CN112644487B - 一种自动驾驶的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种自动驾驶的方法和装置，所述方法包括：通过在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线，根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶。通过本发明实施例，实现了用于自动驾驶的目标路径的确定，并通过获取环境信息来生成候选路径，以从中确定目标路径，避免了车辆在沿着参考线进行自动驾驶时，与道路中的障碍物发生碰撞的情况，提高了自动驾驶的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种自动驾驶的方法和装置。
背景技术
在自动驾驶时，车辆会基于道路的环境进行建模，并根据道路中的道路边界信息生成的参考线，进而根据参考线来指引车辆进行自动驾驶，并行驶到目标地。
然而，车辆倘若沿着参考线进行自动驾驶，不能绕开道路中的障碍物，如停放在路边的车辆、准备驶入道路的车辆，进而在沿着参考线进行自动驾驶时，存在车辆与道路中的障碍物发生碰撞的安全隐患。
发明内容
鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种自动驾驶的方法和装置，包括：
一种自动驾驶的方法，所述方法包括：
在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果；
根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶。
可选地，所述根据所述参考线，生成多条候选路径，包括：
根据所述参考线，建立目标坐标系；
确定车辆所处起点的第一状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第一状态信息转换为第二状态信息；
确定车辆期望终点的第三状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第三状态信息转换为第四状态信息；
根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径。
可选地，所述根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径，包括：
根据所述第四状态信息进行采样，得到多个采样点的第五状态信息；
根据所述第二状态信息和所述第五状态信息，生成多条候选路径。
可选地，所述根据所述参考线，生成多条候选路径，包括：
确定车辆所处起点的第一状态信息，并确定障碍物的第六状态信息；
对所述参考线进行偏置，并根据所述第一状态信息、所述第六状态信息以及所述偏置后的参考线，生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
可选地，所述根据所述参考线，生成多条候选路径，包括：
确定车辆所处起点的第一状态信息；
根据所述参考线，确定至少两个目标曲率信息；
根据所述第一状态信息和所述至少两个目标曲率信息，生成多条候选路径。
可选地，所述根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果，包括：
根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果；
对所述多个子评价结果进行加权，得到所述多条候选路径的评价结果。
可选地，所述根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果，包括：
根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中在无碰撞的情况下的可通行长度信息，作为子评价结果；
和/或，根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中落入车辆轮廓的栅格点数量，作为子评价结果；
和/或，根据所述参考线，确定所述候选路径的偏离程度，作为子评价结果。
一种自动驾驶的装置，所述装置包括：
实时栅格地图构建模块，用于在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
环境信息获取模块，用于获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
多条候选路径生成模块，用于根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果；
自动驾驶模块，用于根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶。
可选地，所述多条候选路径生成模块，包括：
目标坐标系建立子模块，用于根据所述参考线，建立目标坐标系；
第一状态信息转换子模块，用于确定车辆所处起点的第一状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第一状态信息转换为第二状态信息；
第三状态信息转换子模块，用于确定车辆期望终点的第三状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第三状态信息转换为第四状态信息；
