[go: up one dir, main page]

CN110928319B - 自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110928319B
CN110928319B CN202010083547.8A CN202010083547A CN110928319B CN 110928319 B CN110928319 B CN 110928319B CN 202010083547 A CN202010083547 A CN 202010083547A CN 110928319 B CN110928319 B CN 110928319B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
safety
current vehicle
obstacle
distance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010083547.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110928319A (zh
Inventor
白钰
孙震
夏华夏
任冬淳
许笑寒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd filed Critical Beijing Sankuai Online Technology Co Ltd
Priority to CN202010083547.8A priority Critical patent/CN110928319B/zh
Publication of CN110928319A publication Critical patent/CN110928319A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110928319B publication Critical patent/CN110928319B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

本申请公开了一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，属于自动驾驶领域。所述方法包括：基于当前车辆的第一行驶速度、障碍车的第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；基于最小刹车安全距离、最大刹车安全距离、以及当前车辆与障碍车之间的当前距离，确定当前车辆的第一安全风险参数；基于第一安全风险参数，对当前车辆进行控制。本申请提出了一个安全风险参数来评估车辆安全风险，以在安全风险范围内根据实际情况对车辆进行控制，使得车辆的行驶策略尽量满足人类的驾驶习惯。

Description

自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质
技术领域
本申请涉及自动驾驶领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质。
背景技术
在自动驾驶领域，针对如何保证自动驾驶的安全问题，目前提出了一种RSS（Responsibility Sensitive Safety，责任敏感安全）模型，RSS模型是对人类驾驶中具有主观性的常识进行数学建模得到，可以将人类对于安全驾驶的理念转化成数学模型。车辆在行驶过程中，可以基于RSS模型的输出结果来对车辆进行控制，以保证车辆安全行驶。
目前，RSS模型定义了一个最小安全距离来防止车辆碰撞，保证安全行驶，最小安全距离是指在障碍车以最大刹车加速度突然刹车，当前车辆在发现后仍然有一定的反应时间来避免碰撞的距离。也即是，当前车辆在行驶过程中，如果感知到障碍车，则当前车辆可以基于当前车辆的第一行驶速度，以及障碍车的第二行驶速度和最大刹车加速度，通过RSS模型计算当前车辆与障碍车之间的最小安全距离，然后基于最小安全距离来对当前车辆进行控制，以使当前车辆与障碍车之间的距离一直保持大于最小安全距离，从而保证车辆的安全行驶。
但是，基于最小安全距离对车辆进行控制时，车辆的行驶策略相对保守，可能会不符合人类的驾驶习惯，具有一定的局限性。
发明内容
本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，可以用于至少部分解决现有技术存在的上述问题。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种自动驾驶车辆的控制方法，所述方法包括：
基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，所述第一安全风险参数用于指示所述当前车辆存在的安全风险；
基于所述当前车辆的第一安全风险参数，对所述当前车辆进行控制。
可选地，所述基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，包括：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于所第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
可选地，所述若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于所第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，包括：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离；
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道相向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离。
可选地，所述基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，包括：
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离；
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最大刹车安全距离。
可选地，所述基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，包括：
基于所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离，构建所述当前车辆的安全风险模型，所述安全风险模型用于确定所述当前车辆的第一安全风险参数；
基于所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，通过所述安全风险模型，确定所述当前车辆的第一安全风险参数。
可选地，所述安全风险模型是以所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离为变量的模型，且所述安全风险模型满足预设条件；其中，所述预设条件是指若所述变量大于所述最大刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第一阈值，若所述变量小于所述最小刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第二阈值，且所述第一阈值小于所述第二阈值。
可选地，所述安全风险模型为
Figure 552525DEST_PATH_IMAGE001
；其中，所述
Figure 204086DEST_PATH_IMAGE002
为所述当前车辆的 第一安全风险参数，所述
Figure 311719DEST_PATH_IMAGE003
为所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，所述
Figure 706928DEST_PATH_IMAGE004
为第一 预设参数，所述
Figure 68771DEST_PATH_IMAGE005
是根据第二预设参数和所述最大刹车安全距离确定得到，所述
Figure 156813DEST_PATH_IMAGE006
是根据第 三预设参数、所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离确定得到。
可选地，所述基于所述当前车辆的第一安全风险参数，对所述当前车辆进行控制，包括：
基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定所述当前车辆的第二安全风险参数；
基于所述第二安全风险参数，对所述当前车辆进行控制。
