CN113160547B - 一种自动驾驶方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种自动驾驶方法及相关设备。其中，一种自动驾驶方法，包括：根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段；根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。实施本申请实施例可以有效保证自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。

Description

一种自动驾驶方法及相关设备
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶方法及相关设备。
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人类主动操作下，实现自动驾驶。现阶段伴随着人们对安全、舒适、高效出行需求的日益提升，自动驾驶技术越来越成为社会所重点关注的技术领域。目前大多数的自动驾驶技术在有明确的路权判定规则的高速公路，或者是有固定路线的单行道路区域内相对于成熟，因为在这种情况下道路结构清晰，便于车辆根据当前他车速度来预测他车未来运动轨迹，而且车辆感知的主要范围在前后方，对侧向的感知范围和精度要求不高。然而，在一些道路狭窄，路况复杂，没有明显路权的道路路口区域，自动驾驶技术还不太成熟，因为现有的自动驾驶技术往往不能够准确预测与其他车辆的交汇点，无法准确跟踪不同方向车辆的运动，所以无法有效保证自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。例如，在通过无保护路口(如：无保护路口可以是没有红路灯的路口)时无法准确预测他车的未来运动轨迹和速度。
因此如何有效保证自动驾驶车辆能安全高效地通过路口，是亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种自动驾驶方法及相关设备，以保证车辆的安全行驶。
第一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶方法，可包括：根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
如果在自动驾驶时保证车辆的行驶安全，需要精准的确定车辆行驶之间的交汇轨迹段和交汇时间，以便控制车辆安全高效地通过路口，平稳前进。可以理解的是，在路口内行驶时，车辆往往会按照一定的行驶规律在路口内前行，如，在路口内形成的车流。因此，在本申请实施例中，通过第一方面提供的方法，可以首先将车辆的行驶规律确定为自动驾驶技术中的先验信息，即，预测的第二行驶轨迹，根据该预测的第二行驶轨迹确定与第一车辆当前规划的第一行驶轨迹之间的交汇轨迹段。例如：在第一车辆在通过相关服务设备覆盖区域内的路口时，可以接收相关服务设备发送的该路口对应的区域内多个第二车辆的位置信息，以确定其多个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶信息(如：直行，左行或右行)；然后，进一步的，从多个第二车辆在该区域内分别对应的多个预测的第二行驶轨迹中筛选出对第一车辆会造成行车影响的第二行驶轨迹，再确定上述造成影响的第二行驶轨迹中与第一行驶轨迹的交汇轨迹段(即，第一车辆和第二车辆的交汇处)以及交汇时间；进一步的，根据该交汇轨迹段和交汇时间，结合车辆周边的状况(即，每个第二车辆的当前速度和当前位置)，计算出车辆合适的更精细化的行驶速度信息，可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。这种根据先验信息确定车辆彼此之间的交汇轨迹段的方法不需要实时与路口内多个车辆进行沟通，也不用担心由于路权不明(如：没有红绿灯)，无法确认目标路口内车辆的行进意图，也因此可以使得自动驾驶车辆确认的交汇轨迹段更加精准，进而可以有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
在一种可能的实现方式中，所述第二行驶轨迹为所述区域范围内的多条虚拟车道上的轨迹，所述多条虚拟车道用于所述第二车辆在所述区域范围内行驶，所述多条虚拟车道为根据地图信息获得的多条车道在所述区域范围内分别对应的延长车道。实施本申请实施例，车辆在路口内行驶时，路口内的车往往会形成一股股有规律的车流在路口内前行，即，上述车流可以视为是车辆在按照原本的行驶车道在目标路口内延伸出的车道内行驶，该延伸的车道可以视为路口内的虚拟车道。因此，在虚拟车道上的任意一个虚拟车道线均可以设为该车流的行驶轨迹，所以，可以根据第二车辆在目标路口中的位置信息(第二车辆为当前路口对应的区域范围内所有车辆中的任意一辆)，确定出第二车辆在路口内可能会行驶的虚拟车道，进而预测出该第二车辆对应的一个或多个第二行驶轨迹，然后可以将该预测的一个或多个第二行驶轨迹确定为自动驾驶技术中的先验信息，进而推断出与第一车辆当前规划的第一行驶轨迹之间的交汇轨迹段。因此，这种由虚拟车道和地图信息确认的先验信息，确定车辆彼此之间的交汇轨迹段不需要实时与目标路口内多个车辆进行沟通，也不用担心由于路权不明，会使得自动驾驶车辆确认的交汇轨迹段会更加精准，进而可以有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
在一种可能的实现方式中，所述根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，包括：确定M条行驶轨迹，所述M条行驶轨迹包括所述N个第二车辆中每个第二车辆预测的行驶轨迹，其中，M为小于或等于N正整数；遍历所述M条行驶轨迹，从所述M条行驶轨迹中确定所述行驶轨迹集合。实施本申请实施例，可以从在路口对应的区域范围内的N个第二车辆对应的所有第二行驶轨迹中遍历筛选出对第一车辆会造成行车影响的第二行驶轨迹为行驶轨迹集合中的行驶轨迹，这种通过遍历所有的预设轨迹信息，最终筛选出影响第一车辆行驶的第二行驶轨迹，可以更加精准的确认对第一行驶轨迹有影响的第二行驶轨迹，进而可以有效避免在路口对应的区域范围内与第一车辆交汇的第二车辆，保证该第一车辆能安全高效地通过路口。
