CN111665852B - 一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111665852B
CN111665852B CN202010617535.9A CN202010617535A CN111665852B CN 111665852 B CN111665852 B CN 111665852B CN 202010617535 A CN202010617535 A CN 202010617535A CN 111665852 B CN111665852 B CN 111665852B
Authority
CN
China
Prior art keywords
obstacle
vehicle
candidate
collision point
collision
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010617535.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111665852A (zh
Inventor
陈志新
尚秉旭
刘洋
王洪峰
张勇
王迪
李宇寂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
FAW Group Corp
Original Assignee
FAW Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by FAW Group Corp filed Critical FAW Group Corp
Priority to CN202010617535.9A priority Critical patent/CN111665852B/zh
Publication of CN111665852A publication Critical patent/CN111665852A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111665852B publication Critical patent/CN111665852B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括:根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。上述方案预先确定障碍物与本车的候选碰撞点,然后在候选碰撞点中确定目标风险碰撞点,并根据目标风险碰撞点对应的目标障碍物与本车的相对信息,控制本车避让目标风险碰撞点,提高了碰撞点判定的准确度,有效避免了本车与目标障碍物发生碰撞,保障了安全。

Description

一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质。
背景技术
自动驾驶是人工智能领域的一种主流应用,自动驾驶技术依靠计算机视觉、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作,让机动车辆可以在不需要用户主动操作的情况下,实现自动驾驶,在理论上能够有效避免用户的驾驶失误,减少交通事故的发生。因此,自动驾驶技术越来越受到重视。
自动驾驶车辆行驶过程中,在遇到障碍物时,为了保证安全,需要准确判断障碍物的运动状态,并及时减速避让或绕行。
发明内容
本发明实施例提供一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质,在遇到障碍物时可以有效避让,保障安全。
第一方面,本发明实施例提供了一种障碍物避让方法,包括:
根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;
根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。
第二方面,本发明实施例还提供了一种障碍物避让装置,包括:
第一确定模块,用于根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
第二确定模块,用于根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;
控制模块,用于根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。
第三方面,本发明实施例还提供了一种车辆,包括:
控制器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述控制器执行时,使得所述控制器实现如第一方面所述的障碍物避让方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被控制器执行时实现如第一方面所述的障碍物避让方法。
本发明实施例提供了一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质,根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。上述方案预先确定障碍物与本车的候选碰撞点,然后在候选碰撞点中确定目标风险碰撞点,并根据目标风险碰撞点对应的目标障碍物与本车的相对信息,控制本车避让目标风险碰撞点,提高了碰撞点判定的准确度,有效避免了本车与目标障碍物发生碰撞,保障了安全。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种障碍物避让方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种本车周围障碍物的示意图;
图3为本发明实施例二提供的一种障碍物避让方法的流程图;
图4为本发明实施例三提供的一种障碍物避让装置的结构图;
