CN117698767A - 车辆避障方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及车辆控制技术领域，公开了一种车辆避障方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据车辆的感知数据确定车辆的自动驾驶轨迹；对比自动驾驶轨迹和车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；基于所述当前驾驶风险和当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。由于本发明利用感知数据得出符合安全的自动驾驶轨迹，然后通过自动驾驶轨迹对比车辆的当前驾驶数据，在驾驶员遇到紧急状况且来不及反应时，代替驾驶员根据刹车距离控制车辆完成紧急避障的动作，避免了在危险状况下驾驶员由于反应时间不足难以在短时间内完成躲避而造成交通事故的情况，从而提高了车辆的行车安全性。

Description

车辆避障方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，尤其涉及一种车辆避障方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

汽车工业的快速发展，给人们的出行生活带来了极大的便利。但是在车辆实际行驶过程中，不可避免的会出现各种突发情况，反而带来了严重的交通事故及人员伤亡，其中一种突发情况便是在车辆行驶前方突然出现障碍物。而避障是汽车主动安全系统的重要组成部分，也是自动驾驶技术中一项不可或缺的功能。但是有关车辆避障的控制，大多通过摄像头、雷达等传感器感知车辆与前方障碍物存在碰撞风险，通过信号提示、蜂鸣音等方式来提示驾驶员，并由驾驶员按照自身经验采取制动或转向的方式来避免与障碍物发生碰撞。

然而，驾驶人员遇到紧急避障情况时，车辆一般与障碍物距离很近，由于人类从意识到危险到给肌肉下达指令进行操作需要一定时间，在危险状况下更可能由于紧张延误最佳规避时机，导致反应时间不足，驾驶员难以在短时间内快速获得周边车辆的状态及快速做出判断完成躲避，或者由于惊慌下猛打方向造成其他人员伤亡导致更严重的事故，影响行车安全。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种车辆避障方法、装置、设备及存储介质，旨在解决驾驶员遇到紧急避障情况时，由于反应时间不足难以在短时间内完成躲避，或误打方向盘导致更严重的事故，从而影响行车安全的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种车辆避障方法，所述方法包括以下步骤：

根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹；

对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；

基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

可选地，所述基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障，包括：

基于所述感知数据判定所述当前驾驶风险的风险类型；

在所述风险类型为异常驾驶风险时，根据驾驶者的异常驾驶状态和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆；

在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述感知数据和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

可选地，所述在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述感知数据和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障，包括：

在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述当前驾驶数据进行刹车判定，获得所述车辆的刹车距离；

判断所述刹车距离是否达到第一预设安全阈值；

若否，则根据所述感知数据获取所述车辆与对向车辆的对向距离；

基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障。

可选地，所述基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障，包括：

判断所述对向距离是否达到第二预设安全阈值；

在所述对向距离达到所述第二预设安全阈值时，根据所述自动驾驶轨迹控制所述车辆进行借道避障；

在所述对向距离未达到所述第二预设安全阈值时，控制所述车辆进行漂移避障。

可选地，所述在所述风险类型为异常驾驶风险时，根据驾驶者的异常驾驶状态和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆，包括：

在所述风险类型为异常驾驶风险时，对所述车辆的驾驶者进行异常检测，获得所述驾驶者的异常驾驶状态；

判断所述异常驾驶状态是否为预设异常状态；

若是，则断开所述车辆与车辆方向盘之间的连接，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆。

可选地，所述若是，则断开所述车辆与车辆方向盘之间的连接，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆，包括：

在所述异常驾驶状态为所述预设异常状态时，根据所述感知数据检测所述车辆前方是否存在障碍物；

若是，则根据所述自动驾驶轨迹和所述感知数据确定线控避障轨迹，并基于所述线控避障轨迹控制所述车辆进行避障；

在控制所述车辆避障后，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略控制所述车辆进行告警。

可选地，所述基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障之后，还包括：

获取所述车辆避障后的车辆状态和车辆轨迹；

在所述车辆状态为稳定状态和/或所述车辆轨迹符合所述自动驾驶轨迹时，对所述车辆的驾驶者进行安全提示；

在检测到所述驾驶者输入的控制信号时，切换所述车辆的控制状态，以使所述驾驶者控制所述车辆。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆避障装置，所述装置包括：

数据感知模块，用于根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹；

风险评估模块，用于对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；

线控转向模块，用于基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆避障设备，所述设备包括：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车辆避障程序，所述车辆避障程序配置为实现如上文所述的车辆避障方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆避障程序，所述车辆避障程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆避障方法的步骤。

本发明首先根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹；然后对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；最后基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。由于本发明利用感知数据得出符合安全的自动驾驶轨迹，通过自动驾驶轨迹对比车辆的当前驾驶数据，在驾驶员遇到紧急状况且来不及反应时，代替驾驶员根据刹车距离控制车辆完成紧急避障的动作，避免了在危险状况下驾驶员由于反应时间不足难以在短时间内完成躲避，或者由于惊慌下猛打方向造成其他人员伤亡导致更严重的交通事故的情况，从而提高了车辆的行车安全性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆避障设备的结构示意图；

