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原文传递驾驶轨迹获取方法及装置

专利名称：	驾驶轨迹获取方法及装置
摘要：	本发明公开了一种驾驶轨迹获取方法，包括：获取车辆A的驾驶员的驾驶风格系数；根据所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，计算得到所述车辆A的驾驶员的代价函数，所述代价函数用于表征所述车辆A从所述车辆A的驾驶轨迹的初始节点到当前节点所付出的代价；根据所述代价函数在第一三维时空地图上计算得到所述车辆A的驾驶轨迹本发明公开了一种驾驶轨迹获取装置。采用本发明实施例的方案得到的驾驶轨迹能够匹配所有驾驶员的驾驶风格，提高了驾驶员对驾驶轨迹的满意度，缩短了驾驶员使用人工驾驶的磨合期。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	华为技术有限公司
发明人：	仲海燕;李升波;丁洁云;成波;忻隆;关阳;陈海亮
专利状态：	有效
申请日期：	2018-01-10T00:00:00+0800
发布日期：	2019-07-16T00:00:00+0800
申请号：	CN201810022810.5
公开号：	CN110015306A
代理机构：	广州三环专利商标代理有限公司
代理人：	郝传鑫;熊永强
分类号：	B60W40/09(2012.01);B;B60;B60W;B60W40
申请人地址：	518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼
主权项：	1.一种驾驶轨迹获取方法，其特征在于，包括：获取车辆A的驾驶员的驾驶风格系数；根据所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，计算得到所述车辆A的驾驶员的代价函数，所述代价函数用于表征所述车辆A从所述车辆A的驾驶轨迹的初始节点到当前节点所付出的代价；根据所述代价函数在第一三维时空地图上计算得到所述车辆A的驾驶轨迹。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，包括：当接收到自动驾驶指令时，识别所述车辆A的驾驶员的身份标识；根据所述车辆A的驾驶员的身份标识，获取所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数。 3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述代价函数在第一三维时空地图上计算得到车辆A的驾驶轨迹，包括：通过计算所述车辆A的驾驶轨迹的节点的位置信息，以得到所述车辆A的驾驶轨迹；其中，根据所述车俩A的驾驶轨迹中的第一节点的位置信息按照以下方法计算得到与所述第一节点相邻的且位于所述第一节点之后的第二节点的位置信息：根据所述第一节点的位置信息、所述车辆A的加速度变化集合A和横摆角变化集合Θ计算得到NANΘ个候选节点的位置信息，所述NA为所述横摆角变化集合A中元素的个数，所述NΘ为所述加速度变化集合Θ中元素的个数，所述NA和所述NΘ均为大于1的整数；根据启发函数和所述代价函数对所述NANΘ个候选节点的位置信息中的每个候选节点的位置信息进行评估，以得到第二节点的位置信息，其中，所述第二节点的位置信息为所述NANΘ个候选节点的位置信息中评估值最小的节点的位置信息，所述启发函数用于表征所述车辆A从所述第一节点到所述车辆A的轨迹的终点所需要付出代价。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车辆A的驾驶轨迹中在时间相邻的两个节点的间隔为Δt，所述第一节点的位置信息为(Xt,Yt,Vt,θt)，所述Xt,Yt,Vt,θt分别为时刻t时所述车辆A在所述第一三维时空地图上的横坐标和纵坐标，线速度与横摆角，所述根据所述第一节点的位置信息、所述车辆A的加速度变化集合A和横摆角变化集合Θ计算得到NANΘ个候选节点中的第k个候选节点的位置信息为其中，所述分别为所述第k个候选节点的横坐标、纵坐标、线速度和横摆角，所述所述所述所述所述所述θ为所述横摆角变化空间A中的任一元素，所述a为所述加速度变化空间Θ中的任一元素。 5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述代价函数为根据安全项S，舒适项C、合规项R和效率项T中至少一个构建的函数；其中，所述安全项S，舒适项C、合规项R和效率项T为所述车辆A的驾驶员的驾驶习惯参数，所述安全项S用于表征所述车辆A的跟车习惯和与周围障碍物保持的安全距离；所述舒适项C用于表征所述车辆A的车速的变化程度和加速度的变化程度；所述合规项R用于表征所述车辆A是否遵守交通规则；所述效率项T用于表征到达目的地的时间，避让障碍物时刹车和转向的优先级，以及所述车辆A与其周边车辆博弈过程中的抢行和让行行为。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述代价函数为： G＝w1S+w2C+w3R+w4T 其中，所述w1，w2，w3和w4为所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数。 