可选地，所述基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定所述当前车辆的第二安全风险参数，包括：
基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车到当前时间之间的时长，通过以下公式，确定所述第二安全风险参数：
Figure 486163DEST_PATH_IMAGE007
其中，所述
Figure 419484DEST_PATH_IMAGE008
为所述第二安全风险参数，所述
Figure 353942DEST_PATH_IMAGE002
为所述第一安全风险参数，所述
Figure 724136DEST_PATH_IMAGE009
为第四预设参数，所述
Figure 212887DEST_PATH_IMAGE010
为所述时长。
可选地，所述基于所述第二安全风险参数，对所述当前车辆进行控制，包括：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且所述第二安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆切换车道；
若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，且所述第二安全风险参数大于所述参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆变速，所述变速包括加速或减速。
另一方面，提供了一种自动驾驶装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
第二确定模块，用于基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，所述第一安全风险参数用于指示所述当前车辆存在的安全风险；
控制模块，用于基于所述当前车辆的第一安全风险参数，对所述当前车辆进行控制。
可选地，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于所第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
第二确定单元，用于若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
可选地，所述第一确定单元用于：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离；
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道相向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离。
可选地，所述第二确定单元用于：
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离；
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最大刹车安全距离。
可选地，所述第二确定模块用于：
基于所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离，构建所述当前车辆的安全风险模型，所述安全风险模型用于确定所述当前车辆的第一安全风险参数；
基于所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，通过所述安全风险模型，确定所述当前车辆的第一安全风险参数。
可选地，所述安全风险模型是以所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离为变量的模型，且所述安全风险模型满足预设条件；其中，所述预设条件是指若所述变量大于所述最大刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第一阈值，若所述变量小于所述最小刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第二阈值，且所述第一阈值小于所述第二阈值。
可选地，所述安全风险模型为
Figure 28527DEST_PATH_IMAGE011
；其中，所述
Figure 551912DEST_PATH_IMAGE002
为所述当前车辆 的第一安全风险参数，所述
Figure 778494DEST_PATH_IMAGE003
为所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，所述
Figure 20120DEST_PATH_IMAGE004
为第 一预设参数，所述
Figure 872407DEST_PATH_IMAGE005
是根据第二预设参数和所述最大刹车安全距离确定得到，所述
Figure 250299DEST_PATH_IMAGE006
是根据 第三预设参数、所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离确定得到。
可选地，所述控制模块包括：
第三确定单元，用于基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定所述当前车辆的第二安全风险参数；
控制单元，用于基于所述第二安全风险参数，对所述当前车辆进行控制。
可选地，所述第三确定单元用于：
基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车到当前时间之间的时长，通过以下公式，确定所述第二安全风险参数：
Figure 116624DEST_PATH_IMAGE012
其中，所述
Figure 579966DEST_PATH_IMAGE008
为所述第二安全风险参数，所述
Figure 534147DEST_PATH_IMAGE002
为所述第一安全风险参数，所 述
Figure 32124DEST_PATH_IMAGE009
为第四预设参数，所述
Figure 600509DEST_PATH_IMAGE010
为所述时长。
可选地，所控制单元用于：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且所述第二安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆切换车道；
若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，且所述第二安全风险参数大于所述参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆变速，所述变速包括加速或减速。
另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括：
一个或多个处理器；
用于存储所述一个或多个处理器可执行指令的一个或多个存储器；
其中，所述一个或多个处理器被配置为执行上述任一种自动驾驶车辆的控制方法。
另一方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时，使得设备能够执行上述任一种自动驾驶车辆的控制方法。
另一方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被执行时，用于实现上述任一种自动驾驶车辆的控制方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
本申请实施例中，在当前车辆行驶过程中，可以先基于当前车辆的第一行驶速度，以及障碍车的第二行驶速度、最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，然后基于最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，以及当前车辆与障碍车之间的当前距离，确定当前车辆的安全风险参数，并基于安全风险参数来对当前车辆进行控制。也即是，本申请提出了一个安全风险参数来评估车辆存在的安全风险，如此，可以在安全风险范围内时，根据实际情况对车辆进行控制，使得车辆的行驶策略尽量满足人类的驾驶习惯，解决了基于最小安全距离对车辆进行控制时，车辆的行驶策略相对保守的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种安全风险模型的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的框图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在对本申请实施例进行详细地解释说明之前，先对本申请实施例的应用场景予以说明。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆的控制方法应用于自动驾驶车辆的自动驾驶场景中，用于为自动驾驶车辆制定行驶策略以及进行路径规划等。其中，所述自动驾驶车辆可以为无人驾驶车辆，或者在有人情况下的智能驾驶车辆等。相应地，所述自动驾驶场景包括无人驾驶场景，或者在有人情况下的智能驾驶场景等。