在一种可能的实现方式中，所述确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，包括：分别确定按预设间隔均匀分布在所述第一行驶轨迹上的第一路径点和在所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上按所述预设间隔均匀分布的第二路径点；从所有所述第二路径点中确定多个交互点，所述多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交互点组成的轨迹段为所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段。实施本申请实施例，在确定交汇轨迹段时，可以通过匹配第一行驶轨迹和第二行驶轨迹上的路径点之间的最短距离，确定每条在第二行驶轨迹上与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内的交互点，将该多个交互点所形成的轨迹段确定为交汇轨迹段，这种根据预测的车辆的行驶轨迹提前确定该行驶轨迹被占用轨迹段的范围，可以避免无法精确的对车辆进行实时监控，而导致无法及时确认交汇轨迹段的范围，造成安全隐患，进而也保证第一车辆在道路上的安全行驶，不会因为相撞造成安全事故。
在一种可能的实现方式中，所述交汇时间包括交汇起始时间；所述根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定到达所述交汇轨迹段的交汇时间，包括：根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间；根据所述N个第二车辆对应的当前速度、所述N个第二车辆对应的当前位置和所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段对应的位置，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别到达对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇起始时间。实施本申请实施例，确定第一车辆与N个第二车辆中每个第二车辆之间的交汇轨迹段后，还需要确定N个第二车辆中每个第二车辆到达其对应的交汇轨迹段的时间，和通过其对应的交汇轨迹段的时间，以便第一车辆可以根据N个第二车辆中每个第二车辆对应的交汇起始时间和交汇通行时间，计算出第一车辆合适的更精细化的行驶速度信息，避免第一车辆在通过交汇轨迹段时出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度，包括：根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系；根据预设路权规则，确定所述第一行驶轨迹与所述交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹之间的路权关系，所述路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过所述交汇轨迹段时的优先级；根据所述路权关系和所述位置关系确定多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。实施本申请实施例，首先由所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和该交汇轨迹段对应的交汇时间，确定每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系，由该位置关系确定第一车辆的多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度，其中，该代价函数可以根据车辆内乘客的喜好、车辆速度和曲率的变化率，车辆的性能等等确定，进而可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。其次，还可以根据预设的路权规则，确定不同路线的速度规划策略，有效保证该第一车辆能安全高效地通过路口。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系，包括：以所述第一车辆为原点，构建所述第一车辆与所述交汇轨迹段ST图；根据所述交汇时间，将所述交汇轨迹段相对于与所述第一车辆的位置映射到所述ST图中，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系。实施本申请实施例，将行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段都映射到以第一车辆为原点ST图上，该ST图上的阴影面积能够明确确认第一车辆在行驶路程中，第一车辆与交汇轨迹段上的每一处的距离，以便精确计算第一车辆对应的多个行驶速度，进而从多个行驶速度中规划出更安全合理的速度曲线，保证路口车辆有序高效通行。可以理解的是，ST图是距离与时间关系图，表示在不同时间点目标物体的相对于原点的当前位置的位置关系。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间，包括：确定所述N个第二车辆中每个第二车辆在对应一个或多个预测的第二行驶轨迹上的移动轨迹段，所述移动轨迹段为所述第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时投影在所述第二行驶轨迹上的轨迹段；根据所述移动轨迹段的移动速度，确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。