效率换道能力评估方法、装置、存储介质与流程

本技术涉及车辆，尤其涉及一种效率换道能力评估方法、装置、存储介质。

背景技术：

1、现阶段国内外对自动驾驶的研究逐渐深入，很多车辆都设置有辅助驾驶功能，能实现车辆的自动控制，比如自动变道等。事实上，换道能力对于自动驾驶车辆而言尤为重要，而超车/效率换道能力更是业界自动驾驶产品体现其高智能化水平的核心竞争力和战略性特性。超车换道行为是否合理有效，更是反映自动驾驶车辆及辅助驾驶功能的智能化程度的重要衡量指标。

2、然而，针对车辆换道能力评估的研究并不太成熟，尤其是高动态变化的实际复杂交通场景中，车辆超车/效率换道的有效性评估易受交通流微观动态变化的影响。因此，如何准确、高效的评估车辆超车/效率换道是否合理有效，仍是本领域亟需解决的技术问题，也是推动各种效率换道算法快速迭代成熟、提升自动驾驶产品核心竞争力的关键能力。

3、目前现有技术通过首先获取车辆行驶数据，得到车辆变道轨迹、行驶速度、障碍物信息、车道线等信息；再根据变道位置、变道方向、连续两次变道位置距离、障碍物速度、车道线虚实性等，判断换道行为是否为不合理换道/冗余换道/压实线换道/慢速跟车不换道。该方法输入采用的是车辆实际行驶数据，换道行为合理性是根据设定的客观判断规则/设定阈值进行判断的，因此能快速地定性评价多种常见不合理换道行为。然而，该方案只适用于基础性换道行为，例如压实线换道、慢速跟车不换道等，无法衡量高智能性换道行为，例如难以用于评估符合交规但智能性体验不佳的超车/效率换道行为；而且，该方案无法准确衡量换道行为得到的收益/损失，因此无法准确地定量评估换道能力的强弱。此外，该方案只能对行驶轨迹中可提取的换道行为进行评估，对于无法从实际行驶轨迹中完整提取的车辆驾驶行为并不适用，例如换道意图跳变、换道取消等。

技术实现思路

1、本技术公开了一种效率换道能力评估方法、装置、存储介质，可以高效、快速、准确地对效率换道能力进行定量评估，且在仿真系统和实际道路行驶中均能适用，对人驾和智能驾驶系统的换道能力均能适用。

2、第一方面，本技术实施例提供一种效率换道能力评估方法。该方法可包括：根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆在待评估时段内的行驶状态信息和交通场景信息。然后，在该待评估时段的每个换道时段内，根据该车辆的行驶状态信息、该交通场景信息、该换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算该每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值。最后，根据该待评估时段的换道有效性评价值计算效率换道能力评分。其中，该待评估时段的换道有效性评价值是根据该每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值得到的。

3、本技术实施例，基于根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆在待评估时段内的行驶状态信息和交通场景信息。然后，在待评估时段的每个换道时段内，计算每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值。进而根据待评估时段的换道有效性评价值计算效率换道能力评分。采用该手段，通过对待评估时段的已完成换道行为对应的换道有效性评价值进行定量评估，以此来量化效率换道能力评分，这样可以更高效、快捷、客观、精准地衡量人驾或自动驾驶的车辆的效率换道行为是否合理有效，避免车辆的效率换道行为过于激进而导致换道行为频繁但实际收益小，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别，推动换道算法快速迭代成熟，也定量评价了实时高动态交通场景中换道决策的智能性，解决自动驾驶领域效率换道能力的高效测评问题。

4、在一种可能的实现方式中，上述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，包括：根据该车辆的行驶状态信息、交通场景信息和换道决策指令对应的换道意图，计算每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值。然后，根据该车辆的行驶状态信息、交通场景信息和换道意图执行结果，计算每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益。最后，根据该每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值和每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益中的至少一项，计算该每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值。

5、对自动驾驶车辆来说，若换道意图产生过早，则需等待很长时间后才能开始执行换道行为，影响驾驶体验；而且由于交通流实时动态变化，若换道意图产生过早，易造成换道意图取消，引起换道意图跳变次数增加。若换道意图产生过晚，则换道等待时间短，会导致执行换道动作的空间偏小而换道过急，甚至造成换道失败或无法执行换道动作，影响驾驶安全性和舒适性。此外，若换道意图过多或过少，则易造成车辆的换道行为过于激进或过于保守，影响驾驶决策的智能性。因此，在车辆换道动作发生前进行换道意图的时机合理性评价，可以定量刻画实时高动态交通场景中换道决策时机合理性和驾驶风格激进程度，进而有助于提高驾驶决策的智能性。

6、该已完成换道行为实际获得的收益，是相对于不换道来说的。若收益为正值，则车辆当前执行的换道是一次有效的换道行为；若收益为负值，则车辆当前执行的换道是一次无效/不合适的换道行为。该收益，例如可以是速度收益和/或位置收益。该速度收益，是相对不换道的稳态速度增加量。该位置收益，是相对不换道的实际位置提前量。

7、采用该手段，评估单次换道是否获得效率收益及收益大小，从而将车辆的效率换道行为转变成连续的、量化的、可正可负的换道收益评估值，使得换道有效性易于量化计算，效率换道能力的评估也可以进行数值描述和比较，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别；同时，根据已完成换道行为实际获得的正负收益值可以定向提取正向/反向场景数据，用于换道算法性能分析和定向提升，推动换道算法快速迭代成熟。

8、在一种可能的实现方式中，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，包括：根据该车辆的行驶状态信息、该交通场景信息、换道意图执行结果、第一参考车辆和第二参考车辆分别在换道结束时刻的行驶状态，计算该车辆在每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益。其中，该第一参考车辆为在换道开始时刻车辆的前后序列车辆，该第二参考车辆为在换道结束时刻车辆的前后序列车辆。

