车辆交互判定方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆交互判定方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.目前，智能车辆技术已成为学术界和企业界的研究热点，当智能车辆行驶在车流密集的交叉路口、环形路口等复杂交通环境中，需要考虑多车间可能存在的交互影响，对每台周围车辆的未来轨迹进行有效预测，对每台被预测车辆而言，合理、准确地判定其周围车辆是否会与其产生动态交互，是提升轨迹预测算法精度、节约计算资源的关键。
3.相关技术中，车辆交互判定方法主要是基于空间网格划分或者欧式距离，其往往忽略车辆具体的状态信息，容易导致交互判定或假定的区域范围过大，导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度。


技术实现要素：

4.本技术提供一种车辆交互判定方法、装置、设备及介质，解决了相关技术中由于忽略车辆具体的状态信息，从而容易导致交互判定或假定的区域范围过大，进而导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度的问题，通过考虑每台车辆的状态信息，生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。
5.本技术第一方面实施例提供一种车辆交互判定方法，包括以下步骤：获取每台车辆的状态信息，其中，所述每台车辆包括目标车辆和所述目标车辆对应的所有周围车辆；根据所述每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；根据所述每台车辆对应的动态区域对所述目标车辆与所述目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定。
6.根据上述技术手段，本技术实施例通过获取每台车辆的状态信息，以便根据每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定，从而提高了多车交互判定结果的准确性和合理性。
7.进一步，所述状态信息包括车身长度、中心位置、速度、加速度、航向和航向变化率。
8.根据上述技术手段，由于在车流密集的交叉路口、环形路口等复杂交通环境中，每台车辆的位置、速度、航向信息都会产生动态变化，因此为提高交互判定结果的准确性，需要综合考虑每台车辆的状态信息，例如车身长度、中心位置、速度、加速度、航向和航向变化率。
9.进一步，根据所述每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域，包括：以每台车辆对应的中心位置为圆心生成每台车辆对应的初始扇形区域，其中，所述初始扇形区
域的半径和圆心角由对应的车身长度和速度决定，所述初始扇形区域的扇形角平分线朝向由对应的航向决定；根据每台车辆对应的加速度和航向变化率得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量；根据所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量对所述每台车辆对应的初始扇形区域进行动态修正，以得到每台车辆对应的动态扇形区域。
10.根据上述技术手段，可以准确得到每台车辆对应的动态扇形区域，从而根据动态扇形区域可以准确的判断车辆之间的交互关系。
11.进一步，根据以下公式得到所述初始扇形区域的半径和圆心角：
[0012][0013][0014]
其中，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，v
id
为速度，t为预测时间，γ为常量，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，e为欧拉数，π为圆周率。
[0015]
进一步，根据以下公式得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：
[0016][0017][0018]
其中，为第id台车辆对应的半径修正量，a
id
为加速度，y
id
为航向变化率，为第id台车辆对应的圆心角修正量。
[0019]
根据上述技术手段，通过上述公式得到的修正量可以实时对能够描述车辆交互范围的扇形区域进行动态修正，从而进一步提高判断车辆之间交互关系的准确性。
[0020]
进一步，根据所述每台车辆对应的动态区域对所述目标车辆与所述目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定，包括：判断所述目标车辆对应的动态区域与所述目标车辆对应的所有周围车辆中的每一台车辆对应的动态区域之间是否存在覆盖区域；如果所述目标车辆对应的动态区域与某一台周围车辆对应的动态区域存在覆盖区域，则判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系。
[0021]
根据上述技术手段，通过动态区域之间是否存在覆盖区域，可有效地判断车辆间是否存在交互，以及避免后续应用上计算资源的浪费。
[0022]
进一步，上述车辆交互判定方法还包括：在判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系时，计算覆盖区域面积；根据所述覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。
[0023]
进一步，根据所述覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响，包括：对所述目标车辆对应的动态区域和所述某一台周围车辆对应的动态区域的大小进行比较，以得到较小的动态区域面积；判断所述覆盖区域面积