图5为本发明实施例四提供的一种车辆的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。此外,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种障碍物避让方法的流程图,本实施例可适用于自动驾驶车辆行驶过程中避让障碍物,保证驾驶安全的情况,尤其是自动驾驶车辆在本车道行驶时避免与障碍物发生碰撞,本车道以直行车道为例,忽略横向动作。该方法可以由障碍物避让装置来执行,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,并可集成在车辆中。参考图1,该方法可以包括如下步骤:
S110、根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点。
本车为具备自动驾驶功能的车辆,即在不需要用户操作的情况下可以实现自动驾驶。障碍物可以是除本车以外的人或物,在某种情况下可能影响本车的行驶。本实施例的障碍物可以与本车位于同一车道,也可以位于本车的相邻车道,可以是静态的也可以是动态的。障碍物信息是反映障碍物特性的信息,可以包括但不限于障碍物的中心点位置坐标、障碍物多边形框的角点坐标、障碍物的速度以及障碍物的运动方向等。障碍物信息可以由本车上的传感器感知,传感器可以包括但不限于雷达、超声波传感器以及图像传感器等。障碍物的中心点位置坐标和障碍物多边形框的角点坐标是在以本车的中心为原点的车辆坐标系下的坐标,其中,障碍物多边形框是包含障碍物的多边形区域,本实施例的多边形框以矩形框为例,多边形框的角点坐标可以是矩形框四个顶点的坐标。示例性的,参考图2,图2为本发明实施例提供的一种本车周围障碍物的示意图。其中,A和B为障碍物所在的矩形框,C为本车,障碍物B与本车C位于同一车道,障碍物A与位于本车C的左车道。
本车的行驶轨迹可以是本车未来的运动轨迹,可以由本车的轨迹规划模块提供,轨迹规划模块提供的行驶轨迹与本车未来实际运行的轨迹基本一致。该行驶轨迹的长度和轨迹点间隔可以标定,例如该行驶轨迹可以是从当前位置到未来100m的轨迹,轨迹点之间的间隔为0.2m。候选碰撞点可以是行驶轨迹上本车与障碍物都能达到的点。根据障碍物信息和本车的行驶轨迹可以确定障碍物和本车是否存在候选碰撞点。例如当障碍物与本车位于同一车道时,如果障碍物位于本车的前方,则认为存在候选碰撞点,如果障碍物位于本车的后方,则认为不存在候选碰撞点。
S120、根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物。
候选障碍物信息可以包括但不限于候选障碍物的速度、候选障碍物的中心位置坐标和候选障碍物多边形框的角点坐标。本车的行驶信息可以包括但不限于本车的车速。可以理解的是,障碍物与本车虽然都可以到达候选碰撞点,但有可能存在碰撞风险,也有可能无碰撞风险。例如,障碍物虽然位于本车的前方,但障碍物的速度大于或等于本车的车速,则认为障碍物与本车在候选碰撞点无碰撞风险,如果障碍物的速度小于本车的车速,则认为障碍物与本车在候选碰撞点有碰撞风险。目标风险碰撞点为候选碰撞点中障碍物与本车有碰撞风险,而且风险最高的点。在一种情况下,可以比较有碰撞风险的障碍物和本车的相对距离,将相对距离最小的候选障碍物对应的候选碰撞点作为风险最高的点。考虑到不同的候选障碍物和本车的相对速度不同,为了提高结果的准确度,在另一种情况下还可以根据候选障碍物和本车的相对距离和相对速度确定风险最高的点,例如可以将相对距离和相对速度的比值最小的候选碰撞点作为风险最高的点。目标障碍物为目标风险碰撞点对应的障碍物。本实施例综合考虑了本车周围障碍物对本车的影响,在候选碰撞点中筛选目标风险碰撞点,提高了碰撞点的准确性,可以使本车及时避让最危险的障碍物,保障驾驶安全。
S130、根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。
目标障碍物和本车的相对信息可以包括障碍物相对于本车的距离和速度,也即当前时刻目标障碍物和本车的相对距离和相对速度,根据当前时刻的相对距离和相对速度可以确定本车在当前时刻的纵向加速度,根据纵向加速度控制本车避让目标风险碰撞点,防止与目标障碍物碰撞。
本发明实施例一提供一种障碍物避让方法,根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。该方法预先确定障碍物与本车的候选碰撞点,然后在候选碰撞点中确定目标风险碰撞点,并根据目标风险碰撞点对应的目标障碍物与本车的相对信息,控制本车避让目标风险碰撞点,提高了碰撞点判定的准确度,有效避免了本车与目标障碍物发生碰撞,保障了安全。
为了保障本车的驾驶安全,本实施例对本车周围的障碍物进行筛选,从中确定候选障碍物。例如可以从本车道和本车道的相邻车道的障碍物中选择候选障碍物,在这种情况下,S110可以包括:
S1101、根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定障碍物与本车的位置关系。
障碍物的位置不同,在确定候选碰撞点时采用的方式不同,为此本实施例先根据障碍物信息和本车的行驶轨迹确定障碍物与本车的位置关系。障碍物与本车的位置关系可以是障碍物与本车位于同一车道,也可以是障碍物位于本车的相邻车道,相邻车道可以是左车道,也可以是右车道。本实施例同时考虑本车道以及相邻车道,既可以避免本车与同车道的障碍物发生碰撞,也可以避免本车与相邻车道的障碍物发生碰撞,保障了本车的安全驾驶。
在一种情况下可以基于本车摄像头采集的车道线图像识别车道线以及障碍物与车道线的关系,从而确定障碍物与本车的位置关系。在另一种情况下还可以为本车的行驶轨迹设置一可标定的膨胀区域,膨胀区域为包含行驶轨迹的区域,膨胀区域的大小可以根据本车的车宽设定,例如本车的车宽为1.2m,可以将行驶轨迹左、右1.2m的区域作为膨胀区域。对于每一个障碍物,可以确定障碍物矩形框的四个顶点到行驶轨迹的距离,取其中最小的值,如果该值小于膨胀区域的限值,即1.2m,则认为该障碍物与本车在同一车道,如果该值大于1.2m,且该顶点的横坐标为负,则认为该障碍物位于左车道,如果该顶点的横坐标为正,则认为该障碍物位于右车道。本实施例将本车前进的方向设定为Y轴正方向,本车的右侧为X轴的正方向。
