CN112590813B - 自动驾驶车辆信息生成方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例公开了自动驾驶车辆信息生成方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车辆的目标车辆信息；对该目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息；响应于确定该障碍物车辆信息和该目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息；响应于确定该障碍物车辆信息和该目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息。该实施方式提高了验证自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法时的准确度，从而提升了自动驾驶车辆在行驶过程中的安全程度。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶车辆信息生成方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
在智能交通领域，对提高汽车行驶安全性的研究已经成为该领域研究的核心问题。目前，在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证时，通常采用的方式为：利用简单的场景对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证。
然而，当采用上述方式对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证时，经常会存在如下技术问题：
第一，现实生活中，车辆在行驶过程中会面临各种复杂场景。因此，在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行模拟时，若引入的交通流信息为单一信息或者为静态信息时，则难以充分地对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行测试，进而难以把握自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法的准确度，从而导致自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性存在隐患。
第二，在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证时，交通流中的车辆信息往往为人为设定的。但由于人们获取和感知能力有限，因此在对车辆信息进行自定义设定时往往会受到人的主观意识的影响，使得对于交通流中的车辆信息的设定不够准确，从而不能模拟出真实的交通流场景，进而导致在验证自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法时存在偏差。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了自动驾驶车辆信息生成方法、装置、电子设备和介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种自动驾驶车辆信息生成方法，该方法包括：获取目标车辆的目标车辆信息；对上述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息；响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息；响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种自动驾驶车辆信息生成装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标车辆的目标车辆信息；障碍物检测单元，被配置成对上述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息；第一生成单元，被配置成响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息；第二生成单元，被配置成响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的自动驾驶车辆信息生成方法对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证以产生验证结果，并根据上述验证结果对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法不断优化，促使该算法的准确性不断提高，从而提高了自动驾驶车辆在行驶过程中的安全程度。具体来说，造成自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性存在隐患的原因在于：现实生活中，车辆在行驶过程中会面临各种复杂场景。因此，在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行模拟时，若引入的交通流信息为单一信息或者为静态信息时，则难以充分地对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行测试，进而难以把握自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法的准确度，从而导致自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性存在隐患。基于此，本公开的一些实施例的自动驾驶车辆信息生成方法中通过获取预模拟车辆周边的目标车辆信息和障碍物车辆信息，对上述目标车辆信息和障碍物车辆信息进行一系列仿真处理以生成模拟数据。并利用模拟数据对上述目标车辆进行控制以产生复杂真实的现实场景以供对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证以产生验证结果，并根据上述验证结果对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法不断优化，提高了该算法的准确度，进而提升了自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本公开的一些实施例的自动驾驶车辆信息生成方法的一个应用场景的示意图；