是否大于所述较小的动态区域面积的其中，λ为大于1的常数；如果是，则需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响，如果否，则无需谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。
[0024]
根据上述技术手段，利用动态扇形区域不仅能进行交互判定，而且还能根据覆盖区域面积大小对交互进行分级处理，从而在进行多车轨迹预测时，可根据不同分级选择不同预测模型，不仅能够合理分配计算资源，进一步避免预测算法处理冗余数据，提升计算资源分配的合理性，而且还能够提高预测的精度。
[0025]
本技术第二方面实施例提供一种车辆交互判定装置，包括：获取模块，用于获取每台车辆的状态信息，其中，所述每台车辆包括目标车辆和所述目标车辆对应的所有周围车辆；生成模块，用于根据所述每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；判定模块，用于根据所述每台车辆对应的动态区域对所述目标车辆与所述目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定。
[0026]
进一步，所述状态信息包括车身长度、中心位置、速度、加速度、航向和航向变化率。
[0027]
进一步，所述生成模块，具体用于：以每台车辆对应的中心位置为圆心生成每台车辆对应的初始扇形区域，其中，所述初始扇形区域的半径和圆心角由对应的车身长度和速度决定，所述初始扇形区域的扇形角平分线朝向由对应的航向决定；根据每台车辆对应的加速度和航向变化率得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量；根据所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量对所述每台车辆对应的初始扇形区域进行动态修正，以得到每台车辆对应的动态扇形区域。
[0028]
进一步，根据以下公式得到所述初始扇形区域的半径和圆心角：
[0029][0030][0031]
其中，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，v
id
为速度，t为预测时间，γ为常量，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，e为欧拉数，π为圆周率。
[0032]
进一步，根据以下公式得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：
[0033][0034][0035]
其中，为第id台车辆对应的半径修正量，a
id
为加速度，y
id
为航向变化率，为第id台车辆对应的圆心角修正量。
[0036]
进一步，所述判定模块，具体用于：判断所述目标车辆对应的动态区域与所述目标
车辆对应的所有周围车辆中的每一台车辆对应的动态区域之间是否存在覆盖区域；如果所述目标车辆对应的动态区域与某一台周围车辆对应的动态区域存在覆盖区域，则判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系。
[0037]
进一步，上述车辆交互判定装置还包括：计算模块，用于在判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系时，计算覆盖区域面积；判断模块，用于根据所述覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。
[0038]
进一步，所述判断模块，具体用于：对所述目标车辆对应的动态区域和所述某一台周围车辆对应的动态区域的大小进行比较，以得到较小的动态区域面积；判断所述覆盖区域面积是否大于所述较小的动态区域面积的其中，λ为大于1的常数；如果是，则需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响，如果否，则无需谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。
[0039]
本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆交互判定方法。
[0040]
本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述实施例所述的车辆交互判定方法。
[0041]
本技术实施例可以通过获取每台车辆的状态信息，以便根据每台车辆的状态信息生成能够描述每台车辆对应的交互范围的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定；由此，解决了相关技术中由于忽略车辆具体的状态信息，从而容易导致交互判定或假定的区域范围过大，进而导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度的问题，通过考虑每台车辆的状态信息，生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。
[0042]
本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
[0043]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0044]
图1为根据本技术实施例提供的车辆交互判定方法的流程图；
[0045]
图2为根据本技术一个实施例的动态区域的示意图，其中，(a)为初始扇形区域的示意图，(b)为在相同的速度、不同加速度和航向变化率的条件下，各个动态扇形区域的示意图；