9、本方案中，将下述方法定义为锚定跟车模型法：假设换道结束时刻待评估车辆及其前后序列车辆均可达到稳定行驶状态，该换道结束时刻也可以指换道结束后一定时长的某时刻；锚定在换道开始时刻待评估车辆的前方第一辆车辆身份标识(identification，id)，记为原前车；在换道结束时刻原车道的前后序列车辆中查找该原前车，并获得其行驶状态，记为原前车结束状态，其中该行驶状态是指车辆在稳定行驶时的行驶状态，包括稳态速度、位置等；那么，不换道时待评估车辆的行驶速度可等价为原前车结束状态的稳态速度与车道限速、待评估车辆的最高行驶速度的最小值，不换道时待评估车辆的位置可等价为落后原前车结束状态的位置x米的位置，其中x表示待评估车辆的稳定跟车车距；同时，锚定在换道结束时刻待评估车辆的前方第一辆车辆id，记为新前车，并获得其行驶状态，记为新前车结束状态；那么，换道后待评估车辆的行驶速度可等价为新前车结束状态的稳态速度与车道限速、待评估车辆的最高行驶速度的最小值，换道后待评估车辆的位置可等价为落后新前车结束状态的位置x米的位置；因此，通过比较原前车结束状态与新前车结束状态即可得到换道/不换道的实际速度和/或位置收益/损失。若原前车在该时间段内也发生了换道行为，则锚定待评估车辆的前方第i辆车辆记为原前车，其中i表示待评估车辆的前方序列车辆中没有同时发生换道行为且离待评估车辆最近的车辆；若待评估车辆没有前方序列车辆或所有前方序列车辆都同时发生换道行为，则可以类似地锚定待评估车辆的后方序列车辆。进而采用上述锚定跟车模型法来计算一次换道行为实际获得的收益。

10、通过采用锚定跟车模型法，将换道时段视为一段完整的车道决策过程，使用换道时段开始和结束时刻的车辆稳态行驶状态，计算效率换道行为实际获得的收益进行后验评估，评测数据采集方便，同时充分考虑了交通场景的影响，避免该时段中交通流实时动态变化对评估结果产生微观影响，使本方案的评测结果更具有宏观性，提高评测结果的准确性和普适性，可用于定量评价实时高动态交通场景中换道决策的智能性。

11、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据该待评估时段内所有已完成换道行为的次数和方向、实际获得的收益，确定待评估时段的有效换道比率。然后，根据上述有效换道比率和每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，计算该待评估时段的换道有效性评价值。

12、该已完成换道行为的方向，可以理解为，是在待评估时段内按时间顺序发生的各次已完成换道行为的方向，用于考虑时间顺序上的连续两次已完成换道行为之间的影响。例如，极短时间内的连续两次同向换道，可能导致违反交规或不良驾驶体验；极短时间内的连续两次反向换道且未超过原车道前车，将视为冗余/无效的效率换道行为。该实际获得的收益，例如可以是速度收益，或者是位置收益，还可以是速度收益和位置收益。

13、该待评估时段的有效换道比率，用于表征待评估时段内实际获得的收益为正值的效率换道行为在所有换道决策系统产生的换道意图中的占比，可以反映换道决策系统的意图合理性和换道行为的执行成功率。

14、基于上述计算得到的每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，以及该待评估时段的有效换道比率来计算待评估时段的换道有效性评价值，这样可以用于描述车辆在待评估时段内所有换道行为的收益情况，从而刻画出车辆效率换道能力中执行换道行为方面的总体水平。例如，该待评估时段的有效换道比率越高，则收益达到预设收益阈值的换道行为占比越高，即所有已完成换道行为中合理的、有效的换道行为执行次数越多；而每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值越大，则单次换道获得的效率收益越大，执行换道行为水平越高；因此，待评估时段的换道有效性评价值越大，说明车辆的换道行为执行得又准又好，其效率换道能力越强。

15、在一种可能的实现方式中，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、被压制损失评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和换道有效性评价值得到的。其中，该换道总效率评价值用于表征车辆在待评估时段的平均行驶速度和执行换道频度。该被压制损失评价值用于表征车辆不换道行为对应的损失值。该非典型换道评价值包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的评价值。该拓扑约束评价值用于表征违反交通规则的换道、偏离导航车道的换道中的至少一种对应的评价值。该交通场景评价值用于表征交通场景信息对应的评价值。

16、该效率换道能力评分，用于定量评估车辆选择合理且恰当的时机执行换道行为的能力强弱，并可以进一步用于对不同换道算法版本进行对比和分级。该效率换道能力评分越高，说明该车辆的效率换道行为智能性越高，驾驶体验更好，也能更明显地提升车辆在待评估时段中的整体行驶效率。

17、该示例中，效率换道能力评分可以基于换道总效率评价值、被压制损失评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和换道有效性评价值得到。通过基于实采数据中的车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态，得到车辆在一段时间内的行驶状态信息，通过对换道意图的时机合理性、未完成的换道行为次数、实际换道的效率收益、慢速压制的效率损失、交规遵从性和导航遵从性等多维度进行衡量，进行综合打分得到效率换道能力评分，进一步还可以输出更详细、更全面的多维度分项性能评估报告。这样可以实现对人类驾驶和专家系统、监督学习、强化学习等驾驶换道算法的换道能力评测，提升版本迭代效率，衡量车辆效率换道能力的智能性和驾驶体验，解决自动驾驶领域效率换道能力的高效测评问题。例如，通过输出的效率换道能力评分和详细评估报告，精准定量评价不同算法的能力边界和优缺点，区分其细微区别，快速探索换道算法能力边界；同时，根据换道算法的详细评估报告，评测过程中可以定向提取相应场景的正向/反向换道数据(例如换道收益小的数据，长时间压制时段的数据等)，用于换道算法性能分析和定向提升，推动换道算法快速迭代成熟。

18、在一种可能的实现方式中，所述待评估时段还包括不换道时段，所述方法还包括：在待评估时段的每个不换道时段内，根据车辆的行驶状态信息和所述交通场景信息，计算每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。然后，根据该每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值得到待评估时段的被压制损失评价值。

19、该被压制损失评价值用于表征在满足换道条件且执行换道后可获得明显的速度收益或位置收益的场景中所述车辆采取不换道行为对应的损失值。

20、采用该手段，通过对待评估时段的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值进行定量评估，以此来量化效率换道能力评分，这样可以更高效、快捷、客观、精准地衡量人驾或自动驾驶的车辆的效率换道行为是否合理有效，避免车辆的效率换道行为过于保守而导致换道行为太少且长时间被慢速压制，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别，推动换道算法快速迭代成熟，也定量评价了实时高动态交通场景中换道决策的智能性，解决自动驾驶领域效率换道能力的高效测评问题。

21、其中，换道时段和不换道时段均可分别视为一段完整的车道决策过程，且换道时段和不换道时段能覆盖全场景的整个待评估时段，因此本方案可以适用于全场景换道行为和不换道行为的评测，分别从车辆效率换道能力的执行有效换道行为方面和抑制不合适换道行为方面进行全面评价，使得所有执行的效率换道行为时机合理且收益明显，又少又好且又快又准。

