一种驾驶行为确定方法及其相关设备与流程

技术特征：
1.一种驾驶行为确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一车辆的第一驾驶数据和第二车辆的第二驾驶数据；根据所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据，获取第一车辆对第二车辆未有碰撞风险的驾驶行为集合；通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为；若所述驾驶行为集合包含所述预测驾驶行为，则将所述预测驾驶行为确定为所述第一车辆即将执行的驾驶行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述驾驶行为集合未包含所述预测驾驶行为，则从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标模型根据第三驾驶数据训练得到，所述通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为包括：若所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据位于预置的取值范围中，则通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为，所述预置的取值范围根据所述第三驾驶数据构建。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一驾驶数据和/或所述第二驾驶数据位于预置的取值范围外，则从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为。5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为包括：通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到多个候选驾驶行为的分布概率；若多个候选驾驶行为中的目标驾驶行为的分布概率满足预置的条件，则将所述目标驾驶行为确定为第一车辆的预测驾驶行为，所述目标驾驶行为的分布概率在所述多个候选驾驶行为的分布概率中最大。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述目标候选驾驶行为的分布概率不满足所述条件，则从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述条件为所述目标驾驶行为的分布概率大于或等于预置的第一阈值，或，根据所述目标驾驶行为的分布概率确定的方差小于或等于预置的第二阈值。8.根据权利要求5至7任意一项所述的方法，其特征在于，所述驾驶行为集合包含所述多个候选驾驶行为中的至少一个候选驾驶行为。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据，获取所述驾驶行为集合包含的至少一个候选驾驶行为的评分；所述从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为包括：
从所述驾驶行为集合中，将评分最大的候选驾驶行为确定为所述第一车辆即将执行的驾驶行为。10.一种驾驶行为确定装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取第一车辆的第一驾驶数据和第二车辆的第二驾驶数据；第二获取模块，用于根据所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据，获取第一车辆对第二车辆未有碰撞风险的驾驶行为集合；处理模块，用于通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为；第一确定模块，用于若所述驾驶行为集合包含所述预测驾驶行为，则将所述预测驾驶行为确定为所述第一车辆即将执行的驾驶行为。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二确定模块，用于若所述驾驶行为集合未包含所述预测驾驶行为，则从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为。12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述目标模型根据第三驾驶数据训练得到，所述处理模块，用于若所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据位于预置的取值范围中，则通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为，所述预置的取值范围根据所述第三驾驶数据构建。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第三确定模块，用于若所述第一驾驶数据和/或所述第二驾驶数据位于预置的取值范围外，则从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为。14.根据权利要求10至13任意一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于：通过目标模型对所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据进行处理，得到多个候选驾驶行为的分布概率；若多个候选驾驶行为中的目标驾驶行为的分布概率满足预置的条件，则将所述目标驾驶行为确定为第一车辆的预测驾驶行为，所述目标驾驶行为的分布概率在所述多个候选驾驶行为的分布概率中最大。15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第四确定模块，用于若所述目标候选驾驶行为的分布概率不满足所述条件，则从所述驾驶行为集合中，确定所述第一车辆即将执行的驾驶行为。16.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述条件为所述目标驾驶行为的分布概率大于或等于预置的第一阈值，或，根据所述目标驾驶行为的分布概率确定的方差小于或等于预置的第二阈值。17.根据权利要求14至16任意一项所述的装置，其特征在于，所述驾驶行为集合包含所述多个候选驾驶行为中的至少一个候选驾驶行为。18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，还用于根据所述第一驾驶数据和所述第二驾驶数据，获取所述驾驶行为集合包含的至少一个候选驾驶行为的评分；所述第二确定模块、所述第三确定模块或第四确定模块，用于从所述驾驶行为集合中，将评分最大的候选驾驶行为确定为所述第一车辆即将执行的驾驶行为。
19.一种驾驶行为确定装置，其特征在于，所述驾驶行为确定装置包括存储器和处理器；所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为执行所述代码，当所述代码被执行时，所述驾驶行为确定装置执行如权利要求1至9任一所述的方法。20.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或多个指令，所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实施权利要求1至9任一所述的方法。21.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施权利要求1至9任意一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种驾驶行为确定方法及其相关设备，可规避自动驾驶的潜在风险，提高自动驾驶的安全等级。本申请的方法包括：获取第一车辆的第一驾驶数据和第二车辆的第二驾驶数据；根据第一驾驶数据和第二驾驶数据，获取第一车辆对第二车辆未有碰撞风险的驾驶行为集合；通过目标模型对第一驾驶数据和第二驾驶数据进行处理，得到第一车辆的预测驾驶行为；若驾驶行为集合包含预测驾驶行为，则将预测驾驶行为确定为第一车辆即将执行的驾驶行为。行为确定为第一车辆即将执行的驾驶行为。行为确定为第一车辆即将执行的驾驶行为。


技术研发人员：王志涛 李威 程思源 陈玉莹 车玉涵
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2021.07.31
技术公布日：2021/11/14