[0046]
图3为根据本技术一个实施例的车辆交互判定的场景示意图；
[0047]
图4为根据本技术一个实施例的车辆交互判定方法的流程图；
[0048]
图5为根据本技术实施例的车辆交互判定装置的方框示意图；
[0049]
图6为根据本技术实施例的电子设备的示例图。
[0050]
其中，10-车辆交互判定装置；100-获取模块、200-生成模块和300-判定模块。
具体实施方式
[0051]
下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
[0052]
下面参考附图描述本技术实施例的车辆交互判定方法、装置、设备及介质。针对上述背景技术中提到的车辆交互判定方法往往忽略车辆具体的状态信息，容易导致交互判定或假定的区域范围过大，导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度的问题，本技术提供了一种车辆交互判定方法，在该方法中，可以通过获取每台车辆的状态信息，以便根据每台车辆的状态信息生成能够描述每台车辆对应的交互范围的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定；由此，解决了相关技术中由于忽略车辆具体的状态信息，从而容易导致交互判定或假定的区域范围过大，进而导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度的问题，通过考虑每台车辆的状态信息，生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。
[0053]
具体而言，图1为本技术实施例所提供的一种车辆交互判定方法的流程示意图。
[0054]
如图1所示，该车辆交互判定方法包括以下步骤：
[0055]
在步骤s101中，获取每台车辆的状态信息，其中，每台车辆包括目标车辆和目标车辆对应的所有周围车辆。
[0056]
需要说明的是，目标车辆为智能车辆，且一般情况下，目标车辆和目标车辆对应的所有周围车辆处于行驶状态。
[0057]
在一些实施例中，目标车辆上装载有各类车辆状态传感器，例如，车速传感器、组合惯导等，目标车辆自身的状态信息通过各类车辆状态传感器获取。
[0058]
在一些实施例中，目标车辆通过视觉和激光融合的环境感知系统检测并跟踪所有周围车辆，并对所有跟踪的周围车辆进行id编号，并获取所有周围车辆对应的状态信息。
[0059]
需要说明的是，视觉和激光融合的环境感知系统为现有可实现的技术，本技术不作赘述。
[0060]
另外，可设置为实时获取每台车辆的状态信息，也可根据在先经验预先设定时间阈值，例如，可以设置每一分钟获取一次，或者每五分钟获取一次，本技术对此不作特殊限定。
[0061]
进一步，在一些实施例中，状态信息包括车身长度l
id
、中心位置p
id
、速度v
id
、加速度a
id
、航向h
id
和航向变化率y
id
。
[0062]
需要说明的是，可设定加速时a
id
》0，减速时a
id
《0；右转时y
id
》0，左转时y
id
《0。
[0063]
在步骤s102中，根据每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域。
[0064]
进一步，在一些实施例中，根据每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域，包括：以每台车辆对应的中心位置为圆心生成每台车辆对应的初始扇形区域，其中，初始扇形区域的半径和圆心角由对应的车身长度和速度决定，初始扇形区域的扇形角平分线
朝向由对应的航向决定；根据每台车辆对应的加速度和航向变化率得到每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量；根据每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量对每台车辆对应的初始扇形区域进行动态修正，以得到每台车辆对应的动态扇形区域。
[0065]
也就说是，每台车辆对应有状态信息，通过相应的状态信息可以得到每台车辆对应的动态扇形区域。
[0066]
例如，以第id台车辆为例，通过计算第id台车辆对应的初始扇形区域以表示其交互范围，其中，初始扇形区域的具体形状大小由圆心、扇形角平分线朝向、半径和圆心角决定，圆心为第id台车辆对应的中心位置p
id
，扇形角平分线朝向与航向h
id
一致，半径和圆心角通过以下计算公式获得：
[0067][0068][0069]
其中，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，v
id
为速度，t为预测时间，γ为常量，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，e为欧拉数，π为圆周率。
[0070]
由上述可知，当车身长度l
id
、速度v
id
和预测时间t越大，初始扇形区域的半径越大；当速度v
id
越大，初始扇形区域的圆心角越小；当车辆静止时，初始扇形区域为圆形区域。
[0071]
另外，如图2的(a)所示，其为得到的初始扇形区域，在得到初始扇形区域后由于加速度a
id
和航向变化率y
id
可能存在变化，所以还需要通过加速度a
id
和航向变化率y
id
得到对应的修正量，以对初始扇形区域进行修正。
[0072]
作为一个实施例，通过以下公式得到第id台车辆对应半径修正量和圆心角修正量：
[0073][0074][0075]
其中，为第id台车辆对应的半径修正量，a
id
为加速度，y
id
为航向变化率，为第id台车辆对应的圆心角修正量。
[0076]
