CN111638711A - 用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法、装置、设备和介质，涉及自动驾驶技术。具体实现方案为：对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别；从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息；结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。本申请实施例通过提前预测出固定线路车辆的行驶意图和走向，从而控制自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
Description
技术领域
本申请涉及互联网领域，尤其涉及一种自动驾驶技术，具体涉及一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法、装置、设备和介质。
背景技术
随着互联网和智能终端技术的发展，自动驾驶车辆逐渐走入人们的视野，为人们的生活提供了极大的便利。
自动驾驶车辆在道路上行驶时，需要连续对周围的车辆或行人在未来时刻的行为、轨迹、位置、速度、朝向等进行准确地预测，这是自动驾驶车辆规划自身车辆未来行驶行为的基础，特别是在城市复杂的道路状况下,车辆密度高、间隙小，对周边环境的预测准确性越高，自动驾驶车辆就越能准确地规划自己的行驶轨迹，继而实现高效、平稳、安全地行驶。
发明内容
本申请实施例提供一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法、装置、设备和介质，以实现通过对固定线路车辆的行驶意图的预测来保障自动驾驶车辆的平稳运行。
第一方面，本申请实施例提供了一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法，包括：
对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别；
从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息；
结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
第二方面，本申请实施例还提供了一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划装置，包括：
车辆识别模块，用于对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别；
信息获取模块，用于从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息；
轨迹预测模块，用于结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，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本申请任意实施例所述的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。
第四方面，本申请实施例还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，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请任意实施例所述的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。
根据本申请实施例的技术方案，通过对具有固定线路的车辆进行识别，确定其线路信息和待停靠站点信息，并进一步据此对固定线路车辆的行驶轨迹进行预测，提前预测出固定线路车辆的行驶意图和走向，从而控制自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免自动驾驶车辆长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解，上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请第一实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图；
图2是根据本申请第二实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图；
图3是根据本申请第三实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图；
图4是根据本申请第四实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图；
图5是根据本申请第五实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划装置的结构示意图；
图6是用来实现本申请实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请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，而不会背离本申请的范围和精神。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。
图1是根据本申请第一实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图，本实施例可适用于对自动驾驶车辆周围的车辆进行实时的识别和行驶意图的预测，以控制自动驾驶车辆的行驶轨迹的情况。该方法可由一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划装置来执行，该装置采用软件和/或硬件的方式实现，优选是配置于电子设备中，例如车载终端等。如图1所示，该方法具体包括如下：