7.据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述安全项S根据所述车辆A与其前车之间的纵向距离、所述车辆A的纵向速度与其前车的纵向速度的差值和所述车辆A与其左右相邻的车辆之间的横向距离确定；所述舒适项C根据所述车辆A的实际速度与所述车辆A的期望速度的差值和所述车辆A的实际加速度和所述车辆A的期望加速度的差值确定；所述合规项R根据所述车辆A期望其所在位置的横坐标与所述车辆A所在行车道的车道中心线的横坐标的差值、所述车辆A期望其所在位置的纵坐标与所述车辆A所在行车道的车道中心线的纵坐标的差值和所述车辆A的期望速度与所述车辆A所在车道允许的最大速度的差值确定；所述效率项T根据所述车辆A的当前位置的横坐标与所述车辆A的期望位置的横坐标的差值和所述车辆A的当前位置的纵坐标与所述车辆A的期望位置的纵坐标的差值确定。 8.据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述安全项S、所述舒适项C、所述合规项R和所述效率项T分别表示为： C＝(ΔV)2+(ΔA)2； R＝(Xdesired-Xcenterline)2+(Ydesired-Ycenterline)2+(Vdesired-Vlimit)2； T＝(Xdesired-Xcurrent)2+(Ydesired-Ycurrent)2；其中，所述c1，c2，c3，c4和p为常数，所述Δd为所述车辆A与其前车之间的纵向距离，所述Δl为所述车辆A与其左右相邻的车辆之间的横向距离，所述Δv为所述车辆A的纵向速度与其前车的纵向速度的差值；所述ΔV为所述车辆A的实际速度与所述车辆A的期望速度的差值，所述ΔA为所述车辆A的实际加速度和所述车辆A的期望加速度的差值；所述Xdesired和所述Ydesired分别为所述车辆A期望位置的横坐标和纵坐标，所述Xcenterline和Ycenterline分别为所述车辆A所在车道的车道中心线的横坐标和纵坐标，所述Vlimit为所述车辆A所在车道的允许的最大速度，所述Vdesired为该车辆A的期望速度；所述Xcurrent和所述Ycurrent分别为所述车辆A当前位置的横坐标和纵坐标。 9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的代价函数在第一三维时空地图上计算得到车辆A的驾驶轨迹之前，所述方法还包括：将二维空间地图转换成第二三维时空地图；获取所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域；将所述第二三维时空地图中所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域对应的区域删除，以得到所述第一三维时空地图。 10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域，包括：根据所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格、速度、加速度和横摆角，计算得到所述车辆A的周边车辆的预测驾驶轨迹；根据所述车辆A的周边车辆的预测驾驶轨迹和所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格确定所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域。 11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在所述根据所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格、速度、加速度和横摆角，计算得到所述车辆A的周边车辆的预测驾驶轨迹之前，还包括：根据所述车辆A的周边车辆的速度和加速度，计算得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格。 12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述车辆A的周边车辆的速度包括车辆A的周边车辆的横向速度，所述车辆A的周边车辆的加速度包括车辆A的周边车辆的横向加速度，所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格包括横向驾驶风格；其中，所述根据所述车辆A的周边车辆的速度和加速度，计算得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格，包括：获取N组所述车辆A的周边车辆的横向速度和横向加速度对所述N组所述车辆A的周边车辆的横向速度和横向加速度的第i组进行以下操作，以得到N个第一横向驾驶风格，所述i＝1,2,…，N，所述N为大于1的整数：将第i组所述车辆A的周边车辆的横向速度和横向加速度分别输入横向激进驾驶模型、横向保守驾驶模型和横向正常驾驶模型中，计算得到三个第一概率值；根据所述三个第一概率值确定所述第一横向驾驶风格，所述第一横向驾驶风格为所述三个第一概率值中最大概率值对应的驾驶模型对应的驾驶风格；对所述N个第一横向驾驶风格进行均值滤波，以得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的横向驾驶风格。 