作为一个实施例，在得到对应的修正量后，根据以下公式计算，以得到修正后的动态扇形区域的半径和圆心角，以便根据修正后的动态扇形区域的半径和圆心角，得到最终的动态扇形区域：
[0077][0078]
[0079]
其中，r
id
为第id台车辆修正后的动态扇形区域的半径，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，为第id台车辆对应的半径修正量；θ
id
第id台车辆修正后的动态扇形区域的圆心角，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，为第id台车辆对应的圆心角修正量。
[0080]
由上述可知，当加速度a
id
》0时，半径修正量为正值，半径r
id
增大，当加速度a
id
《0时，半径修正量为负值，半径r
id
减小；当y
id
航向变化率不等于零时，圆心角θ
id
增大，增大方向与其方向一致；在相同的速度v
id
条件下，根据加速度a
id
和航向变化率y
id
取值不同，动态扇形区域共有9种形式，具体如图2的(b)所示。
[0081]
在步骤s103中，根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定。
[0082]
进一步，在一些实施例中，根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定，包括：判断目标车辆对应的动态区域与目标车辆对应的所有周围车辆中的每一台车辆对应的动态区域之间是否存在覆盖区域；如果目标车辆对应的动态区域与某一台周围车辆对应的动态区域存在覆盖区域，则判断目标车辆与某一台周围车辆存在交互关系。
[0083]
作为一个具体实施例，以目标车辆的车体坐标系为统一的坐标系，在该坐标系中投影每台车辆的车体区域和动态扇形区域，投影结果如图3所示，其中，(1)号车辆代表目标车辆，即当前需要判定其与周围车辆交互情况的车辆，(2)号车辆代表与目标车辆存在交互的周围车辆，(3)号车辆代表与目标车辆不存在交互的周围车辆。
[0084]
需要说明的是，对于任意两台车辆而言，若它们的动态区域不存在区域相互覆盖，即不存在交集，则判定这两台车辆不存在交互；若它们的动态区域存在区域相互覆盖，即存在交集，则判定这两台车辆存在交互；如图4中每台车辆前方对应有扇形的动态区域，其为车辆对应的动态区域，动态区域相交的位置为覆盖区域。
[0085]
综上所述，本技术实施例通过获取每台车辆的状态信息，以便根据每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定，从而提高了多车交互判定结果的准确性和合理性。
[0086]
进一步，在一些实施例中，上述的车辆交互判定方法还包括：在判断目标车辆与某一台周围车辆存在交互关系时，计算覆盖区域面积；根据覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响。
[0087]
作为一个具体实施例，根据覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响，包括：对目标车辆对应的动态区域和某一台周围车辆对应的动态区域的大小进行比较，以得到较小的动态区域面积；判断覆盖区域面积是否大于较小的动态区域面积的其中，λ为大于1的常数；如果是，则需要谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响，如果否，则无需谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响。
[0088]
也就是说，针对存在交互的情况，计算相互覆盖的区域面积，当覆盖区域面积大于
两个扇形面积之中较小者的时，则认为需要谨慎处理两车的交互影响；当覆盖面积小于等于两个扇形面积之中较小者的时，则认为需要正常处理两车的交互影响；而针对不存在区域覆盖的情况，认为可以忽略处理两车的交互影响，其中，λ为大于1的常数。
[0089]
综上所述，利用动态扇形区域不仅能进行交互判定，而且还能根据覆盖区域面积大小对交互进行分级处理，从而在进行多车轨迹预测时，可根据不同分级选择不同预测模型，不仅能够合理分配计算资源，进一步避免预测算法处理冗余数据，提升计算资源分配的合理性，而且还能够提高预测的精度。
[0090]
为使得本领域技术人员进一步了解本技术实施例的车辆交互判定方法，下面结合具体实施例进行详细说明。
[0091]
具体地，如图4所示，图4为本技术一个具体实施例的车辆交互判定方法的流程图，包括以下步骤：
[0092]
s201，获取车辆状态信息。
[0093]
s202，基于状态信息设计动态区域。
[0094]
s203，判断是否存在区域覆盖，如果是，执行步骤s206，否则执行步骤s204。
[0095]
s204，不存在交互。
[0096]
s205，忽略处理。
[0097]
s206，存在交互。
[0098]
s207，判断覆盖面积是否大于动态阈值，如果是，执行步骤s209，否则，执行步骤s208。
[0099]
s208，正常处理。
[0100]
s209，谨慎处理。
[0101]
根据本技术实施例提出的车辆交互判定方法，可以通过获取每台车辆的状态信息，以便根据每台车辆的状态信息生成能够描述每台车辆对应的交互范围的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定；由此，解决了相关技术中由于忽略车辆具体的状态信息，从而容易导致交互判定或假定的区域范围过大，进而导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度的问题，通过考虑每台车辆的状态信息，生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。
