本申請涉及自動駕駛,尤其涉及一種碰撞風(fēng)險意圖識別與規(guī)避的方法、裝置及電子設(shè)備、存儲介質(zhì)。
背景技術(shù):
1、目前主流的自動駕駛解決方案將整個算法系統(tǒng)為定位、感知、預(yù)測、決策規(guī)劃等多個相對獨立模塊,從決策規(guī)劃模塊角度來說,需要根據(jù)預(yù)測模塊告知未來一段時間周圍環(huán)境狀態(tài)可能變化,并在決策規(guī)劃模中進(jìn)行安全的車輛行駛軌跡生成。
2、具體而言,主流的預(yù)測算法是基于learning(學(xué)習(xí))的,其輸出受訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響較為嚴(yán)重,對于cutin(加塞)場景的預(yù)測具有滯后性和不準(zhǔn)性等問題,導(dǎo)致最終規(guī)劃的車輛行駛軌跡不安全。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本申請實施例提供了一種碰撞風(fēng)險意圖識別與規(guī)避的、裝置及電子設(shè)備、存儲介質(zhì),以及時有效地識別狀態(tài)量改變小但穩(wěn)定的意圖,從而保證對障礙物決策的合理性,降低縱向規(guī)劃的碰撞風(fēng)險。
2、本申請實施例采用下述技術(shù)方案:
3、第一方面,本申請實施例提供一種碰撞風(fēng)險意圖識別與規(guī)避的,其中,所述方法包括:
4、確定碰撞檢測邊界和目標(biāo)障礙物,所述碰撞檢測邊界是根據(jù)路線信息與地圖車道數(shù)據(jù)確定的;
5、根據(jù)所述目標(biāo)障礙物計算所述目標(biāo)障礙物到達(dá)所述碰撞檢測邊界的碰撞信息;
6、根據(jù)所述碰撞信息以及自車當(dāng)前的狀態(tài),計算出自車期望的加速度值,以在決策規(guī)劃中讓自車執(zhí)行規(guī)避動作。
7、在一些實施例中,所述根據(jù)所述目標(biāo)障礙物計算所述目標(biāo)障礙物到達(dá)所述碰撞檢測邊界的碰撞信息,包括:
8、根據(jù)所述目標(biāo)障礙物在frenet系下的運動狀態(tài)信息,得到所述目標(biāo)障礙物在未來一段時間內(nèi)的障礙物虛擬軌跡;
9、考慮障礙物的幾何形狀,計算所述障礙物虛擬軌跡與所述碰撞檢測邊界是否相交;
10、若相交,則計算出第一個相交點的位置信息,所述第一相交點為首次到達(dá)碰撞檢測邊界的位置點;
11、根據(jù)所述第一個相交點的位置信息,計算出相交時間tc;
12、若不相交,則認(rèn)為所述目標(biāo)障礙物對自車行駛沒有風(fēng)險。
13、在一些實施例中,所述方法還包括:
14、基于結(jié)構(gòu)化道路以車道中心線為x軸,垂直車道中心線為y軸,建立frenet參考系;
15、根據(jù)所述frenet參考系,將上游模塊感知到的障礙物的各角點位置在所述frenet參考系下進(jìn)行投影,保留距離車道中心線最近的角點用來計算碰撞信息,所述上游模塊包括預(yù)測模塊和/或融合感知模塊;
16、將感知到的障礙物位置、障礙物速度在所述frenet參考系下進(jìn)行投影,得到對應(yīng)障礙物在frenet參考系的位置和速度狀態(tài)。
17、在一些實施例中,所述根據(jù)所述碰撞信息以及自車當(dāng)前的狀態(tài),計算出自車期望的加速度值,以在決策規(guī)劃中讓自車執(zhí)行規(guī)避動作,包括:
18、將所述碰撞信息中的碰撞點投影到橫向路線上,得到對應(yīng)碰撞點的橫向路線長度sc,所述橫向路線長度sc為自車與碰撞點之間的長度;
19、基于自車和/或障礙物的幾何形狀、預(yù)設(shè)安全距離,在所述對應(yīng)碰撞點的橫向路線長度的基礎(chǔ)上增加期望超車距離得到超車點so者減去期望禮讓距離得到禮讓點sy。
20、在一些實施例中,所述自車期望的加速度值包括:超車決策期望加速度,所述方法還包括:
21、自車默認(rèn)當(dāng)前位置為初始值0,以自車的當(dāng)前速度狀態(tài)vego為初始狀態(tài),將自車未來的行駛軌跡建模為勻加速模型進(jìn)行建模;
22、限制超車決策時加速度的上限為ab,且自車的超車決策等同于在時間tc時刻自車所處位置sego超過超車點so,得到對應(yīng)的問題可建模為第一車輛運動問題;
23、如果所述第一車輛運動問題有解,則無需進(jìn)行禮讓決策;