S1102、当障碍物与本车位于同一车道且障碍物位于本车的前方时,将行驶轨迹中距离障碍物最近的点记为第一碰撞点。
对于本车道的障碍物,根据障碍物的中心位置坐标可以确定该障碍物是否位于本车的前方,例如当障碍物的中心位置坐标的纵坐标为正时,认为该障碍物位于本车的前方,否则,认为该障碍物位于本车的后方。当障碍物位于本车的后方时,认为该障碍物与本车不存在候选碰撞点。当障碍物位于本车的前方时,认为该障碍物与本车存在候选碰撞点,在一种情况下,可以分别确定障碍物矩形框的四个顶点与行驶轨迹上每一点的距离,将距离最近点的轨迹点记为本车道的候选碰撞点,也即第一碰撞点。
S1103、当障碍物位于本车的相邻车道且为动态障碍物时,如果障碍物与行驶轨迹上的轨迹点的斜率满足预设条件且轨迹点不是行驶轨迹的终点,将轨迹点记为第二碰撞点。
动态障碍物为速度大于设定阈值的障碍物,设定阈值可以根据需要设置,例如可以设置为0.5m/s,即当障碍物的速度大于0.5m/s时,认为该障碍物为动态障碍物,否则,认为该障碍物为静态障碍物,如果该障碍物为静态障碍物,则不存在候选碰撞点。当障碍物为动态障碍物时,在一种情况下,可以根据该障碍物的中心位置坐标,分别与行驶轨迹的每一个轨迹点计算斜率,若该斜率对应的角度与该障碍物的航向偏差最小,且对应的轨迹点不是行驶轨迹的终点,则认为该轨迹点为相邻车道的候选碰撞点,也即第二碰撞点。
S1104、将第一碰撞点和/或第二碰撞点记为障碍物与本车的候选碰撞点。
当仅与本车道的障碍物存在碰撞点时将第一碰撞点作为障碍物与本车的候选碰撞点,当仅与相邻车道的障碍物存在碰撞点时,将第二碰撞点作为障碍物与本车的候选碰撞点,当既和本车道的障碍物存在碰撞点,又和相邻车道的障碍物存在碰撞点时,将第一碰撞点和第二碰撞点作为障碍物与本车的候选碰撞点。需要说明的是,在确定相邻车道中的障碍物与本车的候选碰撞点时,如果障碍物信息中包含预测轨迹点,还可以通过计算障碍物的预测轨迹与本车行驶轨迹的交点得到。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种障碍物避让方法的流程图,本实施例是在上述实施例的基础上进行优化,参考图3,该方法包括如下步骤:
S210、根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定障碍物与本车的候选碰撞点。
S220、根据候选障碍物信息和本车的行驶信息,确定候选障碍物与本车在候选碰撞点发生碰撞的风险程度。
可以理解的是,候选碰撞点是障碍物与本车均可以到达的点,但不一定在该点发生碰撞,为此需要进一步判断障碍物与本车在候选碰撞点有无碰撞风险。在一种情况下,可以通过如下方式判断障碍物与本车在候选碰撞点有无碰撞风险:
当候选障碍物与本车位于同一车道时,如果候选障碍物的速度小于本车的车速,确定候选障碍物与本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度为高风险,否则,为低风险;
当候选障碍物位于本车的相邻车道时,根据候选障碍物信息和本车的行驶信息分别确定候选障碍物和本车到达候选碰撞点的时间;
如果本车车尾在候选障碍物前端到达候选碰撞点之前离开候选碰撞点,或者本车车头在候选障碍物后端离开候选碰撞点之后达到候选碰撞点,确定候选障碍物与本车在候选碰撞点发生碰撞的风险程度为低风险,否则,为高风险。
具体的,当候选障碍物与本车位于同一车道时,可以根据障碍物速度和本车车速的关系确定本车道的障碍物与本车在候选碰撞点是否存在碰撞风险,例如当障碍物的速度小于本车的车速时,认为存在碰撞风险,即上述实施例所述的高风险,否则,认为不存在碰撞风险,即上述实施例所述的低风险。当确定候选障碍物与本车在候选碰撞点有碰撞风险时,可以将候选障碍物与本车在当前时刻的相对距离和相对速度存储至障碍物数组表,用于后续确定目标风险碰撞点。其中,候选障碍物与本车的相对距离为候选碰撞点与本车当前点之间的轨迹长度,候选障碍物与本车的相对速度为当前时刻候选障碍物的速度与本车车速的差值。
当候选障碍物位于本车的相邻车道时,左车道和右车道的确定过程类似,实施例以候选障碍物位于左车道为例。在一种情况下,可以确定本车中心点坐标到碰撞点的轨迹长度s_ego,结合本车车长length_ego,可以进一步确定本车车头到候选碰撞点的距离为s_ego-length_ego/2,本车车尾到候选碰撞点的距离为s_ego+length_ego/2,然后结合本车车速和公式t=s/v,可以进一步确定本车车头到达候选碰撞点的时间t_ego_front以及本车车尾离开候选碰撞点的时间t_ego_rear。类似的,可以确定候选障碍物前端达到候选碰撞点的时间t_obj_front以及障碍物后端离开候选碰撞点的时间t_obj_rear。如果本车车尾在候选障碍物前端到达候选碰撞点之前离开候选碰撞点,即t_ego_rear<t_obj_front,认为该候选障碍物与本车在该候选碰撞点无碰撞风险。如果本车车头在候选障碍物后端离开候选碰撞点之后达到候选碰撞点,即t_ego_front>t_obj_rear,认为该候选障碍物与本车在该候选碰撞点无碰撞风险。在确定障碍物与本车在候选碰撞点有无碰撞风险时,考虑了候选障碍物与本车的长度,提高了判断结果的准确性。
除上述两种情况以外,则认为该候选障碍物与本车同时到达该候选碰撞点,有碰撞风险。相应的,当存在碰撞风险时,将候选障碍物与本车在当前时刻的相对距离以及相对速度存储至障碍物数组表,这种情况下候选障碍物与本车的相对距离为候选碰撞点与本车当前点的轨迹长度,候选障碍物与本车的相对速度为本车在当前时刻的实际车速。由于本实施例在确定目标风险碰撞点时忽略了候选障碍物与本车的横向变化,为了提高结果的准确度,可以设置一个安全区间t_safebuffer,例如当t_ego_rear<t_obj_front-t_safebuffer或t_ego_front>t_obj_rear+t_safebuffer时,认为候选障碍物与本车在候选碰撞点无碰撞风险,其中,t_safebuffer用于保证该判断有一定的安全区间,可以通过本车车速查表得到,通常情况下本车车速越大,t_safebuffer越大。
