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CN114475651B - 基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法和装置 - Google Patents

基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法和装置 Download PDF

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CN114475651B
CN114475651B CN202111512854.4A CN202111512854A CN114475651B CN 114475651 B CN114475651 B CN 114475651B CN 202111512854 A CN202111512854 A CN 202111512854A CN 114475651 B CN114475651 B CN 114475651B
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Abstract

本发明公开了一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，涉及自动驾驶技术领域，包括获取盲区位置信息；基于所述盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束；获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束；判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交，若相交，则车辆对其进行避让，若不相交，则车辆正常行驶。本发明中自动驾驶车辆能够提前监测到前方的盲区以及盲区中的障碍物，与现有方案相比感知范围更远，且增加了自动驾驶在盲区出车场景下的安全性。

Description

基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法和装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法和装置。
背景技术
无人驾驶车辆行驶过程中，主要依靠激光雷达对障碍物进行检测，但是，现有无人驾驶车辆的障碍物检测，只能检测到出现在激光雷达视野中的障碍物，无法检测由于障碍物遮挡造成的盲区中的情况。对于感知盲区内的交通参与者突然出现在自车行驶轨迹前方极易出现碰撞事故，特别是行人和骑行者易发生不遵守交通规则的行为并且轨迹变化不定，碰撞风险大大增加。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法和装置。
为了解决以上技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，包括，
获取地图中的盲区位置信息；
基于所述盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束；
获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束；
判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交，若相交，则车辆对其进行避让，若不相交，则车辆正常行驶。
作为本发明所述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法的一种优选方案，其中：所述获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物包括，
通过车用无线通信系统获取障碍物的信息；
判断障碍物是否处于盲区内；
对处于对应盲区内的障碍物记录其ID，并对其进行追踪，判断其是否处于移动状态。
作为本发明所述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法的一种优选方案，其中：所述车辆对其进行避让包括，
获取停止点的位置信息；
计算车辆距停止点的距离，判断该距离是否大于安全停止距离，若是，则采用纵向规划对障碍物进行避让，若否，则车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动。
作为本发明所述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法的一种优选方案，其中：所述获取停止点的位置信息包括，
以车辆的运动轨迹与处于移动状态的障碍物的预测轨迹的交点作为停止点。
作为本发明所述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法的一种优选方案，其中：所述安全停止距离的计算公式为
其中，s为安全停止距离，vt为车辆当前车速，amax为车辆保证安全前提下的最大负加速度，k为安全系数。
作为本发明所述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法的一种优选方案，其中：所述障碍物包括行人和车辆。
本发明还公开了一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让装置，包括，
第一获取模块，用于获取地图中的盲区位置信息；
第一判断模块，用于基于地图中的盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区；
第二获取模块，用于获取对应盲区内的障碍物信息，对处于盲区内的障碍物记录其ID，并对其进行追踪，判断其是否处于移动状态；
第二判断模块，用于判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交；
第三获取模块，用于获取停止点的位置信息，并计算车辆距停止点的距离；
第三判断模块，用于判断车辆距停止点的距离是否大于安全停止距离，并在车辆距停止点的距离大于安全停止距离时控制车辆采用纵向规划对障碍物进行避让，在车辆距停止点的距离小于安全停止距离时控制车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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上述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法所述的方法。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法任一项所述的方法。
本发明的有益效果是：