图2为本发明车辆避障方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明车辆避障方法第一实施例中的系统流程结构图；

图4为本发明车辆避障方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明车辆避障方法第二实施例中的风险类型的框架示意图；

图6为本发明车辆避障方法第二实施例中的风险评估的流程示意图；

图7为本发明车辆避障方法第二实施例中的车辆驾驶的场景示意图；

图8为本发明车辆避障方法第二实施例中的车辆驾驶场景的解释示意图；

图9为本发明车辆避障方法第二实施例中的图8的场景一和场景二的流程示意图；

图10为本发明车辆避障方法第二实施例中的图8的场景三的流程示意图；

图11为本发明车辆避障方法第三实施例的流程示意图；

图12为本发明车辆避障方法第三实施例中图8的场景四的流程示意图；

图13为本发明车辆避障方法第三实施例中异常驾驶的车辆控制的流程示意图；

图14为本发明车辆避障装置第一实施例的结构框图。

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆避障设备的结构示意图。

如图1所示，该车辆避障设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对车辆避障设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车辆避障程序。

在图1所示的车辆避障设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明车辆避障设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在车辆避障设备中，所述车辆避障设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆避障程序，并执行本发明实施例提供的车辆避障方法。

本发明实施例提供了一种车辆避障方法，参照图2，图2为本发明车辆避障方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述车辆避障方法包括以下步骤：

步骤S10：根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹。

需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有自动驾驶、风险评估以及车辆避障功能的电子设备，例如车载电脑等，还可以是能够实现相同或相似功能的其他电子设备，例如上述车辆避障设备，本实施例对此不加以限制。车辆避障设备搭载在车辆上，通过对车辆采集的感知数据进行判定，控制车辆进行避障。此处以上述车辆避障设备对本实施例和下述各实施例进行具体说明。

可理解的是，感知数据是车辆采集周围环境的信息，例如道路环境信息、自车状态信息(包括位置、速度、加速度等)、道路其他车辆状态信息(包括位置、速度等)。其中，上述感知数据可通过车载设备采集完成，例如车载摄像头数据、激光雷达、GPS定位器、超声波传感器等。通过对感知数据进行分析和处理，可准确感知车辆周围环境，以确保安全驾驶。

应理解的是，自动驾驶轨迹是车辆的自动驾驶系统规划的行驶路径，这种轨迹可由自动驾驶系统根据感知数据，进行场景理解、FSM状态机判断、获取车辆基础行为、设计安全约束模型等过程计算出符合安全规则的、舒适性好、符合规则和高效的行驶轨迹。通过生成自动驾驶轨迹，以实现车辆驾驶的安全性。

在具体实现中，车辆避障设备可将自车、周边道路环境及其他车辆状态信息等感知数据传输到自动驾驶系统中，利用感知数据进行场景理解、FSM状态机判断、获取车辆基础行为、设计安全约束模型等过程计算出符合安全规则的无碰撞的自动驾驶轨迹。

步骤S20：对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险。

需要说明的是，当前驾驶数据是驾驶员驾驶车辆时的当前动作信息，即驾驶员输出的控制信号，可包括加速信号、转向信号、刹车信号等。

可理解的是，当前驾驶风险是根据感知数据对自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据进行风险评估，确定的驾驶风险，例如对于风险评估可分为碰撞风险、异常驾驶风险和无异常无碰撞风险三个大的类型。在遇到碰撞风险或异常驾驶风险时，若驾驶员难以及时处理，则可激活车辆避障设备的自动驾驶来处理，并基于不同的场景给出不同的解决方案。

在具体实现中，车辆避障设备可将驾驶员驾驶的动作时刻与自动驾驶系统输出的自动驾驶轨迹做对比，并针对自动驾驶轨迹的控制信号和驾驶员输出的控制信号时刻进行风险评估，获得所述车辆的当前驾驶风险。在遇到碰撞风险或异常驾驶风险时，若驾驶员难以及时处理，则可激活车辆避障设备的自动驾驶来处理，并基于不同的场景给出不同的解决方案。

步骤S30：基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

需要说明的是，刹车距离是车辆在发现前方有障碍物需要紧急停车时，从驾驶者踩下刹车踏板到汽车完全停稳之间所行驶的距离。刹车距离受到几个因素的影响，包括车辆的速度、车辆的质量、刹车系统的性能、路面情况等。一般来说，高速行驶时，刹车距离会比低速行驶时更长；而在湿滑或不平整的路面上，刹车距离也会明显增加。

在具体实现中，在驾驶员驾驶过程中遇到紧急状况时(例如突然出现的障碍)，若驾驶员没有做出紧急状况处理动作，则可通过车辆避障设备取代驾驶员开始判断车辆的刹车距离，根据刹车距离完成紧急避障的动作。进一步的，为防止驾驶员误操作，车辆避障设备将方向盘控制切断，只控制车轮转角，驾驶员此时不能通过方向盘控制车轮转角，以保证车辆避障的安全性。

