【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能网联车领域，主要涉及自动驾驶，尤其涉及一种交叉路口智能协同路径规划系统。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆逐渐成为未来交通领域的热门话题。然而，在现实交通环境中，尤其是在复杂的交叉路口，自动驾驶车辆面临诸多挑战。其中之一是在缺乏车道线或车道线不清晰的路口，车辆的路径规划变得尤为复杂，很可能会导致交通拥堵、路径冲突以及交通事故。自动驾驶系统传统的路径规划方法主要依赖于高精地图生成的参考线信息。然而，在复杂路口，这些信息可能不准确或不足以满足自动驾驶车辆的实时路径规划需求。高精地图的更新和维护也面临困难，可能无法及时反映实际交通状况的变化。同时，许多城市中还存在不同规划、道路标识不完善的路口，使得高精地图无法提供足够的参考线信息。此外，当路口发生交通拥堵特别是交通事故阻塞道路时，自动驾驶系统在这种情况下很可能会停止自动驾驶并通知驾驶者接管，这一方面影响了驾驶者的驾驶体验，另一方面也对驾驶者和周围车辆与行人带来一定的安全风险。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种交叉路口智能协同路径规划系统，旨在解决自动驾驶车辆在复杂路口情况下的路径规划问题，提高自动驾驶车辆的驾驶体验与安全性。
2、根据本申请实施例的第一方面，提供一种智能交叉路口协同路径规划系统，包括：
3、路侧感知设备，用于采集交叉路口中道路感知信息；
4、数据处理模块，用于处理所述道路感知信息，生成交通参与者检测结果并进行轨迹预测；p>
5、实时地图更新模块，用于根据交通参与者检测结果和预测轨迹，更新地图上的路面状况和车辆分布信息；
6、交通状况处理模块，用于根据交通规则和标准设定车道优先级，并根据交通参与者检测结果和预测轨迹计算车辆的优先级；
7、实时路径规划模块，用于根据交通参与者检测结果、预测轨迹、车道优先级、车辆优先级和车辆的目标位置，规划车辆路径；
8、路径广播和协调模块，用于将规划的路径广播至车辆，以使得车辆进行路径调整和规划；
9、容错模块，用于在所述路侧感知设备故障时，基于预先定义的基础规则设置车辆基础优先级，从而进行实时路径规划。
10、进一步地，所述路侧感知设备包括摄像头、激光雷达和微波雷达，摄像头用于捕捉交叉路口的实时图像，用于识别交通参与者；激光雷达和微波雷达通过发射电磁波并接收其反射信号，用于检测车辆的距离、形状和速度。
11、进一步地，所述数据处理模块中：
12、通过目标检测算法对所述道路感知信息中的图像数据检测车辆和行人，通过points pillars模型对所述道路感知信息中的点云数据检测车辆和行人；
13、使用d-s证据理论对多传感器检测结果进行后融合，具体为：基于传感器的相对可信度和不同传感器的检测结果之间的冲突，计算出对检测结果的置信度分配，从而得到交通参与者检测结果，所述交通参与者检测结果包括目标的位置坐标、速度、尺寸、分类标签和置信度；
14、基于所述交通参与者检测结果，利用kalman滤波对交通参与者进行轨迹预测。
15、进一步地，所述实时地图更新模块中，根据所述交通参与者检测结果及预测得到的轨迹，更新地图中车辆的位置、大小、速度和加速度信息以及路况和车辆分布。
16、进一步地，所述交通状况处理模块中，车辆优先级的计算公式如下：
17、adjustpriority＝α*positioni,j+β*speedi,j+γ*otherfactors
18、其中，positioni,j表示车辆i相对于车辆j的位置，speedi,j位置表示车辆i相对于车辆j的速度，otherfactors表示其他影响优先级的因素，包括车道基础优先级、交通信号灯状态和交通流量，α、β、γ是权重系数，其中车道基础优先级根据基于交通规则和标准设定。
19、进一步地，所述实时路径规划模块中，路径规划算法具体包括如下过程：
20、将车道边界和静止障碍物投影到frenet坐标系下，计算关于车道参考线的s-l曲线，对坐标系进行离散化得到每一个离散点的可行区域，利用分段加加速度优化算法做车辆横向规划得到候选路径；
21、将交通参与者检测结果及其预测轨迹投影到frenet坐标系，计算关于车道参考线的s-t曲线，通过启发式速度规划算法得到符合规划目标的多条候选路径；
22、综合考虑路程代价、交通流量、优先级、交通规则和限制、道路条件和属性、实时路况、障碍物和危险区域、用户偏好的因素，从候选路径中选出最佳路径，并使用分段加加速度平滑算法对最佳路径进行平滑，根据标准车辆路口通行速度计算车辆预计通行时间。
23、进一步地，所述容错模块中，车辆基础优先级根据下式计算：
24、basicpriority＝α*position+β*speed+γ*otherfactors
25、其中，position为车辆位置，speed为车辆速度，otherfactors表示其他影响优先级的因素，包括车道基础优先级、交通信号灯状态和交通流量，α、β、γ是权重系数。
26、根据本申请实施例的第二方面，提供一种电子设备，包括：
27、一个或多个处理器；
28、存储器，用于存储一个或多个程序；
29、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的系统。
30、根据本申请实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如第一方面所述的系统。
31、本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
32、由上述实施例可知，本申请因为采用智能基础设施(摄像头、激光雷达和微波雷达等)实时监测交通状况和车辆信息、通过数据融合算法生成实时地图、设定车道优先级等技术手段，所以克服了复杂交叉路口车辆通行问题，进而达到了结合实时地图和优先级为自动驾驶车辆生成最佳路径，并通过路侧通信系统广播路径信息，车辆根据信息进行路径调整，避免交通拥堵、路径冲突以及交通事故的技术效果。
33、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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1.一种交叉路口智能协同路径规划系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述路侧感知设备包括摄像头、激光雷达和微波雷达，摄像头用于捕捉交叉路口的实时图像，用于识别交通参与者；激光雷达和微波雷达通过发射电磁波并接收其反射信号，用于检测车辆的距离、形状和速度。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理模块中：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时地图更新模块中，根据所述交通参与者检测结果及预测得到的轨迹，更新地图中车辆的位置、大小、速度和加速度信息以及路况和车辆分布。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述交通状况处理模块中，车辆优先级的计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时路径规划模块中，路径规划算法具体包括如下过程：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述容错模块中，车辆基础优先级根据下式计算：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特
...【技术特征摘要】
1.一种交叉路口智能协同路径规划系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述路侧感知设备包括摄像头、激光雷达和微波雷达，摄像头用于捕捉交叉路口的实时图像，用于识别交通参与者；激光雷达和微波雷达通过发射电磁波并接收其反射信号，用于检测车辆的距离、形状和速度。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理模块中：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时地图更新模块中，根据所述交通参与者检测结果及预测得到的轨迹，更新地图中车辆的位置、大小、速度和加...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛强，苗英涛，覃宏昌，李晓白，任奎，
申请(专利权)人：浙江大学嘉兴研究院，
类型：发明
国别省市：
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