CN115107757A - 自动驾驶车辆的路口通行方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的路口通行方法，其中，方法包括以下步骤：识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆；在识别到目标车辆时，根据本车与目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据实际碰撞等级匹配本车的第一期望减速度与目标车辆的第二期望减速度；在第一期望减速度大于第一减速度阈值，且第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制本车加速或保持当前速度通过目标路口，否则以预设减速策略控制本车减速通过目标路口。由此，解决了车辆行驶安全性较低、通行效率低、缺乏灵活性以及不稳定性等问题。

Description

自动驾驶车辆的路口通行方法、装置、车辆及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的路口通行方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

随着自动驾驶车辆的应用领域日益壮大，需要处理的驾驶场景也逐渐增加，以十字路口为例，横穿十字路口或是在十字路口左拐/右拐时，经常会遇到运动方向不确定的人群或机动车或非机动车，若是不能及时躲避就会造成交通事故，若是一味避让就会造成交通拥堵。

相关技术中，自动驾驶车辆主要是通过场景识别、目标轨迹预测的方法判断是否处于会车场景及是否存在会车时的碰撞风险，仅仅考虑在会车场景下，对于本车和行驶轨迹的交际进行碰撞分析，导致车辆行驶安全性较低、通行效率低、缺乏灵活性以及不稳定性等问题。

发明内容

本申请提供了一种自动驾驶车辆的路口通行方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中自动驾驶车辆通常通过保守策略或激进策略进行路口通行，无法兼顾路口通行的安全性及效率，用户体验较差等问题。

本申请第一方面实施例提供一种自动驾驶车辆的路口通行方法，包括以下步骤：识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆；在识别到所述目标车辆时，根据本车与所述目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据所述实际碰撞等级匹配所述本车的第一期望减速度与所述目标车辆的第二期望减速度；在所述第一期望减速度大于第一减速度阈值，且所述第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制所述本车加速或保持当前速度通过所述目标路口，否则以预设减速策略控制所述本车减速通过所述目标路口。

根据上述技术手段，本申请实施例可以通过期望减速度确定本车与目标车之间实际碰撞风险，期望减速度越大对应的碰撞风险越高，并综合考虑本车与目标车的碰撞风险确定合理的路口通行策略，在碰撞风险较低时，可以采用积极通行策略通过路口，保证路口通行效率，在碰撞风险较高时，可以采用保守通行策略通过路口，保证路口通行的安全性，从而可以兼顾路口通行的安全性及效率，提升用户体验。

进一步地，所述根据本车与所述目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，包括：根据本车与所述目标车辆的运动状态预测所述本车与所述目标车辆各自的预设安全范围是否存在重叠区域；如果存在重叠区域，则根据重叠区域面积匹配所述实际碰撞等级，其中，所述重叠区域面积与所述实际碰撞等级正相关，且所述实际碰撞等级越大标识碰撞风险越高；如果不存在所述重叠区域，则以当前行驶策略控制所述本车保持当前速度通过所述目标路口。

根据上述技术手段，本申请实施例可以基于本车与目标车辆安全范围的重叠程度快速准确的确定碰撞风险程度，以便于后续路口通行策略的确定。

进一步地，在识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，包括：获取本车周围的环境信息和/或定位信息；识别所述环境信息得到第一路口标识，和/或，根据所述定位信息和预设地图匹配第二路口标识；根据所述第一路口标识和/或所述第二路口标识确定所述目标路口。

根据上述技术手段，本申请实施例可以采用多种方式确定路口标识，以便于目标路口的确定，有效提升目标路口识别的可行性以及适用性。

进一步地，根据所述第一路口标识和所述第二路口标识确定所述目标路口，包括：根据所述定位信息计算所述第二路口标识的第一置信度，并根据所述环境信息计算所述第一路口标识的第二置信度；在所述第一置信度大于第一置信度阈值时，根据所述第二路口标识确定所述目标路口；在所述第一置信度小于或等于所述第一置信度阈值，且所述第二置信度大于第二置信度阈值时，根据所述第一路口标识确定所述目标路口，否则，输出无路口信息。

根据上述技术手段，本申请实施例中可以综合多种信息通过确定目标路口，避免采用单一方式导致误识别目标路口，提升目标路口识别的准确性，从而可以通过提升信息的准确性，确保稳定的信息来源来保证车辆的稳定行驶。

进一步地，所述根据所述定位信息计算所述第二路口标识的第一置信度，包括：根据所述定位信息建立定位协方差矩阵；根据所述定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到所述第一置信度。