[0102]
其次参照附图描述根据本技术实施例提出的车辆交互判定装置。
[0103]
图5是本技术实施例的车辆交互判定装置的方框示意图。
[0104]
如图5所示，该车辆交互判定装置10包括：获取模块100、生成模块200和评估模块300。
[0105]
其中，获取模块100，用于获取每台车辆的状态信息，其中，每台车辆包括目标车辆和所述目标车辆对应的所有周围车辆；
[0106]
生成模块200，用于根据每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；
[0107]
判定模块300，用于根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定。
[0108]
进一步，状态信息包括车身长度、中心位置、速度、加速度、航向和航向变化率。
[0109]
进一步，在一些实施例中，生成模块100，具体用于：
[0110]
以每台车辆对应的中心位置为圆心生成每台车辆对应的初始扇形区域，其中，初始扇形区域的半径和圆心角由对应的车身长度和速度决定，初始扇形区域的扇形角平分线朝向由对应的航向决定；
[0111]
根据每台车辆对应的加速度和航向变化率得到每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量；
[0112]
根据每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量对每台车辆对应的初始扇形区域进行动态修正，以得到每台车辆对应的动态扇形区域。
[0113]
进一步，在一些实施例中，根据以下公式得到所述初始扇形区域的半径和圆心角：
[0114][0115][0116]
其中，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，v
id
为速度，t为预测时间，γ为常量，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，e为欧拉数，π为圆周率。
[0117]
进一步，在一些实施例中，根据以下公式得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：
[0118][0119][0120]
其中，为第id台车辆对应的半径修正量，a
id
为加速度，y
id
为航向变化率，为第id台车辆对应的圆心角修正量。
[0121]
进一步，在一些实施例中，判定模块200，具体用于：
[0122]
判断目标车辆对应的动态区域与目标车辆对应的所有周围车辆中的每一台车辆对应的动态区域之间是否存在覆盖区域；
[0123]
如果目标车辆对应的动态区域与某一台周围车辆对应的动态区域存在覆盖区域，则判断目标车辆与某一台周围车辆存在交互关系。
[0124]
进一步，上述车辆交互判定装置还包括：
[0125]
计算模块，用于在判断目标车辆与某一台周围车辆存在交互关系时，计算覆盖区域面积；
[0126]
判断模块，用于根据覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响。
[0127]
进一步，在一些实施例中，判断模块，具体用于：
[0128]
对目标车辆对应的动态区域和某一台周围车辆对应的动态区域的大小进行比较，以得到较小的动态区域面积；
[0129]
判断覆盖区域面积是否大于较小的动态区域面积的其中，λ为大于1的常数；
[0130]
如果是，则需要谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响，如果否，则无需谨慎处理目标车辆与某一台周围车辆之间的交互影响。
[0131]
需要说明的是，前述对车辆交互判定方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车辆交互判定装置，此处不再赘述。
[0132]
根据本技术实施例提出的车辆交互判定装置，可以通过获取每台车辆的状态信息，以便根据每台车辆的状态信息生成能够描述每台车辆对应的交互范围的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定；由此，解决了相关技术中由于忽略车辆具体的状态信息，从而容易导致交互判定或假定的区域范围过大，进而导致后续的轨迹预测算法需要额外处理大量不必要的冗余数据，不仅形成计算资源的浪费，而且影响轨迹预测精度的问题，通过考虑每台车辆的状态信息，生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。
[0133]
图6为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
[0134]
存储器601、处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602上运行的计算机程序。
[0135]
处理器602执行程序时实现上述实施例中提供的车辆交互判定方法。
[0136]
进一步地，电子设备还包括：
[0137]
通信接口603，用于存储器601和处理器602之间的通信。
[0138]
存储器601，用于存放可在处理器602上运行的计算机程序。
[0139]
存储器601可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0140]
如果存储器601、处理器602和通信接口603独立实现，则通信接口603、存储器601和处理器602可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，简称为isa)总线、外部设备互连(peripheral component，简称为pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，简称为eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0141]
