CN113119964A

CN113119964A - 一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置

Info

Publication number: CN113119964A
Application number: CN201911398952.2A
Authority: CN
Inventors: 左帅; 朱敏; 李兴佳; 蔡礼松
Original assignee: Zhengzhou Yutong Bus Co Ltd
Current assignee: Zhengzhou Yutong Bus Co Ltd
Priority date: 2019-12-30
Filing date: 2019-12-30
Publication date: 2021-07-16
Anticipated expiration: 2039-12-30
Also published as: WO2021135728A1; EP4082848A4; EP4082848C0; CN113119964B; EP4082848A1; EP4082848B1

Abstract

本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置。该方法将障碍物和自车均看作是具有凸起的二维层面的多边形，依据障碍物的行驶运动方向与自车的行驶运动方向确定一些很可能发生碰撞的多边形边缘上的点进行对应的障碍物预测路径规划和自车预测路径规划，并在判断各障碍物预测路径与各自车预测路径存在交点的情况下，根据自车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断自车与障碍物是否发生碰撞，进而可计算出发生碰撞的时刻，并准确判断自车车身发生碰撞的具体位置，对自车与障碍物是否发生碰撞的预测更加准确。而且，该方法适用于直行道路、弯曲道路、交叉路口等结构化道路以及非结构化道路，无需区分处理。

Description

一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置

技术领域

本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置。

背景技术

随着科技的发展，无人驾驶技术也逐渐走入人们的生活。随着无人驾驶技术的快速发展，原先仅仅停留在实验室里的科学研究正在逐步转向商业化应用，要想实现完全且安全的无人驾驶，无人驾驶车辆的路径规划和速度规划是其核心技术之一。

在路径规划中，需要对环境进行感知，在对环境进行感知时，检测无人驾驶车辆周围的障碍物是环境感知的一个重要部分。在无障碍物的情况下，无人驾驶车辆会优先沿着所在车道的车道中心线行驶；在有障碍物的情形下，无人驾驶车辆需要在原有规划的路径下进行合理有效的避障行为。

例如，申请公布号为CN109960261A的中国发明专利申请公开了一种基于碰撞检测的动态障碍物避让方法，该方法通过初规划构造车辆期望轨迹，并根据接收的动态障碍物预测轨迹和所述车辆期望轨迹，进行碰撞检测，对车辆的行驶速度和/或路径进行重新规划，得到车辆无碰撞行驶速度和/或路径数据，重新构造车辆期望轨迹，避让动态障碍物，实现无人车辆自主避让动态障碍物。该方法根据车辆的期望的轨迹、障碍物的预测轨迹，以及车辆、障碍物的外廓尺寸(如，二维或三维矩形框体)，做碰撞预测，需要根据障碍物预测轨迹、自车期望轨迹点序列重构各自凸体(框体)，可以将轨迹想象成是轨道，车辆或者障碍物想象成火车，根据不同时刻沿各自轨迹滑移，判断两者是否会发生碰撞。该检测方法复杂、计算量大。而且，该方法仅计算出当前所处轨迹与动态障碍物的最近距离，而不能给出发生碰撞的时刻、位置，所给信息不足以支撑车辆合理避让，且基于当前轨迹减速停车，而所有情况均减速停车的话效率太低。

发明内容

本发明提供了一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法及装置，用以解决现有技术中对与障碍物是否发生碰撞时检测复杂、计算量大的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案和有益效果为：

本发明的一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，包括如下步骤：

1)根据障碍物运动情况，规划障碍物边缘各点的障碍物预测路径，根据自车的运动情况，规划自车边缘各点的自车预测路径；

2)判断各障碍物预测路径与各自车预测路径是否存在交点：若存在交点，确定各交点的位置、交点所在的自车预测路径以及对应的自车边缘点，选取当前时刻下各交点与其对应的自车边缘点之间最短的自车预测路径长度作为最小距离，以第一次存在交点的时刻作为发生碰撞的初始时刻，以最后一次存在交点的时刻作为发生碰撞的结束时刻；

