种数据进行计算获得。比如说，所述目标车辆与前车和/或后车的相对车速，具体可以通过所述目标车辆与前车/或后车各自的车速作差得到；所述目标车辆与前车和/或后车的安全距离，具体可以通过所述目标车辆与前车和/或后车的相对车速，以及所述目标车辆的加速度、前车和/或后车的加速度得到；所述目标车道，具体可以结合所述目标车辆的当前位置信息、所述目标车辆的预设范围内的交通状态信息、转向灯信息得到。

实施例三

在本申请一些实施例中，所述车辆变道策略控制模型的训练的方法可以包括：

获取预设车辆的历史行车信息；所述历史行车信息包括所述预设车辆的历史定位信息、影响所述预设车辆的变道的历史周边车辆信息、所述预设车辆预设范围内的历史交通状态信息、所述预设车辆的历史变道道路信息，以及所述预设车辆的历史变道决策；

根据所述历史行车信息进行模型训练。

在一些例子中，所述预设车辆可以是使用历史收集的具备智能网联V2X通信能力的人工驾驶的车辆。

进一步地，在一些例子中，所述预设车辆的定位信息可以包括所述预设车辆的经度坐标和纬度坐标；所述影响所述预设车辆的变道的周边车辆信息可以包括所述预设车辆与前车和/或后车的相对车速、相对距离、安全距离、车辆类型，以及所述预设车辆的目标车道的前车和/或后车的车辆类型；所述预设车辆预设范围内的交通状态信息可以包括所述预设车辆预设范围内的交通拥堵数据、弱势交通参与者数据；所述预设车辆的变道道路信息可以包括所述预设车辆当前所处道路的总车道数量、所述目标车道。

具体的，在一些应用实例中，可以根据GNSS定位模块获取所述预设车辆的定位定姿信息，所述定位定姿信息可以包括所述预设车辆的定位信息、速度信息、航向角信息；可以根据CAN总线获取所述预设车辆的转向灯信息、加速度信息；根据PC5通信接口接收到的周边车辆广播的BSM消息中获取到的所述影响所述预设车辆的周边车辆信息，包括所述周边车辆的定位信息、车辆类型信息、速度信息、加速度信息；根据PC5通信接口接收到的路侧RSU设备广播的消息中获取到所述预设车辆的周边地图信息，此即所述预设范围内的交通状态信息，包括所述预设车辆当前所处道路的总车道数量、车道数量信息、交通拥堵数据、弱势交通参与者数据，同时，记录所述预设车辆在由人工驾驶的情况下最终是否实际发生了变道行为。

进一步地，可以基于上述应用实例中获取到的数据进行数据处理，提取实际需要的历史行车信息，其中的一些数据可以直接采集到，另外的一些数据需要结合多种数据进行计算获得。比如说，所述预设车辆与前车和/或后车的相对车速，具体可以通过所述预设车辆与前车/或后车各自的车速作差得到；所述预设车辆与前车和/或后车的安全距离，具体可以通过所述预设车辆与前车和/或后车的相对车速，以及所述预设车辆的加速度、前车和/或后车的加速度得到；所述目标车道，具体可以结合所述预设车辆的当前位置信息、所述预设车辆的预设范围内的交通状态信息、转向灯信息得到。

至此，根据上述提供的应用实例可以得多数据集，数据集的体现形式可以为向量。

在一些例子中，可以获取到所述预设车辆在t时刻的经度坐标x

在一些例子中，可以将上述得到的数据集分成三组，分别为训练集、验证集与测试集。其中，所述训练集主要用于所述模型的参数训练，所述验证集主要用于进行过拟合校验，所述测试集主要用于对所述模型的效果进行测试。

在一些例子中，所述训练集、验证集与测试集占所述数据集的占比分别为70％、20％、10％。

具体地说，可以根据如下公式构造基于LSTM的所述车辆变道策略控制模型：

f

i

o

其中，x

在本申请一些实施例中，所述根据所述历史行车信息进行模型训练可以包括：根据所述历史行车信息和预设损失函数，进行模型训练。具体地说，可以在GPU服务器上，根据所述历史行车信息形成的训练集和预设损失函数进行模型训练，从而得到上述公式中W、U、b的最优解，得到最优权重及偏移参数，进而可以在训练过程中使用验证集进行过拟合验证，之后，即可以根据测试集和训练好了参数的模型进行效果测试，在测试效果达到预期后，可以将所述模型移植到车载横向控制软件中，为车辆换道的策略选择提供决策。

进一步地，在本申请一些实施例中，所述预设损失函数为交叉熵损失函数。本申请选用业界二分类任务中常用的交叉熵损失函数用于模型的训练。

本申请实施例还提供了一种车辆变道的策略控制系统，所述系统可以包括：

接收单元，用于在接收到目标车辆的变道请求后，获取所述目标车辆的实时行车信息；

预测单元，用于将所述实时行车信息输入至预先训练好的车辆变道策略控制模型，所述车辆变道策略控制模型用于结合所述实时行车信息、所述目标车辆的历史行车信息和历史决策信息，得到输出结果；其中，所述预先训练好的车辆变道策略控制模型是基于LSTM构建的；

输出单元，用于执行与所述输出结果对应的车辆变道的策略。

不难发现，本申请实施例是与上述任一或任意几个实施例所对应的系统实施例，上述各实施例的实现细节同样适用于本申请实施例，为避免重复，此处不再赘述。

此外，本申请实施例还提供了一种车辆变道的策略控制设备，该设备的结构如图2所示，所述设备包括用于存储计算机可读指令的存储器11和用于执行计算机可读指令的处理器12，其中，当该计算机可读指令被该处理器执行时，触发所述处理器执行所述的虚拟内容的分发方法。

本申请实施例中的方法和/或实施例可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在该计算机程序被处理单元执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图或框图示出了按照本申请各种实施例的设备、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的针对硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

作为另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述本申请的多个实施例的方法和/或技术方案的步骤。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

此外，本申请实施例还提供了一种计算机程序，所述计算机程序存储于计算机设备，使得计算机设备执行所述控制代码执行的方法。

需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。