车辆的路径规划方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆的路径规划方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆，涉及人工智能技术领域，进一步涉及自动驾驶领域，以至少解决相关技术中对车辆行驶轨迹进行预测的预测准确率低的技术问题。具体实现方案为：在主车辆沿当前行驶轨迹行驶的过程中，如果感应到障碍车辆，预测障碍车辆切入当前行驶轨迹的切入位置，以及切入切入位置时的切入时间点；根据预测得到的切入位置和切入时间点，生成主车辆当前预测得到的行驶预测信息；将当前预测得到的行驶预测信息和历史时间范围内累计的行驶预测信息进行融合，得到行驶融合信息；基于行驶融合信息确定障碍车辆的目标切入距离；利用目标切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新。标切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新。标切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新。

【技术实现步骤摘要】
车辆的路径规划方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及一种车辆的路径规划方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆。

技术介绍

[0002]随着汽车自动驾驶功能的飞速发展，人工智能技术也越来越广泛的应用在了汽车的自动驾驶功能上，例如，对当前车辆周围环境进行安全性判断，以使车辆能够安全的驾驶，也可以对交通状况进行预测，以使当前车辆能够以规划的最优行驶路径行驶，还可以是对当前车辆周围的障碍车辆的行驶轨迹进行预测，以确保当前车辆与障碍车辆始终能够保持安全距离等。
[0003]但在现有技术中，对障碍车辆的行驶轨迹进行预测，仅仅只依赖预测模块输出的预测线，当障碍车辆紧急刹车或者转向时，会导致预测的准确性低，从而导致当前车辆与障碍车辆不能够保持安全距离，进而导致自动驾驶的安全性能降低。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种车辆的路径规划方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆，以至少解决相关技术中对车辆行驶轨迹进行预测的预测准确率低的技术问题。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种车辆的路径规划方法，包括：在主车辆沿当前行驶轨迹行驶的过程中，如果感应到障碍车辆，预测障碍车辆切入当前行驶轨迹的切入位置，以及切入切入位置时的切入时间点；根据预测得到的切入位置和切入时间点，生成主车辆当前预测得到的行驶预测信息；将当前预测得到的行驶预测信息和历史时间范围内累计的行驶预测信息进行融合，得到行驶融合信息；基于行驶融合信息确定障碍车辆的目标切入距离；利用目标切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新。
[0006]根据本公开的又一方面，提供了一种车辆的路径规划装置，包括：第一预测模块，用于在主车辆沿当前行驶轨迹行驶的过程中，如果感应到障碍车辆，预测障碍车辆切入当前行驶轨迹的切入位置，以及切入切入位置时的切入时间点；生成模块，用于根据预测得到的切入位置和切入时间点，生成主车辆当前预测得到的行驶预测信息；融合模块，用于将当前预测得到行驶预测信息和历史时间范围内累计的行驶预测信息进行融合，得到行驶融合信息；第一确定模块，用于基于行驶融合信息确定障碍车辆的目标切入距离；路径规划模块，用于利用目标切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新。
[0007]根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开提出的车辆的路径规划方法。
[0008]根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提出的车辆的路径规划方法。
[0009]根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行本公开提出的车辆的路径规划方法。
[0010]根据本公开的又一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括上述的一种电子设备，其中，电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的任一项的方法。
[0011]在本公开中，通过在主车辆沿当前行驶轨迹行驶的过程中，如果感应到障碍车辆，预测障碍车辆切入当前行驶轨迹的切入位置，以及切入切入位置时的切入时间点；根据预测得到的切入位置和切入时间点，生成主车辆当前预测得到的行驶预测信息；将当前预测得到行驶预测信息和历史时间范围内累计的行驶预测信息进行融合，得到行驶融合信息；基于行驶融合信息确定障碍车辆的目标切入距离；利用目标切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新的方式，达到了能够对车辆的行驶轨迹准确预测的目的，容易注意到的是，对车辆的行驶轨迹进行预测，是通过将预测得到的主车行驶轨迹信息和历史行驶预测信息进行融合，基于融合信息确定障碍车的切入距离，然后根据切入距离对主车辆的当前行驶轨迹进行更新得到的，充分考虑了驾驶员的驾驶习惯，生成动态的行驶预测信息，实现了能够提高车辆行驶轨迹预测率的技术效果，从而解决了相关技术中对车辆行驶轨迹进行预测的预测准确率低技术问题。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0014]图1是根据本公开实施例的一种用于实现车辆的路径规划方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