22、在一种可能的实现方式中，所述根据所述车辆的行驶状态信息和交通场景信息，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值，包括：根据(待评估)车辆的行驶状态信息、交通场景信息、第三参考车辆和第四参考车辆的行驶状态信息，计算得到(待评估)车辆在每个不换道时段内的压制损失值。其中，该第三参考车辆为在第一参考车道中(待评估)车辆的前后序列车辆。该第一参考车道为(待评估)车辆所处车道。该第四参考车辆为在第二参考车道中(待评估)车辆对应位置的前后序列车辆。该第二参考车道为(待评估)车辆可换道的车道。该对应位置为(待评估)车辆所处位置对应在第二参考车道中的位置。然后，根据每个不换道时段内的压制损失值以及待评估时段中每个不换道时段的时长，计算每个不换道时段内的长时压制损失值；根据每个不换道时段的时长、换道决策指令的控制频率，以及压制损失值，计算每个不换道时段内的压制时长占比。其中，该压制时长占比表征换道的保守程度。最后，根据每个不换道时段内的压制损失值、长时压制损失值、压制时长占比中的至少一项，计算每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。

23、该示例采用锚定跟车模型法，将不换道时段也视为多段完整的车道决策过程，使用不换道时段的车辆稳态行驶状态，计算未执行换道动作所产生的慢速压制损失进行后验评估，评测数据采集方便，同时充分考虑了交通场景的影响，避免该时段中交通流实时动态变化对评估结果产生微观影响，使本方案的评测结果更具有宏观性，提高评测结果的准确性和普适性，可用于定量评价实时高动态交通场景中换道决策的智能性。

24、其中，该长时压制损失值是根据连续压制时长统计的压制严重程度，既包含压制时间对驾驶体验的影响，也体现未执行换道动作所产生的慢速压制损失大小的影响，能有效定量评估车辆换道行为的保守程度和激进程度。例如，未执行换道动作所产生的慢速压制时间越长，慢速压制损失越大，则该长时压制损失值越大，效率换道的智能性和驾驶体验越差。该压制时长占比也可以称为压制帧占比，其可以表示为每个不换道时段内包含的慢速压制帧数相对整个不换道时段所有换道决策指令控制帧总有效帧数的百分比，可以刻画车辆在待评测换道算法作用下的总体受压制情况，即换道的保守程度。

25、采用该手段，评估每段未执行换道动作所产生的压制时段的压制时长及压制损失大小，从而将车辆的不执行换道动作的效率换道能力转变成累积的、量化的被压制损失评估值，使得不换道合理性易于量化计算，效率换道能力的评估也可以进行数值描述和比较，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别；同时，根据未执行换道动作所产生的被压制时长及其损失值可以定向提取正向/反向场景数据，用于换道算法性能分析和定向提升，推动换道算法快速迭代成熟。

26、在一种可能的实现方式中，所述根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值得到所述待评估时段的被压制损失评价值，包括：根据每个不换道时段内的压制时长占比得到待评估时段的压制时长占比；然后，根据每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值和待评估时段的压制时长占比，计算待评估时段的被压制损失评价值。

27、该待评估时段的压制时长占比，也可以称为压制帧占比，其可以表示为待评估时段包含的所有换道决策指令控制帧中慢速压制总帧数相对整个待评估时段总有效帧数的百分比，既与每个不换道时段内的压制时长占比有关，还与待评估时段内所有不换道时段的总时长占比有关，可以刻画车辆在待评测换道算法作用下的总体受压制情况，即换道的保守程度。

28、基于上述计算得到的每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值和待评估时段的压制时长占比，计算待评估时段的被压制损失评价值，这样可以用于描述车辆在待评估时段内所有不换道时段的慢速压制损失情况，从而刻画出车辆效率换道能力中执行不换道行为方面的总体水平。例如，该待评估时段的压制时长占比越大，则被前方慢车压制而不采取换道行为导致速度或位置损失的时间越多，即所有不换道行为中合理的、有效的不换道行为越少；而每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值越大，则单次不换道导致的效率损失越大，执行换道行为越过于保守；因此，待评估时段的被压制损失评价值越小，说明车辆的换道行为执行得又少又快，其效率换道能力越强。

29、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据车辆的行驶状态信息、换道决策指令对应的换道意图，换道意图执行结果对应的无换道动作产生或有换道动作但未被完成的换道行为信息、待评估时段内连续两次换道行为的方向相同或相反信息，以及连续两次换道行为的时间和/或距离的间隔信息，确定待评估时段内所述每个换道时段内的非典型换道评价值。

30、该非典型换道行为，可以理解为，包括无效换道意图对应的换道行为和换道失败对应的换道行为中的至少一种。例如，包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的换道。

31、该非典型换道评价值包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的评价值。

32、该连续两次换道行为的时间间隔信息，可以为连续两次换道行为中前一次换道结束时刻与后一次换道开始时刻之间对应的时长。该连续两次换道行为的距离间隔信息，可以为连续两次换道行为中前一次换道结束时刻与后一次换道开始时刻之间对应的距离。其中，根据上述得到的车辆的行驶状态信息、所述换道决策指令对应的换道意图，对没有产生对应换道行为或产生的换道行为在高动态交通场景中未被完成的情况进行统计，评估无效意图/意图跳变、换道取消、换道失败等轨迹不完整的换道行为；根据车辆连续完成的多次换道行为及其时间距离间隔，统计同方向连续换道、反方向来回换道等耦合的换道行为。

33、上述非典型换道行为，均能影响车辆换道能力的智能性评估和自动驾驶系统的驾驶体验，因此这类非最佳体验的换道行为统计结果也将影响效率换道能力评分。同时，该类换道行为统计结果也将构成换道算法的能力边界的一部分，用于换道算法在相应场景中实现定向能力提升。

34、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述待评估时段的总换道时段内所述车辆的总行驶距离、总行驶时间和总换道次数，计算所述换道总效率评价值。

35、该换道总效率评价值用于表征车辆在待评估时段的平均行驶速度和执行换道频度。该执行换道频度，可以理解为，单位时间内执行换道行为的次数。或者也可以理解为，单位行驶距离内执行换道行为的次数等。