S101、对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别。
其中，所述固定线路车辆例如可以包括公交车、客运车辆、校车或超市班车等，这些类型的车辆具有共同的特点，即具有固定的行驶线路，以及线路上固定的停靠站点。
在一种实施方式中，对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别，可以是利用图像识别技术，从自动驾驶车辆周围的图像中识别固定线路车辆。例如，可以预先获取公交车等具有固定线路车辆的图片，利用这些图片作为训练样本训练出识别模型，就可以利用该识别模型，根据自动驾驶车辆实时拍摄的周围图像，识别出公交车等固定线路车辆。
S102、从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
为了对固定线路车辆的行驶路线进行预测，就需要知道固定线路车辆的线路信息和站点信息，也就是这些车辆原定的固定线路信息以及该线路上都有哪些停靠站点。因此，本申请实施例预先在自动驾驶车辆的高精地图中添加固定线路图层，该固定线路图层中包括所有的固定线路车辆的线路信息和站点信息，那么从固定线路图层中，就可以获取到识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
在一种实施方式中，从高精地图的固定线路图层中，获取识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息，可以包括：
对识别出的固定线路车辆进行线路标识识别；
根据线路标识和自动驾驶车辆当前的定位信息，从高精地图的固定线路图层中，获取固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
具体的，对于这些具有固定线路的车辆，通常都会用线路标识加以区分，以公交车为例，不同的公交线路就是用线路号进行区分。而且，这些线路标识通常会位于车辆尾部的显著位置，通过诸如图像识别等手段，就可以从图像中识别出线路标识。进一步的，根据线路标识和当前的定位信息，就可以在固定线路图层中定位到车辆位于的线路信息和下一个待停靠的站点信息。因此，通过线路标识的识别，就可以快速获取到固定线路车辆的线路信息和站点信息。
示例性的，固定线路图层中的线路信息，例如可以包括线路标识、线路经过的道路ID列表、各路口走向信息等信息；停靠的站点信息至少可以包括经纬度和海拔高度的位置信息、所在道路ID、停靠的车辆线路列表、道路是机非混行还是机非隔离、是否为封闭道路、是否设在车辆停靠港湾中等信息。而关于固定线路图层，可以从电子导航地图或无人车行驶数据中获取，也可以通过人工标注的手段进行补充。
S103、结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
在获取到固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息之后，就可以对该车辆的行驶路线进行预测。
这里需要说明的是，自动驾驶车辆行驶轨迹的预测是实时进行的，目的是在复杂的道路上确保其平稳行驶。而对固定线路车辆的行驶路线的预测，目的就是要预测出其行驶意图和走向，以便据此指导自动驾驶车辆应该如何行驶，例如及时减速或者采取措施进行避让，避免长时间停车等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低急刹、急打方向盘等操作的概率。因此，可以在自动驾驶车辆前方一定的距离范围内，对固定线路车辆的行驶路线进行预测，例如200米之内，也即，预测自动驾驶车辆周围的固定线路车辆，在自动驾驶车辆前方200米以内的行驶路线。因此，S103中预测的行驶路线，并不是固定线路车辆从一个站点到下一个站点应该走哪条路，而是指固定线路车辆在前方一定距离内可能的变道行为、减速行为以及是否进站或出站等行为，这些行为可以构成行驶路线，同时还可以对进站和出站过程中可能的行驶车道的路线进行预测。于是，预测的结果包括但不限于变道行为、减速行为、进站行为或出站行为等。
示例性的，可以根据自动驾驶车辆当前的定位信息和自动驾驶车辆与固定线路车辆的相对位置，确定固定线路车辆的当前定位信息，然后以此为起点，结合线路信息和站点信息，预测其200米以内的行驶路线。例如，根据线路信息获知，该固定线路车辆在未来200米以内都是直行，则相当于预测出其行驶路线就是直行，变道的可能性很低；如果按照线路，在200米以内遇到路口会转弯或者掉头，则可以根据固定线路车辆当前所处的车道来预测其可能的变道方向；如果按照线路，在200米以内存在待停靠的站点，那么预测其即将进站，则可以根据其当前所处的车道来预测即将可能的变道行为，相应的，出站时也是如此。因此，通过对固定线路车辆的行驶路线进行预测，就可以提前获知其是否会变道、或者减速等意图，从而基于预测的结果确定自动驾驶车辆的行驶轨迹，即通过提前变道或者减速等行为，达到避让的目的，同时也可以减少自动驾驶车辆不必要的停车等待。
本申请实施例的技术方案，通过对例如公交车等这种具有固定线路的车辆进行识别，确定其线路信息和待停靠站点信息，并进一步据此对固定线路车辆的行驶轨迹进行预测，提前预测出固定线路车辆的行驶意图和走向，从而控制自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免自动驾驶车辆长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
图2是根据本申请第二实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图，本实施例在上述实施例的基础上进一步进行优化。如图2所示，该方法具体包括如下：
S201、对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别。
S202、从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