实施本申请实施例：在确定第二车辆通过交汇轨迹段的通行时间时，可以由第二车辆投影的移动轨迹段与交汇轨迹段的距离确定，当移动轨迹段与交汇轨迹段的距离为第三距离阈值时，即可认为该第二车辆正在通行该交汇轨迹段，根据所述移动轨迹段的移动速度，和交汇轨迹段的长度，可以确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，其中，移动轨迹段为由第二车辆投影的在该交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹上的轨迹段，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。还需要说明的是，还可以通过第二车辆的车辆点云(如：由第一车辆上的激光雷达确定的运动目标点云)，将第二车辆的车辆点云中每个点映射到第二行驶轨迹上，确定第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时，投影在所述第二行驶轨迹上的移动轨迹段，可以跟踪第二行驶轨迹上被占用的移动轨迹段，代替传统对运动目标个体的跟踪，从而降低对侧向目标检测跟踪的依赖，提高预测的鲁棒性，进而可以有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
在一种可能的实现方式中，所述预设路权规则包括：若所述第二车辆的路权优先级大于所述第一车辆的路权优先级，则所述第一车辆对所述第二车辆进行让行，所述路权优先级包括：直行优先级>左转优先级>左转掉头优先级>右转优先级，且主路优先级>支路优先级。实施本申请实施例，自动驾驶技术在通过路口时需要考虑与多个方向车辆的交汇，也需要考虑交通行驶观念上的约束，例如：前方道路拥堵且有执法人员指挥交通时，需要优先根据执法人员指挥的手势行驶。例如：遵循一般的道路行驶理念，车辆让行人、支路让主路等等。因此，本申请实施例中实施基于转弯让直行、右转让左转等等的路权规则的自动驾驶技术，可以明确路口中车辆行驶的优先级，保证路口车辆有序高效通行。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：确定占据格栅地图信息，所述占据格栅地图信息包括所述区域范围内的静态对象在所述目标路口对应的占据格栅地图中的位置信息；根据所述占据格栅地图信息，规划所述第一行驶轨迹。实施本申请实施例，可以了解到，当路口的区域范围内内出现影响车辆通行的静态对象(如：施工区域、出现车辆事故区域、出现转盘指挥台等)，需要根据该静态对象所在的位置重新规划第一车辆的行驶轨迹，以防止自动驾驶车辆因为相撞造成安全事故，保证自动驾驶车辆在道路上的安全行驶，进而也提升了车辆的行驶安全。
第二方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶装置，包括：第一确定单元，用于根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；第二确定单元，用于确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；交汇单元，用于根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；速度单元，用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
在一种可能的实现方式中，所述第二行驶轨迹为所述区域范围内的多条虚拟车道上的轨迹，所述多条虚拟车道用于所述第二车辆在所述目标路口内行驶，所述多条虚拟车道为根据地图信息获得的多条车道在所述区域范围内分别对应的延长车道。
在一种可能的实现方式中，所述第一确定单元，具体用于：确定M条行驶轨迹，所述M条行驶轨迹包括所述N个第二车辆中每个第二车辆预测的行驶轨迹，其中，M为小于或等于N正整数；遍历所述M条行驶轨迹，从所述M条行驶轨迹中确定所述行驶轨迹集合。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定单元，具体用于：分别确定按预设间隔均匀分布在所述第一行驶轨迹上的第一路径点和在所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上按所述预设间隔均匀分布的第二路径点；从所有所述第二路径点中确定多个交互点，所述多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交互点组成的轨迹段为所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段。
在一种可能的实现方式中，所述交汇时间包括交汇起始时间；所述交汇单元，具体用于：根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间；根据所述N个第二车辆对应的当前速度、所述N个第二车辆对应的当前位置和所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段对应的位置，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别到达对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇起始时间。