为便于理解，参考图3，图3为本发明车辆避障方法第一实施例中的系统流程结构图。如图3所示，车辆避障设备首先可通过车辆的传感器层获取车辆周围的感知数据，例如道路环境信息、自车状态信息(包括位置、速度、加速度等)、道路他车状态信息(包括位置、速度等)。然后通过自动驾驶系统对感知数据进行场景理解和决策规划，获得安全舒适的自动驾驶轨迹。同时将驾驶员驾驶当前行为及动作与自动驾驶轨迹进行时间同步和风险评估，即将自动驾驶轨迹对应的动作和驾驶员执行动作进行对比，确定是否存在驾驶风险。若安全，则不做处理；若遇到碰撞风险或异常驾驶风险且驾驶员难以及时处理时，则可激活车辆避障设备输出最终执行动作来处理。

进一步地，本实施例中在步骤S30之后，还包括：获取所述车辆避障后的车辆状态和车辆轨迹；在所述车辆状态为稳定状态和/或所述车辆轨迹符合所述自动驾驶轨迹时，对所述车辆的驾驶者进行安全提示；在检测到所述驾驶者输入的控制信号时，切换所述车辆的控制状态，以使所述驾驶者控制所述车辆。

需要说明的是，车辆状态是车辆避障后的状态，车辆轨迹是车辆行驶的轨迹。在所述车辆状态为稳定状态和/或所述车辆轨迹符合所述自动驾驶轨迹时(例如当变道完成后继续低速保持直线行驶且三秒后)，则说明车辆避障设备已控制车辆完成避障操作，此时车辆为安全状态。

可理解的是，控制状态是车辆的所处的控制的状态。考虑到在避障时驾驶员误操作，车辆避障设备将方向盘控制状态切断，转换为车辆避障设备进行控制，驾驶员此时不能通过方向盘控制车轮转角，以保证车辆避障的安全性。在车辆避障设备已控制车辆完成避障操作后，可切换为方向盘控制的状态，以供驾驶员控制车辆。

在具体实现中，车辆避障设备在控制车辆完成避障操作后，可获取所述车辆避障后的车辆状态和车辆轨迹；例如当变道完成后继续低速保持直线行驶且三秒后，则可语音播报提醒驾驶员车辆安全，当方向盘压力感知感受到驾驶员紧握动作后，车辆避障设退出车辆控制状态，以使所述驾驶者控制所述车辆。从而在车辆完成避障操作后，提醒驾驶员控制车辆，提高用户的体验感。

本实施例车辆避障设备可将自车、周边道路环境及其他车辆状态信息等感知数据传输到自动驾驶系统中，利用感知数据进行场景理解、FSM状态机判断、获取车辆基础行为、设计安全约束模型等过程计算出符合安全规则的无碰撞的自动驾驶轨迹。然后可将驾驶员驾驶的动作时刻与自动驾驶系统输出的自动驾驶轨迹做对比，并针对自动驾驶轨迹的控制信号和驾驶员输出的控制信号时刻进行风险评估，获得所述车辆的当前驾驶风险。在遇到碰撞风险或异常驾驶风险时，若驾驶员难以及时处理，则可激活车辆避障设备的自动驾驶来处理，并基于不同的场景给出不同的解决方案。在驾驶员驾驶过程中遇到紧急状况时(例如突然出现的障碍)，若驾驶员没有做出紧急状况处理动作，则可通过车辆避障设备取代驾驶员开始判断车辆的刹车距离，根据刹车距离完成紧急避障的动作。同时，为防止驾驶员误操作，车辆避障设备可将方向盘控制切断，只控制车轮转角，驾驶员此时不能通过方向盘控制车轮转角，以保证车辆避障的安全性。由于本实施例利用感知数据得出符合安全的自动驾驶轨迹，通过自动驾驶轨迹对比车辆的当前驾驶数据，在驾驶员遇到紧急状况且来不及反应时，代替驾驶员控制车辆完成紧急避障的动作，避免了在危险状况下驾驶员由于反应时间不足难以在短时间内完成躲避，或者由于惊慌下猛打方向造成其他人员伤亡导致更严重的交通事故的情况，从而提高了车辆的行车安全性。

参考图4，图4为本发明车辆避障方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S30包括：

步骤S31：基于所述感知数据判定所述当前驾驶风险的风险类型。

需要说明的是，风险类型是根据感知数据对自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据进行风险评估，确定的驾驶风险类型，例如碰撞风险、异常驾驶风险和无异常无碰撞风险等。在遇到碰撞风险或异常驾驶风险时，若驾驶员难以及时处理，则可激活车辆避障设备的自动驾驶来处理。

步骤S32：在所述风险类型为异常驾驶风险时，根据驾驶者的异常驾驶状态和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆。

需要说明的是，异常驾驶风险是车辆的驾驶状态异常所对应的风险，例如正常驾驶过程中方向盘转角过大、驾驶员疲劳闭眼超过三秒、驾驶员突发疾病失去驾驶能力、驾驶员手脱离方向盘等危险驾驶情况等。通过对驾驶者的异常驾驶状态进行判定，在异常驾驶状态符合危险驾驶时，车辆避障设备则控制车辆驾驶，以脱离危险驾驶状态。

步骤S33：在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述感知数据和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