基于第二状态信息和第四状态信息的候选路径生成子模块，用于根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径。
可选地，所述多条候选路径生成模块，包括：
第六状态信息确定子模块，用于确定车辆所处起点的第一状态信息，并确定障碍物的第六状态信息；
基于第一状态信息和第六状态信息的候选路径生成子模块，用于对所述参考线进行偏置，并根据所述第一状态信息、所述第六状态信息以及所述偏置后的参考线，生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
一种车辆，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的一种自动驾驶的方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种自动驾驶的方法。
本发明实施例具有以下优点：
在本发明实施例中，通过在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线，根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶，实现了用于自动驾驶的目标路径的确定，并通过获取环境信息来生成候选路径，以从中确定目标路径，避免了车辆在沿着参考线进行自动驾驶时，与道路中的障碍物发生碰撞的情况，提高了自动驾驶的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的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他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种自动驾驶的方法的步骤流程图；
图2是本发明一实施例提供的另一种自动驾驶的方法的步骤流程图；
图3是本发明一实施例提供的一种自动驾驶的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种自动驾驶的方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
其中，栅格地图可以为采用预置在车辆中的感知设备，如激光传感器，所构建的栅格地图。
在针对停车场的自动驾驶的过程中，可以通过车辆中的激光传感器实时采集针对停车场的环境信息，进而可以根据停车场的环境信息，构建针对停车场的实时栅格地图。
在实际应用中，可以根据实时采集的针对停车场的环境信息，确定停车场内的一个或多个对象以及每个对象对应的位置信息，对象可以包括与道路对应的道路类型对象、与道路中的障碍物对应的障碍物类型对象，进而可以根据每个对象对应的位置信息生成针对停车场的地图，并按照一定面积的矩形框对地图进行划分，以得到包括多个栅格的地图，可以统计每个栅格内不同类型的对象的个数，以根据不同类型的对象的个数确定每个栅格对应的对象的类型，进而可以根据每个栅格中对象对应的类型，构建针对停车场的实时栅格地图。
步骤102，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
其中，参考线可以为车辆当前行驶的道路的中线，环境信息可以包括道路信息、障碍物信息，道路信息可以包括与车辆当前所在道路对应的车位线信息、车道线信息，障碍物信息可以包括停靠在道路中的车辆信息、设置在道路中的路障信息。
在构建实时栅格地图后，可以根据实时采集的针对停车场的环境信息，确定车辆当前的行驶的道路，进而可以确定位于道路中间的中线，以根据道路的中线生成参考线。
步骤103，根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果；
其中，候选路径可以为用于控制车辆自动驾驶的路径，评价结果可以用于从多条候选路径中确定最优的候选路径，最优的候选路径可以为车辆在沿着最优的候选路径进行自动驾驶时车辆不会与道路中的障碍物发生碰撞的候选路径。
在生成参考线后，可以对参考线进行编辑或平移，进而可以生成多条候选路径。
在实际应用中，可以按照一定的偏移距离，对参考线进行一次或多次平移，以得到多条平移后的参考线，进而可以以多条平移后的参考线作为车辆自动驾驶的候选路径，也可以预先设定多个的曲率信息，并以车辆当前的位置为起点，对参考线进行弯曲，以得到多个不同曲率的参考线，进而可以以多条不同曲率的参考线作为车辆自动驾驶的候选路径，也可以将参考线划分成多段线段，并按照不同的曲率信息对一段或多段线段进行弯曲，以得到包括多段曲率不同的线段的参考线，进而可以以包括多段曲率不同的线段的参考线作为车辆自动驾驶的候选路径。
在生成多条候选路径后，可以根据实时栅格地图中一个或多个对象的位置信息，确定车辆在沿着候选路径行驶时，车辆与道路中的对象发生干涉的几率，以根据发生干涉的几率生成针对候选路径的评价结果，也可以根据参考线的位置信息，确定候选路径与参考线的偏移程度，进而可以根据偏移程度生成针对候选路径的评价结果，也可以结合根据发生干涉的几率生成的评价结果，以及根据偏移程度生成的评价结果，生成基于实时栅格地图和参考线的综合的评价结果。
在本发明一实施例中，根据所述参考线，生成多条候选路径的步骤可以包括如下子步骤：
子步骤11，根据所述参考线，建立目标坐标系；
其中，目标坐标系可以为基于参考线建立的坐标系。