根据上述技术手段，本申请实施例中基于定位信息建立定位协方差矩阵，通过定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到第一置信度，从而可以准确确定第二路口标识的可信度，提升用户的使用体验。

进一步地，根据所述环境信息计算所述第一路口标识的第二置信度，包括：识别所述环境信息得到实际环境亮度；根据所述实际环境亮度匹配得到所述第二置信度。

根据上述技术手段，本申请实施例中基于环境亮度快速准确的确定第一路口标识可信度，提升用户的使用体验。

进一步地，在识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，包括：在识别到所述目标路口时，控制所述本车的车速降低至目标车速，并控制所述本车执行目标提醒动作。

根据上述技术手段，本申请实施例中在识别到目标路口以及目标车辆时，控制本车降速或是执行目标提醒动作，例如，远近灯光切换提醒接近路口的目标车或者行人、车内人机交互提示驾驶员即将接近路口，保证在遇到意外碰撞风险时，驾驶员可以及时接管车辆，提升车辆的安全性、稳定性和灵活性。

本申请第二方面实施例提供一种自动驾驶车辆的路口通行装置，包括：识别模块，用于识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆；匹配模块，用于在识别到所述目标车辆时，根据本车与所述目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据所述实际碰撞等级匹配所述本车的第一期望减速度与所述目标车辆的第二期望减速度；控制模块，用于在所述第一期望减速度大于第一减速度阈值，且所述第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制所述本车加速或保持当前速度通过所述目标路口，否则以预设减速策略控制所述本车减速通过所述目标路口。

进一步地，所述匹配模块用于：根据本车与所述目标车辆的运动状态预测所述本车与所述目标车辆各自的预设安全范围是否存在重叠区域；如果存在重叠区域，则根据重叠区域面积匹配所述实际碰撞等级，其中，所述重叠区域面积与所述实际碰撞等级正相关，且所述实际碰撞等级越大标识碰撞风险越高；如果不存在所述重叠区域，则以当前行驶策略控制所述本车保持当前速度通过所述目标路口。

进一步地，还包括：确定模块，用于在识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，获取本车周围的环境信息和/或定位信息；识别所述环境信息得到第一路口标识，和/或，根据所述定位信息和预设地图匹配第二路口标识；根据所述第一路口标识和/或所述第二路口标识确定所述目标路口。

进一步地，所述确定模块进一步用于：根据所述定位信息计算所述第二路口标识的第一置信度，并根据所述环境信息计算所述第一路口标识的第二置信度；在所述第一置信度大于第一置信度阈值时，根据所述第二路口标识确定所述目标路口；在所述第一置信度小于或等于所述第一置信度阈值，且所述第二置信度大于第二置信度阈值时，根据所述第一路口标识确定所述目标路口，否则，输出无路口信息。

进一步地，所述确定模块进一步用于：根据所述定位信息建立定位协方差矩阵；根据所述定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到所述第一置信度。

进一步地，所述确定模块进一步用于：识别所述环境信息得到实际环境亮度；根据所述实际环境亮度匹配得到所述第二置信度。

进一步地，所述控制模块进一步用于：在识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，在识别到所述目标路口时，控制所述本车的车速降低至目标车速，并控制所述本车执行目标提醒动作。

本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的自动驾驶车辆的路口通行方法。

本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的自动驾驶车辆的路口通行方法。

由此，本申请至少具有如下有益效果：

(1)本申请实施例可以通过期望减速度确定本车与目标车之间实际碰撞风险，期望减速度越大对应的碰撞风险越高，并综合考虑本车与目标车的碰撞风险确定合理的路口通行策略，在碰撞风险较低时，可以采用积极通行策略通过路口，保证路口通行效率，在碰撞风险较高时，可以采用保守通行策略通过路口，保证路口通行的安全性，从而可以兼顾路口通行的安全性及效率，提升用户体验；

(2)本申请实施例可以基于本车与目标车辆安全范围的重叠程度快速准确的确定碰撞风险程度，以便于后续路口通行策略的确定；

(3)本申请实施例可以采用多种方式确定路口标识，以便于目标路口的确定，有效提升目标路口识别的可行性以及适用性；

(4)本申请实施例中可以综合多种信息通过确定目标路口，避免采用单一方式导致误识别目标路口，提升目标路口识别的准确性，从而可以通过提升信息的准确性，确保稳定的信息来源来保证车辆的稳定行驶；

(5)本申请实施例中基于定位信息建立定位协方差矩阵，通过定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到第一置信度，从而可以准确确定第二路口标识的可信度，提升用户的使用体验；