图2是根据本公开的自动驾驶车辆信息生成方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的自动驾驶车辆信息生成装置的一些实施例的结构示意图；
图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是本公开的一些实施例的自动驾驶车辆信息生成方法的一个应用场景的示意图。
在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取目标车辆的目标车辆信息102。其次，计算设备101可以对上述目标车辆信息102进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息103。然后，计算设备101可以响应于确定上述障碍物车辆信息103和上述目标车辆信息102满足变道条件104，生成目标车辆变道信息105。最后，计算设备101可以响应于确定上述障碍物车辆信息103和上述目标车辆信息102不满足变道条件104，生成目标车辆直行信息106。可选地，将上述目标车辆变道信息105或上述目标车辆直行信息106作为模拟数据107，发送至上述目标车辆的控制设备，其中，上述控制设备用于控制上述目标车辆按照上述模拟数据107行驶。
需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的自动驾驶车辆信息生成方法的一些实施例的流程200。该自动驾驶车辆信息生成方法，包括以下步骤：
步骤201，获取目标车辆的目标车辆信息。
在一些实施例中，自动驾驶车辆信息生成方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标车辆的目标车辆信息。其中，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。上述目标车辆信息可以包括：目标车辆速度值。可选地，上述目标车辆信息还可以包括：目标车辆位置信息、目标车辆感知范围信息和目标车辆等待时间和目标车辆规划道路信息。上述目标车辆位置信息用于表征上述目标车辆的位置。当上述目标车辆在预模拟车辆正前方时，上述目标车辆位置信息可以是上述预模拟车辆的位置的正前方预设距离处的位置。当上述目标车辆在与模拟车辆正后方时，上述目标车辆位置信息可以是上述预模拟车辆的位置的正后方预设距离处的位置。上述预设距离可以是200米。上述目标车辆感知范围信息用于表征目标车辆感知范围。上述目标车辆感知范围信息可以包括：感知范围圆心坐标和感知范围半径。上述感知范围半径可以是上述目标车辆中的车载传感器的感知半径。上述感知范围圆心坐标可以是上述目标车辆的位置坐标。上述目标车辆感知范围可以是以上述目标车辆为圆心，以上述目标车辆中的车载传感器的感知半径为半径的圆形范围。上述目标车辆速度值可以是通过上述目标车辆中的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)传感器采集到的速度值。上述目标车辆等待时间可以是上述目标车辆正前方存在障碍物车辆且障碍物车辆的速度值小于预定速度值所持续的时间。上述预定速度值可以是10km/h。上述目标车辆规划道路信息可以是高精度地图中的道路信息。然后根据上述道路信息对目标车辆进行道路规划以生成目标车辆规划道路信息。可以通过动态规划算法实现道路规划。也可以通过狄克斯特拉算法实现道路规划。上述获取的目标车辆信息均是在Frenet坐标系下的信息。
作为示例：上述目标车辆信息可以是[[30，1]，[[30，1]，200m]，60km/h，1分钟，[道路1，道路2]]。
步骤202，对目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息。
在一些实施例中，上述执行主体(例如图1所示的计算设备101)首先，可以利用上述目标车辆中的车载传感器进行障碍物检测以生成障碍物车辆速度值。其次，将距离上述目标车辆正前方预设距离的位置作为上述障碍物位置信息。其中，上述预设距离可以是100米。最后，将上述障碍物车辆速度值和上述障碍物位置信息进行组合作为障碍物车辆信息。
作为示例，首先，根据上述目标车辆中的雷达传感器进行障碍物检测以生成的障碍物车辆速度值可以是60km/h。其次，上述目标车辆信息包括的目标车辆位置信息可以是[30，1]。将距离上述目标车辆信息包括的目标车辆位置信息正前方预设距离的位置作为上述障碍物位置信息，则上述障碍物位置信息可以是[130，1]。最后，将上述障碍物车辆速度值和上述障碍物位置信息进行组合，得到的障碍物车辆信息可以是[60km/h，[130，1]]。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体对上述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息，可以包括以下步骤：
第一步，获取待检测障碍物车辆信息。其中，上述待检测障碍物车辆信息可以包括：待检测障碍物车辆位置信息和待检测障碍物车辆速度值。
其中，上述待检测障碍物车辆信息可以通过上述目标车辆中的车载传感器采集得到。
作为示例，上述待检测障碍物车辆信息可以是[[35，1]，59km/h]。
