障碍物风险场环境建模方法及其装置、相关产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种障碍物风险场环境建模方法及其装置、相关产品，方法包括：以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立动态障碍物对应的当前帧ST栅格图；根据每个动态障碍物的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率、意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的预测轨迹概率；根据各动态障碍物在当前帧ST栅格图中的占据区域及其每个栅格的预测轨迹概率，计算当前帧ST栅格图中的每个占据栅格的当前帧占据概率以得到当前帧ST风险场。本发明专利技术的方法有助于对动态障碍物的加减速“提前预测”，提高了自动驾驶系统响应速度，合理化交互场景下其他高速交通参与者对自车驾驶行为的影响。者对自车驾驶行为的影响。者对自车驾驶行为的影响。

Environmental modeling method of obstacle risk field and its devices and related products

【技术实现步骤摘要】
障碍物风险场环境建模方法及其装置、相关产品


[0001]本专利技术涉及自动驾驶环境建模领域，特别涉及一种障碍物风险场环境建模方法、一种障碍物风险场环境建模装置、一种存储介质、一种包含指令的计算机程序产品、一种电子设备和一种移动工具。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统是一个集环境感知、决策控制和动作执行等功能于一体的综合系统，是充分考虑车辆与交通环境协调规划的系统，也是未来智能交通系统的重要组成部分。
[0003]在自动驾驶系统中，对环境中动态障碍物的建立风险场是至关重要的环节，而风险场模型的稳定性和准确性直接影响着自动驾驶系统在处理动态障碍物时的行为表现，例如在无灯十字路口场景下，要做到合理让行其他交通参与者，就需要建立良好的风险场。
[0004]目前障碍物风险场环境建模方法主要针对非结构化道路工况，通过对感知到的周边环境障碍物，在全局坐标系或自车坐标系下，基于栅格地图或人工势场等方法进行处理后直接进行局部路径规划。
[0005]在结构化道路工况下，自车与障碍物受交通规则、交通标识约束，因此无法直接应用现有的栅格地图或人工势场方法进行障碍物风险场环境建模。专利技术人发现现有障碍物风险场环境建模方法可适用于结构化道路障碍物风险场环境建模，但在不同时间下障碍物风险场关联过程中，未引入障碍物自身速度或意图变化的影响，即上述方法假定了障碍物在未来短时间内速度不会发生大幅波动，该方法对于行人、非机动车等低速障碍物风险场建模良好，但对车辆等高速障碍物风险场建模可能存在一定迟滞性，未提前“预知”其他障碍物的运动变化。
[0006]因此，需要对上述障碍物风险场环境建模方法进一步改进。