(6)本申请实施例中基于环境亮度快速准确的确定第一路口标识可信度，提升用户的使用体验；

(7)本申请实施例中在识别到目标路口以及目标车辆时，控制本车降速或是执行目标提醒动作，例如，远近灯光切换提醒接近路口的目标车或者行人、车内人机交互提示驾驶员即将接近路口，保证在遇到意外碰撞风险时，驾驶员可以及时接管车辆，提升车辆的安全性、稳定性和灵活性。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行方法的流程图；

图2为根据本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行方法的预设范围示意图；

图3为根据本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行方法的场景识别逻辑框图；

图4为根据本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行方法的目标碰撞分析图；

图5为根据本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行方法的行驶场景系统框架图；

图6为根据本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行装置的示例图；

图7为根据本申请实施例的车辆的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

随着汽车智能化程度的提高，车辆的传感器配置、执行器配置越来越丰富，随着车辆的感知能力越来越强，并且随着智能车辆的算力提高，车辆可处理的环境信息更加丰富，从而可以基于多个传感信息实现驾驶辅助功能，如自适应巡航辅助、车道保持、自动泊车、代客泊车等功能，为用户带来了很多便利，减轻驾驶员驾驶疲劳的同时节约了用户的时间。

其中，代客泊车作为驾驶辅助功能之一，可以帮助驾驶员在车库内等泊车场景中自动寻找车位并实现自动泊车，可以为用户带来了极大的便利。以车库为例，由于车库内道路狭窄、有运动方向不确定的行人、机动车、非机动车等目标，同时，车库内路口众多，使得代客泊车的工作场景极其复杂多变，尤其是车库中十字路口会车场景，在横穿十字路口、十字路口右拐/左拐时，经常有其余目标车辆同时驶入路口，如果不能及时处理本车与目标车辆的运动关系，可能会造成本车与目标车辆的碰撞风险。

然而，在运动交互过程中，如果本车选择过于保守的行驶策略，会导致通行效率下降，造成车库交通拥堵的问题，如果本车选择过于激进的控制策略，可能会由于车速过快造成碰撞风险，或本车与目标车辆同时驶入路口，为本车进一步规划带来极大的挑战。

为此，本申请实施例提出了一种基于博弈的路口安全行驶的方案，综合考虑人机交互提示、碰撞安全风险、通行交通效率，并符合人们的驾驶习惯。下面将结合附图对本申请实施例所提供的一种自动驾驶车辆的路口通行方法、装置、车辆及存储介质进行阐述。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种自动驾驶车辆的路口通行方法的流程示意图。

如图1所示，该自动驾驶车辆的路口通行方法包括以下步骤：

在步骤S101中，识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆。

其中，目标路口的预设范围可以是用户预先设定的范围，例如图2所示：路口各个方向预设距离范围，例如10m范围内，或者，目标位于路口的预设时距范围内，例如4秒时距范围内，在此不做具体限定。

可以理解的是，本申请实施例可以应用于多种场景的路口通行，比如地下车库的十字路口等，不作具体限定；并且本申请实施例可以通过多种方式识别目标车辆，比如毫米波雷达和摄像头等具有实时感知功能的传感器，在此不做具体限定。

以车库应用场景为例，且车辆上设置有毫米波雷达和摄像头，本申请实施例可以利用毫米波雷达和摄像头共同识别目标车辆，从而可以在车库内视线较差的区域内辅助摄像头进行更精确的目标识别。

具体而言，如图2所示，当本车接近路口时，仅把路口一定距离范围内的目标作为碰撞风险目标，划定本车经过路口时的感兴趣区域，感兴趣区域默认为距离路口10米区域，本车接近路口时，如果路口各个方向预设距离，例如10米范围内有车辆接近，则可以确定该车辆为目标车辆。

因此，本申请实施例可以基于距离路口的距离识别目标车辆，而且还可以考虑不同目标的运动状态，基于运动状态确定目标车辆，具体地：当有运动目标接近路口时，以该运动目标车速为基准，当该目标位于路口预设时距，例如4秒时距范围内时，将该目标作为本车经过路口时感兴趣区域内的目标，对该目标进行碰撞风险评估。

在本申请实施例中，在识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，可以包括：获取本车周围的环境信息和/或定位信息；识别环境信息得到第一路口标识，和/或，根据定位信息和预设地图匹配第二路口标识；根据第一路口标识和/或第二路口标识确定目标路口。

其中，环境信息可以包括目标车辆、地面标识的属性，包括车辆类型、车辆位置、车辆运动速度、车辆运动方向、路面箭头类型、箭头距离等，本申请实施例可以通过摄像头等传感器获取本车周围的环境信息。