第二步，响应于确定上述待检测障碍物车辆位置信息对应的位置在上述目标车辆感知范围信息对应的范围内，将上述待检测障碍物车辆位置信息确定为障碍物车辆位置信息，以及将上述待检测障碍物车辆速度值确定为障碍物车辆速度值。
作为示例，上述目标车辆感知范围信息可以是[[30，1]，200m]。上述待检测障碍物车辆位置信息可以是[35，1]。响应于确定上述待检测障碍物车辆位置信息对应的位置在上述目标车辆感知范围信息对应的范围内，可以将上述待检测障碍物车辆位置信息[35,1]确定为障碍物车辆位置信息。可以将上述待检测障碍物车辆速度值59km/h确定为障碍物车辆速度值。
第三步，基于上述障碍物车辆位置信息和上述障碍物车辆速度值，生成障碍物车辆信息。
作为示例，将上述障碍物车辆位置信息和上述障碍物车辆速度值进行组合，生成障碍物车辆信息。上述障碍物车辆位置信息可以是[35，1]。上述障碍物车辆速度值可以是59km/h。则将上述障碍物车辆位置信息和上述障碍物车辆速度值进行组合，生成障碍物车辆信息可以是[[35，1]，59km/h]。
步骤203，响应于确定障碍物车辆信息和目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息。
在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述目标车辆信息包括的目标车辆等待时间超过预设阈值，将上述目标车辆信息包括的目标车辆位置信息作为目标车辆变道信息。
其中，上述预设阈值可以是1分钟。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体生成目标车辆变道信息，可以包括以下步骤：
第一步，基于上述障碍物车辆位置信息和上述目标车辆位置信息，生成间隔距离。
其中，上述障碍物车辆位置信息对应的坐标和上述目标车辆位置信息对应的坐标是在Frenet坐标系下的坐标。上述间隔距离可以是上述障碍物车辆位置信息对应的坐标和上述目标车辆位置信息对应的坐标之间的距离值。
作为示例，上述障碍物车辆位置信息可以是[35，1]。上述目标车辆位置信息可以是[30，1]。则所生成的间隔距离可以是5m。
第二步，基于上述障碍物车辆速度值和上述目标车辆速度值，生成车辆相对速度值。
其中，上述车辆相对速度值可以是目标车辆相对于障碍物车辆的相对速度值。障碍物车辆速度和上述目标车辆速度同向。
作为示例，上述障碍物车辆速度值可以是59km/h。上述目标车辆速度值可以是60km/h。则所生成的车辆相对速度值可以是60km/h-59km/h＝1km/h。
第三步，基于上述间隔距离和上述车辆相对速度值，生成碰撞时间。
其中，基于上述间隔距离和上述车辆相对速度值，可以通过以下公式，生成碰撞时间：
其中，TTC表示碰撞时间。V表示上述车辆相对速度值。D表示上述间隔距离。
作为示例，上述车辆相对速度值可以是1km/h。上述间隔距离可以是5m。则所生成碰撞时间可以是5s。
第四步，响应于确定上述障碍物车辆速度值、上述目标车辆等待时间和上述碰撞时间满足车辆变道条件组，获取地图道路信息集。
其中，上述车辆变道条件组包括：上述障碍物车辆速度值超过预设速度阈值，上述目标车辆等待时间超过预设等待阈值和上述碰撞时间大于预设碰撞时间。
其中，上述预设速度阈值可以是10km/h。上述预设等待阈值可以是1分钟。上述预设碰撞时间可以是1s。
第五步，从上述地图道路信息集中选择满足预设条件的地图道路信息作为目标地图道路信息，得到目标地图道路信息集。
其中，预设条件可以是地图道路信息对应的地图道路是具有分岔特征的道路。
第六步，基于上述目标车辆规划道路信息，从上述目标地图道路信息集中筛选出满足预设变道条件的目标地图道路信息作为预变道道路信息，得到预变道道路信息集。
其中，上述预设变道条件可以是目标地图道路信息对应的目标地图道路与上述目标车辆规划道路信息对应的目标车辆规划道路相同。
作为示例，上述目标地图道路信息集可以是[道路1，道路2，道路3，道路4]。上述目标车辆规划道路信息可以是[道路1，道路2]。则从上述目标地图道路信息集中筛选出满足预设变道条件的目标地图道路信息作为预变道道路信息，得到预变道道路信息集可以是[道路1，道路2]。
第七步，基于上述预变道道路信息集，生成上述目标车辆变道信息。
其中，对于上述预变道道路信息集中的每个预变道道路信息，可以响应于确定上述目标车辆位置信息所对应的位置距上述预变道道路信息所对应的起点位置之间的距离为100m时，将上述目标车辆位置信息作为目标车辆变道信息。
步骤204，响应于确定障碍物车辆信息和目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息。
在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述目标车辆信息包括的目标车辆等待时间不超过预设阈值，将上述目标车辆信息包括的目标车辆速度值作为目标车辆直行信息。其中，上述预设阈值可以是1分钟。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体生成目标车辆直行信息，可以通过以下步骤：
第一步，基于上述间隔距离和上述目标车辆速度值，通过以下公式，生成目标速度值：
其中，v2表示上述目标速度值。v1表示上述目标车辆速度值。D表示上述间隔距离。t表示时间。a表示限速参数。ε表示阈值距离。其中，上述阈值距离的取值范围为[0.2m。0.5m]。
作为示例，上述间隔距离可以是5m。上述目标车辆速度值可以是60km/h。上述限速参数可以是4。上述阈值距离可以是0.2m。则通过上述公式，所生成的目标速度值可以是0.47km/h(保留两位小数点)。