13.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述车辆A的周边车辆的速度包括车辆A的周边车辆的纵向速度，所述车辆A的周边车辆的加速度包括车辆A的周边车辆的纵向加速度，所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格包括纵向驾驶风格；其中，所述根据所述车辆A的周边车辆的速度和加速度，计算得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格，包括：获取N组所述车辆A的周边车辆的纵向速度和纵向加速度对所述N组所述车辆A的周边车辆的纵向速度和纵向加速度的第i组进行以下操作，以得到N个第一纵向驾驶风格，所述i＝1,2,…，N，所述N为大于1的整数：将第i组所述车辆A的周边车辆的纵向速度和纵向加速度分别输入纵向激进驾驶模型、纵向保守驾驶模型和纵向正常驾驶模型中，计算得到三个第二概率值；根据所述三个第二概率值确定所述第一纵向驾驶风格，所述第一纵向驾驶风格为所述三个第二概率值中最大概率值对应的驾驶模型对应的驾驶风格；对所述N个第一纵向驾驶风格进行均值滤波，以得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的纵向驾驶风格。 14.根据权利要求5-8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据车辆运动学模型对所述车辆A的驾驶轨迹进行优化，以得到优化后的驾驶轨迹；将所述优化后的驾驶轨迹发送至所述车辆A的控制装置。 15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述将所述优化后的驾驶轨迹发送至所述车辆的A控制装置之后，所述方法还包括：当检测到所述车辆A的驾驶员接管所述车辆A时，获取所述车辆A的驾驶员的操作信息和周边车辆信息；根据所述操作信息和周边车辆信息调整所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，以得到调整后的驾驶风格系数；存储所述调整后的驾驶风格系数。 16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数包括所述安全项S的系数、所述舒适项C的系数、所述合规项R的系数和所述效率项T的系数，所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数包括所述安全项S的系数、所述舒适项C的系数和所述效率项T的系数；其中，所述根据所述操作信息和周边车辆信息调整所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，以得到调整后的驾驶风格系数，包括：当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括加速不转向时，减小所述安全项S的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括加速转向时，增大或者减小所述安全项S的系数和所述效率项T的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括匀速转向时，增大或者减小所述安全项S的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括减速不转向时，增大所述安全项S的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括减速转向时，增大或者减小所述安全项S的系数和所述效率项T的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边无车辆，且所述操作信息包括加速不转向或者减速不转向时，增大所述安全项S的系数和所述效率项T的系数。 17.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当接收到人工驾驶指令时，根据遗传算法计算得到所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数；存储所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数。 