可选地，在具体实现上，如果存储器601、处理器602及通信接口603，集成在一块芯片上实现，则存储器601、处理器602及通信接口603可以通过内部接口完成相互间的通信。
[0142]
处理器602可能是一个中央处理器(central processing unit，简称为cpu)，或者是特定集成电路(application specific integrated circuit，简称为asic)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0143]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆交互判定方法。
[0144]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示
例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0145]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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。在本技术的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0146]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0147]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或n个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0148]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0149]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0150]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如
果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0151]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种车辆交互判定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取每台车辆的状态信息，其中，所述每台车辆包括目标车辆和所述目标车辆对应的所有周围车辆；根据所述每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；根据所述每台车辆对应的动态区域对所述目标车辆与所述目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定。2.根据权利要求1所述的车辆交互判定方法，其特征在于，所述状态信息包括车身长度、中心位置、速度、加速度、航向和航向变化率。3.根据权利要求2所述的车辆交互判定方法，其特征在于，根据所述每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域，包括：以每台车辆对应的中心位置为圆心生成每台车辆对应的初始扇形区域，其中，所述初始扇形区域的半径和圆心角由对应的车身长度和速度决定，所述初始扇形区域的扇形角平分线朝向由对应的航向决定；根据每台车辆对应的加速度和航向变化率得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量；根据所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量对所述每台车辆对应的初始扇形区域进行动态修正，以得到每台车辆对应的动态扇形区域。4.根据权利要求3所述的车辆交互判定方法，其特征在于，根据以下公式得到所述初始扇形区域的半径和圆心角：扇形区域的半径和圆心角：其中，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，v
id
为速度，t为预测时间，γ为常量，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，e为欧拉数，π为圆周率。5.根据权利要求4所述的车辆交互判定方法，其特征在于，根据以下公式得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：其中，为第id台车辆对应的半径修正量，a
id
为加速度，y
id
为航向变化率，为第id台车辆对应的圆心角修正量。6.根据权利要求1所述的车辆交互判定方法，其特征在于，根据所述每台车辆对应的动态区域对所述目标车辆与所述目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定，包