上述公式及相关内容作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证时，交通流中的车辆信息往往为人为设定的。但由于人们获取和感知能力有限，因此在对车辆信息进行自定义设定时往往会受到人的主观意识的影响，使得对于交通流中的车辆信息的设定不够准确，从而不能模拟出真实的交通流场景，进而导致在验证自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法时存在偏差”。导致在验证自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法时存在偏差的因素往往如下：在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证时，交通流中的车辆信息往往为人为设定的。但由于人们获取和感知能力有限，因此在对车辆信息进行自定义设定时往往会受到人的主观意识的影响，使得对于交通流中的车辆信息的设定不够准确，从而不能模拟出真实的交通流场景。如果解决了上述因素，就能达到减少在验证自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法时所产生的偏差的效果。为了达到这一效果，本公开通过现实生活中不同道路的限速情况以确定限速参数，并根据限速参数自动调节交通流中的车辆信息，避免了人为设定车辆信息时所产生的与真实交通流场景不符的问题。
第二步，基于上述目标速度值，生成目标车辆直行信息。
其中，可以将上述目标速度值作为目标车辆直行信息。
作为示例，上述目标速度值可以1.47km/h。则所生成的目标车辆直行信息可以是1.47km/h。
可选地，上述执行主体还可以将上述目标车辆变道信息或上述目标车辆直行信息作为模拟数据，发送至上述目标车辆的控制设备，其中，上述控制设备可以用于控制上述目标车辆按照上述模拟数据行驶。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的自动驾驶车辆信息生成方法对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证以产生验证结果，并根据上述验证结果对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法不断优化，促使该算法的准确性不断提高，从而提高了自动驾驶车辆在行驶过程中的安全程度。具体来说，造成自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性存在隐患的原因在于：现实生活中，车辆在行驶过程中会面临各种复杂场景。因此，在对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行模拟时，若引入的交通流信息为单一信息或者为静态信息时，则难以充分地对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行测试，进而难以把握自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法的准确度，从而导致自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性存在隐患。基于此，本公开的一些实施例的自动驾驶车辆信息生成方法中通过获取预模拟车辆周边的目标车辆信息和障碍物车辆信息，对上述目标车辆信息和障碍物车辆信息进行一系列仿真处理以生成模拟数据。并利用模拟数据对上述目标车辆进行控制以产生复杂真实的现实场景以供对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法进行验证以产生验证结果，并根据上述验证结果对自动驾驶车辆行驶轨迹规划算法不断优化，提高了该算法的准确度，进而提升了自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性。
进一步参考图3，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种自动驾驶车辆信息生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图3所示，一些实施例的自动驾驶车辆信息生成装置300包括：获取单元301、障碍物检测单元302、第一生成单元303和第二生成单元304。其中，获取单元301，被配置成获取目标车辆的目标车辆信息。障碍物检测单元302，被配置成对上述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息。第一生成单元303，被配置成响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息。第二生成单元304，被配置成响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息。
可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)400的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置404；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标车辆的目标车辆信息；对上述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息；响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息；响应于确定上述障碍物车辆信息和上述目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息。