在生成参考线后，可以以参考线上的某一点的位置信息为原点，如以车辆启动时的位置信息为原点，可以以参考线上任意一点与原点之间沿着参考线的距离、以及该点对应的切线的方向信息和法线的方向信息，建立目标坐标系。
子步骤12，确定车辆所处起点的第一状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第一状态信息转换为第二状态信息；
其中，第一状态信息可以包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息，第二状态信息可以包括车辆投影到目标坐标系中的坐标信息，转弯半径变化信息可以为车辆的转弯半径的变化趋势。
在建立目标坐标系后，可以通过车辆中的定位系统或感知设备确定车辆所处起点的位置信息，可以通过车辆中的电机控制单元确定车辆的速度信息、加速度信息、转弯半径信息等信息，以确定车辆所处起点的第一状态信息。
在得到第一状态信息后，可以根据第一状态信息确定车辆投影到目标坐标系中的坐标信息，以得到第二状态信息。
其中，车辆投影到目标坐标系中的坐标信息可以包括车辆与原点之间沿着参考线的距离、车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离、车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离的变化值、车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离的变化值的偏导数。
在实际应用中，可以确定当前时刻所生成的参考线上的任意一点对应的法线的方向信息，可以确定车辆的位置信息，进而可以根据车辆的位置信息，确定参考线上的与车辆匹配的点，该匹配的点与车辆之间的方向信息可以与该匹配的点对应的法线的方向信息匹配，可以确定该匹配的点与原点之间沿着参考线的距离为当前时刻中车辆与原点之间沿着参考线的距离。
在确定车辆与原点之间沿着参考线的距离后，可以确定根据车辆的位置信息，确定当前时刻中车辆与参考线在沿着与该匹配的点对应的法线的方向信息上的距离，即为车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离。
在确定当前时刻中车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离后，可以确定上一时刻中车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离，以确定当前时刻中车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离与上一时刻中车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离之间的变化值，即为车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离的变化值。
在确定车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离的变化值后，可以确定上上一时刻与上一时刻中车辆在参考线的法线的方向上与参考线之间的距离之间的变化值，以确定距离的变化值的偏导数。
子步骤13，确定车辆期望终点的第三状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第三状态信息转换为第四状态信息；
其中，车辆期望终点可以为车辆在车辆所处起点沿着参考线行驶预定距离后所达到的地点，预设距离可以与车辆中的感知设备的误差对应，如激光传感器的误差可以为15米，则预设距离可以为15米，第三状态信息可以为车辆到达车辆期望终点后的状态信息，第三状态信息可以包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息，第四状态信息可以包括车辆到达车辆期望终点后投影到目标坐标系中的坐标信息。
在得到第二状态信息后，可以基于车辆运动学约束，预测车辆在基于第一状态信息下到达车辆期望终点后所得到第三状态信息，也可以接受用户针对车辆到达车辆期望终点后的状态信息的编辑操作，以得到用户所期望的第三状态信息。
在确定第三状态信息后，可以采用上述根据目标坐标系将第一状态信息转换至第二状态信息的步骤，将第三状态转换至第四状态信息。
子步骤14，根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径。
在得到第二状态信息和第四状态信息后，可以确定第二状态信息中的坐标信息和第四状态信息中的坐标信息，进而可以根据第二状态信息中的坐标信息和第四状态信息中的坐标信息，进行线段拟合，以生成候选路径。
在实际应用中，可以采用5次多项式对第二状态信息中的坐标信息和第四状态信息中的坐标信息进行线段拟合。
在本发明一实施例中，可以根据第四状态信息进行采样，得到多个采样点的第五状态信息，进而可以根据第二状态信息和第五状态信息，生成多条候选路径。
其中，第五状态信息可以包括车辆到达采样点后投影到目标坐标系中的坐标信息。
在得到第四状态信息后，可以确定车辆期望终点的位置信息，并基于车辆期望终点的位置信息和第四状态信息，确定一采样区域，进而可以在采样区域中确定一个或多个采样点，以及确定每个采样点对应的第五状态信息。
在得到第二状态信息和第五状态信息后，可以确定第二状态信息中的坐标信息，以及确定每个采样点对应的第五状态信息中的坐标信息，进而可以分别根据第二状态信息中的坐标信息和采样点对应第五状态信息中的坐标信息，进行线段拟合，以生成多条候选路径。