S230、将风险程度最大的候选碰撞点确定为目标风险碰撞点以及将风险程度最大的候选障碍物确定为目标障碍物。
当存在多个高风险的候选碰撞点时,可以选择风险程度最高的候选碰撞点,保证本车及时避让最危险的障碍物,本实施例以基于候选障碍物和本车的相对距离和相对速度确定候选障碍物与本车在候选碰撞点的风险程度,保证结果的准确度。具体地,可以确定高风险的候选碰撞点对应的候选障碍物与本车的相对距离和相对速度;将相对距离与相对速度的比值最小的高风险的候选碰撞点记为风险程度最大的候选碰撞点,作为目标风险碰撞点;以及将比值最小的候选障碍物记为目标障碍物。对于高风险的候选碰撞点,所对应候选障碍物与本车的相对距离和相对速度可以查找障碍物数组表获得,将相对距离和相对速度的比值最小的候选碰撞点作为最危险的碰撞点,相应的候选障碍物为目标障碍物,也即最危险的障碍物。
S240、根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。
本发明实施例提供一种障碍物避让方法,在上述实施例的基础上,分别确定本车道和相邻车道中存在的碰撞点,作为候选碰撞点,并在候选碰撞点中选择风险度最高的点作为目标风险碰撞点,控制本车避让目标风险碰撞点,防止本车与最危险的障碍物发生碰撞,实现了对碰撞点的有效筛选,提高了碰撞点的准确度,保障了驾驶安全。下面通过一个示例描述一下障碍物避让的实现过程:障碍物以动态障碍物为例。
具体地,获取障碍物信息以及本车的行驶轨迹,根据障碍物信息和本车的行驶轨迹确定障碍物与本车的位置关系,若障碍物与本车位于同一车道,进一步判断障碍物是否位于本车的前方,如果是,表明该障碍物和本车存在候选碰撞点,然后比较障碍物的速度与本车的车速,若障碍物的速度小于本车车速,认为该障碍物与本车在该候选碰撞点存在碰撞风险,并保存该候选碰撞点与本车当前点的轨迹长度以及该障碍物的相对速度,否则,认为该障碍物和本车在该候选碰撞点无碰撞风险。如果障碍物位于本车的后方,则可以忽略。若障碍物位于本车的相邻车道,根据障碍物的中心点位置坐标与本车行驶轨迹上每一个轨迹点的斜率对应的角度确定该轨迹点是否为候选碰撞点,如果是,进一步比较障碍物前端、后端以及本车的车头和车尾到达候选碰撞点的时间,如果本车车尾在障碍物前端到达候选碰撞点之前离开候选碰撞点,或者本车车头在障碍物后端离开候选碰撞点之后达到候选碰撞点,认为障碍物与本车在该候选碰撞点无碰撞风险,否则认为存在碰撞风险,并保存有碰撞风险时该候选碰撞点与本车当前点之间的轨迹长度,作为障碍物与本车的相对距离,以及本车的车速作为障碍物的相对速度。最后比较各具备碰撞风险的障碍物与本车的相对距离和相对速度的比值,选取比值最小的障碍物作为目标障碍物,控制本车进行避让。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种障碍物避让装置的结构图,该装置可以执行上述实施例的障碍物避让方法,保障驾驶安全。参考图4,该装置可以包括:
第一确定模块31,用于根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
第二确定模块32,用于根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;
控制模块33,用于根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。
本发明实施例提供一种障碍物避让装置,根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点。该装置预先确定障碍物与本车的候选碰撞点,然后在候选碰撞点中确定目标风险碰撞点,并根据目标风险碰撞点对应的目标障碍物与本车的相对信息,控制本车避让目标风险碰撞点,提高了碰撞点判定的准确度,有效避免了本车与目标障碍物发生碰撞,保障了安全。
在上述实施例的基础上,第一确定模块31,具体用于:
根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的位置关系,所述位置关系包括所述障碍物与所述本车位于同一车道和/或所述障碍物位于所述本车的相邻车道;
当所述障碍物与所述本车位于同一车道且所述障碍物位于所述本车的前方时,将所述行驶轨迹中距离所述障碍物最近的点记为第一碰撞点;
当所述障碍物位于所述本车的相邻车道且为动态障碍物时,如果所述障碍物与所述行驶轨迹上的轨迹点的斜率满足预设条件且所述轨迹点不是所述行驶轨迹的终点,将所述轨迹点记为第二碰撞点;
将所述第一碰撞点和/或第二碰撞点记为所述障碍物与所述本车的候选碰撞点。
在上述实施例的基础上,第二确定模块32,包括:
风险程度确定单元,用于根据所述候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度;
目标信息确定单元,用于将风险程度最大的候选碰撞点确定为所述目标风险碰撞点以及将风险程度最大的候选障碍物确定为目标障碍物。
在上述实施例的基础上,风险程度确定单元,具体用于:
当所述候选障碍物与所述本车位于同一车道时,如果所述候选障碍物的速度小于所述本车的车速,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度为高风险,否则,为低风险;
当所述候选障碍物位于所述本车的相邻车道时,根据所述候选障碍物信息和所述本车的行驶信息分别确定所述候选障碍物和本车到达所述候选碰撞点的时间;
如果所述本车车尾在所述候选障碍物前端到达所述候选碰撞点之前离开所述候选碰撞点,或者所述本车车头在所述候选障碍物后端离开所述候选碰撞点之后达到所述候选碰撞点,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度为低风险,否则,为高风险。
在上述实施例的基础上,目标信息确定单元,具体用于:
确定高风险的候选碰撞点对应的候选障碍物与所述本车的相对距离和相对速度;
将相对距离与相对速度的比值最小的高风险的候选碰撞点记为风险程度最大的候选碰撞点,作为所述目标风险碰撞点;以及将比值最小的候选障碍物记为所述目标障碍物。
本发明实施例提供的障碍物避让装置可执行上述实施例中的障碍物避让方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5为本发明实施例四提供的一种车辆的结构图,该车辆为自动驾驶车辆,参考图5,该车辆包括:控制器41、存储器42、传感器43、输入装置44和输出装置45。控制器41的数量可以是一个或多个,图5以一个控制器41为例。传感器43可以包括但不限雷达、超声波传感器、图像传感器等,用于获取障碍物信息。车辆中控制器41、存储器42、传感器43、输入装置44和输出装置45可以通过总线或其他方式连接,图5以通过总线为例。
存储器42作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的障碍物避让方法对应的程序指令/模块。控制器41通过运行存储在存储器42中的软件程序、指令以及模块,从而执行车辆的各种功能应用以及数据处理,即实现上述实施例的障碍物避让方法。
存储器42主要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、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器42可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器42可进一步包括相对于控制器41远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至车辆。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。
输入装置44可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与车辆的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置45可包括显示屏等显示设备、扬声器以及蜂鸣器等音频设备。
本发明实施例提供的车辆与上述实施例提供的障碍物避让方法属于同一构思,未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例,并且本实施例具备执行障碍物避让方法相同的有益效果。
实施例五
本发明实施例还提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被控制器执行时实现如本发明上述实施例所述的障碍物避让方法。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的障碍物避让方法中的操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的障碍物避让方法中的相关操作,且具备相应的功能和有益效果。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是机器人,个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明上述实施例所述的障碍物避让方法。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种障碍物避让方法,其特征在于,包括:
根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;
根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点;
其中,所述根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点,包括:
根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的位置关系,所述位置关系包括所述障碍物与所述本车位于同一车道和/或所述障碍物位于所述本车的相邻车道;
当所述障碍物与所述本车位于同一车道且所述障碍物位于所述本车的前方时,将所述行驶轨迹中距离所述障碍物最近的点记为第一碰撞点;
当所述障碍物位于所述本车的相邻车道且为动态障碍物时,如果所述障碍物与所述行驶轨迹上的轨迹点的斜率满足预设条件且所述轨迹点不是所述行驶轨迹的终点,将所述轨迹点记为第二碰撞点;
将所述第一碰撞点和/或第二碰撞点记为所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
其中,所述预设条件为所述行驶轨迹上的轨迹点的斜率对应的角度与所述障碍物的航向偏差最小。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物,包括:
根据所述候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度;
将风险程度最大的候选碰撞点确定为所述目标风险碰撞点以及将风险程度最大的候选障碍物确定为目标障碍物。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度,包括:
当所述候选障碍物与所述本车位于同一车道时,如果所述候选障碍物的速度小于所述本车的车速,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度为高风险,否则,为低风险;
当所述候选障碍物位于所述本车的相邻车道时,根据所述候选障碍物信息和所述本车的行驶信息分别确定所述候选障碍物和本车到达所述候选碰撞点的时间;