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公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上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)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、障碍物检测单元、第一生成单元和第二生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取目标车辆的目标车辆信息的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (6)
1.一种自动驾驶车辆信息生成方法，包括：
获取目标车辆的目标车辆信息，其中，所述目标车辆信息包括：目标车辆感知范围信息、目标车辆位置信息、目标车辆速度值和目标车辆等待时间；
对所述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息，其中，所述对所述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息，包括：
获取待检测障碍物车辆信息，其中，所述待检测障碍物车辆信息包括：待检测障碍物车辆位置信息和待检测障碍物车辆速度值；
响应于确定所述待检测障碍物车辆位置信息对应的位置在所述目标车辆感知范围信息对应的范围内，将所述待检测障碍物车辆位置信息确定为障碍物车辆位置信息，以及将所述待检测障碍物车辆速度值确定为障碍物车辆速度值；
基于所述障碍物车辆位置信息和所述障碍物车辆速度值，生成障碍物车辆信息；
响应于确定所述障碍物车辆信息和所述目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息，其中，所述生成目标车辆变道信息，包括：
基于所述障碍物车辆位置信息和所述目标车辆位置信息，生成间隔距离；
基于所述障碍物车辆速度值和所述目标车辆速度值，生成车辆相对速度值；
基于所述间隔距离和所述车辆相对速度值，生成碰撞时间；
响应于确定所述障碍物车辆速度值、所述目标车辆等待时间和所述碰撞时间满足车辆变道条件组，获取地图道路信息集，其中，所述车辆变道条件组包括：所述障碍物车辆速度值超过预设速度阈值，所述目标车辆等待时间超过预设等待阈值和所述碰撞时间大于预设碰撞时间；
响应于确定所述障碍物车辆信息和所述目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息；
将所述目标车辆变道信息或所述目标车辆直行信息作为模拟数据，发送至所述目标车辆的控制设备，其中，所述控制设备用于控制所述目标车辆按照所述模拟数据行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标车辆信息还包括：目标车辆规划道路信息；以及
所述方法还包括：
从所述地图道路信息集中选择满足预设条件的地图道路信息作为目标地图道路信息，得到目标地图道路信息集；
基于所述目标车辆规划道路信息，从所述目标地图道路信息集中筛选出满足预设变道条件的目标地图道路信息作为预变道道路信息，得到预变道道路信息集；
基于所述预变道道路信息集，生成所述目标车辆变道信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生成目标车辆直行信息，包括：
基于所述间隔距离和所述目标车辆速度值，通过以下公式，生成目标速度值：
其中，
表示所述目标速度值，
表示所述目标车辆速度值，
表示所述间隔距离，
表示时间，
表示限速参数，
表示阈值距离，其中，所述阈值距离的取值范围为[0.2m，0.5m]；
基于所述目标速度值，生成目标车辆直行信息。
4.一种自动驾驶车辆信息生成装置，包括：
获取单元，被配置成获取目标车辆的目标车辆信息，其中，所述目标车辆信息包括：目标车辆感知范围信息、目标车辆位置信息、目标车辆速度值和目标车辆等待时间；
障碍物检测单元，被配置成对所述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息，其中，所述对所述目标车辆信息进行障碍物检测以生成障碍物车辆信息，包括：
获取待检测障碍物车辆信息，其中，所述待检测障碍物车辆信息包括：待检测障碍物车辆位置信息和待检测障碍物车辆速度值；
响应于确定所述待检测障碍物车辆位置信息对应的位置在所述目标车辆感知范围信息对应的范围内，将所述待检测障碍物车辆位置信息确定为障碍物车辆位置信息，以及将所述待检测障碍物车辆速度值确定为障碍物车辆速度值；
基于所述障碍物车辆位置信息和所述障碍物车辆速度值，生成障碍物车辆信息；
第一生成单元，被配置成响应于确定所述障碍物车辆信息和所述目标车辆信息满足变道条件，生成目标车辆变道信息，其中，所述生成目标车辆变道信息，包括：
基于所述障碍物车辆位置信息和所述目标车辆位置信息，生成间隔距离；
基于所述障碍物车辆速度值和所述目标车辆速度值，生成车辆相对速度值；
基于所述间隔距离和所述车辆相对速度值，生成碰撞时间；
响应于确定所述障碍物车辆速度值、所述目标车辆等待时间和所述碰撞时间满足车辆变道条件组，获取地图道路信息集，其中，所述车辆变道条件组包括：所述障碍物车辆速度值超过预设速度阈值，所述目标车辆等待时间超过预设等待阈值和所述碰撞时间大于预设碰撞时间；
第二生成单元，被配置成响应于确定所述障碍物车辆信息和所述目标车辆信息不满足变道条件，生成目标车辆直行信息；
发送单元，被配置成将所述目标车辆变道信息或所述目标车辆直行信息作为模拟数据，发送至所述目标车辆的控制设备，其中，所述控制设备用于控制所述目标车辆按照所述模拟数据行驶。
5.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
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权利要求1-3中任一所述的方法。
6.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任一所述的方法。
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