另外，本申请实施例提供的自动驾驶车辆的控制方法可以应用于物品配送领域，比如无人配送领域，或者人为参与的智能配送领域等。其中，配送的物品可以为快递或外卖等，当然还可以为其他物品，本申请实施例对此不做限定。比如，申请实施例中的自动驾驶车辆可以应用于快递物流或外卖送餐等领域。
自动驾驶的总体要求是避免撞到障碍物，保障自身、以及周围车辆和行人的安全，在此基础上，进一步追求车体平稳、乘坐舒适以及寻求路径最短。但是，目前使用的RSS模型仅仅提出了最小安全距离的计算方案，其对于安全问题相对保守，而且在基于最小安全距离对车辆进行控制时，车辆的行驶策略也相对保守，不能根据实际情况进行调节，这可能会导致行驶策略不符合人类的驾驶习惯。比如，在跟车时，为了保证车距达到最小安全距离，可能会出现长期低速跟车的情况。或者，在两车并行时，在前后方均无障碍物的情况下可能会出现长期两车并行的情况。这些行驶情况均不符合人类的正常驾驶习惯，且长期跟车和长期并行也会影响车辆的行驶安全。
本申请实施例中，为了在保证行车安全的前提下，解决基于最小安全距离对车辆进行控制时，车辆的行驶策略相对保守的问题，使得行驶策略更符合人类的驾驶习惯，提出了一个安全风险参数来评估车辆存在的安全风险，以便车辆在行驶过程中，实时确定车辆的安全风险参数，并基于安全风险参数来对当前车辆进行控制。具体方案描述详见下述图1实施例。
接下来，对本申请实施例涉及的实施环境进行介绍。
本申请实施例提供的自动驾驶车辆的控制方法应用于自动驾驶车辆中，该自动驾驶车辆能够在行驶过程中，确定车辆的安全风险参数，根据安全风险参数对车辆进行控制。该自动驾驶车辆可以为无人驾驶车辆、无人配送车或有人情况下的智能驾驶车辆等。作为一个示例，该自动驾驶车辆可以应用于物品配送领域，比如无人配送领域。譬如，应用于快递物流或外卖送餐等领域。
作为一个示例，该自动驾驶车辆上安装有电子设备，自动驾驶车辆可以通过安装的电子设备确定车辆的安全风险参数，以便根据安全风险参数对车辆进行控制。另外，该车辆还可以安装有信息采集装置，用于采集车辆的行驶信息，比如采集车辆的行驶速度。另外，该车辆还安装有感知装置，用于感知当前车辆的障碍车。进一步地，该车辆还可以根据采集的信息和感知的信息，确定障碍车的行驶速度。
接下来，对本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制方法进行详细说明。图1是本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制方法的流程图，该方法应用于自动驾驶车辆中。比如，该自动驾驶车辆安装有电子设备，通过该电子设备实现本申请实施例所述的方法，该电子设备可以为车载终端、处理器或移动终端等。如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101：基于当前车辆的第一行驶速度、当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
当前车辆的障碍车为当前车辆能够感知到的障碍车。当前车辆在行驶的过程中，如果感知到障碍车，则当前车辆可以获取当前车辆的第一行驶速度、当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，然后基于第一行驶速度、第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
其中，当前车辆的第一行驶速度可以通过信息采集装置获取得到，比如，通过速度传感器采集得到。障碍车的第二行驶速度可以由当前车辆感知得到，比如根据采集到的信息计算得到；也可以从云端获取得到，比如障碍车可以在行驶过程中将本车的行驶速度（第二行驶速度）上传到云端，而当前车辆即可在感知到障碍车后，从云端获取该障碍车的第二行驶速度。障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度可以由当前车辆采集到的信息计算得到，可以预先设置得到，也可以从云端获取得到。比如，可以将预先设置的车辆的最大刹车加速度和最小刹车加速度作为障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度。当然，上述信息也可以采用其他方式获取得到，本申请实施例对此不做限定。
作为一个示例，可以基于当前车辆的第一行驶速度、当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，通过RSS模型确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
其中，最小刹车安全距离和最大刹车安全距离分别为基于当前车辆的第一行驶速度、当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，通过RSS模型确定出的最小安全距离的最小值和最大值。也即是，可以将通过RSS模型确定出的最小安全距离的最小值作为最小刹车安全距离，将通过RSS模型确定出的最小安全距离的最大值作为最大刹车安全距离。
需要说明的是，在实际道路上行驶时，障碍车采取最大刹车加速度刹车的可能性 较低，障碍车的实际刹车加速度通常在最小刹车加速度和最大刹车加速度之间浮动，即
Figure 816726DEST_PATH_IMAGE013
。其中，
Figure 699232DEST_PATH_IMAGE014
是指障碍车的刹车加速度，
Figure 317295DEST_PATH_IMAGE015
是指障碍车的最小刹车加速度，
Figure 99656DEST_PATH_IMAGE016
是指障碍车的最大刹车加速度。 因此，本申请实施例中，在通过RSS模型计算最小安全距离时，可以将障碍车的刹车加速度 放大到
Figure 803170DEST_PATH_IMAGE017
的范围内，然后基于
Figure 489366DEST_PATH_IMAGE017
的范围 内的刹车加速度，通过RSS模型确定最小安全距离，得到最小安全距离
Figure 306144DEST_PATH_IMAGE018
。其中，
Figure 731178DEST_PATH_IMAGE019
为最小刹车安全距离，
Figure 656408DEST_PATH_IMAGE020
为最大刹车安全距离。
需要说明的是，在当前车辆行驶的过程中，障碍车可能与当前车辆在同一车道上行驶，也可能在不同车道上行驶，根据所处车道情况的不同，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离的方式相应不同。作为一个示例，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离包括以下两种实现方式：
第一种实现方式：若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于第一行驶速度、第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
在一些实施例中，可以基于第一行驶速度、第二行驶速度、以及障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，通过RSS模型确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。进一步地，确定在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离涉及的参数还可以包括反应时间。其中，该反应时间可以为预先设置的反应时间，也可以为根据实际情况计算得到的反应时间，本申请实施例对此不做限定。
在一种可能的实现方式中，若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶，则基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最大刹车加速度，通过RSS模型，确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最小刹车安全距；基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离。