本发明中自动驾驶车辆能够提前监测到前方的盲区以及盲区中的障碍物，与现有方案相比感知范围更远，另外，在决策规划方面，不仅能够在较远处缓慢停车保证体感，还可在靠近盲区情况下盲区内车辆行人突然移动时紧急刹停，增加了自动驾驶在盲区出车场景下的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明提供的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法的流程示意图；
图2为本发明提供的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法中获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物的具体流程示意图；
图3为本发明提供的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法中车辆对障碍物进行避让的具体流程示意图；
图4为本发明提供的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让装置的框架示意图；
图5为本实施例提供的盲区出车场景示意图。
具体实施方式
为使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施方式并结合附图，对本发明作出进一步详细的说明。
参见图1，本实施例提供了一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，包括步骤S101～步骤S104，具体步骤说明如下：
步骤S101：获取地图中的盲区位置信息。
具体的，在车辆自动行驶过程中，特别是在非结构化的道路上，经常出现树木、围墙等遮挡障碍物的情况。由于车辆自身高度的限制，装载在车身上的激光雷达和摄像头无法检测到被遮挡的障碍物，从而产生盲区。在本实施例中，盲区位置已预先在地图中进行标定，因此车辆只需通过获取地图信息即可获取到地图上的盲区位置信息。
步骤S102：基于盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束。
具体的，车辆根据获取到的地图信息，结合自身在地图中的实时位置，可判断车辆行驶方向的前方是否存在盲区。如果判断车辆行驶方向的前方不存在盲区，则车辆不需要对盲区内的障碍物进行避让，车辆正常行驶即可。如果判断车辆行驶方向的前方存在盲区，则进行步骤S103。
其中，车辆检测的是前方一定范围内是否存在盲区。在本实施例中，检测范围为百米之内。
步骤S103：获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束。
具体的，包括以下步骤：
步骤S103a：车辆通过车用无线通信系统，即V2X系统获取障碍物信息。
具体的，车辆以自车为中心，R为半径在地图上划定ROI区域，然后请求通讯范围内的V2X设备来获取ROI区域内的障碍物信息。在本实施例中半径R为200m。
步骤S103b：然后依次判断每一个障碍物是否处于盲区范围内。
可以理解的是，由于地图上已经标定了盲区的位置，因此可以通过几何关系判断障碍物所形成的区域与盲区区域是否有重叠，若有，则表示障碍物处于盲区范围内。以车辆作为障碍物举例说明，通过判断车辆所形成的矩形区域与盲区区域是否有重叠即可判断该车辆是否处于盲区内。
步骤S103c：对于处在盲区内的障碍物，分别记录各个障碍物的ID，并对其进行追踪，根据追踪结果判断各障碍物是否处于移动状态。如果不存在处于移动状态的障碍物，则盲区内的障碍物不会对自车行驶产生影响，因此车辆不需要对盲区内的障碍物进行避让，正常行驶即可。如果存在处于移动状态的障碍物，则进行步骤S104。
具体的，V2X系统提供的是原始的激光雷达和摄像头获取到的点云数据，车辆获取到上述点云数据后，利用车端的感知模块和追踪模块实现对障碍物进行ID追踪。
步骤S104：判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交，若相交，则车辆对其进行避让，若不相交，则车辆正常行驶。
具体的，车辆中的预测模块通过感知模块获取到的数据信息，预测出处于移动状态的障碍物的运动轨迹以及车辆未来可能的行驶轨迹，然后判断预测轨迹与车辆的运动轨迹是否会相交。若不相交，则表示该障碍物的运动不会对自车的正常行驶产生影响，因此自车正常行驶即可。若预测轨迹与车辆的运动轨迹会相交，则车辆需对该障碍物进行避让，避免出现碰撞。另外，在判断障碍物的预测轨迹与车辆的运动轨迹不会相交后，可取消对该障碍物的追踪。
车辆对障碍物进行避让具体包括以下步骤：
步骤S104a：获取停止点的位置信息。其中，以车辆的运动轨迹与处于移动状态的障碍物的预测轨迹的交点作为停止点。
步骤S104b：计算车辆距停止点的距离。安全停止距离的计算公式为其中，s为安全停止距离，vt为车辆当前车速，amax为车辆保证安全前提下的最大负加速度，k为安全系数，通过实际试验测试，k的取值范围为1～2。计算得到车辆距停止点的距离后，判断该距离是否大于安全停止距离。若车辆距停止点的距离大于安全停止距离，则自动驾驶车辆采用纵向规划对障碍物进行避让；若车辆距停止点的距离小于安全停止距离，则自动驾驶车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动。
需要说明的是，上述纵向规划为采用EM算法进行速度规划从而避让，属于现有技术，在此不再赘述。
另外，上述障碍物包括行人和车辆，以及其他道路使用者。
图5为本实施例提供的盲区出车场景示意图。由图可知，自动驾驶车辆的前方存在盲区，且该盲区内存在处于移动状态的障碍物，即盲区车辆。自动驾驶车辆在结构化道路行驶，此时距离盲区较近。图中的盲区位于道路的右侧，盲区车辆存在两种可能的行驶轨迹，一种是穿过自动驾驶车辆所在的车道，沿自动驾驶车辆的逆方向行驶，另一种是直接向右拐弯，与自动驾驶车辆同向行驶。
通过计算自动驾驶车辆距停止点之间的距离，并将其与安全停止距离进行对比，若车辆距停止点的距离大于安全停止距离，则自动驾驶车辆采用纵向规划对障碍物进行避让；若车辆距停止点的距离小于安全停止距离，则自动驾驶车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动，使自动驾驶车辆在停止点前将速度降为零。
由此可以看出，通过采用上述基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，自动驾驶车辆能够提前监测到前方的盲区以及盲区中的障碍物，与现有方案相比感知范围更远，另外，在决策规划方面，不仅能够在较远处缓慢停车保证体感，还可在靠近盲区情况下盲区内车辆行人突然移动时紧急刹停，增加了自动驾驶在盲区出车场景下的安全性。
本实施例还提供了一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让装置，第一获取模块、第一判断模块、第二获取模块、第二判断模块、第三获取模块以及第三判断模块。
