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申请/专利权人：浙江科技大学

摘要：本申请公开了一种混合交通环境下网联自动驾驶车辆变道方法及相关装置，涉及自动驾驶技术领域，同时以当前时刻的当前车辆观测状态和周围车辆观测状态作为输入，利用训练好的变道模型确定当前车辆在当前时刻的动作，并控制当前车辆执行当前车辆在当前时刻的动作，周围车辆观测状态包括每一周围车辆的相对距离、速度、加速度和二进制标识，通过引入周围车辆观测状态，能够在动作决策时考虑观测空间内车辆间关系，捕捉车辆之间的动态变化关系，使得在处理复杂交通动态方面更加全面，以捕捉潜在的危险，提高网联自动驾驶车辆变道的安全性。

主权项：1.一种混合交通环境下网联自动驾驶车辆变道方法，其特征在于，所述混合交通环境下网联自动驾驶车辆变道方法包括：获取当前时刻的当前车辆观测状态和周围车辆观测状态；所述当前车辆观测状态包括当前车辆的横向位置、纵向位置、速度、加速度、可观测车辆数量、道路车辆密度和道路平均车速；所述周围车辆观测状态包括每一周围车辆的相对距离、速度、加速度和二进制标识；当前车辆为网联自动驾驶车辆；可观测车辆为与当前车辆的纵向距离小于预设距离的周围车辆；周围车辆包括与当前车辆同车道的当前车辆的前车和后车、最近车辆以及与最近车辆同车道的最近车辆的前车和后车，最近车辆为当前车辆的相邻车道内与当前车辆距离最近的车辆；相对距离为周围车辆与当前车辆之间的距离；二进制标识用于表征周围车辆是否为可观测车辆，若周围车辆为可观测车辆，则二进制标识为1，否则，则二进制标识为0；当二进制标识为0时，则周围车辆的相对距离、速度和加速度均为0；以所述当前车辆观测状态和所述周围车辆观测状态作为输入，利用训练好的变道模型确定当前车辆在当前时刻的动作；所述训练好的变道模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、特征融合模块和训练好的策略网络，第一特征提取模块用于对所述当前车辆观测状态进行特征提取，第二特征提取模块用于对所述周围车辆观测状态进行特征提取，第一特征提取模块的输出端和第二特征提取模块的输出端均与特征融合模块的输入端相连接，特征融合模块的输出端与训练好的策略网络的输入端相连接；所述动作包括空转、左转、右转、加速和减速；控制当前车辆执行当前车辆在当前时刻的动作。

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