如果所述本车车尾在所述候选障碍物前端到达所述候选碰撞点之前离开所述候选碰撞点,或者所述本车车头在所述候选障碍物后端离开所述候选碰撞点之后达到所述候选碰撞点,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度为低风险,否则,为高风险。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将风险程度最大的候选碰撞点确定为所述目标风险碰撞点以及将风险程度最大的候选障碍物确定为目标障碍物,包括:
确定高风险的候选碰撞点对应的候选障碍物与所述本车的相对距离和相对速度;
将相对距离与相对速度的比值最小的高风险的候选碰撞点记为风险程度最大的候选碰撞点,作为所述目标风险碰撞点;以及将比值最小的候选障碍物记为所述目标障碍物。
5.一种障碍物避让装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
第二确定模块,用于根据所述候选碰撞点对应的候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定目标风险碰撞点以及所述目标风险碰撞点对应的目标障碍物;
控制模块,用于根据所述目标障碍物和所述本车的相对信息,控制所述本车避让所述目标风险碰撞点;
其中,所述第一确定模块,具体用于:
根据获取的障碍物信息与本车的行驶轨迹,确定所述障碍物与所述本车的位置关系,所述位置关系包括所述障碍物与所述本车位于同一车道和/或所述障碍物位于所述本车的相邻车道;
当所述障碍物与所述本车位于同一车道且所述障碍物位于所述本车的前方时,将所述行驶轨迹中距离所述障碍物最近的点记为第一碰撞点;
当所述障碍物位于所述本车的相邻车道且为动态障碍物时,如果所述障碍物与所述行驶轨迹上的轨迹点的斜率满足预设条件且所述轨迹点不是所述行驶轨迹的终点,将所述轨迹点记为第二碰撞点;
将所述第一碰撞点和/或第二碰撞点记为所述障碍物与所述本车的候选碰撞点;
其中,所述预设条件为所述行驶轨迹上的轨迹点的斜率对应的角度与所述障碍物的航向偏差最小。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块,包括:
风险程度确定单元,用于根据所述候选障碍物信息和所述本车的行驶信息,确定所述候选障碍物与所述本车在所述候选碰撞点发生碰撞的风险程度;
目标信息确定单元,用于将风险程度最大的候选碰撞点确定为所述目标风险碰撞点以及将风险程度最大的候选障碍物确定为目标障碍物。
7.一种车辆,其特征在于,包括:
控制器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述控制器执行时,使得所述控制器实现如权利要求1-4任一项所述的障碍物避让方法。
8.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被控制器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的障碍物避让方法。
CN202010617535.9A 2020-06-30 2020-06-30 一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质 Active CN111665852B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010617535.9A CN111665852B (zh) 2020-06-30 2020-06-30 一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010617535.9A CN111665852B (zh) 2020-06-30 2020-06-30 一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111665852A CN111665852A (zh) 2020-09-15
CN111665852B true CN111665852B (zh) 2022-09-06

Family

ID=72390682

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010617535.9A Active CN111665852B (zh) 2020-06-30 2020-06-30 一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111665852B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114379545B (zh) * 2020-10-16 2024-02-02 上海汽车集团股份有限公司 一种车辆防碰撞方法及装置
CN113819915A (zh) * 2021-03-03 2021-12-21 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 无人车路径规划方法及相关设备
CN112883909B (zh) * 2021-03-16 2024-06-14 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 基于包围盒的障碍物位置检测方法、装置和电子设备
CN115158308A (zh) * 2021-04-02 2022-10-11 清华大学 一种智能车辆主动避障控制方法及装置、存储介质、终端
CN113619606B (zh) * 2021-09-17 2024-06-14 中国第一汽车股份有限公司 障碍物确定方法、装置、设备以及存储介质
CN113815620B (zh) * 2021-10-26 2023-03-14 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆安全行驶的评估方法、装置、设备及存储介质
CN113895459B (zh) * 2021-11-11 2023-06-16 北京经纬恒润科技股份有限公司 一种障碍物的筛选方法及系统