在本发明一实施例中，根据所述参考线，生成多条候选路径的步骤还可以包括如下子步骤：
子步骤21，确定车辆所处起点的第一状态信息，并确定障碍物的第六状态信息；
其中，障碍物可以为环境信息中的障碍物类型对象，第六状态信息可以包括障碍物的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息。
在生成参考线后，可以通过车辆中的定位系统或感知设备确定车辆所处起点的位置信息，可以通过车辆中的电机控制单元确定车辆的速度信息、加速度信息、转弯半径信息等信息，以确定车辆所处起点的第一状态信息。
在得到第一状态信息后，可以通过车辆中的感知设备确定针对障碍物相对于车辆的位置信息、速度信息、加速度信息转弯半径信息、转弯半径变化信息，以得到障碍物的第六状态信息。
在实际应用中，可以通过车辆中的感知设备确定停车场内的一个或多个对象，并确定停车场内的一个或多个对象在不同时刻的速度信息和轨迹信息，进而可以确定速度信息为0且轨迹信息连续的对象为障碍物类型对象，即为障碍物。
子步骤22，对所述参考线进行偏置，并根据所述第一状态信息、所述第六状态信息以及所述偏置后的参考线，生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
其中，预设曲率阈值可以为针对参考线的曲率信息的最大值。
在得到第一状态信息和第六状态信息后，可以根据第一状态信息中的位置信息和第六状态信息中的位置信息，确定车辆与障碍物之间的相对位置关系，可以按照车辆与障碍物之间的相对位置关系对参考线进行一次或多次偏置，以使得参考线不会与障碍物发生干涉。
在实际应用中，还可以确定与第一次偏置时的方向相反的方向，并沿着与第一次偏置时的方向相反的方向进行一次或多次平移，以得到一条或多条参考线。
在得到多条参考线后，可以设计横向控制器，进而可以通过横向控制器模拟车辆跟踪偏置后的参考线，以得到车辆跟踪参考线的轨迹信息，可以根据车辆跟踪参考线所得到的轨迹信息确定候选路径。
作为一示例，横向控制器可以为基于pure pursuit横向控制算法的控制器。
在实际应用中，在通过横向控制器模拟车辆跟踪偏置后的参考线时，可以确定针对参考线的曲率信息的最大值，并将曲率信息的最大值确定为预设曲率阈值，可以基于预设曲率阈值调整偏置后的参考线的曲率信息，进而可以生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
在本发明一实施例中，根据所述参考线，生成多条候选路径的步骤还可以包括如下子步骤：
子步骤31，确定车辆所处起点的第一状态信息；
子步骤32，根据所述参考线，确定至少两个目标曲率信息；
其中，目标曲率信息可以包括车辆的转弯半径变化信息。
在确定第一状态信息后，可以确定参考线的曲率信息，进而可以根据参考线的曲率信息，确定车辆的转弯半径，并通过车辆中的电机控制单元确定车辆当前的转弯半径变化信息，可以按照预设的变化值对转弯半径变化信息对应的值进行递增，以得到至少两个转弯半径变化信息，即得到至少两个目标曲率信息。
子步骤33，根据所述第一状态信息和所述至少两个目标曲率信息，生成多条候选路径；
在得到至少两个目标曲率信息后，可以根据第一状态信息中的转弯半径信息和至少两个目标曲率信息，生成多条候选路径。
在实际应用中，可以在车辆行驶时，采用车辆当前的转弯半径变化信息实时调整车辆的转弯半径，以使得车辆按照实时的转弯半径从车辆所处起点行驶S1米，并在行驶S1米后，对车辆当前的转弯半径变化信息进行递增，进而可以按照递增后的转弯半径变化信息实时调整车辆的转弯半径，以控制车辆继续行驶S2米，从而可以得到不同转弯半径变化信息的组合的候选路径，以得到多条候选路径。
其中，S1和S2可以为人为设定的距离。
步骤104，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶。
在得到多条候选路径对应的评价结果后，可以对每条候选路径对应的评价结果进行比较，以得到评价结果最优的候选路径，即为目标路径，进而可以控制车辆按照目标路径进行自动驾驶。
在本发明实施例中，通过在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线，根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶，实现了用于自动驾驶的目标路径的确定，并通过获取环境信息来生成候选路径，以从中确定目标路径，避免了车辆在沿着参考线进行自动驾驶时，与道路中的障碍物发生碰撞的情况，提高了自动驾驶的安全性。
参照图2，示出了本发明一实施例提供的另一种自动驾驶的方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤201，在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
步骤202，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
步骤203，根据所述参考线，生成多条候选路径；
步骤204，根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果；