3)根据自车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断自车与障碍物是否发生碰撞。

其有益效果：本发明不再将障碍物和自车当做一个点来进行对应的路径规划，而是将障碍物和自车均看作是具有凸起的二维层面的多边形，依据障碍物的行驶运动方向与自车的行驶运动方向确定一些很可能发生碰撞的多边形边缘上的点进行对应的障碍物预测路径规划和自车预测路径规划，并在判断各障碍物预测路径与各自车预测路径存在交点的情况下，根据自车行驶距离、设定安全距离和所述最小距离，判断自车与障碍物是否发生碰撞，进而可计算出发生碰撞的时刻，并准确判断自车车身发生碰撞的具体位置，避免因把自车和障碍物均看作一个点来进行路径规划并相应判断是否发生碰撞时造成的无法准确判断自车的某凸起边缘是否与障碍物发生碰撞的情况出现，对自车与障碍物是否发生碰撞的预测更加准确。该方法简单、计算量少。而且，该方法适用于直行道路、弯曲道路、交叉路口等结构化道路以及非结构化道路，无需区分处理。

作为方法的进一步改进，步骤3)中，为了准确判断与障碍物是否发生碰撞，判断发生碰撞的初始时刻自车的行驶距离与设定安全距离之间的第一差值是否大于所述最小距离，若第一差值大于所述最小距离，则判定自车与障碍物不发生碰撞。

作为方法的进一步改进，步骤3)中，为了准确判断与障碍物是否发生碰撞，判断发生碰撞的初始时刻与发生碰撞的结束时刻之间任一时刻自车的行驶距离与设定安全距离之间的第二差值是否小于等于所述最小距离，若第二差值小于等于所述最小距离，则判定自车与障碍物不发生碰撞。

作为方法的进一步改进，步骤2)中，若不存在交点，则判定自车与障碍物不发生碰撞，并控制自车降低加速度、提高加速度或保持当前加速度行驶。

作为方法的进一步改进，步骤3)中，为了达到避免碰撞、提高通行效率、改善速度平顺性的目的，若第一差值大于所述最小距离，控制自车保持当前加速度行驶或提高加速度行驶。

作为方法的进一步改进，步骤3)中，为了达到避免碰撞、提高通行效率、改善速度平顺性的目的，若第二差值小于等于所述最小距离，控制自车保持当前加速度行驶。

作为方法的进一步改进，为了达到避免碰撞、提高通行效率、改善速度平顺性的目的，若第一差值小于等于所述最小距离，则判定自车与障碍物会发生碰撞，控制自车降低加速度行驶。

作为方法的进一步改进，为了达到避免碰撞、提高通行效率、改善速度平顺性的目的，若第二差值大于所述最小距离，则判定自车与障碍物会发生碰撞，控制自车降低加速度行驶。

作为方法的进一步改进，为了准确预测得到步骤1)中，根据自车的运动情况，采用触须算法规划自车边缘各点的自车预测路径。

本发明还提供了一种自动驾驶车辆碰撞预测判断装置，包括存储器与处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现上述自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，并达到与方法相同的效果。

附图说明

图1是本发明的方法实施例的整体方案示意图；

图2是本发明的方法实施例的碰撞预测原理示意图。

具体实施方式

方法实施例：

该实施例提供了一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，该方法结合运动障碍物(下简称障碍物)的运动情况，以及自动驾驶车辆(下简称自车)的运动情况，预测未来一段时间内障碍物与自车是否会发生碰撞，进而对自车的速度进行相应的控制，以达到避免碰撞、提高通行效率、改善速度平顺性的目的。

该方法可同时适用于直行道路、弯曲道路、交叉路口等结构化道路以及非结构化道路，无需区分处理。为了实施该方法，由外部输入和处理方法两部分组成。如图1所示，外部输入包括：

1)障碍物信息：在初始时刻、车辆坐标系下车辆周围障碍物的二维多边形信息(即多边形上各边缘点相对于车辆的位置坐标)、运动信息(横向速度v_x、纵向速度v_y、横向加速度a_x和纵向加速度a_y)。