S203、根据所述站点信息，确定下一个待停靠站点与所述自动驾驶车辆之间的距离。
S204、如果所述距离在第一预设范围内，则根据所述线路信息对所述固定线路车辆从当前位置行驶至所述下一个待停靠站点的第一行驶路线进行预测，其中，所述第一行驶路线至少包括车道变换。
具体的，如果自动驾驶车辆前方例如200米之内，出现了该固定线路车辆的下一个待停靠站点，则可以预测出该固定线路车辆即将进站，于是，根据线路信息对固定线路车辆从当前位置行驶至下一个待停靠站点的第一行驶路线进行预测，其中，第一行驶路线至少包括车道变换。
例如，如果固定线路车辆当前位于最里侧车道，而站点通常是位于车辆行进方向的右侧，因此，固定线路车辆在很大概率上会向外侧车道变道，这样才能逐步行驶入站点进站。
S205、根据所述第一行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
当预测出固定线路车辆会变道之后，如果自动驾驶车辆当前正处于固定线路车辆即将变换的车道上，那么此时就容易因为变道而发生剐蹭事件，因此，可以根据第一行驶路线和自动驾驶车辆与固定线路车辆的相对位置，控制自动驾驶车辆减速或提前变道，避让固定线路车辆，以减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
此外，如果提前预测出固定线路车辆即将进站，此时若自动驾驶车辆位于最外侧车道，那么就可以通过提前向里侧变道的措施，避免当固定线路车辆进站后，在停车上人的过程中造成自动驾驶车辆在后方停车等待的事情发生。
本申请实施例的技术方案，通过对固定线路车辆的进站行为和变道行为的预测，控制自动驾驶车辆提前采取措施，避免自动驾驶车辆长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
图3是根据本申请第三实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图，本实施例在上述实施例的基础上进一步进行优化。如图3所示，该方法具体包括如下：
S301、对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别。
S302、从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
S303、如果距离所述自动驾驶车辆前方第二预设范围内为路口，则根据所述线路信息确定所述固定线路车辆在所述路口的目标行驶方向，其中，所述目标行驶方向包括直行、左转、右转和掉头。
其中，第二预设范围例如可以是200米。当200米之内出现路口时，通过线路信息确定固定线路车辆在路口处是要直行、左转、右转或者是掉头。
S304、将所述固定线路车辆当前所在车道在所述路口的行驶导向方向，与所述目标行驶方向进行匹配。
S305、如果匹配不一致，则根据所述目标行驶方向和所述路口的各车道行驶导向方向，预测所述固定驾驶车辆的第二行驶路线，其中，所述第二行驶路线至少包括车道变换。
其中，行驶导向方向就是路口处针对不同车道的可以行驶的方向。例如，如果固定线路车辆在路口处要左转，但是当前其正位于中间的直行车道，则属于当前所在车道在路口的行驶导向方向与目标行驶方向不匹配，那么可以预测出该固定线路车辆即将变道，而且是变换到左转车道，这样才能正常左转。
S306、根据所述第二行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
当预测出固定线路车辆要变换到左转车道后，则可以基于自动驾驶车辆与固定线路车辆的相对位置，控制自动驾驶车辆减速或变道。例如，如果自动驾驶车辆当前正位于固定线路车辆左侧车道，那么为了避免在固定线路车辆变道过程中可能出现的剐蹭，可以控制自动驾驶车辆提前减速，或变换到其他车道上去。此外，当一条车道既能左转又能直行时，如果自动驾驶车辆本来的行驶路线要直行，那么也可以通过提前变道的方式，避免固定线路车辆作为前车，在其等待左转的过程中给后车造成的不必要的等待。
本申请实施例的技术方案，通过获取固定线路车辆在路口处的目标行驶方向，并将其当前所处的车道在路口的行驶导向方向与目标行驶方向进行匹配，根据匹配结果就可以对固定线路车辆即将发生的变道线路进行预测，从而控制自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免自动驾驶车辆长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
图4是根据本申请第四实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的流程示意图，本实施例在上述实施例的基础上进一步进行优化。如图4所示，该方法具体包括如下：
S401、对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别。
S402、从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
S403、如果所述固定线路车辆当前处于静止状态，并且根据所述站点信息确定所述固定线路车辆当前位于所述站点内，则确定所述固定线路车辆在预设时间内出站，并预测所述出站的第三行驶路线，其中，所述第三行驶路线至少包括车道变换。
S404、根据所述第三行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
如果识别出固定线路车辆即将出站，那么可以预测出其即将向里侧车道变换，从而根据该预测结果，控制自动驾驶车辆提前减速或变道，避免发生剐蹭。
本申请实施例的技术方案，通过对固定线路车辆即将出站的意图和出站的行驶路线进行预测，从而控制自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免自动驾驶车辆长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