需要说明的是，碰撞风险是车辆前方出现障碍物，可能发生碰撞的风险。此时，可根据车辆的车速和车辆与障碍物之间的距离判定是否会出现碰撞风险，若驾驶员未及时反应，车辆避障设备则接管控制车辆完成避障操作。

在实际实现中，为便于理解，参考图5，图5为本发明车辆避障方法第二实施例中的风险类型的框架示意图。如图5所示，车辆避障设备在获取感知信息知晓周边环境后，将感知信息传输到自动驾驶系统中输出规划轨迹。然后获取驾驶员的驾驶控制信号，将同一时刻的驾驶员驾驶信息同自动驾驶输出的控制信息做对比进行风险评估。此时可将风险评估划分为异常驾驶或者有碰撞风险一类和无异常驾驶且无碰撞风险一类，若此时无异常驾驶且无碰撞风险，则不做处理，仍为驾驶员驾驶权限。若此时为异常驾驶或者有碰撞风险则，则激活车辆避障设备的自动驾驶和线控转向，将车辆的控制状态转换为自动驾驶权限；在车辆避障设备控制车辆完成避障后，且车身姿态稳定及回到正常驾驶轨迹3s后，将车辆的控制状态转换为驾驶员驾驶权限。通过对车辆驾驶风险评估分类，切换车辆的控制权限，以提高车辆驾驶风险时控制车辆的及时性。

进一步的，考虑到异常驾驶或者有碰撞风险一类又可分为异常驾驶和碰撞风险两种，参考图6，图6为本发明车辆避障方法第二实施例中的风险评估的流程示意图。如图6所示，在进行风险评估时，可将异常驾驶或者有碰撞风险一类分为异常驾驶和碰撞检测两种情况。在出现异常驾驶时，即前方未出现障碍物，但是出现异常驾驶行为，则根据不同的异常驾驶行为场景给出具体的解决方案。在前方出现障碍物时，则可进行碰撞检测，根据距离可控制车辆进行纵向减速避障和横向换道避障。例如，若前方有障碍物，车辆避障设备评判紧急刹车距离<S+S1(其中，S为车辆当前车速的紧急刹车距离，S1为在S的基础上刹车的安全距离)，则表示车辆与障碍物之间的距离安全可控制车辆纵向减速避障，若此时驾驶员驾驶动作和自动驾驶操作不符，则车辆避障设备接管，当刹停3s后，可给出请求接管提示，由驾驶员确认后，驾驶员开始接管。例如，若前方突然出现障碍物，则表示车辆与障碍物之间的距离不安全，刹停可能会撞到障碍物，此时可控制车辆进行横向换道避障，由于是紧急情况，驾驶员难以反应，同时为防止驾驶员误操作，车辆避障设备直接接管车辆控制，激活线控转向模式，切断方向盘动力，同时可录制车内及车外视频，车辆避障设备的智能驾驶模块直接控制车轮转角，当回到正常轨迹3s后，发出接管请求，由驾驶员确认后，驾驶员开始接管。

进一步的，为便于理解，参考图7和图8，图7为本发明车辆避障方法第二实施例中的车辆驾驶的场景示意图，图8为本发明车辆避障方法第二实施例中的车辆驾驶场景的解释示意图。如图7所示，在车辆避障设备的自动驾驶系统中主要将风险分为四个场景，场景一：若A车与B车之间的距离d为安全距离，当A车遇到B车则可直接刹停避障；场景二：若A车与B车之间的距离d不为安全距离，当A车遇到B车在C车碰撞前可借道避障；场景三：若A车与B车之间的距离d不为安全距离，当A车遇到B车且难以刹停且难以借道避障时，可使用漂移避障；场景四：当A车出现异常驾驶行为时，可根据不同的驾驶行为进行处理。

进一步地，本实施例中在步骤S33包括：在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述当前驾驶数据进行刹车判定，获得所述车辆的刹车距离；判断所述刹车距离是否达到第一预设安全阈值；若否，则根据所述感知数据获取所述车辆与对向车辆的对向距离；基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障。

需要说明的是，刹车距离是车辆在发现前方有障碍物需要紧急停车时，从驾驶者踩下刹车踏板到汽车完全停稳之间所行驶的距离。刹车距离受到几个因素的影响，包括车辆的速度、车辆的质量、刹车系统的性能、路面情况等。一般来说，高速行驶时，刹车距离会比低速行驶时更长；而在湿滑或不平整的路面上，刹车距离也会明显增加。

可理解的是，第一预设安全阈值是刹车距离的安全距离阈值，考虑到驾驶员的反应时间以及轮胎的磨损，需要在正常的刹车距离上在留有安全距离。

应理解的是，对向距离是在双向车流的道路上，两辆车相向行驶时的距离。

为便于理解，参考图9，图9为本发明车辆避障方法第二实施例中的图8的场景一和场景二的流程示意图。如图9所示，车辆避障设备中的感知模块首先获取障碍物信息及与障碍物的距离，然后可获得车辆的最大减速度a1和当前车速紧急刹车距离s(其中，v²-v0²＝2*a1*s，其中，v表示车辆刹车时的速度，v0表示刹车后的速度)，再基于紧急刹车距离膨胀s1的安全距离计算获得最终的刹车距离s2＝s+s1。若A车在感知到B车后距离B车s2+1米的时候则表示可采用刹停处理，若驾驶员未采取紧急刹车避障动作，则车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆。此时车辆避障设备的自动驾驶系统进行紧急刹车避障并开启视频录制，当前方障碍物消失或者障碍物距离大于紧急刹车距离且刹车停下来三秒后，可语音播报提醒驾驶员接管，同时当车辆避障设备中的方向盘压力感知模块感受到驾驶员紧握动作后，自动驾驶系统退出。

