일 실시 방식 에 있 어서 , 각 프레임 을 단위 로 차량 이 어느 한 차선 상 에서 주행 할 때 취득 한 정보 를 채집 하 는 바 , 구체 적 으로 말 하 면 , 당해 정보 는 직업 기사 의 운전 행위 이 다 . 운전 과정 중 의 운전 행위 에 대하 여 특징 추출 을 수행 하 는 바 , 즉 당해 정보 를 역사 데이터 로 하 여 , 역사 데이터 에 기반 하 여 특징 정보 , 예 를 들 면 가속 도 , 속도 , 제한 속도 등 을 취득 한다 . 가속 도 , 속도 , 제한 속도 등 이 제 1 특징 정보 를 구성 한다 . 예 를 들 면 가속 도 , 속도 , 제한 속도 등 제 1 특징 정보 에 대하 여 식별 을 수행 한 후 태그 를 추가 하 여 , 예 를 들 면 좌측 으로 차선 변경 , 우측 으로 차선 변경 또는 직진 등 태그 정보 를 취득 한다 . 제 1 특징 정보 와 태그 정보 를 관계 모델 에 입력 하 여 차선 변경 이 가능 한지 여부 를 평가 하 는 샘플 집합 으로 한다 . 상기 샘플 집합 에 기반 하 여 모델링 을 수행 하 는 과정 에서 , 당해 샘플 집합 을 이용 하 여 딥 러닝 을 수행 하 여 관계 모델 을 취득 하 는 바 , 당해 관계 모델 은 차량 주행 노선 , 차량 자체 위치 와 주변 환경 및 / 또는 장애물 의 관계 를 표시 한다 . 당해 관계 모델 이 주행 노선 , 메인 차량 과 장애물 의 관계 에 대하 여 정확 한 기술 을 할 수 있 기 때문 에 , 당해 관계 모델 에 기반 하 여 차선 선택 을 수행 하 여 , 차량 차선 변경 의 정확 성 을 향상 시킨다 . 특히 여러 가지 복잡 한 상황 에서 , 실제 운전 과정 중 의 차선 변경 결과 의 수행 성 과 안전성 을 확보 하 기 어렵 다 .