本发明专利技术提供了基于障碍物意图的自动驾驶方法、装置及自动驾驶车辆，该方法包括：基于车辆的当前位置获取当前位置对应的局部地图数据；根据当前位置及车辆的目标行驶区域与各障碍物的位置关系，确定目标障碍物；基于当前位置及目标障碍物的位置在局部地图数据上进行车道筛选，确定障碍物的目标车道；基于目标车道与其他车道的连通关系，建立目标障碍物的车道行驶路径序列；基于车道行驶路径序列和采集到目标障碍物的特征数据，预测目标障碍物的意图轨迹；基于意图轨迹和目标行驶区域的关联关系，对车辆进行路径规划更新。通过该方法使得预测轨迹更加符合真实复杂场景，解决了自动驾驶在复杂场景中实际应用的问题，提高了自动驾驶对环境的适应性。驶对环境的适应性。驶对环境的适应性。
【技术实现步骤摘要】
基于障碍物意图的自动驾驶方法、装置及自动驾驶车辆
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及基于障碍物意图的自动驾驶方法、装置及自动驾驶车辆。
技术介绍
[0002]目前矿区、厂区或者园区等需要工程车辆(如自卸车、搅拌车、宽体车、半挂车等)运输作业时，往往需要在划定的区域中(如过磅区、装卸区、洗洒区、监测区等)完成相应的任务并通行，这些划定的区域在一定的时间内固定且具备相应的规则属性，比如位置固定，区域按块划分，双向通行，路口路线交汇，具有信号指示灯、警示牌等。
[0003]而随着自动驾驶技术的兴起发展，在上述封闭/半封闭场景下落地应用无人驾驶/无人作业的尝试越来越多，但目前的技术成熟度和场景复杂性又导致无法完全去除人工参与，往往会有人工驾驶车辆、行人或电单车等其他交通参与者活动在无人驾驶/无人作业区域。目前基于障碍物轨迹预测即障碍物意图的自动驾驶方法有很多，但是都是针对单一场景或复杂度较低场景如：城市机动车道自动驾驶等，现有的轨迹预测方式没有针对性的应对混合场景(自动驾驶车辆、人工车辆、行人、电单车等混合通行活动的无人驾驶/无人作业的复杂场景)，其实现方式与场景高度耦合绑定存在不具备复制性的问题，因为混合场景和完全单一场景差异性很大，脱离了场景的此类自动驾驶方法往往难以适应，无法进行实际应用。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了基于障碍物意图的自动驾驶方法、装置及自动驾驶车辆，以克服现有技术中基于轨迹预测的车辆自动驾驶方法难以在复杂混合场景中实际应用的问题。
[0005]本专利技术实施例提供了基于障碍物意图的自动驾驶方法，包括：
[0006]基于车辆的当前位置获取所述当前位置对应的局部地图数据；
[0007]根据所述当前位置及所述车辆的目标行驶区域与各障碍物的位置关系，确定目标障碍物；
[0008]基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上进行车道筛选，确定所述障碍物的目标车道；
[0009]基于所述目标车道与其他车道的连通关系，建立所述目标障碍物的车道行驶路径序列；
[0010]基于所述车道行驶路径序列和采集到所述目标障碍物的特征数据，预测所述目标障碍物的意图轨迹；
[0011]基于所述意图轨迹和所述目标行驶区域的关联关系，对所述车辆进行路径规划更新。
[0012]可选地，所述基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上
进行车道筛选，确定所述障碍物的目标车道，包括：
[0013]基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上筛选设定范围内所有的车道；
[0014]基于筛选出的车道与所述目标障碍物的距离和/或与所述目标障碍物朝向的角度，对各个车道进行排序；
[0015]将与所述目标障碍物的距离最小，和/或，与所述目标障碍物朝向的角度最小的车道确定为所述目标车道。
[0016]可选地，所述基于所述车道行驶路径序列和采集到所述目标障碍物的特征数据，预测所述目标障碍物的意图轨迹，包括：
[0017]将所述车道行驶路径序列和所述目标障碍物的特征数据输入意图轨迹预测模型，得到所述目标障碍物的预测轨迹点及运动方向；
[0018]基于所述目标障碍物的预测轨迹点及运动方向生成所述目标障碍物的意图轨迹。
[0019]可选地，所述方法还包括：
[0020]获取所述障碍物的真实轨迹；
[0021]利用所述真实轨迹、所述车道行驶路径序列和所述目标障碍物的特征数据对所述意图轨迹进行误差分析；
[0022]基于分析结果对所述意图轨迹预测模型进行优化。
[0023]可选地，基于所述意图轨迹和所述目标行驶区域的关联关系，对所述车辆进行路径规划更新，包括：
[0024]基于所述意图轨迹，判断在第一设定时间内所述目标障碍物是否会进入所述目标行驶区域内；
[0025]当在设定时间内所述目标障碍物会进入所述目标行驶区域内时，对所述意图轨迹进行采样；
[0026]基于各采样点与所述目标行驶区域的位置关系及所述车辆的当前行驶参数，规划所述车辆在所述目标行驶区域的行驶路线及行驶速度；
[0027]判断在同一时刻所述意图轨迹与所述行驶路线是否存在交叉点；
[0028]当在同一时刻所述意图轨迹与所述行驶路线存在交叉点时，基于所述交叉点对应的时刻对所述车辆的行驶速度进行调整，并返回所述在同一时刻所述意图轨迹与所述行驶路线是否存在交叉点的步骤，直至在任意时刻所述意图轨迹与所述行驶路线均不存在交叉点。