图5是根据本申请第五实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划装置的结构示意图，本实施例可适用于对自动驾驶车辆周围的车辆进行实时的识别和行驶意图的预测，以控制自动驾驶车辆的行驶轨迹的情况。该装置可实现本申请任意实施例所述的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。如图5所示，该装置500具体包括：
车辆识别模块501，用于对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别；
信息获取模块502，用于从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息；
轨迹预测模块503，用于结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
可选的，所述信息获取模块，包括：
线路标识识别单元，用于对所述识别出的固定线路车辆进行线路标识识别；
信息获取单元，用于根据所述线路标识和所述自动驾驶车辆当前的定位信息，从所述高精地图的固定线路图层中，获取所述固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
可选的，所述预测的结果包括变道行为、减速行为、进站行为或出站行为。
可选的，所述轨迹预测模块包括第一轨迹预测子模块，所述第一轨迹预测子模块包括：
距离确定单元，用于根据所述站点信息，确定下一个待停靠站点与所述自动驾驶车辆之间的距离；
第一行驶路线预测单元，用于如果所述距离在第一预设范围内，则根据所述线路信息对所述固定线路车辆从当前位置行驶至所述下一个待停靠站点的第一行驶路线进行预测，其中，所述第一行驶路线至少包括车道变换；
第一控制单元，用于根据所述第一行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
可选的，所述轨迹预测模块包括第二轨迹预测子模块，所述第二轨迹预测子模块包括：
目标行驶方向确定单元，用于如果距离所述自动驾驶车辆前方第二预设范围内为路口，则根据所述线路信息确定所述固定线路车辆在所述路口的目标行驶方向，其中，所述目标行驶方向包括直行、左转、右转和掉头；
匹配单元，用于将所述固定线路车辆当前所在车道在所述路口的行驶导向方向，与所述目标行驶方向进行匹配；
第二行驶路线预测单元，用于如果匹配不一致，则根据所述目标行驶方向和所述路口的各车道行驶导向方向，预测所述固定驾驶车辆的第二行驶路线，其中，所述第二行驶路线至少包括车道变换；
第二控制单元，用于根据所述第二行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
可选的，所述轨迹预测模块包括第三轨迹预测子模块，所述第三轨迹预测子模块包括：
第三行驶路线预测单元，用于如果所述固定线路车辆当前处于静止状态，并且根据所述站点信息确定所述固定线路车辆当前位于所述站点内，则确定所述固定线路车辆在预设时间内出站，并预测所述出站的第三行驶路线，其中，所述第三行驶路线至少包括车道变换；
第三控制单元，用于根据所述第三行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
可选的，所述车辆识别模块，具体用于：
利用图像识别技术，从自动驾驶车辆周围的图像中识别所述固定线路车辆，其中，所述固定线路车辆包括公交车。
可选的，所述固定线路图层中包括所述固定线路车辆的线路信息和站点信息。
本申请实施例提供的用于自动驾驶的行驶轨迹规划装置500可执行本申请任意实施例提供的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本实施例中未详尽描述的内容可以参考本申请任意方法实施例中的描述。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图6所示，是根据本申请实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的车辆识别模块501、信息获取模块502和轨迹预测模块503)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据实现本申请实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现本申请实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实现本申请实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现本申请实施例的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过对具有固定线路的车辆进行识别，确定其线路信息和待停靠站点信息，并进一步据此对固定线路车辆的行驶轨迹进行预测，提前预测出固定线路车辆的行驶意图和走向，从而控制自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免自动驾驶车辆长时间等待，减少不必要的碰撞、剐蹭、追尾等高风险事故的发生，降低了急刹、急打方向盘等操作的概率，保障了自动驾驶车辆的平稳运行。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (18)
1.一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法，其特征在于，包括：
对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别；
从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息；
结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息，包括：
对所述识别出的固定线路车辆进行线路标识识别；