36、采用该示例，根据该换道总效率评价值体现的待评估时段内的平均行驶速度和执行换道频度等，可以得到车辆在评估时段内的总体通行效率，从宏观层面上最直接体现效率换道能力的强弱，不必考虑待评测时段中交通流实时动态变化对评估结果产生的微观影响，提高本方案的通用性和普适性，可简便、高效、快捷地定量评价实时高动态交通场景中的效率换道能力。

37、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述车辆偏离导航车道的信息、压实线换道信息以及占用专用车道信息中的至少一项，计算所述拓扑约束评价值。

38、该拓扑约束评价值用于表征违反交通规则的换道、偏离导航车道的换道等中的至少一种对应的评价值。

39、采用该示例，可以在定量评估效率换道能力的同时，兼顾其效率换道行为对交规和导航目标的遵从性，避免为了提升总体效率换道性能而产生违反交规、偏离导航目标等的换道行为，并由此导致不良驾驶体验。因此，从交规和导航遵从性方面进一步保证所有执行的效率换道行为时机合理且收益明显。

40、在一种可能的示例中，首先根据评估时段内的平均行驶速度和执行换道频度等，得到车辆在评估时段内的总体通行效率；再根据效率换道行为的意图时机合理性、换道方向合理性、实际收益大小、交规遵从性和导航遵从性等方面，衡量效率换道行为的优劣；同时考虑评估时段的不换道时段内的慢速压制损失以及意图跳变、换道失败等方面，衡量不换道决策的优劣，从而评估车辆的效率换道能力。其中，平均行驶速度越快、执行换道频度越低、意图时机越恰当、换道方向越合理、换道行为收益越大且越遵从交规和导航、不换道的慢速压制损失越小、意图跳变和换道失败越少，说明车辆的换道行为又少又好且又快又准，则其效率换道能力越强。因此，该方案从多维度对效率换道能力进行衡量和评估，完整、快捷、精准、定量地刻画出换道算法的能力边界和版本细微差别，定量评价实时高动态交通场景中换道决策的智能性，有助于定向提升换道算法在相应场景中的效率换道能力，推动换道算法快速迭代成熟，解决自动驾驶领域高级效率换道能力的高效测评问题。

41、第二方面，本技术实施例提供一种效率换道能力评估方法。该方法包括：根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆在待评估时段内的行驶状态信息和交通场景信息。然后，在待评估时段的每个不换道时段内，根据车辆的行驶状态信息和交通场景信息，计算每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。该被压制损失评价值用于表征车辆不换道对应的损失值。最后，根据待评估时段的被压制损失评价值计算效率换道能力评分。其中，该待评估时段的被压制损失评价值是根据每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值得到的。

42、本技术实施例，基于根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆在待评估时段内的行驶状态信息和交通场景信息。然后，在待评估时段的每个不换道时段内，计算每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。进而根据待评估时段的被压制损失评价值计算效率换道能力评分。其中，该被压制损失评价值用于表征在满足换道条件且执行换道后可获得明显的速度收益或位置收益的场景中所述车辆采取不换道行为对应的损失值。采用该手段，通过对待评估时段的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值进行定量评估，以此来量化效率换道能力评分，这样可以更高效、快捷、客观、精准地衡量人驾或自动驾驶的车辆的效率换道行为是否合理有效，避免车辆的效率换道行为过于保守而导致换道行为太少且长时间被慢速压制，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别，推动换道算法快速迭代成熟，也定量评价了实时高动态交通场景中换道决策的智能性，解决自动驾驶领域效率换道能力的高效测评问题。

43、在一种可能的实现方式中，所述根据所述车辆的行驶状态信息和所述交通场景信息，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值，包括：根据(待评估)车辆的行驶状态信息、交通场景信息、第三参考车辆和第四参考车辆的行驶状态信息，计算得到(待评估)车辆在每个不换道时段内的压制损失值。其中，该第三参考车辆为在第一参考车道中(待评估)车辆的前后序列车辆。第一参考车道为(待评估)车辆所处车道。第四参考车辆为在第二参考车道中(待评估)车辆对应位置的前后序列车辆。第二参考车道为(待评估)车辆可换道的车道。该对应位置为(待评估)车辆所处位置对应在第二参考车道中的位置。然后，根据每个不换道时段内的压制损失值以及待评估时段中每个不换道时段的时长，计算每个不换道时段内的长时压制损失值。根据每个不换道时段的时长、换道决策指令的控制频率，以及压制损失值，计算每个不换道时段内的压制时长占比，所述压制时长占比表征换道的保守程度。最后，根据每个不换道时段内的压制损失值、长时压制损失值、压制时长占比中的至少一项，计算每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。

44、该示例采用锚定跟车模型法，将不换道时段也视为多段完整的车道决策过程，使用不换道时段的车辆稳态行驶状态，计算未执行换道动作所产生的慢速压制损失进行后验评估，评测数据采集方便，同时充分考虑了交通场景的影响，避免该时段中交通流实时动态变化对评估结果产生微观影响，使本方案的评测结果更具有宏观性，提高评测结果的准确性和普适性，可用于定量评价实时高动态交通场景中换道决策的智能性。

45、其中，该长时压制损失值是根据连续压制时长统计的压制严重程度，既包含压制时间对驾驶体验的影响，也体现未执行换道动作所产生的慢速压制损失大小的影响，能有效定量评估车辆换道行为的保守程度和激进程度。例如，未执行换道动作所产生的慢速压制时间越长，慢速压制损失越大，则该长时压制损失值越大，效率换道的智能性和驾驶体验越差。该压制时长占比也可以称为压制帧占比，其可以表示为每个不换道时段内包含的慢速压制帧数相对整个不换道时段所有换道决策指令控制帧总有效帧数的百分比，可以刻画车辆在待评测换道算法作用下的总体受压制情况，即换道的保守程度。

46、采用该手段，评估每段未执行换道动作所产生的压制时段的压制时长及压制损失大小，从而将车辆的不执行换道动作的效率换道能力转变成累积的、量化的被压制损失评估值，使得不换道合理性易于量化计算，效率换道能力的评估也可以进行数值描述和比较，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别；同时，根据未执行换道动作所产生的被压制时长及其损失值可以定向提取正向/反向场景数据，用于换道算法性能分析和定向提升，推动换道算法快速迭代成熟。

47、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述每个不换道时段内的压制时长占比得到所述待评估时段的压制时长占比；根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值和所述待评估时段的压制时长占比，计算所述待评估时段的被压制损失评价值。