[0029]可选地，当所述目标障碍物的意图轨迹在第二设定时间内一直处于所述行驶路线上时，向远程控制端发送预警信息；
[0030]接收所述远程控制端基于所述预警信息规划出新的行驶路线；
[0031]控制所述车辆按照所述新的行驶路线行驶，以避开所述目标障碍物。
[0032]可选地，所述车辆的当前行驶参数包括：所述车辆的姿态、速度、加速度以及所述目标行驶区域的信号灯检测结果。
[0033]本专利技术实施例还提供了一种基于障碍物意图的自动驾驶装置，包括：
[0034]获取模块，用于基于车辆的当前位置获取所述当前位置对应的局部地图数据；
[0035]第一处理模块，用于根据所述当前位置及所述车辆的目标行驶区域与各障碍物的
位置关系，确定目标障碍物；
[0036]第二处理模块，用于基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上进行车道筛选，确定所述障碍物的目标车道；
[0037]第三处理模块，用于基于所述目标车道与其他车道的连通关系，建立所述目标障碍物的车道行驶路径序列；
[0038]第四处理模块，用于基于所述车道行驶路径序列和采集到所述目标障碍物的特征数据，预测所述目标障碍物的意图轨迹；
[0039]第五处理模块，用于基于所述意图轨迹和所述目标行驶区域的关联关系，对所述车辆进行路径规划更新。
[0040]本专利技术实施例还提供了一种自动驾驶车辆，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本专利技术实施例提供的方法。
[0041]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行本专利技术实施例提供的方法。
[0042]本专利技术技术方案，具有如下优点：
[0043]本专利技术实施例提供了一种基于障碍物意图的自动驾驶方法，通过基于车辆的当前位置获取当前位置对应的局部地图数据；根据当前位置及车辆的目标行驶区域与各障碍物的位置关系，确定目标障碍物；基于当前位置及目标障碍物的位置在局部地图数据上进行车道筛选，确定障碍物的目标车道；基于目标车道与其他车道的连通关系，建立目标障碍物的车道行驶路径序列；基于车道行驶路径序列和采集到目标障碍物的特征数据，预测目标障碍物的意图轨迹；基本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于障碍物意图的自动驾驶方法，其特征在于，包括：基于车辆的当前位置获取所述当前位置对应的局部地图数据；根据所述当前位置及所述车辆的目标行驶区域与各障碍物的位置关系，确定目标障碍物；基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上进行车道筛选，确定所述障碍物的目标车道；基于所述目标车道与其他车道的连通关系，建立所述目标障碍物的车道行驶路径序列；基于所述车道行驶路径序列和采集到所述目标障碍物的特征数据，预测所述目标障碍物的意图轨迹；基于所述意图轨迹和所述目标行驶区域的关联关系，对所述车辆进行路径规划更新。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上进行车道筛选，确定所述障碍物的目标车道，包括：基于所述当前位置及所述目标障碍物的位置在所述局部地图数据上筛选设定范围内所有的车道；基于筛选出的车道与所述目标障碍物的距离和/或与所述目标障碍物朝向的角度，对各个车道进行排序；将与所述目标障碍物的距离最小，和/或，与所述目标障碍物朝向的角度最小的车道确定为所述目标车道。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车道行驶路径序列和采集到所述目标障碍物的特征数据，预测所述目标障碍物的意图轨迹，包括：将所述车道行驶路径序列和所述目标障碍物的特征数据输入意图轨迹预测模型，得到所述目标障碍物的预测轨迹点及运动方向；基于所述目标障碍物的预测轨迹点及运动方向生成所述目标障碍物的意图轨迹。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述障碍物的真实轨迹；利用所述真实轨迹、所述车道行驶路径序列和所述目标障碍物的特征数据对所述意图轨迹进行误差分析；基于分析结果对所述意图轨迹预测模型进行优化。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述意图轨迹和所述目标行驶区域的关联关系，对所述车辆进行路径规划更新，包括：基于所述意图轨迹，判断在第一设定时间内所述目标障碍物是否会进入所述目标行驶区域内；当在设定时间内所述目标障碍物会进入所述目标行驶区域内时，对所述意图轨迹进行采样；基于各采样点与所述目标行驶区域的位置关系...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘西亚，蓟仲勋，罗衡荣，
申请(专利权)人：深圳海星智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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