其中，定位信息可以通过GPS(Global Positioning System全球定位系统)技术、无线通信技术(GSM/GPRS/CDMA)、图像处理技术及GIS技术的定位技术中的一种或多种得到。

其中，预设地图可以为高精地图等，可以根据实际情况进行选择，不作具体限定。

可以理解的是，本申请实施例可以基于高精地图以及本车定位获取静态场景信息，包括道路边界、环境特征等，获取的动态信息包括本车当前位置前方有无路口、路口与本车的纵向距离信息等，从而可以采用多种方式确定路口标识，以便于目标路口的确定，有效提升目标路口识别的可行性以及适用性。

具体而言，摄像头可输出路面标识箭头类型、路面标识箭头的横纵向距离。高精地图基于本车定位输出本车当前位置前方一定距离范围内的动态信息，包括本车当前位置前方有无路口、路口与本车的纵向距离信息。

基于车库建设标准规范，在车库内路口、拐角处，需要通过明确的箭头标识出前方路口方向，因此，可以间接地判断当摄像头识别到本车前行路段有路面标识覆盖时，认为前方会经过路口。

在本申请实施例可以根据第一路口标识和第二路口标识共同确定目标路口，包括：根据定位信息计算第二路口标识的第一置信度，并根据环境信息计算第一路口标识的第二置信度；在第一置信度大于第一置信度阈值时，根据第二路口标识确定目标路口；在第一置信度小于或等于第一置信度阈值，且第二置信度大于第二置信度阈值时，根据第一路口标识确定目标路口，否则，输出无路口信息。

其中，第一置信度指的是根据定位信息计算的第二路口标识的可靠性，第二置信度指的是根据环境信息计算第一路口标识的可靠性，其中，第一置信度阈值以及第二置信度阈值均可以根据实际情况进行设置，例如均可以设置为70％等，在此不做具体限定。

可以理解的是，本申请实施例中可以综合多种信息确定目标路口，避免采用单一方式导致误识别目标路口，提升目标路口识别的准确性，从而可以通过提升信息的准确性，确保稳定的信息来源来保证车辆的稳定行驶。

具体而言，当前车辆定位精确且有高精地图覆盖时，高精地图输出的静态信息可作为一种稳定的先验信息进行环境信息判断。当摄像头和高精地图可以同时输出路口信息时，如图3所示，本申请实施例可以选择不同输入源进行路口场景识别，仲裁逻辑如下：

(1)当前定位置信度较高时，利用高精地图输出的箭头标识、路口距离作为路口判断的依据即表示的是在第一置信度大于第一置信度阈值时，根据第二路口标识确定目标路口；

(2)当前定位置信度较低，且摄像头输出的箭头标识置信度较高时，利用摄像头输出的箭头类型、箭头距离作为路口判断的依据即表示的是在第一置信度小于或等于第一置信度阈值，且第二置信度大于第二置信度阈值时，根据第一路口标识确定目标路口；

(3)当定位置信度较低、且摄像头输出的箭头标识置信度较低时，为防止场景误判，输出无路口信息。

在本申请实施例中，根据定位信息计算第二路口标识的第一置信度，可以包括：根据定位信息建立定位协方差矩阵；根据定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到第一置信度。

其中，方差值指的是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量即偏离程度，协方差值是用于衡量两个变量的总体误差，而定位协方差矩阵是根据定位信息建立的衡量路口标识误差。

可以理解的是，本申请实施例中基于定位信息建立定位协方差矩阵，通过定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到第一置信度，从而可以准确确定第二路口标识的可信度，提升用户的使用体验。

具体而言，融合定位基于传感语义信息，辅助车辆进行精确定位，其中，定位协方差矩阵中的方差、协方差值可以表征当前车辆定位的准确度，定位协方差矩阵中，对角线的x′→x、y′→y、z′→z表征在经度、纬度、海拔高度三个方向的方差，方差值越小，代表定位精确度越高：

x′→x x′→y x′→z

y′→x y′→y y′→z

z′→x z′→y z′→z

通过对x、y、z三个方向定位方差的标定，判定当协方差小于特定标定值时，当前定位结果较为精确，可使用高精地图的动态信息作为自动驾驶车辆运行的行为决策依据。

在本申请实施例中，根据环境信息计算第一路口标识的第二置信度，可以包括：识别环境信息得到实际环境亮度；根据实际环境亮度匹配得到第二置信度。

其中，实际环境亮度指基于不同实际环境下的环境信息得到实际环境的明亮度，例如：在车库时，识别到的实际环境亮度整体较暗；在晴天路过十字路口时，识别到的实际环境亮度整体较亮。