48、该待评估时段的压制时长占比，也可以称为压制帧占比，其可以表示为待评估时段包含的所有换道决策指令控制帧中慢速压制总帧数相对整个待评估时段总有效帧数的百分比，既与每个不换道时段内的压制时长占比有关，还与待评估时段内所有不换道时段的总时长占比有关，可以刻画车辆在待评测换道算法作用下的总体受压制情况，即换道的保守程度。

49、基于上述计算得到的每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值和待评估时段的压制时长占比，计算待评估时段的被压制损失评价值，这样可以用于描述车辆在待评估时段内所有不换道时段的慢速压制损失情况，从而刻画出车辆效率换道能力中执行不换道行为方面的总体水平。例如，该待评估时段的压制时长占比越大，则被前方慢车压制而不采取换道行为导致速度或位置损失的时间越多，即所有不换道行为中合理的、有效的不换道行为越少；而每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值越大，则单次不换道导致的效率损失越大，执行换道行为越过于保守；因此，待评估时段的被压制损失评价值越小，说明车辆的换道行为执行得又少又快，其效率换道能力越强。

50、在一种可能的实现方式中，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、换道有效性评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和被压制损失评价值得到的，其中，所述换道总效率评价值用于表征所述车辆在所述待评估时段的平均行驶速度和执行换道频度，所述非典型换道评价值包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的评价值，所述拓扑约束评价值用于表征违反交通规则的换道、偏离导航车道的换道中的至少一种对应的评价值，所述交通场景评价值用于表征所述交通场景信息对应的评价值。

51、该效率换道能力评分，用于定量评估车辆选择合理且恰当的时机执行换道行为的能力强弱，并可以进一步用于对不同换道算法版本进行对比和分级。该效率换道能力评分越高，说明该车辆的效率换道行为智能性越高，驾驶体验更好，也能更明显地提升车辆在待评估时段中的整体行驶效率。

52、该示例中，效率换道能力评分可以基于待评估时段的换道总效率评价值、换道有效性评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和被压制损失评价值得到。通过基于实采数据中的车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态，得到车辆在一段时间内的行驶状态信息，通过对换道意图的时机合理性、未完成的换道行为次数、实际换道的效率收益、慢速压制的效率损失、交规遵从性和导航遵从性等多维度进行衡量，进行综合打分得到效率换道能力评分，进一步还可以输出更详细、更全面的多维度分项性能评估报告。这样可以实现对人类驾驶和专家系统、监督学习、强化学习等驾驶换道算法的换道能力评测，提升版本迭代效率，衡量车辆效率换道能力的智能性和驾驶体验，解决自动驾驶领域效率换道能力的高效测评问题。例如，通过输出的效率换道能力评分和详细评估报告，精准定量评价不同算法的能力边界和优缺点，区分其细微区别，快速探索换道算法能力边界；同时，根据换道算法的详细评估报告，评测过程中可以定向提取相应场景的正向/反向换道数据(例如换道收益小的数据，长时间压制时段的数据等)，用于换道算法性能分析和定向提升，推动换道算法快速迭代成熟。

53、在一种可能的实现方式中，所述待评估时段还包括每个换道时段，所述方法还包括：在所述待评估时段的每个换道时段内，根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值；根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值得到所述待评估时段的换道有效性评价值。

54、采用该手段，通过对待评估时段的已完成换道行为对应的换道有效性评价值进行定量评估，以此来量化效率换道能力评分，这样可以更高效、快捷、客观、精准地衡量人驾或自动驾驶的车辆的效率换道是否合理有效，避免车辆的效率换道行为过于激进而导致换道行为频繁但实际收益小，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别，推动换道算法快速迭代成熟，也定量评价了实时高动态交通场景中换道决策的智能性，解决自动驾驶领域效率换道能力的高效测评问题。其中，换道时段和不换道时段均可分别视为一段完整的车道决策过程，且换道时段和不换道时段能覆盖全场景的整个待评估时段，因此本方案可以适用于全场景换道行为和不换道行为的评测，分别从车辆效率换道能力的执行有效换道行为方面和抑制不合适换道行为方面进行全面评价，使得所有执行的效率换道行为时机合理且收益明显，又少又好且又快又准。

55、在一种可能的实现方式中，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，包括：根据该车辆的行驶状态信息、交通场景信息和换道决策指令对应的换道意图，计算每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值。然后，根据该车辆的行驶状态信息、交通场景信息和换道意图执行结果，计算每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益。最后，根据该每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值和每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益中的至少一项，计算该每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值。

56、在车辆换道动作发生前进行换道意图的时机合理性评价，可以定量刻画实时高动态交通场景中换道决策时机合理性和驾驶风格激进程度，进而有助于提高驾驶决策的智能性。

57、该已完成换道行为实际获得的收益，是相对于不换道来说的。若收益为正值，则车辆当前执行的换道是一次有效的换道行为；若收益为负值，则车辆当前执行的换道是一次无效/不合适的换道行为。该收益，例如可以是速度收益和/或位置收益。

58、采用该手段，评估单次换道是否获得效率收益及收益大小，从而将车辆的效率换道行为转变成连续的、量化的、可正可负的换道收益评估值，使得换道有效性易于量化计算，效率换道能力的评估也可以进行数值描述和比较，从而准确刻画出不同换道算法的能力边界和版本细微差别；同时，根据已完成换道行为实际获得的正负收益值可以定向提取正向/反向场景数据，用于换道算法性能分析和定向提升，推动换道算法快速迭代成熟。

59、在一种可能的实现方式中，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，包括：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、换道意图执行结果、第一参考车辆和第二参考车辆分别在换道结束时刻的行驶状态，计算所述车辆在所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，其中，所述第一参考车辆为在换道开始时刻所述车辆的前后序列车辆，所述第二参考车辆为在换道结束时刻所述车辆的前后序列车辆。

60、通过采用锚定跟车模型法，将换道时段视为一段完整的车道决策过程，使用换道时段开始和结束时刻的车辆稳态行驶状态，计算效率换道行为实际获得的收益进行后验评估，评测数据采集方便，同时充分考虑了交通场景的影响，避免该时段中交通流实时动态变化对评估结果产生微观影响，使本方案的评测结果更具有宏观性，提高评测结果的准确性和普适性，可用于定量评价实时高动态交通场景中换道决策的智能性。