在实际实现中，若A车在感知到B车后距离B车小于s2米时，为便于理解，如图9所示，车辆避障设备中的感知模块首先获取障碍物信息及与障碍物的距离，然后获取最大减速度a1和当前车速紧急刹车距离s，再基于紧急刹车距离膨胀s1的安全距离计算获得最终刹车距离s2＝s+s1。若A车在感知到B车后若距离B车小于s2的时候，则表示不可采用刹停处理，存在碰撞风险。此时可根据所述感知数据获取所述车辆与对向车辆的对向距离；然后基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障，从而根据不同的距离进行不同的避障操作，提高车辆避障的安全性。

进一步地，本实施例中所述基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障，包括：判断所述对向距离是否达到第二预设安全阈值；在所述对向距离达到所述第二预设安全阈值时，根据所述自动驾驶轨迹控制所述车辆进行借道避障；在所述对向距离未达到所述第二预设安全阈值时，控制所述车辆进行漂移避障。

需要说明的是，第二预设安全阈值是车辆借道时，与借道的对象车辆之间的安全距离，例如十米、二十米，根据车辆的速度进行设置，本实施例对此不加以限制。

在实际实现中，为便于理解，参考图9，若A车在感知到B车后若距离B车小于s2的时候，则表示不可采用刹停处理，存在碰撞风险，需进行借道避障。若与对向车道C车的距离大于16米的时候则可直接借道避障，此时车辆避障设备则通过自动驾驶系统接管车辆。自动驾驶系统可进行变道避障并开启视频录制，当变道完成后继续低速保持直线行驶且三秒后，可语音播报提醒驾驶员接管车辆，当方向盘的压力感知模块感受到驾驶员紧握动作后，自动驾驶系统退出。若与对向车道C车的距离未达到所述第二预设安全阈值时，参考图10，图10为本发明车辆避障方法第二实施例中的图8的场景三的流程示意图。如图10所示，若A车在感知到B车后若距离B车小于s2的时候且与对向车道C车的距离小于16米的时候，表示车辆不能进行借道避障，存在碰撞风险，此时可直接漂移避障，由车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆。车辆避障设备的自动驾驶系统可进行漂移避障并开启视频录制，若对向有车则漂移避障后，向前方正常行驶，避免被追尾，若对象车道无车，则漂移避障到对象车道后刹停，可语音播报提醒驾驶员接管车辆，当方向盘的车辆避障设备的压力感知模块感受到驾驶员紧握动作后，自动驾驶系统退出。从而可根据不同的场景进行不同的避障操作，提高车辆避障的安全性。

本实施例车辆避障设备在获取感知信息知晓周边环境后，将感知信息传输到自动驾驶系统中输出规划轨迹。然后获取驾驶员的驾驶控制信号，将同一时刻的驾驶员驾驶信息同自动驾驶输出的控制信息做对比进行风险评估。此时可将风险评估划分为异常驾驶或者有碰撞风险一类和无异常驾驶且无碰撞风险一类，若此时无异常驾驶且无碰撞风险，则不做处理，仍为驾驶员驾驶权限。若此时为异常驾驶或者有碰撞风险则，则激活车辆避障设备的自动驾驶和线控转向，将车辆的控制状态转换为自动驾驶权限；在车辆避障设备控制车辆完成避障后，且车身姿态稳定及回到正常驾驶轨迹3s后，将车辆的控制状态转换为驾驶员驾驶权限。通过对车辆驾驶风险评估分类，切换车辆的控制权限，以提高车辆驾驶风险时控制车辆的及时性。进一步地，若A车在感知到B车后距离B车小于s2米时，为便于理解，如图9所示，车辆避障设备中的感知模块首先获取障碍物信息及与障碍物的距离，然后获取最大减速度a1和当前车速紧急刹车距离s，再基于紧急刹车距离膨胀s1的安全距离计算获得最终刹车距离s2＝s+s1。若A车在感知到B车后若距离B车小于s2的时候，则表示不可采用刹停处理，存在碰撞风险。此时可根据所述感知数据获取所述车辆与对向车辆的对向距离；然后基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障，从而根据不同的距离进行不同的避障操作，提高车辆避障的安全性。更进一步地，若A车在感知到B车后若距离B车小于s2的时候，则表示不可采用刹停处理，存在碰撞风险，需进行借道避障。若与对向车道C车的距离大于16米的时候则可直接借道避障，此时车辆避障设备则通过自动驾驶系统接管车辆。自动驾驶系统可进行变道避障并开启视频录制，当变道完成后继续低速保持直线行驶且三秒后，可语音播报提醒驾驶员接管车辆，当方向盘的压力感知模块感受到驾驶员紧握动作后，自动驾驶系统退出。若与对向车道C车的距离未达到所述第二预设安全阈值时，参考图10，图10为本发明车辆避障方法第二实施例中的图8的场景三的流程示意图。如图10所示，若A车在感知到B车后若距离B车小于s2的时候且与对向车道C车的距离小于16米的时候，表示车辆不能进行借道避障，存在碰撞风险，此时可直接漂移避障，由车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆。车辆避障设备的自动驾驶系统可进行漂移避障并开启视频录制，若对向有车则漂移避障后，向前方正常行驶，避免被追尾，若对象车道无车，则漂移避障到对象车道后刹停，可语音播报提醒驾驶员接管车辆，当方向盘的车辆避障设备的压力感知模块感受到驾驶员紧握动作后，自动驾驶系统退出。从而可根据不同的场景进行不同的避障操作，提高车辆避障的安全性。