可以理解的是，本申请实施例中基于环境亮度快速准确的确定第一路口标识可信度，提升用户的使用体验。

在本申请实施例中，在识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，可以包括：在识别到目标路口时，控制本车的车速降低至目标车速，并控制本车执行目标提醒动作。

其中，目标车速可以根据实际情况具体设置，例如可以设置为3km/h或者不高于3km/h的任意速度值等，在此不做具体限定；目标提醒动作可以包括鸣笛、远近光切换、车机进行人机交互提醒等。

可以理解的是，当通过路口时，为降低路口通行时的碰撞风险，需要控制车辆以较低的车速稳定通过路口，可以设定车辆达到路口时的车速不高于目标车速，例如3km/h；同时在接近路口一定距离处，例如大约5米处控制车辆进行远近光切换或是自动响起喇叭声，及时提醒周围目标车辆。

具体而言，本车在通过路口时，依据环境信息、周围目标车辆信息输出车辆通过路口的系统响应，保证车辆安全稳定地通过路口，在通过十字路口时，为保证能及时引起他车的注意，需要在接近路口时需要通过远近光切换或是自动响起喇叭声的方式提醒接近路口的目标车、行人的交通参与者，同样，当本车有驾驶员在车内乘坐时，需要通过车内人机交互的方式提示驾驶员、乘客本车即将接近路口，及时引起车内乘客的注意，保证当本车通过路口遇到意外的碰撞风险时，驾驶员能及时接管车辆。

在步骤S102中，在识别到目标车辆时，根据本车与目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据实际碰撞等级匹配本车的第一期望减速度与目标车辆的第二期望减速度。

其中，碰撞等级可以表示本车与目标车辆之间发生碰撞的概率，可以设置碰撞等级越高对应的概率越大，因此，为了避免本车与目标车辆碰撞，对应的期望减速度越大；第一期望减速度指的是目标车辆对本车造成的减速度，第二期望减速度指的是本车对目标车辆造成的减速度。

可以理解的是，假设目标车辆与本车会同时进入路口，此时本车与目标车辆的运动状态实际碰撞等级较高，本车如果选择让行，需要以特定减速度减速才能避免与目标车发生碰撞，定义该减速度为目标车对本车造成的减速度，即第一期望减速度；假设目标车辆与本车会同时进入路口，此时目标车辆与本车的运动状态实际碰撞等级较高，目标车如果选择让行，需要以特定减速度减速才能避免与目标车(本车)发生碰撞，定义该减速度为本车对目标车造成的减速度，即第二期望减速度。

具体而言，如图4所示，当本车与目标车交叉驶入路口时，引入本车对目标造成的减速度、目标对本车造成的减速度概念用于评估在路口会车时车辆博弈通过路口的参考标准。

其中，目标对本车造成的减速度定义为：

假设目标车辆与本车会同时进入路口，本车如果选择让行，需要以特定减速度减速才能避免与目标车发生碰撞，定义该减速度为目标车对本车造成的减速度。

相反，本车对目标造成的减速度定义为：

假设目标车辆与本车会同时进入路口，目标车如果选择让行，需要以特定减速度减速才能避免与目标车发生碰撞，定义该减速度为本车对目标车造成的减速度。

在本申请实施例中，根据本车与目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，可以包括：根据本车与目标车辆的运动状态预测本车与目标车辆各自的预设安全范围是否存在重叠区域；如果存在重叠区域，则根据重叠区域面积匹配实际碰撞等级，其中，重叠区域面积与实际碰撞等级正相关，且实际碰撞等级越大标识碰撞风险越高；如果不存在重叠区域，则以当前行驶策略控制本车保持当前速度通过目标路口。

其中，预设的安全范围指的是本车与目标车辆之间的安全距离，可以根据实际情况设定，例如0.5米，在此不做具体限定。

可以理解的是，本申请实施例可以基于本车与目标车辆安全范围的重叠程度快速准确的确定碰撞风险程度，以便于后续路口通行策略的确定。

具体地，根据本车与目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级时，首先需要对本车及目标车辆进行安全距离膨胀，根据通用轿车尺寸，设定需要膨胀的安全距离为0.5米，当本车与目标车辆的BoundingBox(边界框，含膨胀边界)有重叠区域时，认为本车与目标车辆有碰撞风险且重叠区域面积越高碰撞风险就越高，因此在进行轨迹规划及速度规划时，须保证两车的BoundingBox无重叠。