61、在一种可能的实现方式中，所述根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值得到所述待评估时段的换道有效性评价值，包括：根据所述待评估时段内所有已完成换道行为的次数和方向、实际获得的收益，确定所述待评估时段的有效换道比率；根据所述有效换道比率和所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，计算所述待评估时段的换道有效性评价值。

62、该待评估时段的有效换道比率，用于表征待评估时段内实际获得的收益为正值的效率换道行为在所有换道决策系统产生的换道意图中的占比，可以反映换道决策系统的意图合理性和换道行为的执行成功率。

63、基于上述计算得到的每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，以及该待评估时段的有效换道比率来计算待评估时段的换道有效性评价值，这样可以用于描述车辆在待评估时段内所有换道行为的收益情况，从而刻画出车辆效率换道能力中执行换道行为方面的总体水平。例如，该待评估时段的有效换道比率越高，则收益达到预设收益阈值的换道行为占比越高，即所有已完成换道行为中合理的、有效的换道行为执行次数越多；而每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值越大，则单次换道获得的效率收益越大，执行换道行为水平越高；因此，待评估时段的换道有效性评价值越大，说明车辆的换道行为执行得又准又好，其效率换道能力越强。

64、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述车辆的行驶状态信息、所述换道决策指令对应的换道意图，所述换道意图执行结果对应的无换道动作产生或有换道动作但未被完成的换道行为信息、所述待评估时段内连续两次换道行为的方向相同或相反信息，以及所述连续两次换道行为的时间和/或距离的间隔信息，确定所述待评估时段内所述每个换道时段内的非典型换道评价值。

65、该非典型换道行为，可以理解为，包括无效换道意图对应的换道行为和换道失败对应的换道行为中的至少一种。例如，包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的换道。

66、该非典型换道评价值包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的评价值。

67、其中，根据上述得到的车辆的行驶状态信息、所述换道决策指令对应的换道意图，对没有产生对应换道行为或产生的换道行为在高动态交通场景中未被完成的情况进行统计，评估无效意图/意图跳变、换道取消、换道失败等轨迹不完整的换道行为；根据车辆连续完成的多次换道行为及其时间距离间隔，统计同方向连续换道、反方向来回换道等耦合的换道行为。

68、上述非典型换道行为，均能影响车辆换道能力的智能性评估和自动驾驶系统的驾驶体验，因此这类非最佳体验的换道行为统计结果也将影响效率换道能力评分。同时，该类换道行为统计结果也将构成换道算法的能力边界的一部分，用于换道算法在相应场景中实现定向能力提升。

69、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述待评估时段的总换道时段内所述车辆的总行驶距离、总行驶时间和总换道次数，计算所述换道总效率评价值。

70、该换道总效率评价值用于表征车辆在待评估时段的平均行驶速度和执行换道频度。该执行换道频度，可以理解为，单位时间内执行换道行为的次数。或者也可以理解为，单位行驶距离内执行换道行为的次数等。

71、采用该示例，根据该换道总效率评价值体现的待评估时段内的平均行驶速度和执行换道频度等，可以得到车辆在评估时段内的总体通行效率，从宏观层面上最直接体现效率换道能力的强弱，不必考虑待评测时段中交通流实时动态变化对评估结果产生的微观影响，提高本方案的通用性和普适性，可简便、高效、快捷地定量评价实时高动态交通场景中的效率换道能力。

72、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述车辆偏离导航车道的信息、压实线换道信息以及占用专用车道信息中的至少一项，计算所述拓扑约束评价值。

73、该拓扑约束评价值用于表征违反交通规则的换道、偏离导航车道的换道等中的至少一种对应的评价值。

74、采用该示例，可以定量评估效率换道能力的同时，兼顾其效率换道行为对交规和导航目标的遵从性，避免为了提升总体效率换道性能而产生违反交规、偏离导航目标等的换道行为，并由此导致不良驾驶体验。因此，从交规和导航遵从性方面进一步保证所有执行的效率换道行为时机合理且收益明显。

75、在一种可能的示例中，首先根据评估时段内的平均行驶速度和执行换道频度等，得到车辆在评估时段内的总体通行效率；再根据效率换道行为的意图时机合理性、换道方向合理性、实际收益大小、交规遵从性和导航遵从性等方面，衡量效率换道行为的优劣；同时考虑评估时段的不换道时段内的慢速压制损失以及意图跳变、换道失败等方面，衡量不换道决策的优劣，从而评估车辆的效率换道能力。其中，平均行驶速度越快、执行换道频度越低、意图时机越恰当、换道方向越合理、换道行为收益越大且越遵从交规和导航、不换道的慢速压制损失越小、意图跳变和换道失败越少，说明车辆的换道行为又少又好且又快又准，则其效率换道能力越强。因此，该方案从多维度对效率换道能力进行衡量和评估，完整、快捷、精准、定量地刻画出换道算法的能力边界和版本细微差别，定量评价实时高动态交通场景中换道决策的智能性，有助于定向提升换道算法在相应场景中的效率换道能力，推动换道算法快速迭代成熟，解决自动驾驶领域高级效率换道能力的高效测评问题。

76、第三方面，本技术实施例提供一种效率换道能力评估装置，包括：信息确定模块，用于根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆在待评估时段内的行驶状态信息和交通场景信息；第一计算模块，用于在所述待评估时段的每个换道时段内，根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值；第二计算模块，用于根据所述待评估时段的换道有效性评价值计算效率换道能力评分，其中，所述待评估时段的换道有效性评价值是根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值得到的。

77、在一种可能的实现方式中，所述第一计算模块，用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和所述换道决策指令对应的换道意图，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值；根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益；根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值和所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益中的至少一项，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值。

78、在一种可能的实现方式中，所述第一计算模块，还用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、换道意图执行结果、第一参考车辆和第二参考车辆分别在换道结束时刻的行驶状态，计算所述车辆在所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，其中，所述第一参考车辆为在换道开始时刻所述车辆的前后序列车辆，所述第二参考车辆为在换道结束时刻所述车辆的前后序列车辆。

79、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第三计算模块，用于：根据所述待评估时段内所有已完成换道行为的次数和方向、实际获得的收益，确定所述待评估时段的有效换道比率；根据所述有效换道比率和所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，计算所述待评估时段的换道有效性评价值。

80、在一种可能的实现方式中，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、被压制损失评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和换道有效性评价值得到的，其中，所述换道总效率评价值用于表征所述车辆在所述待评估时段的平均行驶速度和执行换道频度，所述被压制损失评价值用于表征所述车辆不换道行为对应的损失值，所述非典型换道评价值包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的评价值，所述拓扑约束评价值用于表征违反交通规则的换道、偏离导航车道的换道中的至少一种对应的评价值，所述交通场景评价值用于表征所述交通场景信息对应的评价值。