比如，若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶，则可以基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最大刹车加速度，通过以下公式（1）确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离：
Figure 146296DEST_PATH_IMAGE021
（1）
其中，
Figure 473372DEST_PATH_IMAGE019
为最小刹车安全距离，
Figure 367509DEST_PATH_IMAGE022
为第一行驶速度，
Figure 514457DEST_PATH_IMAGE023
为第二行驶速 度，
Figure 808035DEST_PATH_IMAGE024
为反应时间，
Figure 989618DEST_PATH_IMAGE025
为当前车辆的最大刹车加速度，
Figure 507187DEST_PATH_IMAGE026
为当前车辆的 最小刹车加速度，
Figure 407010DEST_PATH_IMAGE027
为障碍车的最大刹车加速度。另外，
Figure 84372DEST_PATH_IMAGE025
还可以为当 前车辆的最大顺行刹车加速度，
Figure 120461DEST_PATH_IMAGE026
还可以为当前车辆的最小顺行刹车加速度。
再比如，若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶，则可以基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最小刹车加速度，通过以下公式（2）确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离：
Figure 12194DEST_PATH_IMAGE028
（2）
其中，
Figure 133734DEST_PATH_IMAGE029
为最大刹车安全距离，
Figure 113322DEST_PATH_IMAGE022
为第一行驶速度，
Figure 535076DEST_PATH_IMAGE023
为第二行驶速 度，
Figure 332131DEST_PATH_IMAGE024
为反应时间，
Figure 252551DEST_PATH_IMAGE025
为当前车辆的最大刹车加速度，
Figure 160464DEST_PATH_IMAGE030
为当前车辆的最 小刹车加速度，
Figure 780933DEST_PATH_IMAGE031
为障碍车的最小刹车加速度。另外，
Figure 748889DEST_PATH_IMAGE025
还可以为当前 车辆的最大顺行刹车加速度，
Figure 110600DEST_PATH_IMAGE030
还可以为当前车辆的最小顺行刹车加速度。
在另一种可能的实现方式中，若当前车辆与障碍车在同一车道相向行驶，则基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离；基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最大刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离。
比如，若当前车辆与障碍车在同一车道相向行驶，则可以基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最小刹车加速度，通过以下公式（3）确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离：
Figure 822204DEST_PATH_IMAGE032
（3）
其中，
Figure 15288DEST_PATH_IMAGE019
为最小刹车安全距离，
Figure 486237DEST_PATH_IMAGE024
为反应时间，
Figure 804086DEST_PATH_IMAGE022
为第一行驶速度，
Figure 381698DEST_PATH_IMAGE023
为第二行驶速度，
Figure 366972DEST_PATH_IMAGE033
为当前车辆在反应时间时的行驶速度，
Figure 286517DEST_PATH_IMAGE034
为在障碍车在反应时 间时的行驶速度，
Figure 91662DEST_PATH_IMAGE030
为当前车辆的最小刹车加速度，还可以为当前车辆的最小顺 行刹车加速度，
Figure 410648DEST_PATH_IMAGE015
为障碍车的最小刹车加速度。
再比如，若当前车辆与障碍车在同一车道相向行驶，则可以基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最大刹车加速度，通过以下公式（4）确定当前车辆与障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离：
Figure 562013DEST_PATH_IMAGE035
（4）
其中，
Figure 42673DEST_PATH_IMAGE029
为最大刹车安全距离，
Figure 663010DEST_PATH_IMAGE024
为反应时间，
Figure 254528DEST_PATH_IMAGE022
为第一行驶速度，
Figure 27443DEST_PATH_IMAGE023
为第二行驶速度，
Figure 679004DEST_PATH_IMAGE033
为当前车辆在反应时间时的行驶速度，
Figure 521058DEST_PATH_IMAGE034
为在障碍车在反应时 间时的行驶速度，
Figure 916268DEST_PATH_IMAGE030
为当前车辆的最小刹车加速度，还可以为当前车辆的最小顺 行刹车加速度，
Figure 45154DEST_PATH_IMAGE036
为障碍车的最大刹车加速度。
第二种情况：若当前车辆与障碍车在不同车道并行行驶，则基于第一行驶速度、第二行驶速度、以及障碍车的最小刹车加速度和最大刹车加速度，确定当前车辆与障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
在一个示例中，若当前车辆与障碍车在不同车道并行行驶，则可以基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定当前车辆与障碍车在横向方向的最小刹车安全距离。
比如，基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最小刹车加速度，通过以下公式（5）确定当前车辆与障碍车在横向方向的最小刹车安全距离：
Figure 867617DEST_PATH_IMAGE037
（5）
其中，
Figure 196967DEST_PATH_IMAGE019
为最小刹车安全距离，
Figure 395867DEST_PATH_IMAGE038
为车身宽度，
Figure 877795DEST_PATH_IMAGE024
为反应时间，
Figure 871159DEST_PATH_IMAGE022
为 第一行驶速度，
Figure 687805DEST_PATH_IMAGE023
为第二行驶速度，
Figure 690396DEST_PATH_IMAGE033
为当前车辆在反应时间时的行驶速度，
Figure 525366DEST_PATH_IMAGE034
为在 障碍车在反应时间时的行驶速度，
Figure 689631DEST_PATH_IMAGE026
为当前车辆的最小刹车加速度，还可以为当 前车辆的最小顺行刹车加速度，
Figure 993573DEST_PATH_IMAGE015
为障碍车的最小刹车加速度。
其中，
Figure 534276DEST_PATH_IMAGE039
可以为当前车辆的车身宽度，也可以为障碍车的车身宽度，也可以为预先 设置的车身宽度，比如，为预先统计得到的平均车身宽度，本申请实施例对此不做限定。
在另一个示例中，若当前车辆与障碍车在不同车道并行行驶，则可以基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最大刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定当前车辆与障碍车在横向方向的最大刹车安全距离。
比如，基于第一行驶速度、第二行驶速度和障碍车的最大刹车加速度，通过以下公式（6）确定当前车辆与障碍车在横向方向的最大刹车安全距离：
Figure 725217DEST_PATH_IMAGE040
（6）
其中，
Figure 325963DEST_PATH_IMAGE029
为最大刹车安全距离，
Figure 851622DEST_PATH_IMAGE038
为车身宽度，
Figure 196016DEST_PATH_IMAGE024