参考图11，图11为本发明车辆避障方法第三实施例的流程示意图。

基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤S32包括：

步骤S321：在所述风险类型为异常驾驶风险时，对所述车辆的驾驶者进行异常检测，获得所述驾驶者的异常驾驶状态。

需要说明的是，异常驾驶状态是车辆驾驶的异常状态，例如正常驾驶过程中方向盘转角过大、驾驶员疲劳闭眼超过三秒、驾驶员突发疾病失去驾驶能力、驾驶员手脱离方向盘等危险驾驶情况等。

步骤S322：判断所述异常驾驶状态是否为预设异常状态。

需要说明的是，预设异常状态是预先设置的危险的异常驾驶状态。通过对驾驶者的异常驾驶状态进行判定，在异常驾驶状态符合危险驾驶时，车辆避障设备则控制车辆驾驶，以脱离危险驾驶状态。

步骤S323：若是，则断开所述车辆与车辆方向盘之间的连接，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆。

需要说明的是，预设安全策略是预先设置的控制车辆的策略，根据不同的异常驾驶状态，设置由不同的策略。

在实际实现中，为便于理解，参考图12，图12为本发明车辆避障方法第三实施例中图8的场景四的流程示意图。车辆避障设备的感知模块首先获取障碍物信息及与障碍物的距离判断车辆驾驶过程中是否有碰撞风险，并进行异常驾驶行为分析，异常驾驶行为可分为四个场景，例如异常场景一：正常驾驶过程中方向盘转角有极大请求，0.5秒内超过90°转角请求；异常场景二：驾驶员疲劳驾驶眼睛紧闭超过三秒；异常场景三：驾驶员突发疾病失去驾驶能力；异常场景四：驾驶员手脱离方向盘三秒；还可以是其他异常驾驶场景，本实施例对此不加以限制。在场景一时，车辆避障设备可控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，语音提示驾驶员驾驶操作危险，同时完成车内及车外视频录制，若3s后恢复正常驾驶，则提醒驾驶员接管退出自动驾驶，若3s后无驾驶员接管，则靠边停车，打开双闪灯。在场景二时，车辆避障设备可控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，语音提示驾驶员睁开眼睛驾驶车辆，同时可完成车内及车外视频录制，若3s后恢复正常驾驶，则提醒驾驶员接管退出自动驾驶。在场景三时，车辆避障设备控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，然后靠边停车，打开双闪灯，打开车内视频录制并将视频同传到亲友手机，亲友可通过手机实时查看车内状况，同时给医院拨打求援电话。在场景四时，车辆避障设备控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，语音提示驾驶员手扶方向盘安全驾驶，同时完成车内及车外视频录制，若3s后恢复正常驾驶，则提醒驾驶员接管退出自动驾驶。通过对不同的异常驾驶行为根据不同的预设安全策略控制车辆，可提高车辆驾驶的安全性。

进一步地，本实施例中在步骤S323包括：在所述异常驾驶状态为所述预设异常状态时，根据所述感知数据检测所述车辆前方是否存在障碍物；若是，则根据所述自动驾驶轨迹和所述感知数据确定线控避障轨迹，并基于所述线控避障轨迹控制所述车辆进行避障；在控制所述车辆避障后，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略控制所述车辆进行告警。

需要说明的是，线控避障轨迹通过自动驾驶轨迹和所述感知数据进行算法处理，获得的能够避开障碍物的轨迹。通过线控避障轨迹，车辆可应对复杂的环境，提高安全性和效率。

在实际实现中，为便于理解，参考图13，图13为本发明车辆避障方法第三实施例中异常驾驶的车辆控制的流程示意图。车辆避障设备可获取感知信息知晓周边环境将感知信息传输到自动驾驶系统中输出规划轨迹，同时人在驾驶的过程中，自动驾驶系统一直在开启状态，当遇到特殊情况会激活自动驾驶。此时可将同一时刻的驾驶员驾驶信息同自动驾驶输出的控制信息做对比。若在正常行驶过程中，驾驶员因为一些干扰导致方向盘转角在极短时间内出现突变和自动驾驶给出的控制转角有较大差别，且无碰撞物，则认为进入异常驾驶状态，自动驶系统开始接管车辆驾驶权限，同时激活车辆避障设备的线控转向系统，自动驾驶系统直接控制车轮转角，切断方向盘和车轮的传输，防止驾驶员再次误操作方向盘，当车辆姿态维持亚稳且进入正常的轨迹3S后，车辆开始提醒驾驶员接管车辆。若检测到有障碍物则会优先考虑纵向减速，若驾驶员给出的控制信号和自动驾驶输出的控制信号不符，在该紧急减速的时候未减速，则激活自动驾驶系统；或者在遇到突然出现的障碍物时，若自动驾驶系统给出线控避障轨迹，则自动驾驶系统接管驾驶权限，同时激活线控转向系统，自动驾驶系统直接控制车轮转角，切断方向盘和车轮的传输，防止驾驶员再次误操作方向盘，当车辆姿态维持平稳，且进入正常的轨迹3S后，车辆开始提醒驾驶员接管车辆。从而在驾驶员进入异常驾驶状态时，通过线控避障轨迹，应对复杂的道路环境进行避障，以提高安全性和效率。

本实施例车辆避障设备的感知模块首先获取障碍物信息及与障碍物的距离判断车辆驾驶过程中是否有碰撞风险，并进行异常驾驶行为分析，异常驾驶行为可分为四个场景，例如异常场景一：正常驾驶过程中方向盘转角有极大请求，0.5秒内超过90°转角请求；异常场景二：驾驶员疲劳驾驶眼睛紧闭超过三秒；异常场景三：驾驶员突发疾病失去驾驶能力；异常场景四：驾驶员手脱离方向盘三秒；还可以是其他异常驾驶场景，本实施例对此不加以限制。在场景一时，车辆避障设备可控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，语音提示驾驶员驾驶操作危险，同时完成车内及车外视频录制，若3s后恢复正常驾驶，则提醒驾驶员接管退出自动驾驶，若3s后无驾驶员接管，则靠边停车，打开双闪灯。在场景二时，车辆避障设备可控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，语音提示驾驶员睁开眼睛驾驶车辆，同时可完成车内及车外视频录制，若3s后恢复正常驾驶，则提醒驾驶员接管退出自动驾驶。在场景三时，车辆避障设备控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，然后靠边停车，打开双闪灯，打开车内视频录制并将视频同传到亲友手机，亲友可通过手机实时查看车内状况，同时给医院拨打求援电话。在场景四时，车辆避障设备控制方向盘锁死，车辆避障设备的自动驾驶系统接管车辆，语音提示驾驶员手扶方向盘安全驾驶，同时完成车内及车外视频录制，若3s后恢复正常驾驶，则提醒驾驶员接管退出自动驾驶。通过对不同的异常驾驶行为根据不同的预设安全策略控制车辆，可提高车辆驾驶的安全性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆避障程序，所述车辆避障程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆避障方法的步骤。

参照图14，图14为本发明车辆避障装置第一实施例的结构框图。

如图14所示，本发明实施例提出的车辆避障装置包括：

数据感知模块101，用于根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹；

风险评估模块102，用于对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；

线控转向模块103，用于基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

本实施例车辆避障设备可将自车、周边道路环境及其他车辆状态信息等感知数据传输到自动驾驶系统中，利用感知数据进行场景理解、FSM状态机判断、获取车辆基础行为、设计安全约束模型等过程计算出符合安全规则的无碰撞的自动驾驶轨迹。然后可将驾驶员驾驶的动作时刻与自动驾驶系统输出的自动驾驶轨迹做对比，并针对自动驾驶轨迹的控制信号和驾驶员输出的控制信号时刻进行风险评估，获得所述车辆的当前驾驶风险。在遇到碰撞风险或异常驾驶风险时，若驾驶员难以及时处理，则可激活车辆避障设备的自动驾驶来处理，并基于不同的场景给出不同的解决方案。在驾驶员驾驶过程中遇到紧急状况时(例如突然出现的障碍)，若驾驶员没有做出紧急状况处理动作，则可通过车辆避障设备取代驾驶员开始判断车辆的刹车距离，根据刹车距离完成紧急避障的动作。同时，为防止驾驶员误操作，车辆避障设备可将方向盘控制切断，只控制车轮转角，驾驶员此时不能通过方向盘控制车轮转角，以保证车辆避障的安全性。由于本实施例利用感知数据得出符合安全的自动驾驶轨迹，通过自动驾驶轨迹对比车辆的当前驾驶数据，在驾驶员遇到紧急状况且来不及反应时，代替驾驶员控制车辆完成紧急避障的动作，避免了在危险状况下驾驶员由于反应时间不足难以在短时间内完成躲避，或者由于惊慌下猛打方向造成其他人员伤亡导致更严重的交通事故的情况，从而提高了车辆的行车安全性。

基于本发明上述车辆避障装置第一实施例，提出本发明车辆避障装置的第二实施例。

在本实施例中，所述线控转向模块103，还用于基于所述感知数据判定所述当前驾驶风险的风险类型；在所述风险类型为异常驾驶风险时，根据驾驶者的异常驾驶状态和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆；在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述感知数据和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

进一步地，所述线控转向模块103，还用于在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述当前驾驶数据进行刹车判定，获得所述车辆的刹车距离；判断所述刹车距离是否达到第一预设安全阈值；若否，则根据所述感知数据获取所述车辆与对向车辆的对向距离；基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障。

进一步地，所述线控转向模块103，还用于判断所述对向距离是否达到第二预设安全阈值；在所述对向距离达到所述第二预设安全阈值时，根据所述自动驾驶轨迹控制所述车辆进行借道避障；在所述对向距离未达到所述第二预设安全阈值时，控制所述车辆进行漂移避障。

进一步地，所述线控转向模块103，还用于在所述风险类型为异常驾驶风险时，对所述车辆的驾驶者进行异常检测，获得所述驾驶者的异常驾驶状态；判断所述异常驾驶状态是否为预设异常状态；若是，则断开所述车辆与车辆方向盘之间的连接，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆。

进一步地，所述线控转向模块103，还用于在所述异常驾驶状态为所述预设异常状态时，根据所述感知数据检测所述车辆前方是否存在障碍物；若是，则根据所述自动驾驶轨迹和所述感知数据确定线控避障轨迹，并基于所述线控避障轨迹控制所述车辆进行避障；在控制所述车辆避障后，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略控制所述车辆进行告警。

进一步地，所述车辆避障装置还包括安全提示模块104，用于获取所述车辆避障后的车辆状态和车辆轨迹；在所述车辆状态为稳定状态和/或所述车辆轨迹符合所述自动驾驶轨迹时，对所述车辆的驾驶者进行安全提示；在检测到所述驾驶者输入的控制信号时，切换所述车辆的控制状态，以使所述驾驶者控制所述车辆。

本发明车辆避障装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种车辆避障方法，其特征在于，所述车辆避障方法包括：

根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹；

对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；

基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

2.如权利要求1所述的车辆避障方法，其特征在于，所述基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障，包括：

基于所述感知数据判定所述当前驾驶风险的风险类型；

在所述风险类型为异常驾驶风险时，根据驾驶者的异常驾驶状态和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆；

在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述感知数据和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

3.如权利要求2所述的车辆避障方法，其特征在于，所述在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述感知数据和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障，包括：

在所述风险类型为碰撞风险时，根据所述当前驾驶数据进行刹车判定，获得所述车辆的刹车距离；

判断所述刹车距离是否达到第一预设安全阈值；

若否，则根据所述感知数据获取所述车辆与对向车辆的对向距离；

基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障。

4.如权利要求3所述的车辆避障方法，其特征在于，所述基于所述对向距离控制所述车辆进行变道避障，包括：

判断所述对向距离是否达到第二预设安全阈值；

在所述对向距离达到所述第二预设安全阈值时，根据所述自动驾驶轨迹控制所述车辆进行借道避障；

在所述对向距离未达到所述第二预设安全阈值时，控制所述车辆进行漂移避障。

5.如权利要求2所述的车辆避障方法，其特征在于，所述在所述风险类型为异常驾驶风险时，根据驾驶者的异常驾驶状态和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆，包括：

在所述风险类型为异常驾驶风险时，对所述车辆的驾驶者进行异常检测，获得所述驾驶者的异常驾驶状态；

判断所述异常驾驶状态是否为预设异常状态；

若是，则断开所述车辆与车辆方向盘之间的连接，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆。

6.如权利要求5所述的车辆避障方法，其特征在于，所述若是，则断开所述车辆与车辆方向盘之间的连接，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略和所述自动驾驶轨迹控制所述车辆，包括：

在所述异常驾驶状态为所述预设异常状态时，根据所述感知数据检测所述车辆前方是否存在障碍物；

若是，则根据所述自动驾驶轨迹和所述感知数据确定线控避障轨迹，并基于所述线控避障轨迹控制所述车辆进行避障；

在控制所述车辆避障后，按所述异常驾驶状态所对应的预设安全策略控制所述车辆进行告警。

7.如权利要求1-6中任一项所述的车辆避障方法，其特征在于，所述基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障之后，还包括：

获取所述车辆避障后的车辆状态和车辆轨迹；

在所述车辆状态为稳定状态和/或所述车辆轨迹符合所述自动驾驶轨迹时，对所述车辆的驾驶者进行安全提示；

在检测到所述驾驶者输入的控制信号时，切换所述车辆的控制状态，以使所述驾驶者控制所述车辆。

8.一种车辆避障装置，其特征在于，所述装置包括：

数据感知模块，用于根据车辆的感知数据确定所述车辆的自动驾驶轨迹；

风险评估模块，用于对比所述自动驾驶轨迹和所述车辆的当前驾驶数据，获得所述车辆的当前驾驶风险，所述当前驾驶风险包括异常驾驶风险和碰撞风险；

线控转向模块，用于基于所述当前驾驶风险和所述当前驾驶数据的刹车距离控制所述车辆进行避障。

9.一种车辆避障设备，其特征在于，所述设备包括：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车辆避障程序，所述车辆避障程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆避障方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有车辆避障程序，所述车辆避障程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的车辆避障方法的步骤。