在生成多条候选路径后，可以根据实时栅格地图中一个或多个对象的位置信息，确定车辆在沿着候选路径行驶时，车辆与道路中的对象发生干涉的几率，以根据发生干涉的几率生成针对候选路径的子评价结果，也可以根据参考线的位置信息，确定候选路径与参考线的偏移程度，进而可以根据偏移程度生成针对候选路径的子评价结果，也可以结合根据发生干涉的几率生成的子评价结果，以及根据偏移程度生成的子评价结果，生成基于实时栅格地图和参考线的综合的子评价结果。
在本发明一实施例中，步骤204可以包括如下子步骤：
子步骤41，根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中在无碰撞的情况下的可通行长度信息，作为子评价结果；
其中，可通行长度信息可以为车辆在沿着候选路径行驶时，能够无碰撞行驶的长度信息。
在生成多条候选路径后，可以根据实时栅格地图中一个或多个对象的位置信息，确定车辆在沿着候选路径行驶时，能够与道路中的对象在不发生干涉的情况下所能行驶的长度信息，进而可以根据每条候选路径对应的可通行长度信息生成子评价结果。
子步骤42，和/或，根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中落入车辆轮廓的栅格点数量，作为子评价结果；
其中，实时栅格地图中的对象可以通过栅格点来表示，栅格点数量可以为实时栅格地图中的对象的数量。
在生成多条候选路径后，可以确定车辆的长度信息和宽度信息，进而可以根据车辆的长度信息和宽度信息确定车辆轮廓，可以根据实时栅格地图中一个或多个对象的位置信息，确定车辆在沿着候选路径行驶时，落入车辆轮廓的栅格点数量，进而可以根据落入车辆轮廓的栅格点数量作为子评价结果。
子步骤43，和/或，根据所述参考线，确定所述候选路径的偏离程度，作为子评价结果。
其中，候选路径的偏离程度可以为参考线与候选路径的偏离程度。
在生成多条候选路径后，可以根据参考线的位置信息，确定候选路径与参考线的偏离程度，进而可以根据偏移程度生成针对候选路径的子评价结果。
步骤205，对所述多个子评价结果进行加权，得到所述多条候选路径的评价结果；
在得到多个子评价结果后，可以按照预定的加权策略对多个子评价结果进行加权，进而可以得到多条候选路径的评价结果。
在实际应用中，可以采用子步骤41、子步骤42以及子步骤43，对同一条候选路径进行评价，进而可以得到针对同一条候选路径的多个子评价结果，可以设定采用子步骤41得到的子评价结果的加权系数为0.4，可以设定采用子步骤42得到的子评价结果的加权系数为0.3，可以设定采用子步骤43得到的子评价结果的加权系数为0.3，进而可以根据预先设定的加权系数对同一条候选路径的子评价结果进行加权，以得到加权后的评价结果。
步骤206，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶。
在得到多条候选路径对应的加权后的评价结果后，可以对每条候选路径对应的加权后的评价结果的值进行比较，以确定加权后的评价结果的值最高的候选路径，即为目标路径，进而可以控制车辆按照目标路径进行自动驾驶。
在本发明实施例中，通过在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线，根据所述参考线，生成多条候选路径，根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果，对所述多个子评价结果进行加权，得到所述多条候选路径的评价结果，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶，实现了用于自动驾驶的目标路径的确定，通过获取环境信息来生成候选路径，以从中确定目标路径，避免了车辆在沿着参考线进行自动驾驶时，与道路中的障碍物发生碰撞的情况，提高了自动驾驶的安全性，通过对候选路径的评价结果进行加权，以确定目标路径，提高了按照目标路径进行自动驾驶的可靠性。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图3，示出了本发明一实施例提供的一种自动驾驶的装置的结构示意图，具体可以包括如下模块：
实时栅格地图构建模块301，用于在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
环境信息获取模块302，用于获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
多条候选路径生成模块303，用于根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果；
自动驾驶模块304，用于根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶。
在本发明一实施例中，所述多条候选路径生成模块303，包括：
目标坐标系建立子模块，用于根据所述参考线，建立目标坐标系；
第一状态信息转换子模块，用于确定车辆所处起点的第一状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第一状态信息转换为第二状态信息；
第三状态信息转换子模块，用于确定车辆期望终点的第三状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第三状态信息转换为第四状态信息；
基于第二状态信息和第四状态信息的候选路径生成子模块，用于根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径。
