一种车辆变道模型的构建方法及装置与流程

技术特征：
1.一种车辆变道模型的构建方法，其特征在于，包括：获取车辆在手动驾驶场景中的m组变道数据，每组变道数据用于指示所述车辆每次变道时的数据，每组变道数据包括n种行驶属性的值，m和n为大于1的整数；根据每组变道数据包括的每种行驶属性的值，以及每种行驶属性对应的预设范围，确定第一决策树模型；根据所述第一决策树模型和预存的第二决策树模型，确定融合变道模型；所述融合变道模型用于所述车辆在自动驾驶场景中的变道决策。2.根据权利要求1所述的车辆变道模型的构建方法，其特征在于，所述根据所述第一决策树模型和预存的第二决策树模型，确定融合变道模型，包括：根据所述第一决策树模型包括的每种行驶属性的第一目标分裂值，以及预存的第二决策树模型包括的每种行驶属性的第二目标分裂值，确定每种行驶属性的融合分裂值；根据所述第一决策树模型包括的每种行驶属性的第一目标分裂值的位序，以及所述第二决策树模型包括的每种行驶属性的第二目标分裂值的位序，确定每种行驶属性的融合分裂值的位序；根据每种行驶属性的融合分裂值，以及每种行驶属性的融合分裂值的位序，确定所述融合变道模型。3.根据权利要求1或2所述的车辆变道模型的构建方法，其特征在于，所述根据每组变道数据包括的每种行驶属性的值，以及每种行驶属性对应的预设范围，确定第一决策树模型，包括：根据每组变道数据包括的每种行驶属性的值，以及每种行驶属性对应的预设范围，确定每种行驶属性的至少一个分裂值，以及每种行驶属性的每个分裂值的位序；根据每种行驶属性的至少一个分裂值，以及每种行驶属性的每个分裂值的位序，确定所述第一决策树模型。4.根据权利要求3所述的车辆变道模型的构建方法，其特征在于，所述根据每种行驶属性的至少一个分裂值，以及每种行驶属性的每个分裂值的位序，确定第一决策树模型，包括：当每种行驶属性对应一个第一目标分裂值时，根据每种行驶属性的第一目标分裂值，以及每种行驶属性的第一目标分裂值的位序，确定所述第一决策树模型；当n种行驶属性中存在至少一种行驶属性对应多个分裂值时，根据每种行驶属性的至少一个分裂值，以及每种行驶属性的每个分裂值的位序，确定初始决策树模型，并对所述初始决策树模型进行剪枝处理，得到所述第一决策树模型，所述第一决策树模型包括的每种行驶属性的第一目标分裂值为相应的行驶属性的至少一个分裂值中的一个。5.根据权利要求3所述的车辆变道模型的构建方法，其特征在于，所述根据每组变道数据包括的每种行驶属性的值，以及每种行驶属性对应的预设范围，确定每种行驶属性的至少一个分裂值，以及每种行驶属性的每个分裂值的位序，包括：根据每种行驶属性对应的预设范围，以及预存的分裂算法，确定每种行驶属性对应的多个备选分裂值；根据每组变道数据包括的每种行驶属性的值，计算每种行驶属性对应的每个备选分裂值的基尼系数；
根据每种行驶属性对应的每个备选分裂值的基尼系数的大小，确定每种行驶属性的至少一个分裂值，以及每种行驶属性的每个分裂值的位序。6.根据权利要求1或2所述的车辆变道模型的构建方法，其特征在于，每组变道数据还包括天气属性的值，m组变道数据的天气属性的值相同；相应的，所述第二决策树模型为在与所述m组变道数据的天气属性的值的情况下得到的。7.根据权利要求1或2所述的车辆变道模型的构建方法，其特征在于，在确定融合变道模型之后，所述车辆变道模型的构建方法还包括：继续获取所述车辆在手动驾驶场景中的变道数据；在继续获取的变道数据的总数据量满足预设条件时，根据满足所述预设条件的变道数据确定新的第一决策树模型；根据新的第一决策树模型和所述融合变道模型，确定新的融合变道模型。8.一种车辆变道模型的构建装置，其特征在于，所述车辆变道模型的构建装置包括：获取模块，用于获取车辆在手动驾驶场景中的m组变道数据，每组变道数据用于指示所述车辆每次变道时的数据，每组变道数据包括n种行驶属性的值，m和n为大于1的整数；第一确定模块，用于根据所述获取模块获取的每组变道数据包括的每种行驶属性的值，以及每种行驶属性对应的预设范围，确定第一决策树模型；第二确定模块，用于根据所述第一确定模块确定的所述第一决策树模型，以及预存的第二决策树模型，确定融合变道模型；所述融合变道模型用于所述车辆在自动驾驶场景中的变道决策。9.一种变道决策方法，其特征在于，包括：在自动驾驶场景中，获取车辆当前的目标变道数据，所述目标变道数据包括目标天气属性的值和n种目标行驶属性中每种目标行驶属性的值，n为大于1的整数；确定与所述目标天气属性的值对应的目标融合变道模型，所述目标融合变道模型是根据第一决策树模型和预存的第二决策树模型得到的，所述第一决策树模型是根据所述车辆在手动驾驶场景中的m组变道数据得到的，m为大于1的整数；根据每种目标行驶属性的值，采用所述目标融合变道模型确定所述车辆是否进行变道。10.一种变道决策装置，其特征在于，包括：获取模块，用于在自动驾驶场景中，获取车辆当前的目标变道数据，所述目标变道数据包括目标天气属性的值和n种目标行驶属性中每种目标行驶属性的值，n为大于1的整数；第三确定模块，用于确定与所述获取模块获取的所述目标天气属性的值对应的目标融合变道模型，所述目标融合变道模型是根据第一决策树模型和预存的第二决策树模型得到的，所述第一决策树模型是根据所述车辆在手动驾驶场景中的m组变道数据得到的，m为大于1的整数；决策模块，用于根据所述获取模块获取的每种目标行驶属性的值，采用所述第三确定模块确定的所述目标融合变道模型确定所述车辆是否进行变道。11.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令；当所述处理器执行所述计算机指令时，
所述车辆执行如权利要求1-7中任意一项所述的车辆变道模型的构建方法，或执行如权利要求9中所述的变道决策方法。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的车辆变道模型的构建方法，或执行如权利要求9中所述的变道决策方法。

技术总结
本发明公开一种车辆变道模型的构建方法及装置，涉及自动驾驶技术领域。具体方案包括：获取车辆在手动驾驶场景中的M组变道数据，其中，每组变道数据用于指示车辆每次变道时的数据，每组变道数据包括N种行驶属性的值，M和N为大于1的整数，并根据每组变道数据包括的每种行驶属性的值，以及每种行驶属性对应的预设范围，确定第一决策树模型，且根据第一决策树模型和预存的第二决策树模型，确定融合变道模型，融合变道模型用于车辆在自动驾驶场景中的变道决策。本发明提高了车辆自动驾驶的“拟人化”程度，提升了车辆自动驾驶过程中乘客的体验感。验感。验感。


技术研发人员：邓晟伟 邹欣 吴鹏 周陆杰 白颖 刘翎予
受保护的技术使用者：福思（杭州）智能科技有限公司
技术研发日：2022.02.28
技术公布日：2022/6/28