2)自车运动信息：自车在当前时刻下的速度v_car和纵向加速度a_car。

3)自车规划路径信息：是指在当前时刻下未来一段距离内自车将要行驶的路径信息，为车辆坐标系下离散的坐标点信息，相邻两点之间的距离间隔固定为L₀。

具体的处理方法包括：

1)障碍物碰撞预测：根据输入的障碍物信息、自车规划路径信息及自车运动信息，预测车辆与障碍物是否会发生碰撞。

2)车辆速度控制策略：根据预测的碰撞情况，对车辆进行加、减速控制。

具体的处理方法即为该实施例的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，下面对该方法做详细的说明。

步骤一，将自车看作是一个二维多边形的物体，根据自车的运动情况，采用触须算法，规划多边形边缘各点的自车预测路径。具体对哪些点进行路径规划，需考虑自车的情况，例如，如图2所示，俯视看自车，将其看作是一个矩形，矩形的上方为自车车头部位(即自车的正向)，在该图中，规划了自车正向的三个点的预测路径，对应图中从右下方至左上方的四条虚线中的最右侧的三条虚线，又规划了自车侧向的一个点的预测路径，对应图中从右下方至左上方的四条虚线中的最左侧的一条虚线，这样便可得到车身扫过的作用区域。在此基础上，将各条自车预测路径离散为多个点，每个点都有相应坐标，两点之间距离间隔相同，均为L₀。

步骤二，同样将障碍物看作是一个二维多边形的物体，设定预测时间长度为T_pre，离散时间间隔为T₀，根据障碍物运动情况，规划多边形边缘各点的障碍物预测路径，即多边形边缘各点在未来T_pre时间内每个时刻(以T₀为间隔)的位置信息。例如，如图2所示，俯视看障碍物，将其也看作是一个矩形，矩形的右上方为障碍物前方部位，在该图中，规划了障碍物正向的一个点的预测路径，对应图中从左下方至右上方的一条虚线。具体的公式如下：

v_xt＝v_x+a_xt

v_yt＝v_y+a_yt

式中，n为某点，t为未来某一时刻，x_n0、y_n0为n点的初始位置，x_nt、y_nt为t时刻的预测位置，v_xt、v_yt为t时刻的预测测速，a_x、a_y分别为障碍物当前时刻横向、纵向加速度，v_x、v_y分别为障碍物当前时刻横向、纵向速度。

需说明的是，步骤一和步骤二中具体对边缘哪些点进行路径规划，需根据障碍物的行驶方向和自车的行驶方向来相应确定，例如，图2中便无需确定自车的右侧的边缘点的障碍物预测路径。

步骤三，根据自车的各自车预测路径以及障碍物的各障碍物预测路径，判断两者之间是否存在交点：若不存在交点，则执行步骤四；若存在交点，则执行步骤五。

步骤四，各障碍物预测路径与各自车预测路径之间不存在交点，说明障碍物的障碍物预测路径与自车的自车预测路径上不存在重合，说明障碍物与自车在T_pre时间内不会发生碰撞，此时对自车速度无限制，可加速，可减速，也可保持原来的车速。

步骤五，各障碍物预测路径与各自车预测路径之间存在交点，说明障碍物与自车的在T_pre时间内存在碰撞的可能。此时，确定各交点的位置、交点所在的自车预测路径以及对应的自车边缘点，选取T_pre时间内，当前时刻下各交点与其对应的自车边缘点之间最短的自车预测路径长度作为最小距离L_tmin，并以第一次存在交点的时刻作为发生碰撞的初始时刻t_start，以最后一次存在交点的时刻作为发生碰撞的结束时刻t_end。

其中，发生碰撞的某时刻t可能多条自车预测路径同时与障碍物发生碰撞，距离L_mt＝i_mL₀，m表示自车预测路径的序号，通过m可以判断出发生碰撞的车身位置(如正面、侧面)，i_m表示自车预测路径m上的离散点的个数。具体公式为：