在本发明一实施例中，所述基于第二状态信息和第四状态信息的候选路径生成子模块，包括：
第五状态信息得到单元，用于根据所述第四状态信息进行采样，得到多个采样点的第五状态信息；
基于第二状态信息和第五状态信息的候选路径生成单元，用于根据所述第二状态信息和所述第五状态信息，生成多条候选路径。
在本发明一实施例中，所述多条候选路径生成模块303，包括：
第六状态信息确定子模块，用于确定车辆所处起点的第一状态信息，并确定障碍物的第六状态信息；
基于第一状态信息和第六状态信息的候选路径生成子模块，用于对所述参考线进行偏置，并根据所述第一状态信息、所述第六状态信息以及所述偏置后的参考线，生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
在本发明一实施例中，所述基于第一状态信息和第六状态信息的候选路径生成子模块，包括：
第一状态信息确定单元，用于确定车辆所处起点的第一状态信息；
目标曲率信息确定单元，用于根据所述参考线，确定至少两个目标曲率信息；
基于第一状态信息和目标曲率信息的候选路径生成单元，用于根据所述第一状态信息和所述至少两个目标曲率信息，生成多条候选路径。
在本发明一实施例中，所述多条候选路径生成模块303，包括：
子评价结果确定子模块，用于根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果；
评价结果得到子模块，用于对所述多个子评价结果进行加权，得到所述多条候选路径的评价结果。
在本发明一实施例中，所述子评价结果确定子模块，包括：
可通行长度信息确定单元，用于根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中在无碰撞的情况下的可通行长度信息，作为子评价结果；
栅格点数量确定单元，用于根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中落入车辆轮廓的栅格点数量，作为子评价结果；
候选路径的偏离程度确定单元，用于根据所述参考线，确定所述候选路径的偏离程度，作为子评价结果。
在本发明实施例中，通过在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图，获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线，根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果，根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶，实现了用于自动驾驶的目标路径的确定，并通过获取环境信息来生成候选路径，以从中确定目标路径，避免了车辆在沿着参考线进行自动驾驶时，与道路中的障碍物发生碰撞的情况，提高了自动驾驶的安全性。
本发明一实施例还提供了一种车辆，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上一种自动驾驶的方法。
本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上一种自动驾驶的方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对所提供的一种自动驾驶的方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (11)
1.一种自动驾驶的方法，其特征在于，所述方法包括：
在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果；
根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶；
所述根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果，包括：
根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果；
对所述多个子评价结果进行加权，得到所述多条候选路径的评价结果；
所述根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果，包括：
根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中落入车辆轮廓的栅格点数量，作为子评价结果；
根据所述参考线，确定所述候选路径的偏离程度，作为子评价结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考线，生成多条候选路径，包括：
根据所述参考线，建立目标坐标系；
确定车辆所处起点的第一状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第一状态信息转换为第二状态信息，其中，所述第一状态信息包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息，所述第二状态信息包括车辆投影到所述目标坐标系中的坐标信息；
确定车辆期望终点的第三状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第三状态信息转换为第四状态信息，其中，所述第三状态信息为车辆到达车辆期望终点后的状态信息，所述第四状态信息包括车辆到达车辆期望终点后投影到所述目标坐标系中的坐标信息；