CN115092136B (zh) * 2022-07-27 2023-09-12 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 车速规划方法、装置、车辆及存储介质

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101971116A (zh) * 2008-02-07 2011-02-09 丰田自动车株式会社 自动移动体及其控制方法、以及控制系统
CN104238560A (zh) * 2014-09-26 2014-12-24 深圳市科松电子有限公司 一种非线性路径规划方法及系统
JP2015079368A (ja) * 2013-10-17 2015-04-23 ヤマハ発動機株式会社 自律走行車両
CN106251699A (zh) * 2016-08-19 2016-12-21 深圳市元征科技股份有限公司 行车碰撞预警方法及装置
CN106873600A (zh) * 2017-03-31 2017-06-20 深圳市靖洲科技有限公司 一种面向无人自行车的局部避障路径规划方法
CN108238056A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 丰田自动车株式会社 车载警告设备
CN108549385A (zh) * 2018-05-22 2018-09-18 东南大学 一种结合a*算法和vfh避障算法的机器人动态路径规划方法
CN109204136A (zh) * 2017-07-04 2019-01-15 丰田自动车株式会社 周边图像显示控制装置
CN109300333A (zh) * 2018-08-27 2019-02-01 东软集团股份有限公司 一种车辆行驶风险预警方法、装置、存储介质及电子设备
CN109557925A (zh) * 2018-12-29 2019-04-02 北京智行者科技有限公司 自动驾驶车辆障碍物避让方法及装置
CN110388920A (zh) * 2018-04-15 2019-10-29 张舒怡 机器人的路径规划
CN110422151A (zh) * 2019-07-18 2019-11-08 浙江吉利新能源商用车集团有限公司 一种车辆辅助制动方法、装置、系统及终端
CN110834630A (zh) * 2019-10-22 2020-02-25 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆的驾驶控制方法、装置、车辆及存储介质
CN110871793A (zh) * 2018-08-31 2020-03-10 现代自动车株式会社 防撞控制系统和方法
CN110906934A (zh) * 2019-11-29 2020-03-24 华中科技大学 一种基于碰撞危险系数的无人艇避障方法和系统
CN210437408U (zh) * 2019-08-02 2020-05-01 深圳市天鹰飞行器设备技术有限公司 一种无人机机动回收装置
CN111309013A (zh) * 2020-02-24 2020-06-19 广州小鹏汽车科技有限公司 一种碰撞距离确定方法及系统、车辆、存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013002927A (ja) * 2011-06-15 2013-01-07 Honda Elesys Co Ltd 障害物検知装置及びコンピュータプログラム
CN103310661B (zh) * 2013-05-22 2015-07-22 中国民用航空飞行学院 机场场面路网模型及机场场面冲突检测临界告警算法
US9868443B2 (en) * 2015-04-27 2018-01-16 GM Global Technology Operations LLC Reactive path planning for autonomous driving
JP2017191382A (ja) * 2016-04-11 2017-10-19 株式会社デンソー 車両制御装置、及び車両制御方法
KR102102651B1 (ko) * 2017-10-12 2020-05-29 엘지전자 주식회사 자율주행차량 및 이의 제어방법
EP3623759B1 (en) * 2018-09-14 2024-04-17 The Boeing Company A computer-implemented method and a system for defining a path for a vehicle within an environment with obstacles

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101971116A (zh) * 2008-02-07 2011-02-09 丰田自动车株式会社 自动移动体及其控制方法、以及控制系统
JP2015079368A (ja) * 2013-10-17 2015-04-23 ヤマハ発動機株式会社 自律走行車両
CN104238560A (zh) * 2014-09-26 2014-12-24 深圳市科松电子有限公司 一种非线性路径规划方法及系统
CN106251699A (zh) * 2016-08-19 2016-12-21 深圳市元征科技股份有限公司 行车碰撞预警方法及装置
CN108238056A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 丰田自动车株式会社 车载警告设备
CN106873600A (zh) * 2017-03-31 2017-06-20 深圳市靖洲科技有限公司 一种面向无人自行车的局部避障路径规划方法
CN109204136A (zh) * 2017-07-04 2019-01-15 丰田自动车株式会社 周边图像显示控制装置