18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述根据遗传算法计算得到所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，包括：获取所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数的取值范围；从所述驾驶风格系数的取值范围中随机获取M组驾驶风格系数；根据遗传算法对所述M组驾驶风格系数进行计算，得到M个预测驾驶轨迹，所述M个预测驾驶轨迹与所述M组驾驶风格系数一一对应；获取所述车辆A的实际驾驶轨迹；将所述M个预测驾驶轨迹中的每个预测驾驶轨迹与所述实际驾驶轨迹进行比较，以得到所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数为所述M个预测驾驶轨迹中与所述实际驾驶轨迹相似值最大的预测驾驶轨迹对应的驾驶风格系数。 19.一种驾驶轨迹获取装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取车辆A的驾驶员的驾驶风格系数；计算单元，用于根据所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，计算得到所述车辆A的驾驶员的代价函数，所述代价函数用于表征所述车辆A从所述车辆A的驾驶轨迹的初始节点到当前节点所付出的代价；所述计算单元，用于根据所述驾驶员的代价函数在第一三维时空地图上计算得到所述车辆A的驾驶轨迹。 20.根据权利要求19所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述第一获取单元包括：识别子单元，用于当接收到自动驾驶指令时，识别所述车辆A的驾驶员的身份标识；获取子单元，用于根据所述车辆A的驾驶员的身份标识，获取所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数。 21.根据权利要求19或20所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述计算单元具体用于：通过计算所述车辆A的驾驶轨迹的节点的位置信息，以得到所述车辆A的驾驶轨迹；其中，根据所述车俩A的驾驶轨迹中的第一节点的位置信息按照以下方法计算得到与所述第一节点相邻的且位于所述第一节点之后的第二节点的位置信息：根据所述第一节点的位置信息、所述车辆A的加速度变化集合A和横摆角变化集合Θ计算得到NANΘ个候选节点的位置信息，所述NA为所述横摆角变化集合A中元素的个数，所述NΘ为所述加速度变化集合Θ中元素的个数，所述NA和所述NΘ均为大于1的整数；根据启发函数和所述代价函数对所述NANΘ个候选节点的位置信息中的每个候选节点的位置信息进行评估，以得到第二节点的位置信息，其中，所述第二节点的位置信息为所述NANΘ个候选节点的位置信息中评估值最小的节点的位置信息，所述启发函数用于表征所述车辆A从所述第一节点到所述车辆A的轨迹的终点所需要付出代价。 22.根据权利要求21所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述车辆A的驾驶轨迹中在时间相邻的两个节点的间隔为Δt，所述第一节点的位置信息为(Xt,Yt,Vt,θt)，所述Xt,Yt,Vt,θt分别为时刻t时所述车辆A在所述第一三维时空地图上的横坐标和纵坐标，线速度与横摆角，所述计算单元根据所述第一节点的位置信息、所述车辆A的加速度变化集合A和横摆角变化集合Θ计算得到NANΘ个候选节点中的第k个候选节点的位置信息为其中，所述分别为所述第k个候选节点的横坐标、纵坐标、线速度和横摆角，所述所述所述所述所述所述θ为所述横摆角变化空间A中的任一元素，所述a为所述加速度变化空间Θ中的任一元素。 23.根据权利要求19-22任一项所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述代价函数为根据安全项S，舒适项C、合规项R和效率项T中至少一个构建的函数；其中，所述安全项S，舒适项C、合规项R和效率项T为所述车辆A的驾驶员的驾驶习惯参数，所述安全项S用于表征所述车辆A的跟车习惯和与周围障碍物保持的安全距离；所述舒适项C用于表征所述车辆A的车速的变化程度和加速度的变化程度；所述合规项R用于表征所述车辆A是否遵守交通规则；所述效率项T用于表征到达目的地的时间，避让障碍物时刹车和转向的优先级，以及所述车辆A与其周边车辆博弈过程中的抢行和让行行为。 24.根据权利要求23所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述代价函数为： G＝w1S+w2C+w3R+w4T 其中，所述w1，w2，w3和w4为所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数。 25.根据权利要求23或者24所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述安全项S根据所述车辆A与其前车之间的纵向距离、所述车辆A的纵向速度与其前车的纵向速度的差值和所述车辆A与其左右相邻的车辆之间的横向距离确定；所述舒适项C根据所述车辆A的实际速度与所述车辆A的期望速度的差值和所述车辆A的实际加速度和所述车辆A的期望加速度的差值确定；所述合规项R根据所述车辆A期望其所在位置的横坐标与所述车辆A所在行车道的车道中心线的横坐标的差值、所述车辆A期望其所在位置的纵坐标与所述车辆A所在行车道的车道中心线的纵坐标的差值和所述车辆A的期望速度与所述车辆A所在车道允许的最大速度的差值确定；所述效率项T根据所述车辆A的当前位置的横坐标与所述车辆A的期望位置的横坐标的差值和所述车辆A的当前位置的纵坐标与所述车辆A的期望位置的纵坐标的差值确定。 