根据所述线路标识和所述自动驾驶车辆当前的定位信息，从所述高精地图的固定线路图层中，获取所述固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测的结果包括变道行为、减速行为、进站行为或出站行为。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹，包括：
根据所述站点信息，确定下一个待停靠站点与所述自动驾驶车辆之间的距离；
如果所述距离在第一预设范围内，则根据所述线路信息对所述固定线路车辆从当前位置行驶至所述下一个待停靠站点的第一行驶路线进行预测，其中，所述第一行驶路线至少包括车道变换；
根据所述第一行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹，包括：
如果距离所述自动驾驶车辆前方第二预设范围内为路口，则根据所述线路信息确定所述固定线路车辆在所述路口的目标行驶方向，其中，所述目标行驶方向包括直行、左转、右转和掉头；
将所述固定线路车辆当前所在车道在所述路口的行驶导向方向，与所述目标行驶方向进行匹配；
如果匹配不一致，则根据所述目标行驶方向和所述路口的各车道行驶导向方向，预测所述固定驾驶车辆的第二行驶路线，其中，所述第二行驶路线至少包括车道变换；
根据所述第二行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹，包括：
如果所述固定线路车辆当前处于静止状态，并且根据所述站点信息确定所述固定线路车辆当前位于所述站点内，则确定所述固定线路车辆在预设时间内出站，并预测所述出站的第三行驶路线，其中，所述第三行驶路线至少包括车道变换；
根据所述第三行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别，包括：
利用图像识别技术，从自动驾驶车辆周围的图像中识别所述固定线路车辆，其中，所述固定线路车辆包括公交车。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述固定线路图层中包括所述固定线路车辆的线路信息和站点信息。
9.一种用于自动驾驶的行驶轨迹规划装置，其特征在于，包括：
车辆识别模块，用于对自动驾驶车辆周围的固定线路车辆进行识别；
信息获取模块，用于从高精地图的固定线路图层中，获取所述识别出的固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息；
轨迹预测模块，用于结合所述线路信息和站点信息，对所述固定线路车辆的行驶路线进行预测，并基于预测的结果确定所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述信息获取模块，包括：
线路标识识别单元，用于对所述识别出的固定线路车辆进行线路标识识别；
信息获取单元，用于根据所述线路标识和所述自动驾驶车辆当前的定位信息，从所述高精地图的固定线路图层中，获取所述固定线路车辆的线路信息和下一个待停靠的站点信息。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预测的结果包括变道行为、减速行为、进站行为或出站行为。
12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述轨迹预测模块包括第一轨迹预测子模块，所述第一轨迹预测子模块包括：
距离确定单元，用于根据所述站点信息，确定下一个待停靠站点与所述自动驾驶车辆之间的距离；
第一行驶路线预测单元，用于如果所述距离在第一预设范围内，则根据所述线路信息对所述固定线路车辆从当前位置行驶至所述下一个待停靠站点的第一行驶路线进行预测，其中，所述第一行驶路线至少包括车道变换；
第一控制单元，用于根据所述第一行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述轨迹预测模块包括第二轨迹预测子模块，所述第二轨迹预测子模块包括：
目标行驶方向确定单元，用于如果距离所述自动驾驶车辆前方第二预设范围内为路口，则根据所述线路信息确定所述固定线路车辆在所述路口的目标行驶方向，其中，所述目标行驶方向包括直行、左转、右转和掉头；
匹配单元，用于将所述固定线路车辆当前所在车道在所述路口的行驶导向方向，与所述目标行驶方向进行匹配；
第二行驶路线预测单元，用于如果匹配不一致，则根据所述目标行驶方向和所述路口的各车道行驶导向方向，预测所述固定驾驶车辆的第二行驶路线，其中，所述第二行驶路线至少包括车道变换；
第二控制单元，用于根据所述第二行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述轨迹预测模块包括第三轨迹预测子模块，所述第三轨迹预测子模块包括：
第三行驶路线预测单元，用于如果所述固定线路车辆当前处于静止状态，并且根据所述站点信息确定所述固定线路车辆当前位于所述站点内，则确定所述固定线路车辆在预设时间内出站，并预测所述出站的第三行驶路线，其中，所述第三行驶路线至少包括车道变换；
第三控制单元，用于根据所述第三行驶路线和所述自动驾驶车辆与所述固定线路车辆的相对位置，控制所述自动驾驶车辆的行驶轨迹。
15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述车辆识别模块，具体用于：
利用图像识别技术，从自动驾驶车辆周围的图像中识别所述固定线路车辆，其中，所述固定线路车辆包括公交车。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述固定线路图层中包括所述固定线路车辆的线路信息和站点信息。
17.一种电子设备，其特征在于，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权利要求1-8中任一项所述的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的用于自动驾驶的行驶轨迹规划方法。
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