括：判断所述目标车辆对应的动态区域与所述目标车辆对应的所有周围车辆中的每一台车辆对应的动态区域之间是否存在覆盖区域；如果所述目标车辆对应的动态区域与某一台周围车辆对应的动态区域存在覆盖区域，则判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系。7.根据权利要求6所述的车辆交互判定方法，其特征在于，还包括：在判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系时，计算覆盖区域面积；根据所述覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。8.根据权利要求7所述的车辆交互判定方法，其特征在于，根据所述覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响，包括：对所述目标车辆对应的动态区域和所述某一台周围车辆对应的动态区域的大小进行比较，以得到较小的动态区域面积；判断所述覆盖区域面积是否大于所述较小的动态区域面积的其中，λ为大于1的常数；如果是，则需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响，如果否，则无需谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。9.一种车辆交互判定装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取每台车辆的状态信息，其中，所述每台车辆包括目标车辆和所述目标车辆对应的所有周围车辆；生成模块，用于根据所述每台车辆的状态信息生成每台车辆对应的动态区域；判定模块，用于根据所述每台车辆对应的动态区域对所述目标车辆与所述目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定。10.根据权利要求9所述的车辆交互判定装置，其特征在于，所述状态信息包括车身长度、中心位置、速度、加速度、航向和航向变化率。11.根据权利要求10所述的车辆交互判定装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于：以每台车辆对应的中心位置为圆心生成每台车辆对应的初始扇形区域，其中，所述初始扇形区域的半径和圆心角由对应的车身长度和速度决定，所述初始扇形区域的扇形角平分线朝向由对应的航向决定；根据每台车辆对应的加速度和航向变化率得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量；根据所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量对所述每台车辆对应的初始扇形区域进行动态修正，以得到每台车辆对应的动态扇形区域。12.根据权利要求11所述的车辆交互判定装置，其特征在于，根据以下公式得到所述初始扇形区域的半径和圆心角：始扇形区域的半径和圆心角：其中，为第id台车辆对应的初始扇形区域的半径，v
id
为速度，t为预测时间，γ为常
量，为第id台车辆对应的初始扇形区域的圆心角，e为欧拉数，π为圆周率。13.根据权利要求12所述的车辆交互判定装置，其特征在于，根据以下公式得到所述每台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：台车辆对应的半径修正量和圆心角修正量：其中，为第id台车辆对应的半径修正量，a
id
为加速度，y
id
为航向变化率，为第id台车辆对应的圆心角修正量。14.根据权利要求9所述的车辆交互判定装置，其特征在于，所述判定模块，具体用于：判断所述目标车辆对应的动态区域与所述目标车辆对应的所有周围车辆中的每一台车辆对应的动态区域之间是否存在覆盖区域；如果所述目标车辆对应的动态区域与某一台周围车辆对应的动态区域存在覆盖区域，则判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系。15.根据权利要求14所述的车辆交互判定装置，其特征在于，还包括：计算模块，用于在判断所述目标车辆与所述某一台周围车辆存在交互关系时，计算覆盖区域面积；判断模块，用于根据所述覆盖区域面积判断是否需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。16.根据权利要求15所述的车辆交互判定装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于：对所述目标车辆对应的动态区域和所述某一台周围车辆对应的动态区域的大小进行比较，以得到较小的动态区域面积；判断所述覆盖区域面积是否大于所述较小的动态区域面积的其中，λ为大于1的常数；如果是，则需要谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响，如果否，则无需谨慎处理所述目标车辆与所述某一台周围车辆之间的交互影响。17.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-8任一项所述的车辆交互判定方法。18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-8任一项所述的车辆交互判定方法。

技术总结
本申请涉及一种车辆交互判定方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取每台车辆的状态信息，其中，每台车辆包括目标车辆和目标车辆对应的所有周围车辆；根据每台车辆的状态信息生每台车辆对应的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定；由此，通过考虑每台车辆的状态信息，以便根据状态信息生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。的准确性和合理性。的准确性和合理性。


技术研发人员：杨东方 王雪成 尹旭 李琳辉
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2022.09.08
技术公布日：2023/6/27