一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；根据当前车辆的位置信息确定至少两个单元格；根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率；根据所述至少两个单元格的目标概率确定可行驶区域，通过本发明专利技术的技术方案，以解决未能融合多传感器信息、不能对预测道路车辆的意图及轨迹以及预测精度不高的问题，使得智能车能够更好地应对紧急情况的发生，保障车辆的安全平稳行驶。全平稳行驶。全平稳行驶。

【技术实现步骤摘要】
一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及车辆
，尤其涉及一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能车研究的不断深入，仅基于道路检测的自动驾驶决策已经无法处理某些紧急情况，例如在某些紧急情况中，由于车辆或行人突然出现，检测到可行的道路变得无法行驶。事实上，当驾驶汽车时，驾驶员通过将障碍物与非障碍物分类来理解场景，而不仅仅是识别道路中的一些标志物。因此，当紧急情况发生时，驾驶员通过对道路环境的理解可以采取不同的应急措施。对于智能车来说，这种对周围环境的语义理解能力同样重要，它为后续的决策过程提供了更全面的信息，允许智能车像人类驾驶员一样驾驶车辆。
[0003]道路环境的可行驶区域建模已受到了广泛关注和研究，是智能车用来保障其在道路区域内安全行驶、防止侧翻和碰撞等危险状况发生的关键技术手段。可行驶区域建模主要用于处理原始的传感器数据，通常包括来自立体视觉、雷达和激光雷达的最低级别的原始数据，模型借助上述传感器数据，对当前车辆周围环境进行合理的紧凑表达，其主要信息有边界的位置信息(车道线、路沿、路口)和道路内的障碍物信息等。
[0004]最常见的可行驶区域模型是贝叶斯占用过滤器的变体，它们通常简单地称为占用网格或栅格地图。贝叶斯占用滤波器是基于网格的传感器数据表示方法，是最早提出的用于处理激光雷达数据的滤波器，其单元格由固定尺寸的单元组成，每个单元中包含其被障碍物占用的概率，来自激光雷达的原始数据点被放置在网格中，并且使用递归贝叶斯滤波令概率随时间传播。
[0005]上述方法虽然在一定程度上可以推理出道路环境的可行区域，但是仍然存在着未能融合多传感器信息、不能对预测道路车辆的意图及轨迹、预测精度不高的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质，以解决未能融合多传感器信息、不能对预测道路车辆的意图及轨迹以及预测精度不高的问题，使得智能车能够更好地应对紧急情况的发生，保障车辆的安全平稳行驶。
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供了一种可行驶区域确定方法，包括：
[0008]获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；
[0009]根据当前车辆的位置信息确定至少两个单元格；
[0010]根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率；
[0011]根据所述至少两个单元格的目标概率确定可行驶区域。
[0012]进一步的，根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确
定至少两个单元格的目标概率，包括：
[0013]根据所述当前车辆的状态信息确定至少两个单元格的第一概率；
[0014]根据所述环境信息确定车道线的状态信息；
[0015]根据所述车道线的状态信息确定至少两个单元格的第二概率；
[0016]根据所述环境信息确定障碍物的位置信息；
[0017]根据所述障碍物的位置信息确定至少两个单元格的第三概率；
[0018]根据所述相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的第四概率；
[0019]将所述第一概率、第二概率、第三概率和所述第四概率中的最小概率确定为目标概率。
[0020]进一步的，根据所述相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的第四概率，包括：
[0021]根据所述相邻车辆的状态信息确定相邻车辆相对于车道中心线的横向偏移量和横向偏移速率；
[0022]将相邻车辆相对于车道中心线的横向偏移量和横向偏移速率输入隐马尔可夫模型，得到换道意图概率；
[0023]根据所述换道意图概率确定至少两个单元格的第四概率。
[0024]进一步的，根据所述当前车辆的状态信息确定至少两个单元格的第一概率，包括：
[0025]根据所述当前车辆的状态信息确定第一区域，将第一区域对应的单元格的概率确定为第一数值，其中，所述第一区域为车辆无法到达区域；
[0026]根据第一单元格与第二单元格之间的距离确定第一单元格的第一概率，其中，所述第二单元格为当前车辆所在列的单元格，所述第一单元格为与第二单元格处于同一行的单元格；