为反应时间，
Figure 737069DEST_PATH_IMAGE022
为 第一行驶速度，
Figure 508716DEST_PATH_IMAGE023
为第二行驶速度，
Figure 521671DEST_PATH_IMAGE033
为当前车辆在反应时间时的行驶速度，
Figure 404176DEST_PATH_IMAGE034
为在 障碍车在反应时间时的行驶速度，
Figure 569709DEST_PATH_IMAGE030
为当前车辆的最小刹车加速度，还可以为当 前车辆的最小顺行刹车加速度，
Figure 512258DEST_PATH_IMAGE016
为障碍车的最大刹车加速度。
步骤102：基于最小刹车安全距离、最大刹车安全距离、以及当前车辆与障碍车之间的当前距离，确定当前车辆的第一安全风险参数，第一安全风险参数用于指示当前车辆存在的安全风险。
也即是，可以根据当前车辆与障碍车之间的当前距离，通过确定出的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，预测当前车辆的安全风险。
其中，第一安全风险参数与当前车辆存在的安全风险呈正比，第一安全风险参数越大，则当前车辆存在的安全风险越大。
作为一个示例，可以先基于最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，构建当前车辆的安全风险模型，然后基于当前车辆与障碍车之间的当前距离，通过安全风险模型，确定当前车辆的第一安全风险参数。
其中，安全风险模型用于确定当前车辆的第一安全风险参数。比如，安全风险模型是以当前车辆与障碍车之间的当前距离为变量的模型，且安全风险模型满足预设条件。其中，预设条件是指若变量大于最大刹车安全距离，则通过安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第一阈值，若变量小于最小刹车安全距离，则通过安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第二阈值，且第一阈值小于第二阈值。
也即是，构建安全风险模型的目标是：当车辆与障碍车之间的当前距离大于
Figure 12509DEST_PATH_IMAGE029
时，当前车辆的第一安全风险参数为第一阈值，当车辆与障碍车之间的当前距 离小于
Figure 698705DEST_PATH_IMAGE019
时，当前车辆的第一安全风险参数为第二阈值。进一步地，安全风险参 数的目标还包括：在
Figure 217280DEST_PATH_IMAGE018
的区间内，当前距离越靠近
Figure 330730DEST_PATH_IMAGE019
，则当前车辆的安全风险快速上升。
其中，第一阈值和第二阈值可以预先设置。比如，第一阈值为0，第二阈值为1，如此，通过安全风险模型确定的第一安全风险参数将在[0,1]之间浮动。当第一安全风险参数为0时，安全风险最低，当第一安全风险参数为1时，安全风险最高。
可选地，安全风险模型为
Figure 318277DEST_PATH_IMAGE011
；其中，
Figure 542585DEST_PATH_IMAGE041
为当前车辆的第一安全风 险参数，
Figure 682711DEST_PATH_IMAGE003
为当前车辆与障碍车之间的当前距离，
Figure 701482DEST_PATH_IMAGE004
为第一预设参数，
Figure 176326DEST_PATH_IMAGE005
是根据第二预设 参数和最大刹车安全距离确定得到，
Figure 204325DEST_PATH_IMAGE006
是根据第三预设参数、最小刹车安全距离和最大刹 车安全距离确定得到。
其中，第一预设参数、第二预设参数和第三预设参数可以预先设置得到，比如，第一预设参数、第二预设参数和第三预设参数均为1，当然，也可以设置为其他参数，本申请实施例对此不做限定。
作为一个示例，可以令
Figure 700422DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 155674DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 852234DEST_PATH_IMAGE044
，然后基于确定出的
Figure 418345DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 533063DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 159216DEST_PATH_IMAGE046
构建安全风险模型为
Figure 343073DEST_PATH_IMAGE047
，再将当前距离代入到
Figure 24459DEST_PATH_IMAGE048
中，得到第一安全风险参数。
请参考图2，图2是本申请实施例提供的一种安全风险模型的示意图，如图2所示， 当当前距离大于
Figure 180633DEST_PATH_IMAGE029
时，第一安全风险参数为0，当当前距离小于
Figure 40005DEST_PATH_IMAGE019
时， 第一安全风险参数为1，当当前距离在
Figure 648841DEST_PATH_IMAGE018
的区间内浮动时， 当前距离越靠近
Figure 369803DEST_PATH_IMAGE019
，则当前车辆的安全风险快速上升。
步骤103：基于当前车辆的第一安全风险参数，对当前车辆进行控制。
可以基于当前车辆的第一安全风险参数，确定当前车辆的驾驶策略，比如控制当前车辆变速或切换车道等。
作为一个示例，基于当前车辆的第一安全风险参数，对当前车辆进行控制的操作可以包括以下两种实现方式：
第一种实现方式：若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且第一安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制当前车辆切换车道。若当前车辆与障碍车并行行驶，且第一安全风险参数大于参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制当前车辆变速，变速包括加速或减速。
其中，该参数阈值可以预先设置，可以根据实际情况进行设置，本申请实施例对参数阈值的具体数值不做限定。当前车辆与障碍车并行行驶可以包括在不同车道并行行驶和在相同车道并行行驶等并行情况。
第二种实现方式：基于当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定当前车辆的第二安全风险参数；基于第二安全风险参数，对当前车辆进行控制。
其中，第二安全风险参数是与行驶时间相关的安全风险参数，能够更加准确地指示车辆存在的安全风险。示例的，第二安全风险参数与第一安全风险参数和该时长均呈正比，该长越大，则第二安全风险参数越大。
也即是，在确定出第一安全风险参数之后，在第一安全风险参数的基础上，进一步考虑到时间对安全风险的影响，基于第一安全风险参数和时间因素，确定出与时间相关的第二安全风险参数，再基于第二安全风险参数，对当前车辆进行控制，如此，进一步提高了确定车辆安全风险的准确性。
作为一个示例，可以基于当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到障碍车到当前时间之间的时长，通过以下公式（7），确定第二安全风险参数：
Figure 380485DEST_PATH_IMAGE012
（7）
其中，
Figure 410758DEST_PATH_IMAGE008
为第二安全风险参数，
Figure 815544DEST_PATH_IMAGE002
为第一安全风险参数，
Figure 527148DEST_PATH_IMAGE009
为第四预设参数，
Figure 454653DEST_PATH_IMAGE010
为从感知到障碍车到当前时间之间的时长。
其中，第四预设参数可以预先设置。示例的，可以针对不同类型的障碍车，设置不同的第四预设参数，进一步提高确定车辆安全风险的准确性。
作为一个示例，基于第二安全风险参数，对当前车辆进行控制的操作包括以下两种实现方式：
第一种实现方式：若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且第二安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制当前车辆切换车道。
其中，该参数阈值可以预先设置，可以根据实际情况进行设置，本申请实施例对参数阈值的具体数值不做限定。
通过第一种实现方式，若当前车辆与障碍车在同一车道同向行驶，即当前车辆处于跟车状态下，由于第二安全风险参数不仅与车辆与障碍车之间的距离有关，还与跟车的时间有关，则在跟车一段时间之后，当前车辆的安全风险上升，在条件允许的情况下，可以采取切换车道的策略，从而避免了车辆长期低速跟车的情况。