[0015]图2是根据本公开实施例的一种车辆的路径规划方法的流程图；
[0016]图3是根据本公开实施例的一种可选的障碍车辆与主车辆的行驶预测轨迹示意图；
[0017]图4是根据本公开实施例的一种可选的引入车道线意图的算法流程图；
[0018]图5是根据本公开实施例的一种车辆的路径规划装置的结构框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆
盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0021]自动驾驶系统中，普遍分为预测和规划两个模块。其中，预测模块负责给出障碍车辆未来的行驶轨迹，规划模块利用预测模块的信息具体控制主车辆的油门刹车方向盘。
[0022]现有的求取障碍车辆交互区域的方案完全相信每一帧的预测线(自动驾驶系统一般至少每0.1s更新一次预测和规划结果)，交互区域大小的稳定性过度依赖预测线的稳定性。
[0023]预测模块一般都为数据驱动的黑盒神经网络模型，输出的是一条预测线(一堆点组成)，难以保证帧间的稳定性以及准确性，规划模块依赖很容易发生跳变的预测线会导致自动驾驶系统的安全性和稳定性都难以提高。
[0024]根据本公开实施例，提供了一种车辆的路径规划方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆的路径规划方法，包括：在主车辆沿当前行驶轨迹行驶的过程中，如果感应到障碍车辆，预测所述障碍车辆切入所述当前行驶轨迹的切入位置，以及切入所述切入位置时的切入时间点；根据预测得到的所述切入位置和所述切入时间点，生成所述主车辆当前预测得到的行驶预测信息；将当前预测得到的所述行驶预测信息和历史时间范围内累计的行驶预测信息进行融合，得到行驶融合信息；基于所述行驶融合信息确定所述障碍车辆的目标切入距离；利用所述目标切入距离对所述主车辆的所述当前行驶轨迹进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据预测得到的所述切入位置和所述切入时间点，生成所述主车辆当前预测得到的行驶预测信息，包括：根据所述主车辆的当前位置和预测到的所述切入位置，预测得到所述障碍车辆的切入距离，其中，所述切入距离用于表示所述切入位置与所述主车辆之间的距离；基于所述切入位置和所述切入距离，生成所述行驶预测信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，将当前预测得到所述行驶预测信息和历史时间范围内累计的行驶预测信息进行融合，得到行驶融合信息，包括：对当前预测得到的所述行驶预测信息进行转换，得到预测高斯分布；获取所述历史时间范围内累计的行驶预测信息对应的历史高斯分布；根据所述预测高斯分布和所述历史高斯分布的卷积和，确定所述行驶融合信息。4.根据权利要求3所述的方法，其中，对当前预测得到的所述行驶预测信息进行转换，得到预测高斯分布，包括：将预测得到所述障碍车辆的所述切入距离作为第一均值；基于预设数值和所述切入时间点的乘积确定第一方差；根据所述第一均值和所述第一方差生成所述预测高斯分布。5.根据权利要求1所述的方法，其中，在主车辆沿当前行驶轨迹行驶的过程中，如果感应到障碍车辆，预测所述障碍车辆切入所述当前行驶轨迹的切入位置，包括：预测所述障碍车辆的第一行驶轨迹，其中，所述第一行驶轨迹为当前预测得到的所述障碍车辆的行驶轨迹；确定所述当前行驶轨迹和所述第一行驶轨迹的相交位置为所述切入位置。6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述行驶融合信息确定所述障碍车辆的目标切入距离，包括：对所述行驶融合信息进行转换，得到目标高斯分布；确定所述目标高斯分布的第二均值为所述目标切入距离。7.根据权利要求1所述的方法，其中，利用所述目标切入距离对所述主车辆的所述当前行驶轨迹进行更新，包括：预测所述障碍车辆的行驶车道，得到预测车道；根据所述预测车道和所述主车辆的当前位置，确定预测车道距离，其中，所述预测车道距离用于表示所述主车辆与所述预测车道之间的距离；根据主车辆的当前速度确定目标避让距离，其中，所述目标避让距离用于所述主车辆
在预设状态下避让所述障碍车辆的所需的距离；基于所述预测车道距离、所述目标避让距离以及所述目标切入距离对所述主车辆的所述当前行驶轨迹进行更新。8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据所述预测车道和所述主车辆的当前位置，确定预测车道距离，包括：确定所述当前行驶轨迹和所述预测车道的相交位置为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘奇彧，夏中谱，
申请(专利权)人：阿波罗智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：