在步骤S103中，在第一期望减速度大于第一减速度阈值，且第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制本车加速或保持当前速度通过目标路口，否则以预设减速策略控制本车减速通过目标路口。

其中，第一减速度阈值以及第二减速度阈值均可以根据实际情况进行设置，例如，均可以设为-1.5m/s^2等。

可以理解的是，综合考虑本车与目标车的碰撞风险确定合理的路口通行策略，在碰撞风险较低时，在第一期望减速度大于第一减速度阈值且第二期望减速度大于第二减速度阈值时，可以采用积极通行策略通过路口，保证路口通行效率，否则，可以采用保守通行策略通过路口，保证路口通行的安全性，从而可以兼顾路口通行的安全性及效率，提升用户体验。

举例而言，本申请实施例通过碰撞检测计算，当本车以不小于-1.5m/s^2(可接受的减速度)的减速度通过路口，且目标车以不小于-1.5m/s^2通过路口，车辆不会发生碰撞时，本车选择以当前车速正常通过路口；目标车对本车造成的减速度小于-1.5m/s^2时，本车须在接近路口时选择停车让行策略，等待目标车辆通过路口后起步行驶；反之，当本车对目标车造成的减速度小于-1.5m/s^2时，存在目标车不减速让行的风险，本车须控制车辆在路口减速停车，待目标车通过后起步行驶。

在本申请实施例中，本申请实施例还可以基于交通规则、驾驶舒适性、碰撞分析结果，设计本车通过路口时的速度控制策略，其中，在通过十字路口时需要考虑交通规则中通过无保护十字路口时的交通规则：

1、十字路口会车时，右方道路车辆优先行驶；

2、转弯的激动车优先让执行的机动车；

3、相对方向行驶的车辆，右转弯车辆让左转弯车辆。

当本车轨迹与会车目标车辆轨迹有交点时，代表本车在未来某一时刻会与目标车辆发生碰撞，此时，假设目标车辆有加速通过、保持当前速度通过、减速让行三种状态，同时限定本车如果采用加速、减速让行通过时允许的加速度、减速度边界，通过优化算法，得到考虑目标车辆意图、本车舒适性、碰撞风险的速度边界，保证车辆以这一序列速度能安全通过。

根据本申请实施例提出的一种自动驾驶车辆的路口通行方法，通过考虑本车与目标车的碰撞风险分析、本车对目标车造成的减速度、目标车对本车造成的减速度，最后得到本车通过路口时的安全行驶策略，既可以保证高效的通行效率，同时也可以保证乘客的舒适性及安全性。由此，解决了相关技术中自动驾驶车辆通常通过保守策略或激进策略进行路口通行，无法兼顾路口通行的安全性及效率，用户体验较差等问题。

在具体应用时，本申请实施例的方法可以应用于图5所示的路口行驶场景的系统架构中，系统架构包括感知、认知、决策规划以及控制执行四个模块，通过四个模块模拟出路口行驶场景。其中，感知模块主要依赖实时感知的传感器：摄像头、毫米波雷达和具有先验信息的高精地图。认知模块基于感知模块感知的信息识别路口场景；决策规划模块须在通过路口时，依据环境信息、周围目标车辆信息输出车辆通过路口的系统响应，保证车辆安全稳定地通过路口；控制执行模块用于根据决策规划模块的规划控制车辆执行对应的动作。

基于图5所示的路口行驶场景的系统架构，下面将以车库应用场景为例对自动驾驶车辆的路口通行方法进行阐述，具体如下：

S1：综合多源传感器识别路口场景；

定位协方差矩阵保证智能驾驶车辆在有高精度地图覆盖的场景下定位的准确程度，当代客泊车系统激活时，根据定位协方差矩阵的定位方差作为仲裁摄像头和高精地图识别的路口信息的方式，地图作为一种先验的信息来源，当定位置信度较高时，可以作为一种稳定的信息来源进行判断。

在有高精地图覆盖的场景，当定位置信度满足设定的置信度阈值时，使用高精地图的路口信息作为最终的信息参考。

当定位置信度低于设定的置信度阈值时，采用摄像头识别的箭头标识、箭头标识距离作为最终的信息参考。

S2：进行路口行驶碰撞分析，得到路口行驶的感兴趣区域及本车通过路口的速度边界；

为保证行驶安全性，对处于车库路口场景中的本车、周围目标车辆进行最小安全距离膨胀，基于车辆的BoudingBox(边界框)设定车辆外形尺寸周围0.5米作为车辆的安全边界阈值，在进行碰撞检测时，需要保证任意两车之间的BoudingBox及周围的安全区域无交集。