第二种实现方式：若当前车辆与障碍车并行行驶，且第二安全风险参数大于参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制当前车辆变速，变速包括加速或减速。
其中，当前车辆与障碍车并行行驶可以包括在不同车道并行行驶和在相同车道并行行驶等并行情况。
通过第二种实现方式，若当前车辆与障碍车并行行驶，由于第二安全风险参数不仅与车辆与障碍车之间的距离有关，还与并行的时间相关，则在并行一段时间之后，当前车辆的安全风险上升，在条件允许的情况下，可以采取加减速的决策，避免车辆长期并行的情况。
本申请实施例中，在当前车辆行驶过程中，可以先基于当前车辆的第一行驶速度，以及障碍车的第二行驶速度、最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，然后基于最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，以及当前车辆与障碍车之间的当前距离，确定当前车辆的安全风险参数，并基于安全风险参数来对当前车辆进行控制。也即是，本申请提出了一个安全风险参数来评估车辆存在的安全风险，如此，可以在安全风险范围内时，根据实际情况对车辆进行控制，使得车辆的行驶策略尽量满足人类的驾驶习惯，解决了基于最小安全距离对车辆进行控制时，车辆的行驶策略相对保守的问题。
图3是本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的框图，该装置可以集成在自动驾驶车辆中，如图3所示，该装置包括第一确定模块301，第二确定模块302和控制模块303。
第一确定模块301，用于基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
第二确定模块302，用于基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，所述第一安全风险参数用于指示所述当前车辆存在的安全风险；
控制模块303，用于基于所述当前车辆的第一安全风险参数，对所述当前车辆进行控制。
可选地，所述第一确定模块301包括：
第一确定单元，用于若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于所第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
第二确定单元，用于若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
可选地，所述第一确定单元用于：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离；
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道相向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离。
可选地，所述第二确定单元用于：
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离；
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最大刹车安全距离。
可选地，所述第二确定模块302用于：
基于所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离，构建所述当前车辆的安全风险模型，所述安全风险模型用于确定所述当前车辆的第一安全风险参数；
基于所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，通过所述安全风险模型，确定所述当前车辆的第一安全风险参数。
可选地，所述安全风险模型是以所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离为变量的模型，且所述安全风险模型满足预设条件；其中，所述预设条件是指若所述变量大于所述最大刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第一阈值，若所述变量小于所述最小刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第二阈值，且所述第一阈值小于所述第二阈值。
可选地，所述安全风险模型为
Figure 593511DEST_PATH_IMAGE001
；其中，所述
Figure 989988DEST_PATH_IMAGE002
为所述当前车辆 的第一安全风险参数，所述
Figure 505283DEST_PATH_IMAGE003
为所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，所述
Figure 287294DEST_PATH_IMAGE004
为第 一预设参数，所述
Figure 597053DEST_PATH_IMAGE005
是根据第二预设参数和所述最大刹车安全距离确定得到，所述
Figure 979361DEST_PATH_IMAGE006
是根 据第三预设参数、所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离确定得到。
可选地，所述控制模块303包括：
第三确定单元，用于基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定所述当前车辆的第二安全风险参数；
控制单元，用于基于所述第二安全风险参数，对所述当前车辆进行控制。
可选地，所述第三确定单元用于：
基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车到当前时间之间的时长，通过以下公式，确定所述第二安全风险参数：
Figure 32768DEST_PATH_IMAGE049
其中，所述
Figure 934865DEST_PATH_IMAGE008
为所述第二安全风险参数，所述
Figure 415525DEST_PATH_IMAGE002
为所述第一安全风险参数，所述
Figure 786594DEST_PATH_IMAGE009
为第四预设参数，所述
Figure 378113DEST_PATH_IMAGE050
为所述时长。
可选地，所控制单元用于：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且所述第二安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆切换车道；
若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，且所述第二安全风险参数大于所述参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆变速，所述变速包括加速或减速。
本申请实施例中，在当前车辆行驶过程中，可以先基于当前车辆的第一行驶速度，以及障碍车的第二行驶速度、最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定当前车辆与障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，然后基于最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，以及当前车辆与障碍车之间的当前距离，确定当前车辆的安全风险参数，并基于安全风险参数来对当前车辆进行控制。也即是，本申请提出了一个安全风险参数来评估车辆存在的安全风险，如此，可以在安全风险范围内时，根据实际情况对车辆进行控制，使得车辆的行驶策略尽量满足人类的驾驶习惯，解决了基于最小安全距离对车辆进行控制时，车辆的行驶策略相对保守的问题。
需要说明的是：上述实施例提供的自动驾驶装置在进行车辆控制时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的自动驾驶装置与自动驾驶车辆的控制方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图4是本申请实施例提供的一种电子设备400的结构框图。该电子设备400安装在自动驾驶车辆中，用于实现上述实施例中提供的自动驾驶车辆的控制方法。该电子设备400可以是手机、平板电脑、智能电视、多媒体播放设备、可穿戴设备、台式电脑、服务器、车辆终端或处理器等电子设备。
通常，电子设备400包括有：处理器401和存储器402。