26.根据权利要求25所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述安全项S、所述舒适项C、所述合规项R和所述效率项T分别表示为： C＝(ΔV)2+(ΔA)2； R＝(Xdesired-Xcenterline)2+(Ydesired-Ycenterline)2+(Vdesired-Vlimit)2； T＝(Xdesired-Xcurrent)2+(Ydesired-Ycurrent)2；其中，所述c1，c2，c3，c4和p为常数，所述Δd为所述车辆A与其前车之间的纵向距离，所述Δl为所述车辆A与其左右相邻的车辆之间的横向距离，所述Δv为所述车辆A的纵向速度与其前车的纵向速度的差值；所述ΔV为所述车辆A的实际速度与所述车辆A的期望速度的差值，所述ΔA为所述车辆A的实际加速度和所述车辆A的期望加速度的差值；所述Xdesired和所述Ydesired分别为所述车辆A期望位置的横坐标和纵坐标，所述Xcenterline和Ycenterline分别为所述车辆A所在车道的车道中心线的横坐标和纵坐标，所述Vlimit为所述车辆A所在车道的允许的最大速度，所述Vdesired为该车辆A的期望速度；所述Xcurrent和所述Ycurrent分别为所述车辆A当前位置的横坐标和纵坐标。 27.根据权利要求19-26任一项所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述驾驶轨迹获取装置还包括：转换单元，用于在所述计算单元根据所述驾驶员的代价函数在第一三维时空地图上计算得到车辆A的驾驶轨迹之前，将二维空间地图转换成第二三维时空地图；第二获取单元，用于获取所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域；删除单元，用于将所述第二三维时空地图中所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域对应的区域删除，以得到所述第一三维时空地图。 28.根据权利要求27所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：计算子单元，用于根据所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格、速度、加速度和横摆角，计算得到所述车辆A的周边车辆的预测驾驶轨迹；确定子单元，用于根据所述车辆A的周边车辆的预测驾驶轨迹和所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格确定所述车辆A的周边车辆的车身安全包络区域。 29.根据权利要求28所述驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述计算子单元还用于：在所述根据所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格、速度、加速度和横摆角，计算得到所述车辆A的周边车辆的预测驾驶轨迹之前，根据所述车辆A的周边车辆的速度和加速度，计算得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格。 30.根据权利要求28或29所述驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述车辆A的周边车辆的速度包括车辆A的周边车辆的横向速度，所述车辆A的周边车辆的加速度包括车辆A的周边车辆的横向加速度，所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格包括横向驾驶风格；其中，所述计算子单元具体用于：获取N组所述车辆A的周边车辆的横向速度和横向加速度对所述N组所述车辆A的周边车辆的横向速度和横向加速度的第i组进行以下操作，以得到N个第一横向驾驶风格，所述i＝1,2,…，N，所述N为大于1的整数：将第i组所述车辆A的周边车辆的横向速度和横向加速度分别输入横向激进驾驶模型、横向保守驾驶模型和横向正常驾驶模型中，计算得到三个第一概率值；根据所述三个第一概率值确定所述第一横向驾驶风格，所述第一横向驾驶风格为所述三个第一概率值中最大概率值对应的驾驶模型对应的驾驶风格；对所述N个第一横向驾驶风格进行均值滤波，以得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的横向驾驶风格。 31.