81、在一种可能的实现方式中，所述待评估时段还包括不换道时段，所述装置还包括第四计算模块，用于：在所述待评估时段的每个不换道时段内，根据所述车辆的行驶状态信息和所述交通场景信息，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值；根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值得到所述待评估时段的被压制损失评价值。

82、在一种可能的实现方式中，所述第四计算模块，还用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、第三参考车辆和第四参考车辆的行驶状态信息，计算得到所述车辆在每个不换道时段内的压制损失值，其中，所述第三参考车辆为在第一参考车道中所述车辆的前后序列车辆，所述第一参考车道为所述车辆所处车道，所述第四参考车辆为在第二参考车道中所述车辆对应位置的前后序列车辆，所述第二参考车道为所述车辆可换道的车道，所述对应位置为所述车辆所处位置对应在所述第二参考车道中的位置；根据所述每个不换道时段内的压制损失值以及所述待评估时段中每个不换道时段的时长，计算所述每个不换道时段内的长时压制损失值；根据所述每个不换道时段的时长、换道决策指令的控制频率，以及压制损失值，计算所述每个不换道时段内的压制时长占比，所述压制时长占比表征换道的保守程度；根据所述每个不换道时段内的压制损失值、所述长时压制损失值、所述压制时长占比中的至少一项，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。

83、在一种可能的实现方式中，所述第四计算模块，还用于：根据所述每个不换道时段内的压制时长占比得到所述待评估时段的压制时长占比；根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值和所述待评估时段的压制时长占比，计算所述待评估时段的被压制损失评价值。

84、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第五计算模块，用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述换道决策指令对应的换道意图，所述换道意图执行结果对应的无换道动作产生或有换道动作但未被完成的换道行为信息、所述待评估时段内连续两次换道行为的方向相同或相反信息，以及所述连续两次换道行为的时间和/或距离的间隔信息，确定所述待评估时段内所述每个换道时段内的非典型换道评价值。

85、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第六计算模块，用于：根据所述待评估时段的总换道时段内所述车辆的总行驶距离、总行驶时间和总换道次数，计算所述换道总效率评价值。

86、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第七计算模块，用于：根据所述车辆偏离导航车道的信息、压实线换道信息以及占用专用车道信息中的至少一项，计算所述拓扑约束评价值。

87、第四方面，本技术实施例提供一种效率换道能力评估装置，包括：信息确定模块，用于根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆在待评估时段内的行驶状态信息和交通场景信息；第一计算模块，用于在所述待评估时段的每个不换道时段内，根据所述车辆的行驶状态信息和所述交通场景信息，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值，所述被压制损失评价值用于表征所述车辆不换道对应的损失值；第二计算模块，用于根据所述待评估时段的被压制损失评价值计算效率换道能力评分，其中，所述待评估时段的被压制损失评价值是根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值得到的。

88、在一种可能的实现方式中，所述第一计算模块，用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、第三参考车辆和第四参考车辆的行驶状态信息，计算得到所述车辆在每个不换道时段内的压制损失值，其中，所述第三参考车辆为在第一参考车道中所述车辆的前后序列车辆，所述第一参考车道为所述车辆所处车道，所述第四参考车辆为在第二参考车道中所述车辆对应位置的前后序列车辆，所述第二参考车道为所述车辆可换道的车道，所述对应位置为所述车辆所处位置对应在所述第二参考车道中的位置；根据所述每个不换道时段内的压制损失值以及所述待评估时段中每个不换道时段的时长，计算所述每个不换道时段内的长时压制损失值；根据所述每个不换道时段的时长、换道决策指令的控制频率，以及压制损失值，计算所述每个不换道时段内的压制时长占比，所述压制时长占比表征换道的保守程度；根据所述每个不换道时段内的压制损失值、所述长时压制损失值、所述压制时长占比中的至少一项，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值。

89、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第三计算模块，用于：根据所述每个不换道时段内的压制时长占比得到所述待评估时段的压制时长占比；根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值和所述待评估时段的压制时长占比，计算所述待评估时段的被压制损失评价值。

90、在一种可能的实现方式中，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、换道有效性评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和被压制损失评价值得到的，其中，所述换道总效率评价值用于表征所述车辆在所述待评估时段的平均行驶速度和执行换道频度，所述非典型换道评价值包括换道意图跳变、换道失败、来回换道、连续同向换道中的至少一种对应的评价值，所述拓扑约束评价值用于表征违反交通规则的换道、偏离导航车道的换道中的至少一种对应的评价值，所述交通场景评价值用于表征所述交通场景信息对应的评价值。

91、在一种可能的实现方式中，所述待评估时段还包括每个换道时段，所述装置还包括第四计算模块，用于：在所述待评估时段的每个换道时段内，根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值；根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值得到所述待评估时段的换道有效性评价值。

92、在一种可能的实现方式中，所述第四计算模块，还用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和所述换道决策指令对应的换道意图，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值；根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益；根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道时机评价值和所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益中的至少一项，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值。

93、在一种可能的实现方式中，所述第四计算模块，还用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、换道意图执行结果、第一参考车辆和第二参考车辆分别在换道结束时刻的行驶状态，计算所述车辆在所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，其中，所述第一参考车辆为在换道开始时刻所述车辆的前后序列车辆，所述第二参考车辆为在换道结束时刻所述车辆的前后序列车辆。

94、在一种可能的实现方式中，所述第四计算模块，还用于：根据所述待评估时段内所有已完成换道行为的次数和方向、实际获得的收益，确定所述待评估时段的有效换道比率；根据所述有效换道比率和所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，计算所述待评估时段的换道有效性评价值。

95、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第五计算模块，用于：根据所述车辆的行驶状态信息、所述换道决策指令对应的换道意图，所述换道意图执行结果对应的无换道动作产生或有换道动作但未被完成的换道行为信息、所述待评估时段内连续两次换道行为的方向相同或相反信息，以及所述连续两次换道行为的时间和/或距离的间隔信息，确定所述待评估时段内所述每个换道时段内的非典型换道评价值。

96、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第六计算模块，用于：根据所述待评估时段的总换道时段内所述车辆的总行驶距离、总行驶时间和总换道次数，计算所述换道总效率评价值。