[0027]根据第三单元格与当前车辆之间的距离确定第三单元格的第一概率，其中，所述第三单元格为与第二单元格处于同一列的单元格，所述第一单元格、所述第二单元格和所述第三单元格处于第一区域以外。
[0028]进一步的，根据所述车道线的状态信息确定至少两个单元格的第二概率，包括：
[0029]将车道线是实线或者无车道线的单元格的概率确定为第一数值；
[0030]将车道线是虚线的单元格的概率确定为第二数值。
[0031]进一步的，根据所述障碍物的位置信息确定至少两个单元格的第三概率，包括：
[0032]将包含部分障碍物或者全部障碍物的单元格的概率确定为第一数值，其余单元格的概率确定为第二数值。
[0033]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种可行驶区域确定装置，该装置包括：
[0034]获取模块，用于获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；
[0035]第一确定模块，用于根据当前车辆的位置信息确定至少两个单元格；
[0036]第二确定模块，用于根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率；
[0037]第三确定模块，用于根据所述至少两个单元格的目标概率确定可行驶区域。
[0038]进一步的，所述第二确定模块具体用于：
[0039]根据所述当前车辆的状态信息确定至少两个单元格的第一概率；
[0040]根据所述环境信息确定车道线的状态信息；
[0041]根据所述车道线的状态信息确定至少两个单元格的第二概率；
[0042]根据所述环境信息确定障碍物的位置信息；
[0043]根据所述障碍物的位置信息确定至少两个单元格的第三概率；
[0044]根据所述相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的第四概率；
[0045]将所述第一概率、第二概率、第三概率和所述第四概率中的最小概率确定为目标概率。
[0046]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例中任一所述的可行驶区域确定方法。
[0047]第四方面，本专利技术实施例还提供了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本专利技术实施例中任一所述的可行驶区域确定方法。
[0048]本专利技术实施例通过获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；根据当前车辆的位置信息确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可行驶区域确定方法，其特征在于，包括：获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；根据当前车辆的位置信息确定至少两个单元格；根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率；根据所述至少两个单元格的目标概率确定可行驶区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率，包括：根据所述当前车辆的状态信息确定至少两个单元格的第一概率；根据所述环境信息确定车道线的状态信息；根据所述车道线的状态信息确定至少两个单元格的第二概率；根据所述环境信息确定障碍物的位置信息；根据所述障碍物的位置信息确定至少两个单元格的第三概率；根据所述相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的第四概率；将所述第一概率、第二概率、第三概率和所述第四概率中的最小概率确定为目标概率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的第四概率，包括：根据所述相邻车辆的状态信息确定相邻车辆相对于车道中心线的横向偏移量和横向偏移速率；将相邻车辆相对于车道中心线的横向偏移量和横向偏移速率输入隐马尔可夫模型，得到换道意图概率；根据所述换道意图概率确定至少两个单元格的第四概率。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述当前车辆的状态信息确定至少两个单元格的第一概率，包括：根据所述当前车辆的状态信息确定第一区域，将第一区域对应的单元格的概率确定为第一数值，其中，所述第一区域为车辆无法到达区域；根据第一单元格与第二单元格之间的距离确定第一单元格的第一概率，其中，所述第二单元格为当前车辆所在列的单元格，所述第一单元格为与第二单元格处于同一行的单元格；根据第三单元格与当前车辆之间的距离确定第三单元格的第一概率，其中，所述第三单元格为与第二单元格处于同一列的单元格，所述第一单元格、所述第二单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：高延熹，庞竹吟，崔茂源，吕颖，韩佳琪，吕铮，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：