车库十字路口属于无保护路口，当本车接近路口时，需要将路口一定区域设定为路口行驶过程中的感兴趣区域，根据感兴趣区域边界筛选出本车在通过路口时的感兴趣目标，通过对感兴趣目标的碰撞分析，获取本车通过十字路口的速度边界。

S3：基于交通规则、驾驶舒适性、碰撞分析结果，设计本车通过路口时的速度控制策略；

在通过十字路口时需要考虑交通规则中通过无保护十字路口时的交通规则：

1、十字路口会车时，右方道路车辆优先行驶；

2、转弯的机动车优先让执行的机动车；

3、相对方向行驶的车辆，右转弯车辆让左转弯车辆；

当本车轨迹与目标车辆轨迹有交点时，代表本车在未来某一时刻会与目标车辆发生碰撞，此时，假设目标车辆有加速通过、保持当前速度通过、减速让行三种状态，同时限定本车如果采用加速、减速让行通过时允许的加速度、减速度边界，通过优化算法，得到考虑目标车辆意图、本车舒适性、碰撞风险的速度边界，保证车辆以这一序列速度能安全通过。

S4:基于安全性、系统智能化程度考虑，设计路口行驶的人机交互策略；

在通过十字路口时，为保证能及时引起他车地注意，需要在接近路口时需要通过远近光切换的方式提醒接近路口的目标车、行人的交通参与者。

同样，当本车有驾驶员在车内乘坐时，需要通过车内人机交互的方式提示驾驶员、乘客本车即将接近路口，及时引起车内乘客的注意，保证当本车通过路口遇到意外的碰撞风险时，驾驶员能及时接管车辆。

综上，当智能代客泊车系统在车库内行驶，车辆行驶在路口时，为了保证稳定、安全地通过路口，可以给周围行人、目标进行信息交互提示，当本车与周围目标车辆同时通过路口时，本车可以判断周围目标车辆地驾驶意图，准确估计本车及周围目标车辆地行驶轨迹，规划合理的行驶轨迹和行驶速度，通过与周围目标博弈的方式通过十字路口。由此，本申请实施例可以通过考虑本车与目标车的碰撞风险分析、本车对目标车造成的减速度、目标车对本车造成的减速度，最后得到本车通过路口时的安全行驶策略，既可以保证高效的通行效率，同时也可以保证乘客的舒适性及安全性。

其次参照附图描述根据本申请实施例提出的一种自动驾驶车辆的路口通行装置。

图6是本申请实施例的自动驾驶车辆的路口通行装置的方框示意图。

如图6所示，该自动驾驶车辆的路口通行装置10可以包括：识别模块100、匹配模块200和控制模块300。

其中，识别模块100用于识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆；匹配模块200用于在识别到目标车辆时，根据本车与目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据实际碰撞等级匹配本车的第一期望减速度与目标车辆的第二期望减速度；控制模块300用于在第一期望减速度大于第一减速度阈值，且第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制本车加速或保持当前速度通过目标路口，否则以预设减速策略控制本车减速通过目标路口。

在本申请实施例中，匹配模块200还可以用于：根据本车与目标车辆的运动状态预测本车与目标车辆各自的预设安全范围是否存在重叠区域；如果存在重叠区域，则根据重叠区域面积匹配实际碰撞等级，其中，重叠区域面积与实际碰撞等级正相关，且实际碰撞等级越大标识碰撞风险越高；如果不存在重叠区域，则以当前行驶策略控制本车保持当前速度通过目标路口。

在本申请实施例中，本申请实施例的装置10可以包括：确定模块。其中，确定模块用于在识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，获取本车周围的环境信息和/或定位信息；识别环境信息得到第一路口标识，和/或，根据定位信息和预设地图匹配第二路口标识；根据第一路口标识和/或第二路口标识确定目标路口。

在本申请实施例中，确定模块进一步用于：根据定位信息计算第二路口标识的第一置信度，并根据环境信息计算第一路口标识的第二置信度；在第一置信度大于第一置信度阈值时，根据第二路口标识确定目标路口；在第一置信度小于或等于第一置信度阈值，且第二置信度大于第二置信度阈值时，根据第一路口标识确定目标路口，否则，输出无路口信息。

在本申请实施例中，确定模块进一步用于：根据定位信息建立定位协方差矩阵；根据定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到第一置信度确定模块进一步用于：识别环境信息得到实际环境亮度；根据实际环境亮度匹配得到第二置信度。