97、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括第七计算模块，用于：根据所述车辆偏离导航车道的信息、压实线换道信息以及占用专用车道信息中的至少一项，计算所述拓扑约束评价值。

98、第五方面，本技术实施例提供一种效率换道能力评估装置，包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如第一方面任一种可能的实施方式提供的方法，或者如第二方面任一种可能的实施方式提供的方法。

99、第六方面，本技术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有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面任一种可能的实施方式提供的方法，或者如第二方面任一种可能的实施方式提供的方法。

100、第七方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一种可能的实施方式提供的方法，或者如第二方面任一种可能的实施方式提供的方法。

101、第八方面，本技术实施例提供一种芯片系统，所述芯片系统应用于电子设备；所述芯片系统包括一个或多个接口电路，以及一个或多个处理器；所述接口电路和所述处理器通过线路互联；所述接口电路用于从所述电子设备的存储器接收信号，并向所述处理器发送所述信号，所述信号包括所述存储器中存储的计算机指令；当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如第一方面任一种可能的实施方式提供的方法，或者如第二方面任一种可能的实施方式提供的方法。

102、第九方面，本技术实施例提供一种智能驾驶车辆，包括行进系统、传感系统、控制系统和计算机系统，其中，所述计算机系统用于执行如第一方面任一种可能的实施方式提供的方法，或者如第二方面任一种可能的实施方式提供的方法。

103、可以理解地，上述提供的第三方面所述的装置、第四方面所述的装置、第五方面所述的装置、第六方面所述的计算机可读存储介质、第七方面所述的计算机程序产品、第八方面所述的芯片系统或者第九方面所述的智能驾驶车辆均用于执行第一方面中任一所提供的方法以及第二方面中任一所提供的方法。因此，其所能达到的有益效果可参考对应方法中的有益效果，此处不再赘述。

技术特征：

1.一种效率换道能力评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、被压制损失评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和换道有效性评价值得到的，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待评估时段还包括不换道时段，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状态信息和交通场景信息，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值得到所述待评估时段的被压制损失评价值，包括：

9.根据权利要求5至8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.根据权利要求5至9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

11.根据权利要求5至10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

12.一种效率换道能力评估方法，其特征在于，包括：

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状态信息和所述交通场景信息，计算所述每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值，包括：

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

15.根据权利要求12至14任一项所述的方法，其特征在于，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、换道有效性评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和被压制损失评价值得到的，

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述待评估时段还包括每个换道时段，所述方法还包括：

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息、所述换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值，包括：

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的行驶状态信息、所述交通场景信息和换道意图执行结果，计算所述每个换道时段内已完成换道行为实际获得的收益，包括：

19.根据权利要求16至18任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值得到所述待评估时段的换道有效性评价值，包括：

20.根据权利要求15至19任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

21.根据权利要求15至20任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

22.根据权利要求15至21任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

23.一种效率换道能力评估装置，其特征在于，包括：

24.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块，用于：

25.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块，还用于：

26.根据权利要求24或25所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第三计算模块，用于：

27.根据权利要求23至26任一项所述的装置，其特征在于，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、被压制损失评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和换道有效性评价值得到的，

28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述待评估时段还包括不换道时段，所述装置还包括第四计算模块，用于：

29.根据权利要求28所述的装置，其特征在于，所述第四计算模块，还用于：

30.根据权利要求29所述的装置，其特征在于，所述第四计算模块，还用于：

31.根据权利要求27至30任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第五计算模块，用于：

32.根据权利要求27至31任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第六计算模块，用于：

33.根据权利要求27至32任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第七计算模块，用于：

34.一种效率换道能力评估装置，其特征在于，包括：

35.根据权利要求34所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块，用于：

36.根据权利要求35所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第三计算模块，用于：

37.根据权利要求34至36任一项所述的装置，其特征在于，所述效率换道能力评分是根据所述待评估时段的换道总效率评价值、换道有效性评价值、非典型换道评价值、拓扑约束评价值、交通场景评价值中的至少一项和被压制损失评价值得到的，

38.根据权利要求37所述的装置，其特征在于，所述待评估时段还包括每个换道时段，所述装置还包括第四计算模块，用于：

39.根据权利要求38所述的装置，其特征在于，所述第四计算模块，还用于：

40.根据权利要求39所述的装置，其特征在于，所述第四计算模块，还用于：

41.根据权利要求38至40任一项所述的装置，其特征在于，所述第四计算模块，还用于：

42.根据权利要求37至41任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第五计算模块，用于：

43.根据权利要求37至42任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第六计算模块，用于：

44.根据权利要求37至43任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第七计算模块，用于：

45.一种效率换道能力评估装置，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1至11任意一项所述的方法，或，执行如权利要求12至22任意一项所述的方法。

46.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至11任意一项所述的方法，或，执行如权利要求12至22任意一项所述的方法。

47.一种计算机程序产品，其特征在于，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至11任意一项所述的方法，或，执行如权利要求12至22任意一项所述的方法。

48.一种芯片系统，其特征在于，所述芯片系统应用于电子设备；所述芯片系统包括一个或多个接口电路，以及一个或多个处理器；所述接口电路和所述处理器通过线路互联；所述接口电路用于从所述电子设备的存储器接收信号，并向所述处理器发送所述信号，所述信号包括所述存储器中存储的计算机指令；当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如权利要求1至11任意一项所述的方法，或，执行如权利要求12至22任意一项所述的方法。

49.一种智能驾驶车辆，其特征在于，包括行进系统、传感系统、控制系统和计算机系统，其中，所述计算机系统用于执行如权利要求1至11任意一项所述的方法，或，执行如权利要求12至22任意一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供一种效率换道能力评估方法、装置、存储介质。该方法包括根据车辆行驶轨迹、换道决策指令、道路场景信息和实时车流状态确定车辆的行驶状态信息和交通场景信息；在待评估时段的每个换道时段内，根据车辆的行驶状态信息、交通场景信息、换道决策指令对应的换道意图和换道意图执行结果，计算每个换道时段内已完成换道行为对应的换道有效性评价值；和/或，在待评估时段的每个不换道时段内，根据车辆的行驶状态信息和交通场景信息，计算每个不换道时段内的未执行换道动作所产生的被压制损失评价值；根据待评估时段的换道有效性评价值和/或被压制损失评价值计算效率换道能力评分。这样可以高效、准确地定量评估效率换道能力。

技术研发人员：张叶青,白国库,陈安林,程思源,李骏承,孙浩
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23