24、如果所述第一車輛運動問題有解,則確定出所述超車決策期望加速度。
25、在一些實施例中,所述自車期望的加速度值包括:禮讓決策期望加速度,所述方法還包括:
26、自車默認(rèn)當(dāng)前位置為初始值0,以自車的當(dāng)前速度狀態(tài)vego為初始狀態(tài),將自車未來的行駛軌跡建模為勻加速模型進(jìn)行建模;
27、在時間tc時刻自車的位置處于sy后,自車的禮讓決策需滿足禮讓速度恒大于0,得到對應(yīng)的問題可建模為第二車輛運動問題;
28、如果所述第二車輛運動問題有解,則確定出所述禮讓決策期望加速度且自車速度無需勻減速到0;
29、如果所述第二車輛運動問題無解,則自車需要先勻減速到0,然后停車禮讓,并且得到的問題可建模為第三車輛運動問題。
30、在一些實施例中,所述方法還包括:
31、將所述自車期望的加速度值作為懲罰項,運用在基于s-t圖的動態(tài)規(guī)劃搜索過程中。
32、第二方面,本申請實施例還提供一種基于碰撞風(fēng)險意圖識別的規(guī)避裝置,其中,所述裝置包括:
33、確定模塊,用以確定碰撞檢測邊界和目標(biāo)障礙物,所述碰撞檢測邊界是根據(jù)路線信息與地圖車道數(shù)據(jù)確定的;
34、碰撞檢測模塊,用以根據(jù)所述目標(biāo)障礙物計算所述目標(biāo)障礙物到達(dá)所述碰撞檢測邊界的碰撞信息;
35、期望加速度計算模塊,用以根據(jù)所述碰撞信息以及自車當(dāng)前的狀態(tài),計算出自車期望的加速度值,以在決策規(guī)劃中讓自車執(zhí)行規(guī)避動作。
36、第三方面,本申請實施例還提供一種電子設(shè)備,包括:處理器;以及被安排成存儲計算機可執(zhí)行指令的存儲器,所述可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行上述方法。
37、第四方面,本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲一個或多個程序,所述一個或多個程序當(dāng)被包括多個應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時,使得所述電子設(shè)備執(zhí)行上述方法。
38、本申請實施例采用的上述至少一個技術(shù)方案能夠達(dá)到以下有益效果:首先確定碰撞檢測邊界和目標(biāo)障礙物,所述碰撞檢測邊界是根據(jù)路線信息與地圖車道數(shù)據(jù)確定的。然后根據(jù)所述目標(biāo)障礙物計算所述目標(biāo)障礙物到達(dá)所述碰撞檢測邊界的碰撞信息,最后根據(jù)所述碰撞信息以及自車當(dāng)前的狀態(tài),計算出自車期望的加速度值,以在決策規(guī)劃中讓自車執(zhí)行規(guī)避動作。上述方法是基于碰撞風(fēng)險意圖識別并在縱向速度規(guī)劃應(yīng)用的方案,并且主要是針對橫縱向分離規(guī)劃框架下的縱向規(guī)劃模塊的優(yōu)化。
1.一種碰撞風(fēng)險意圖識別與規(guī)避的方法,其中,所述方法包括:
2.如權(quán)利要求1所述方法,其中,所述根據(jù)所述目標(biāo)障礙物計算所述目標(biāo)障礙物到達(dá)所述碰撞檢測邊界的碰撞信息,包括:
3.如權(quán)利要求2所述方法,其中,所述方法還包括:
4.如權(quán)利要求1所述方法,其中,所述根據(jù)所述碰撞信息以及自車當(dāng)前的狀態(tài),計算出自車期望的加速度值,以在決策規(guī)劃中讓自車執(zhí)行規(guī)避動作,包括:
5.如權(quán)利要求4所述方法,其中,所述自車期望的加速度值包括:超車決策期望加速度,所述方法還包括:
6.如權(quán)利要求4所述方法,其中,所述自車期望的加速度值包括:禮讓決策期望加速度,所述方法還包括:
7.如權(quán)利要求1至6任一項所述方法,其中,所述方法還包括:
8.一種碰撞風(fēng)險意圖識別與規(guī)避的裝置,其中,所述裝置包括:
9.一種電子設(shè)備,包括:
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲一個或多個程序,所述一個或多個程序當(dāng)被包括多個應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時,使得所述電子設(shè)備執(zhí)行所述權(quán)利要求1~6之任一所述方法。