其中，第一获取模块用于获取地图中的盲区位置信息。第一判断模块用于基于地图中的盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区。第二获取模块用于获取对应盲区内的障碍物信息，对处于盲区内的障碍物记录其ID，并对其进行追踪，判断其是否处于移动状态。第二判断模块用于判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交。第三获取模块，用于获取停止点的位置信息，并计算车辆距停止点的距离。第三判断模块，用于判断车辆距停止点的距离是否大于安全停止距离，并在车辆距停止点的距离大于安全停止距离时控制车辆采用纵向规划对障碍物进行避让，在车辆距停止点的距离小于安全停止距离时控制车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动。
本实施例还提供了一种计算机设备，计算机设备的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元，系统存储器，连接不同系统组件(包括系统存储器和处理单元)的总线。
总线表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)和/或高速缓存存储器。计算机设备可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质。可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线相连。存储器可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块的程序/实用工具，可以存储在例如存储器中，这样的程序模块包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备也可以与一个或多个外部设备例如键盘、指向设备、显示器等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口进行。并且，计算机设备还可以通过网络适配器与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。
处理单元通过运行存储在系统存储器中的程序，从而执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
上述的计算机程序可以设置于计算机存储介质中，即该计算机存储介质被编码有计算机程序，该程序在被一个或多个计算机执行时，使得一个或多个计算机执行本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。
随着时间、技术的发展，介质含义越来越广泛，计算机程序的传播途径不再受限于有形介质，还可以直接从网络下载等。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式；凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，其特征在于：包括，
获取地图中的盲区位置信息；
基于所述盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束；
获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物，若存在，则进行下一步骤，若不存在，则结束；
判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交，若相交，则车辆对其进行避让，若不相交，则车辆正常行驶；
所述获取对应盲区内的障碍物信息，判断是否存在处于移动状态的障碍物包括，
通过车用无线通信系统获取障碍物的信息，其中，以所述车辆为中心，R为半径在地图上划定ROI区域，然后请求通讯范围内的所述车用无线通信系统来获取所述ROI区域内的障碍物信息；
判断障碍物是否处于盲区内，其中，通过判断所述障碍物所形成的几何区域与地图上标定盲区区域是否有重叠来判断所述障碍物是否处于盲区内；
对处于对应盲区内的障碍物记录其ID，并对其进行追踪，判断其是否处于移动状态，其中，获取到激光雷达和摄像头获取到的点云数据后，利用感知模块和追踪模块实现对障碍物进行ID追踪。
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，其特征在于：所述车辆对其进行避让包括，
获取停止点的位置信息；
计算车辆距停止点的距离，判断该距离是否大于安全停止距离，若是，则采用纵向规划对障碍物进行避让，若否，则车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动。
3.根据权利要求2所述的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，其特征在于：所述获取停止点的位置信息包括，
以车辆的运动轨迹与处于移动状态的障碍物的预测轨迹的交点作为停止点。
4.根据权利要求2所述的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，其特征在于：所述安全停止距离的计算公式为s＝kvt 2/2amax，
其中，s为安全停止距离，vt为车辆当前车速，amax为车辆保证安全前提下的最大负加速度，k为安全系数。
5.根据权利要求1～4任一项所述的基于车路协同的盲区障碍物紧急避让方法，其特征在于：所述障碍物包括行人和车辆。
6.一种基于车路协同的盲区障碍物紧急避让装置，其特征在于：包括，
第一获取模块，用于获取地图中的盲区位置信息；
第一判断模块，用于基于地图中的盲区位置信息判断车辆前方是否存在盲区；
第二获取模块，用于获取对应盲区内的障碍物信息，对处于盲区内的障碍物记录其ID，并对其进行追踪，判断其是否处于移动状态；
第二获取模块，还用于通过车用无线通信系统获取障碍物的信息，其中，以所述车辆为中心，R为半径在地图上划定ROI区域，然后请求通讯范围内的所述车用无线通信系统来获取所述ROI区域内的障碍物信息；判断障碍物是否处于盲区内，其中，通过判断所述障碍物所形成的几何区域与地图上标定盲区区域是否有重叠来判断所述障碍物是否处于盲区内；对处于对应盲区内的障碍物记录其ID，并对其进行追踪，判断其是否处于移动状态，其中，获取到激光雷达和摄像头获取到的点云数据后，利用感知模块和追踪模块实现对障碍物进行ID追踪；
第二判断模块，用于判断处于移动状态的障碍物的预测轨迹是否与车辆的运动轨迹相交；
第三获取模块，用于获取停止点的位置信息，并计算车辆距停止点的距离；
第三判断模块，用于判断车辆距停止点的距离是否大于安全停止距离，并在车辆距停止点的距离大于安全停止距离时控制车辆采用纵向规划对障碍物进行避让，在车辆距停止点的距离小于安全停止距离时控制车辆采用安全范围内的最大负加速度进行紧急制动。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～4中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一项所述的方法。
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