处理器401可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器401可以采用DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）、FPGA（FieldProgrammable Gate Array，现场可编程门阵列）、PLA（Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列）中的至少一种硬件形式来实现。处理器401也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU（Central ProcessingUnit，中央处理器）；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器401可以在集成有GPU（Graphics Processing Unit，图像处理器），GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器401还可以包括AI（Artificial Intelligence，人工智能）处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器402还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本申请中方法实施例提供的自动驾驶车辆的控制方法。
在一些实施例中，电子设备400还可选包括有：外围设备接口403和至少一个外围设备。处理器401、存储器402和外围设备接口403之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口403相连。具体地，外围设备可以包括：显示屏404、音频电路405、通信接口406和电源407中的至少一种。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对电子设备400的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
在示例性的实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述自动驾驶车辆的控制方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于实现上述自动驾驶车辆的控制方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种自动驾驶车辆的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；所述当前车辆的障碍车为所述当前车辆能够感知到的障碍车；
基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，所述第一安全风险参数用于指示所述当前车辆存在的安全风险；
基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定所述当前车辆的第二安全风险参数；所述第二安全风险参数与第一安全风险参数和该时长均呈正比；
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且所述第二安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆切换车道；
若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，且所述第二安全风险参数大于所述参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆变速，所述变速包括加速或减速。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，包括：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于所第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；
若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，则基于所第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，包括：
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离；
若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道相向行驶，则基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最小刹车安全距离，以及基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在纵向方向的最大刹车安全距离。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离，包括：
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最小刹车加速度，通过责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最小刹车安全距离；
基于所述第一行驶速度、所述第二行驶速度和所述障碍车的最大刹车加速度，通过所述责任敏感安全模型，确定所述当前车辆与所述障碍车在横向方向的最大刹车安全距离。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，包括：
基于所述最小刹车安全距离和所述最大刹车安全距离，构建所述当前车辆的安全风险模型，所述安全风险模型用于确定所述当前车辆的第一安全风险参数；
基于所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，通过所述安全风险模型，确定所述当前车辆的第一安全风险参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述安全风险模型是以所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离为变量的模型，且所述安全风险模型满足预设条件；其中，所述预设条件是指若所述变量大于所述最大刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第一阈值，若所述变量小于所述最小刹车安全距离，则通过所述安全风险模型确定的第一安全风险参数等于第二阈值，且所述第一阈值小于所述第二阈值。
7.一种自动驾驶装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于基于当前车辆的第一行驶速度、所述当前车辆的障碍车的第二行驶速度、以及所述障碍车的最大刹车加速度和最小刹车加速度，确定所述当前车辆与所述障碍车之间的最小刹车安全距离和最大刹车安全距离；所述当前车辆的障碍车为所述当前车辆能够感知到的障碍车；
第二确定模块，用于基于所述最小刹车安全距离、所述最大刹车安全距离、以及所述当前车辆与所述障碍车之间的当前距离，确定所述当前车辆的第一安全风险参数，所述第一安全风险参数用于指示所述当前车辆存在的安全风险；
控制模块，用于基于所述当前车辆的第一安全风险参数，以及从感知到所述障碍车的时间到当前时间之间的时长，确定所述当前车辆的第二安全风险参数；所述第二安全风险参数与第一安全风险参数和该时长均呈正比；若所述当前车辆与所述障碍车在同一车道同向行驶或相向行驶，且所述第二安全风险参数大于参数阈值，则对切换车道的安全性进行检测，若检测到切换车道的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆切换车道；若所述当前车辆与所述障碍车在不同车道并行行驶，且所述第二安全风险参数大于所述参数阈值，则对变速的安全性进行检测，若检测到变速的安全性满足安全条件，则控制所述当前车辆变速，所述变速包括加速或减速。
8.一种自动驾驶车辆，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
用于存储所述一个或多个处理器可执行指令的一个或多个存储器；
其中，所述一个或多个处理器被配置为执行权利要求1-6任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法。
9.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时，使得设备能够执行权利要求1-6任一项所述的自动驾驶车辆的控制方法。