根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径，包括：
根据所述第四状态信息进行采样，得到多个采样点的第五状态信息，其中，所述第五状态信息包括车辆到达采样点后投影到所述目标坐标系中的坐标信息；
根据所述第二状态信息和所述第五状态信息，生成多条候选路径。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考线，生成多条候选路径，包括：
确定车辆所处起点的第一状态信息，并确定障碍物的第六状态信息，其中，所述第一状态信息包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息，所述第六状态信息包括障碍物的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息；
对所述参考线进行偏置，并根据所述第一状态信息、所述第六状态信息以及所述偏置后的参考线，生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考线，生成多条候选路径，包括：
确定车辆所处起点的第一状态信息，其中，所述第一状态信息包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息；
根据所述参考线，确定至少两个目标曲率信息；
根据所述第一状态信息和所述至少两个目标曲率信息，生成多条候选路径。
6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果，还包括：
根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中在无碰撞的情况下的可通行长度信息，作为子评价结果。
7.一种自动驾驶的装置，其特征在于，所述装置包括：
实时栅格地图构建模块，用于在针对停车场的自动驾驶过程中，构建针对所述停车场的实时栅格地图；
环境信息获取模块，用于获取实时采集的环境信息，并根据所述环境信息，生成参考线；
多条候选路径生成模块，用于根据所述参考线，生成多条候选路径，并根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，生成所述多条候选路径的评价结果；
自动驾驶模块，用于根据所述评价结果，从所述多条候选路径中，确定目标路径，以控制车辆按照所述目标路径进行自动驾驶；
所述多条候选路径生成模块，包括：
子评价结果确定子模块，用于根据所述实时栅格地图和/或所述参考线，确定多个子评价结果；
评价结果得到子模块，用于对所述多个子评价结果进行加权，得到所述多条候选路径的评价结果；
所述子评价结果确定子模块，包括：
栅格点数量确定单元，用于根据所述实时栅格地图，确定所述候选路径中落入车辆轮廓的栅格点数量，作为子评价结果；
候选路径的偏离程度确定单元，用于根据所述参考线，确定所述候选路径的偏离程度，作为子评价结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多条候选路径生成模块，包括：
目标坐标系建立子模块，用于根据所述参考线，建立目标坐标系；
第一状态信息转换子模块，用于确定车辆所处起点的第一状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第一状态信息转换为第二状态信息，其中，所述第一状态信息包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息，所述第二状态信息包括车辆投影到所述目标坐标系中的坐标信息；
第三状态信息转换子模块，用于确定车辆期望终点的第三状态信息，并根据所述目标坐标系，将所述第三状态信息转换为第四状态信息，其中，所述第三状态信息为车辆到达车辆期望终点后的状态信息，所述第四状态信息包括车辆到达车辆期望终点后投影到所述目标坐标系中的坐标信息；
基于第二状态信息和第四状态信息的候选路径生成子模块，用于根据所述第二状态信息和所述第四状态信息，生成多条候选路径。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多条候选路径生成模块，包括：
第六状态信息确定子模块，用于确定车辆所处起点的第一状态信息，并确定障碍物的第六状态信息，其中，所述第一状态信息包括车辆的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息，所述第六状态信息包括障碍物的速度信息、加速度信息、位置信息、转弯半径信息、转弯半径变化信息；
基于第一状态信息和第六状态信息的候选路径生成子模块，用于对所述参考线进行偏置，并根据所述第一状态信息、所述第六状态信息以及所述偏置后的参考线，生成多条曲率信息不超过预设曲率阈值的候选路径。
10.一种车辆，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的一种自动驾驶的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的一种自动驾驶的方法。
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