L_tmin＝min(i₀,i₁,...,i_m)·L₀

步骤六，遍历t_start到t_end时间内自车的行驶距离，公式如下：

v_tcar＝v_car+a_cart

式中，S_t、v_tcar分别为自车在t时刻的自车行驶距离及速度，v_car、a_car分别为自车在初始时刻的初速度和加速度。

步骤七，根据自车行驶距离S_t、设定正向碰撞安全距离S_lon、设定侧向碰撞安全距离S_lat和最小距离L_tmin(指自车将与其他障碍物发生碰撞的最近的距离)，来判断自车与障碍物是否发生碰撞：

1)判断是否满足S_t-S_lon≤L_tmin：若满足，则判定自车与障碍物不会发生碰撞，控制自车正常行驶，保持当前加速度行驶；否则，判定自车与障碍物会发生碰撞，自车应低于当前加速度行驶。

2)判断是否满足S_t-S_lat＞L_tmin，且t＝t_start：若满足，则判定自车与障碍物不会发生碰撞且自车优先通行，自车可保持或高于当前加速度行驶；否则，判定自车与障碍物会发生碰撞，自车应低于当前加速度行驶。

整体上，该方法将车辆期望或规划的轨迹沿车身框体外廓(沿行驶方向的投影)做偏移，每条轨迹意味着相应车身外廓点将要走过的轨迹，如此类似从车身生成许多触须，去探测将要行驶的区域是否有障碍物，就像猫的触须一样；而障碍物的预测，根据其当前位置、运动状态、框体尺寸，来预测未来某时刻其框体所处的位置；如此根据自车触须点位置、障碍物框体位置，判断哪个点在框体里，如此判断是否干涉，进而根据安全距离条件，进一步判断对于自车控制而言是否碰撞。

而且，该方法可以得出发生碰撞的时刻、距离、位置，得到的信息较为全面，从而可根据以上碰撞信息对自车进行减速避让(包括让行)或正常行驶(包括匀速或加速)。该方法采用触须算法进行碰撞检测，检测方法简单易实现、计算量小。

装置实施例：

该实施例提供了一种自动驾驶车辆碰撞预测判断装置，该装置包括存储器和处理器，存储器和处理器之间直接或间接地电性连接以实现数据的传输或交互。这里的处理器可以整车控制器，还可以是增加进整车的处理器，该增加进整车的处理器可以是通用处理器，例如中央处理器CPU，也可以是其他可编程逻辑器件，例如数字信号处理器DSP，处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现方法实施例中介绍的一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，由于在方法实施例中已对该方法做了详细说明，这里不再赘述。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims

1.一种自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，步骤3)中，判断发生碰撞的初始时刻自车的行驶距离与设定安全距离之间的第一差值是否大于所述最小距离，若第一差值大于所述最小距离，则判定自车与障碍物不发生碰撞。

3.根据权利要求1或2所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，步骤3)中，判断发生碰撞的初始时刻与发生碰撞的结束时刻之间任一时刻自车的行驶距离与设定安全距离之间的第二差值是否小于等于所述最小距离，若第二差值小于等于所述最小距离，则判定自车与障碍物不发生碰撞。

4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，步骤2)中，若不存在交点，则判定自车与障碍物不发生碰撞，并控制自车降低加速度、提高加速度或保持当前加速度行驶。

5.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，步骤3)中，若第一差值大于所述最小距离，控制自车保持当前加速度行驶或提高加速度行驶。

6.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，步骤3)中，若第二差值小于等于所述最小距离，控制自车保持当前加速度行驶。

7.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，若第一差值小于等于所述最小距离，则判定自车与障碍物会发生碰撞，控制自车降低加速度行驶。

8.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，若第二差值大于所述最小距离，则判定自车与障碍物会发生碰撞，控制自车降低加速度行驶。

9.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法，其特征在于，步骤1)中，根据自车的运动情况，采用触须算法规划自车边缘各点的自车预测路径。

10.一种自动驾驶车辆碰撞预测判断装置，其特征在于，包括存储器与处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现如权利要求1～9任一项所述的自动驾驶车辆碰撞预测判断方法。