技术实现思路

[0007]本专利技术实施例旨在至少解决上述技术问题之一。
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供一种障碍物风险场环境建模方法，包括：
[0009]以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立动态障碍物对应的当前帧ST栅格图；
[0010]根据动态障碍物的预测轨迹和基准加速度，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率；
[0011]根据动态障碍物的基准加速度确定目标加速度，根据动态障碍物的预测轨迹和目标加速度确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率；
[0012]根据动态障碍物的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率、意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的当前帧预测轨迹概率；
[0013]根据各动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的当前帧预测轨迹概率，计算当前帧ST栅格图中的每个占据栅格的当前帧占据概率以得到当前帧ST风险场。
[0014]第二方面，本专利技术实施例提供一种障碍物风险场环境建模装置，包括：
[0015]建图模块，用于以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立动态障碍物对应的当前帧ST栅格图；
[0016]预测风险区域确定模块，用于根据动态障碍物的预测轨迹和基准加速度，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率；
[0017]意图风险区域确定模块，用于根据动态障碍物的基准加速度确定目标加速度，根据动态障碍物的预测轨迹和目标加速度确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率；
[0018]当前帧预测轨迹概率确定模块，用于根据动态障碍物的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率、意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的当前帧预测轨迹概率；
[0019]障碍物风险场构建模块，用于根据各动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的当前帧预测轨迹概率，计算当前帧ST栅格图中的每个占据栅格的当前帧占据概率以得到当前帧ST风险场。
[0020]第三方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法的步骤。
[0021]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行根据本专利技术第一方面提供的方法的步骤。
[0022]第五方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据本专利技术第一方面提供的方法的步骤。
[0023]第六方面，本专利技术实施例提供一种移动工具，其特征在于，包括如第五方面所示的电子设备。
[0024]本专利技术实施例引入了动态障碍物的预测风险区域和意图风险区域，即针对速度较大且规则运动的障碍物，例如机动车辆等，考虑了障碍物自身速度或意图变化的影响，降低因预测轨迹误差或延时等原因导致的前端输入误差影响，有助于对高速障碍物的“提前预测”，提高自动驾驶系统响应速度，合理化交互场景下其他高速交通参与者对自车驾驶行为的影响。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0026]图1是本专利技术实施例提供的一种障碍物风险场环境建模方法的流程示意图；
[0027]图2是图1中步骤S12的子流程示意图；
[0028]图3是本专利技术实施例提供的根据动态障碍物的基准加速度确定目标加速度的方法的流程示意图；
[0029]图4A是本专利技术实施例提供的加速度的概率密度模型示意图；
[0030]图4B是本专利技术实施例提供的动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域示意图；
[0031]图4C是本专利技术实施例提供的动态障碍物在当前帧ST栅格图中的意图风险区域示意图；
[0032]图5是图1中步骤S13的子流程示意图；
[0033]图6A是本专利技术实施例提供的动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率的示意图；
[0034]图6B是本专利技术实施例提供的动态障碍物在当前帧ST栅格图中的意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率的示意图；
[0035]图6C是图6A所示的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率以及图6B中所示的意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率叠加后的示意图。
[0036]图7是本专利技术实施例提供的针对每个动态障碍物，计算并更新所述动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域方法的流程示意图；
[0037]图8是本专利技术实施例中获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物风险场环境建模方法，包括：以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立动态障碍物对应的当前帧ST栅格图；根据动态障碍物的预测轨迹和基准加速度，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率；根据动态障碍物的基准加速度确定目标加速度，根据动态障碍物的预测轨迹和目标加速度确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率；根据动态障碍物的预测风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率、意图风险区域及其每个栅格的当前帧占据概率，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的当前帧预测轨迹概率；根据各动态障碍物在当前帧ST栅格图中的当前帧占据区域及其每个栅格的当前帧预测轨迹概率，计算当前帧ST栅格图中的每个占据栅格的当前帧占据概率以得到当前帧ST风险场。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据动态障碍物的基准加速度确定目标加速度，具体包括：建立以基准加速度为均值、以预置的方差值为方差的加速度概率密度模型；按照预置的间隔值，在所述加速度概率密度模型中设置加速度离散区间；从所述加速度离散区间中选取多个离散点作为目标加速度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的意图风险区域中的每个栅格的当前帧占据概率，具体包括：根据所述加速度概率密度模型确定所述目标加速度的归一化加速度概率密度；根据所述动态障碍物的预测风险区域中每个栅格的当前帧占据概率和所述目标加速度的归一化加速度概率密度，确定所述意图风险区域中每个栅格的当前帧占据概率。4.根据权利要求1所述的方法，根据动态障碍物的预测轨迹和基准加速度，确定动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域，具体包括：根据动态障碍物的预测轨迹、基准加速度以及自车的参考线，确定所述动态障碍物与自车发生冲突的ST区域；将所述ST区域栅格离散化到所述当前帧ST栅格图中，得到所述动态障碍物在当前帧ST栅格图中的预测风险区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算当前帧ST栅格图中每个占据栅格的当前帧占据概率，具体包括：根据各动态障碍物在当前帧ST栅格图...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐宁，徐成，张放，李晓飞，霍舒豪，王肖，张德兆，
申请(专利权)人：北京智行者科技有限公司，
类型：发明
国别省市：