在本申请实施例中，控制模块300还可以进一步用于：在识别目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，在识别到目标路口时，控制本车的车速降低至目标车速，并控制本车执行目标提醒动作。

需要说明的是，前述对自动驾驶车辆的路口通行方法实施例的解释说明也适用于该实施例的自动驾驶车辆的路口通行装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的自动驾驶车辆的路口通行装置，识别目标车辆，匹配本车与目标车的碰撞风险分析、本车对目标车造成的减速度、目标车对本车造成的减速度，最后控制本车通过路口，既可以保证高效的通行效率，同时也可以保证乘客的舒适性及安全性。由此，解决了相关技术中自动驾驶车辆通常通过保守策略或激进策略进行路口通行，无法兼顾路口通行的安全性及效率，用户体验较差。

图7为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：

存储器701、处理器702及存储在存储器701上并可在处理器702上运行的计算机程序。

处理器702执行程序时实现上述实施例中提供的自动驾驶车辆的路口通行方法。

进一步地，车辆还可以包括：

通信接口703，用于存储器701和处理器702之间的通信。

存储器701，用于存放可在处理器702上运行的计算机程序。

存储器701可能包含高速RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器701、处理器702和通信接口703独立实现，则通信接口703、存储器701和处理器702可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA(IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component，外部设备互连)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器701、处理器702及通信接口703，集成在一块芯片上实现，则存储器701、处理器702及通信接口703可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器702可能是一个CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，或者是ASIC(Application Specific Integrated Circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的自动驾驶车辆的路口通行方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是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，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆的路口通行方法，其特征在于，包括以下步骤：

识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆；

在识别到所述目标车辆时，根据本车与所述目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据所述实际碰撞等级匹配所述本车的第一期望减速度与所述目标车辆的第二期望减速度；

在所述第一期望减速度大于第一减速度阈值，且所述第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制所述本车加速或保持当前速度通过所述目标路口，否则以预设减速策略控制所述本车减速通过所述目标路口。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据本车与所述目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，包括：

根据本车与所述目标车辆的运动状态预测所述本车与所述目标车辆各自的预设安全范围是否存在重叠区域；

如果存在重叠区域，则根据重叠区域面积匹配所述实际碰撞等级，其中，所述重叠区域面积与所述实际碰撞等级正相关，且所述实际碰撞等级越大标识碰撞风险越高；

如果不存在所述重叠区域，则以当前行驶策略控制所述本车保持当前速度通过所述目标路口。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，包括：

获取本车周围的环境信息和/或定位信息；

识别所述环境信息得到第一路口标识，和/或，根据所述定位信息和预设地图匹配第二路口标识；

根据所述第一路口标识和/或所述第二路口标识确定所述目标路口。

4.根据权利要求3所示的方法，其特征在于，根据所述第一路口标识和所述第二路口标识确定所述目标路口，包括：

根据所述定位信息计算所述第二路口标识的第一置信度，并根据所述环境信息计算所述第一路口标识的第二置信度；

在所述第一置信度大于第一置信度阈值时，根据所述第二路口标识确定所述目标路口；

在所述第一置信度小于或等于所述第一置信度阈值，且所述第二置信度大于第二置信度阈值时，根据所述第一路口标识确定所述目标路口，否则，输出无路口信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位信息计算所述第二路口标识的第一置信度，包括：

根据所述定位信息建立定位协方差矩阵；

根据所述定位协方差矩阵的方差值和协方差值匹配得到所述第一置信度。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述环境信息计算所述第一路口标识的第二置信度，包括：

识别所述环境信息得到实际环境亮度；

根据所述实际环境亮度匹配得到所述第二置信度。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法，其特征在于，在识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆之前，包括：

在识别到所述目标路口时，控制所述本车的车速降低至目标车速，并控制所述本车执行目标提醒动作。

8.一种自动驾驶车辆的路口通行装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于识别所述目标路口的预设范围内是否存在目标车辆；

匹配模块，用于在识别到所述目标车辆时，根据本车与所述目标车辆的运动状态预测实际碰撞等级，根据所述实际碰撞等级匹配所述本车的第一期望减速度与所述目标车辆的第二期望减速度；

控制模块，用于在所述第一期望减速度大于第一减速度阈值，且所述第二期望减速度大于第二减速度阈值时，以预设加速策略或当前行驶策略控制所述本车加速或保持当前速度通过所述目标路口，否则以预设减速策略控制所述本车减速通过所述目标路口。

9.一种自动驾驶车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-7任一项所述的自动驾驶车辆的路口通行方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-7任一项所述的自动驾驶车辆的路口通行方法。

Images