CN202010083547.8A 2020-02-10 2020-02-10 自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质 Active CN110928319B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010083547.8A CN110928319B (zh) 2020-02-10 2020-02-10 自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010083547.8A CN110928319B (zh) 2020-02-10 2020-02-10 自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110928319A CN110928319A (zh) 2020-03-27
CN110928319B true CN110928319B (zh) 2020-06-09

Family

ID=69854726

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010083547.8A Active CN110928319B (zh) 2020-02-10 2020-02-10 自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110928319B (zh)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113848871A (zh) * 2020-06-28 2021-12-28 北京极智嘉科技股份有限公司 一种控制机器人避障的方法、装置及系统
CN114003024B (zh) * 2020-07-13 2024-06-18 广州汽车集团股份有限公司 一种基于车辆编队的跟随车车速规划方法、装置及汽车
CN112650225B (zh) * 2020-12-10 2023-07-18 广东嘉腾机器人自动化有限公司 Agv避障方法
CN115777088B (zh) 2020-12-17 2024-08-02 移动眼视力科技有限公司 车辆运行安全模型测试系统
CN113954874B (zh) * 2021-11-03 2023-04-28 同济大学 一种基于改进智能驾驶员模型的自动驾驶控制方法
CN114355890A (zh) * 2021-12-08 2022-04-15 赛宝创新(重庆)科技有限公司 一种无人机车对位校准方法及装置
CN114148350B (zh) * 2021-12-21 2024-07-23 北京三快在线科技有限公司 一种无人设备的控制方法及装置
CN117944668B (zh) * 2022-10-20 2025-03-21 北京三快在线科技有限公司 自动驾驶车辆避障方法及装置
CN117542218B (zh) * 2023-11-17 2024-05-31 上海智能汽车融合创新中心有限公司 一种基于车速-车距引导控制的车路协同系统
CN118876977B (zh) * 2024-09-30 2025-02-25 零束科技有限公司 基于不同换道风格的汽车安全控制方法、系统及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107640150A (zh) * 2017-09-13 2018-01-30 深圳市鑫汇达机械设计有限公司 一种安全性高的防碰撞系统
CN109720348A (zh) * 2017-10-26 2019-05-07 丰田自动车株式会社 车载装置、信息处理系统和信息处理方法
CN109795508A (zh) * 2018-12-29 2019-05-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 安全行车控制方法和装置
CN110155046A (zh) * 2019-05-09 2019-08-23 武汉理工大学 自动紧急制动分级控制方法与系统
CN110435623A (zh) * 2019-08-28 2019-11-12 吉林大学 一种自动调整的电动车分级自动紧急制动控制系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10953873B2 (en) * 2019-03-29 2021-03-23 Intel Corporation Extension to safety protocols for autonomous vehicle operation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107640150A (zh) * 2017-09-13 2018-01-30 深圳市鑫汇达机械设计有限公司 一种安全性高的防碰撞系统
CN109720348A (zh) * 2017-10-26 2019-05-07 丰田自动车株式会社 车载装置、信息处理系统和信息处理方法
CN109795508A (zh) * 2018-12-29 2019-05-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 安全行车控制方法和装置
CN110155046A (zh) * 2019-05-09 2019-08-23 武汉理工大学 自动紧急制动分级控制方法与系统
CN110435623A (zh) * 2019-08-28 2019-11-12 吉林大学 一种自动调整的电动车分级自动紧急制动控制系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
自动换道系统最小安全距离研究;吴杭哲 等;《汽车技术》;20181231(第10期);1-5 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110928319A (zh) 2020-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110928319B (zh) 自动驾驶车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质
US10853665B2 (en) Method and device to generate virtual lane
CN102089795B (zh) 车辆驾驶辅助设备和方法
CN112885145A (zh) 路口风险预警的方法和装置
US10809729B2 (en) Automatic driving control method, automatic driving control device using the same, and non-transitory storage medium
CN108791286B (zh) 行车避撞方法和装置
CN112849144B (zh) 车辆控制方法、装置及存储介质
CN112373474B (zh) 车道线融合及横向控制方法、系统、车辆及存储介质
CN112406904A (zh) 自动驾驶策略的训练方法、装置、自动驾驶方法、设备、车辆和计算机可读存储介质
KR20220018563A (ko) 자동차의 측면 위치를 계산하는 방법
CN116552552A (zh) 车辆智能驾驶行为决策方法及系统
CN113715817B (zh) 车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112918488B (zh) 车辆控制方法、装置及存储介质
CN113353083B (zh) 车辆行为识别方法
CN118907122A (zh) 速度曲线重新规划的控制方法、装置、车辆及介质
CN113276860B (zh) 车辆控制方法、装置、电子设备以及存储介质
CN117048634A (zh) 车辆控制方法、装置、系统、车辆及可读存储介质
CN110015290B (zh) 一种用于智能驾驶系统的控制方法
CN112633124B (zh) 一种自动驾驶车辆的目标车判断方法及电子设备
WO2021170140A1 (zh) 一种车道结构检测方法及装置
CN116061938A (zh) 车辆变道方法及相关设备
CN118810832B (zh) 一种记忆行车的控制方法、装置、设备及介质
CN117048596B (zh) 避让障碍物的方法、装置、车辆及存储介质
CN115482687B (zh) 用于车辆变道风险评估的方法、装置、设备和介质
CN118182473A (zh) 一种车辆汇出控制方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant