一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法及系统，其步骤：将地图划分成允许重叠但不得遗漏的区块；针对每个区块，根据其具体地理环境，分析他车行为可能性，生成地理特异性决策知识；将地理特异性决策知识加载到地图中，形成带有决策知识库的地图；实际行驶中的车辆可以根据实时定位从地图中提取数据，在加载静态环境信息的同时，也将当地的地理特异性决策知识加载进来，利用车载决策算法实现实时决策。本发明专利技术能够对他车行为进行更准确的预测，同时降低了实时决策的复杂度，减轻计算压力。

A decision-making method and system for automatic driving with decision knowledge stored in map

【技术实现步骤摘要】
一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法及系统
本专利技术涉及一种自动驾驶
，特别是关于一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法及系统。
技术介绍
自动驾驶技术的最终目标是覆盖所有驾驶环境，以达到完全代替人类驾驶的目的。在复杂多变的实际交通环境中进行自动驾驶决策，要应对感知结果的不完整性、其他车辆和行人等行为的不确定性等困难，这也使得决策算法难以在所有环境下做到通用。针对这一问题，一些研究采用构建场景库的路线，将具体环境归类为场景，并针对各种场景设计决策方法。理论上，建设涵盖所有驾驶场景的场景库就可以实现完全的无人驾驶，但是其在技术、经济可行性上都存在困难。综上所述，现有的决策研究往往是在某些环境下适用，但不同地理环境中，他车行为模式将不同，即使道路信息、交通规则等静态信息能够准确获取，迁移到陌生地理空间时仍然难以实现安全可靠的决策。从另一个角度看，自动驾驶地图含有大量地理环境的信息，可以很好地反映特定空间位置的特殊性，然而，现有的自动驾驶地图所提供的只有静态信息以及交通流量等宏观动态信息，还不能直接提供局部地理环境下的决本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法，其特征在于包括以下步骤：/n1）将地图划分成允许重叠但不得遗漏的区块；/n2）针对每个区块，根据其具体地理环境，分析他车行为可能性，生成地理特异性决策知识；/n地理特异性决策知识生成方法包括以下步骤：/n2.1）提取地图的区块中与决策有关的各种静态地理要素数据；/n2.2）调用区块中的历史交通数据，以静态地理要素为底图，统计他车在此区块中的行为分布；/n3）将地理特异性决策知识加载到地图中，形成带有决策知识库的地图；/n4）实际行驶中的车辆根据实时定位从带有决策知识库的地图中提取数据，在加载静态环境信息的同时，也将实时定位处的地理特异性决策知识...

【技术特征摘要】
1.一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法，其特征在于包括以下步骤：
1）将地图划分成允许重叠但不得遗漏的区块；
2）针对每个区块，根据其具体地理环境，分析他车行为可能性，生成地理特异性决策知识；
地理特异性决策知识生成方法包括以下步骤：
2.1）提取地图的区块中与决策有关的各种静态地理要素数据；
2.2）调用区块中的历史交通数据，以静态地理要素为底图，统计他车在此区块中的行为分布；
3）将地理特异性决策知识加载到地图中，形成带有决策知识库的地图；
4）实际行驶中的车辆根据实时定位从带有决策知识库的地图中提取数据，在加载静态环境信息的同时，也将实时定位处的地理特异性决策知识加载进来，利用车载决策算法实现实时决策。


2.如权利要求1所述自动驾驶决策方法，其特征在于：所述步骤1）中，区块的划分方法包括以下步骤：
1.1）在道路级地图上进行道路点采样；
1.2）以各采样点为中心，沿道路方向选定范围形成区块。


3.如权利要求2所述自动驾驶决策方法，其特征在于：所述采样需与区块范围的选取共同保证所有区块能覆盖整个地图。


4.如权利要求2所述自动驾驶决策方法，其特征在于：所述范围的选定规则是使得相邻区块间不存在缝隙，允许重叠，且应超过安全车距要求，不应大于自动驾驶汽车传感器探测范围；若遇到路口、环岛、铁路道口，应拓展区块范围，以保持这些结构的完整性，使其能够完整包含在一个区块内。


5.如权利要求1所述自动驾驶决策方法，其特征在于：所述步骤3）中，将形成的他车行为统计结果作为数据预先存储于地图中。


6.如权利要求1所述自动驾驶决策方法，其特征在于：所述步骤4）中，实时决策包括以下步骤：
4.1）根据实时定位从地图中提取静态环境信息和他车行为规律；
4.2）根据实时感知得到的他车信息，利用当前自车实时定位处的他车行为规...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨殿阁，江昆，焦新宇，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11