根据权利要求28或29所述驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述车辆A的周边车辆的速度包括车辆A的周边车辆的纵向速度，所述车辆A的周边车辆的加速度包括车辆A的周边车辆的纵向加速度，所述车辆A的周边车辆的驾驶员的驾驶风格包括纵向驾驶风格；其中，所述计算子单元具体用于：获取N组所述车辆A的周边车辆的纵向速度和纵向加速度对所述N组所述车辆A的周边车辆的纵向速度和纵向加速度的第i组进行以下操作，以得到N个第一纵向驾驶风格，所述i＝1,2,…，N，所述N为大于1的整数：将第i组所述车辆A的周边车辆的纵向速度和纵向加速度分别输入纵向激进驾驶模型、纵向保守驾驶模型和纵向正常驾驶模型中，计算得到三个第二概率值；根据所述三个第二概率值确定所述第一纵向驾驶风格，所述第一纵向驾驶风格为所述三个第二概率值中最大概率值对应的驾驶模型对应的驾驶风格；对所述N个第一纵向驾驶风格进行均值滤波，以得到所述车辆A的周边车辆的驾驶员的纵向驾驶风格。 32.根据权利要求23-26任一项所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述驾驶轨迹获取装置还包括：优化单元，用于根据车辆运动学模型对所述车辆A的驾驶轨迹进行优化，以得到优化后的驾驶轨迹；发送单元，用于将所述优化后的驾驶轨迹发送至所述车辆A的控制装置。 33.根据权利要求32所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述驾驶轨迹获取装置还包括：所述第一获取单元，还用于在所述发送单元将所述优化后的驾驶轨迹发送至所述车辆的A控制装置之后，当检测到所述车辆A的驾驶员接管所述车辆A时，获取所述车辆A的驾驶员的操作信息和周边车辆信息；调整单元，用于根据所述操作信息和周边车辆信息调整所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，以得到调整后的驾驶风格系数；第一存储单元，用于存储所述调整后的驾驶风格系数。 34.根据权利要求33所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数包括所述安全项S的系数、所述舒适项C的系数、所述合规项R的系数和所述效率项T的系数，所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数包括所述安全项S的系数、所述舒适项C的系数和所述效率项T的系数；其中，调整单元具体用于：当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括加速不转向时，减小所述安全项S的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括加速转向时，增大或者减小所述安全项S的系数和所述效率项T的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括匀速转向时，增大或者减小所述安全项S的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括减速不转向时，增大所述安全项S的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边有车辆，且所述操作信息包括减速转向时，增大或者减小所述安全项S的系数和所述效率项T的系数，或者；当周边车辆信息包括所述车辆A的周边无车辆，且所述操作信息包括加速不转向或者减速不转向时，增大所述安全项S的系数和所述效率项T的系数。 35.根据权利要求19所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述驾驶轨迹获取装置还包括：所述计算单元，还用于当接收到人工驾驶指令时，根据遗传算法计算得到所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数；第二存储单元，用于存储所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数。 36.根据权利要求35所述的驾驶轨迹获取装置，其特征在于，所述计算单元还具体用于：获取所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数的取值范围；从所述驾驶风格系数的取值范围中随机获取M组驾驶风格系数；根据遗传算法对所述M组驾驶风格系数进行计算，得到M个预测驾驶轨迹，所述M个预测驾驶轨迹与所述M组驾驶风格系数一一对应；获取所述车辆A的实际驾驶轨迹；将所述M个预测驾驶轨迹中的每个预测驾驶轨迹与所述实际驾驶轨迹进行比较，以得到所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数，所述车辆A的驾驶员的驾驶风格系数为所述M个预测驾驶轨迹中与所述实际驾驶轨迹相似值最大的预测驾驶轨迹对应的驾驶风格系数。 37.一种驾驶轨迹获取装置，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-18任一项所述的方法。 38.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括程序指令，所述程序指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如权利要求1-18任一项所述的方法。
所属类别：	发明专利