CN110388920A (zh) * 2018-04-15 2019-10-29 张舒怡 机器人的路径规划
CN108549385A (zh) * 2018-05-22 2018-09-18 东南大学 一种结合a*算法和vfh避障算法的机器人动态路径规划方法
CN109300333A (zh) * 2018-08-27 2019-02-01 东软集团股份有限公司 一种车辆行驶风险预警方法、装置、存储介质及电子设备
CN110871793A (zh) * 2018-08-31 2020-03-10 现代自动车株式会社 防撞控制系统和方法
CN109557925A (zh) * 2018-12-29 2019-04-02 北京智行者科技有限公司 自动驾驶车辆障碍物避让方法及装置
CN110422151A (zh) * 2019-07-18 2019-11-08 浙江吉利新能源商用车集团有限公司 一种车辆辅助制动方法、装置、系统及终端
CN210437408U (zh) * 2019-08-02 2020-05-01 深圳市天鹰飞行器设备技术有限公司 一种无人机机动回收装置
CN110834630A (zh) * 2019-10-22 2020-02-25 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆的驾驶控制方法、装置、车辆及存储介质
CN110906934A (zh) * 2019-11-29 2020-03-24 华中科技大学 一种基于碰撞危险系数的无人艇避障方法和系统
CN111309013A (zh) * 2020-02-24 2020-06-19 广州小鹏汽车科技有限公司 一种碰撞距离确定方法及系统、车辆、存储介质

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Daniel Hess ; Thomas Sattel.Double-lane change optimization for a stochastic vehicle model subject to collision probability constraints.《2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)》.2011, *
动态障碍物环境下移动机器人路径规划;王于等;《上海交通大学学报》;20021030(第10期);全文 *
基于Dijkstra算法的足球机器人的一种路径规划方法;衣云龙等;《沈阳工程学院学报(自然科学版)》;20090115(第01期);全文 *
基于机器视觉支持驱动系统的行人实时测试与追踪分析;黄志杰,张超;《轻工科技》;20181031;第34卷(第10期);全文 *
室外机器人视觉导航的路径结构识别;蒋海波等;《计算机工程与应用》;20100301(第07期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111665852A (zh) 2020-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111665852B (zh) 一种障碍物避让方法、装置、车辆及存储介质
US11718318B2 (en) Method and apparatus for planning speed of autonomous vehicle, and storage medium
CN108692734B (zh) 一种路径规划方法和装置
CN106022274B (zh) 一种避障方法、避障装置及无人驾驶机器
CN104554258B (zh) 采用虚拟势场技术的避让转向操作的路径规划
CN111830979B (zh) 一种轨迹优化方法和装置
EP4296133A1 (en) Intelligent driving method and apparatus, and storage medium and computer program
CN111650945B (zh) 动态障碍物防撞方法
CN110834631A (zh) 一种行人避让方法、装置、车辆及存储介质
US10730513B2 (en) Vehicle control device
CN104554272A (zh) 存在目标车辆和周围物体时的避让转向操作的路径规划
CN114111825B (zh) 路径规划方法、装置、电子设备、工程机械和存储介质
GB2558752A (en) Vehicle vision
WO2021037071A1 (zh) 一种飞行控制方法及相关装置
KR20170077332A (ko) 지능형 자율 주행 차량을 위한 우선 순위 기반의 충돌 회피 제어 방법 및 시스템
CN117742351B (zh) 自移动设备的控制方法、自移动设备和可读存储介质
EP4180294A1 (en) Control method and apparatus, and terminal device
WO2020148561A1 (ja) 運転支援方法及び運転支援装置
CN113899378A (zh) 一种变道处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN115223131A (zh) 一种自适应巡航的跟随目标车辆检测方法、装置及汽车
CN114170846B (zh) 车辆变道预警方法、装置、设备以及存储介质
CN110834626A (zh) 行车障碍预警方法、装置、车辆和存储介质
JP2021096720A (ja) 車両の走行環境推定方法、及び、走行環境推定システム
KR102444675B1 (ko) 주변 객체의 차로 변경 예측 장치 및 방법
CN115526053A (zh) 一种道路建模方法、装置以及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant