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文档简介
一算法推测当前行驶工况是否符合驾驶员超车2在车辆行驶过程中,将实时监测的多维数据与预训练的驾驶员超车积极度模型结合,在确定开启超车提示策略后,至少利用车辆的感知模块规划出若干条潜在超车路径,基于驾驶员对所述目标超车路径的响应与执行结果,动态更新驾是否向驾驶员展示或是否取消已展示的所述目标或者,是否在展示所述目标超车路径及其成功率若低于安全阈值,则终止超车提示并重新决策是否开启超车提示在所述驾驶员超车熟练度模型处理各潜在超车路径过程中,一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序,其3理器执行时实现权利要求1~7任一项所述的超车提示4[0002]在当今复杂多变的路况中,驾驶员通常根据自身行驶需求进行同车道超车操作(同车道超车是指本车超过处于相同车道内且在本车前方的车辆,并在超车后通常再回到挑战之一。针对自动驾驶和辅助驾驶系统制定了超车行为的评估标准,要求车辆能够有效监控周围环术在对超车行为的判断上仍存在不足,无法与驾驶员进行有效交互,也无法提供超车成功不同场景下保障超车安全性与高效性的策略,且对驾驶员历史超车行为的深入利用不足。56[0025]根据驾驶员放弃超车或执行超车的决策结果,对驾驶员超车积极度模型进行更7[0035]本实施例中,除了使用前述自动计算的方式决策是否要开启超车提示策略该功[0039]应当理解的是,本发明实施例的第二~四方面与本发明实施例的第一方面的技术8本车与前方车辆之间的空隙,以及还可以包括检测前车与该前车的前方物体的空隙距离,[0049]作为补充说明还可以指出,本发明涉及的模型架构优选为贝叶斯逻辑回归v和速度差的影响,代表前车与前方障碍物或道路边界的距9和/或听觉形式输出的当前相对最优的一条超车实时传递至车机的中央处理单元(CPU然后可以调用已pre_train的驾驶员超车熟练模主要差别在于所用贝叶斯模型是基于驾驶员在确定超车条件下的超车成功与否历史表现通过对驾驶员的历史超车成功与否以及车辆特性等数据进行学习得出的;DP+lvp-vl表示前车距离DP和前车与本车的速度差lvp-vl的影响,数值越小表示超车条件越好;速度的影响,右侧车道前车速度较高时超车难度增加;反映右后方车辆速度较高。f(B,,B1,B2,B3)为表示驾驶员在当前为先验分布。通过采样计算新的后验分布并存[0091]关于此处提及的安全性阈值的判定,可以基于车辆自身速度和周围车辆的速度、[0094]其中,C1,c2,c3,c4,cs为权重系数,k1,kz,k3,ks,ks为缩放参数,用来衡量速监测到当前转向灯被点亮和/或方向盘转动预设角度,表明出现一种非常规的危险工况,[0101]基于同一发明构思以及上述硬件载体方案,本发明还提其主要特点在于配置有上述电子设备或具备上述计算机可读存储介质。而对该车辆
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