在一种可能的实现方式中，所述速度单元，具体用于：根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系；根据预设路权规则，确定所述第一行驶轨迹与所述交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹之间的路权关系，所述路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过所述交汇轨迹段时的优先级；根据所述路权关系和所述位置关系确定多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。
在一种可能的实现方式中，所述速度单元，用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系时，具体用于：以所述第一车辆为原点，构建所述第一车辆与所述交汇轨迹段ST图；根据所述交汇时间，将所述交汇轨迹段相对于所述第一车辆的位置映射到所述ST图中，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系。
在一种可能的实现方式中，所述交汇单元用于根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间时，具体用于：确定所述N个第二车辆中每个第二车辆在对应一个或多个预测的第二行驶轨迹上的移动轨迹段，所述移动轨迹段为所述第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时投影在所述第二行驶轨迹上的轨迹段；根据所述移动轨迹段的移动速度，确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。
在一种可能的实现方式中，所述预设路权规则包括：若所述第二车辆的路权优先级大于所述第一车辆的路权优先级，则所述第一车辆对所述第二车辆进行让行，所述路权优先级包括：直行优先级>左转优先级>左转掉头优先级>右转优先级，且主路优先级>支路优先级。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第三确定单元，用于确定占据格栅地图信息，所述占据格栅地图信息包括所述目标路口中的静态对象在所述目标路口对应的占据格栅地图中的位置信息；根据所述占据格栅地图信息，规划所述第一行驶轨迹。
第三方面，本申请实施例提供一种服务设备，该服务设备中包括处理器，处理器被配置为支持该服务设备实现第一方面提供的自动驾驶方法中相应的功能。该服务设备还可以包括存储器，存储器用于与处理器耦合，其保存该服务设备必要的程序指令和数据。该服务设备还可以包括通信接口，用于该服务设备与其他设备或通信网络通信。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，用于储存为上述第二方面提供的一种自动驾驶装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方面所设计的程序。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序，该计算机程序包括指令，当该计算机程序被计算机执行时，使得计算机可以执行上述第二方面中的自动驾驶装置所执行的流程。
第六方面，本申请提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于支持服务设备实现上述第一方面中所涉及的功能，例如，生成或处理上述自动驾驶方法中所涉及的信息。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器，用于保存数据发送设备必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
图1A是本申请实施例提供的一种车道汇合处的速度规划方法示意图。
图1B是本申请实施例提供的一种无人驾驶交叉路口的最优调度方法示意图。
图2A是本申请实施例提供的一种自动驾驶系统构架示意图。
图2B是本申请实施例提供的另一种自动驾驶系统构架示意图。
图2C是本申请实施例提供的一种智能车辆002的功能框图。
图2D是本申请实施例提供的另一种智能车辆002的功能框图。
图2E是本申请实施例提供的一种智能车辆中自动驾驶装置的结构示意图。
图3A是本申请实施例提供的一种自动驾驶方法的流程示意图。
图3B是本申请实施例提供的一种多个服务设备监控某一区域的示意图。
图3C是本申请实施例提供的两种一个服务设备监控某一路段的示意图。
图3D是本申请实施例提供的一种左转无保护路口时车辆的行驶轨迹示意图。
图3E是本申请实施例提供的一种多辆第二车辆分别对应的多条预测的第二行驶轨迹示意图。
图3F是本申请实施例提供的一种从多条行驶轨迹中筛选出行驶轨迹集合的示意图。
图3G是本申请实施例提供的一种路口内虚拟车道示意图。
图3H是本申请实施例提供的一种虚拟车道与预设行驶轨迹对应关系的示意图。
图3I是本申请实施例提供的一种确认第一车辆与第二车辆之间的交汇轨迹段示意图。
图3J是本申请实施例提供的一种根据路径点确认交汇轨迹段示意图。
图3K是本申请实施例提供的一种根据车辆点云确认第二行车轨迹上的移动轨迹段的示意图。
图3L是本申请实施例提供的一种第一车辆左转时的路口示意图。
图3M是本申请实施例提供的一种与图3L所示的第一车辆与交汇轨迹段的ST图。
图3N是本申请实施例提供的另一种与图3L所示的第一车辆与交汇轨迹段的ST图。
图3O是本申请实施例提供的又一种与图3L所示的第一车辆与交汇轨迹段的ST图。
图4是本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的结构示意图。
图5是本申请实施例提供的另一种自动驾驶装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例进行描述。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本说明书中使用的术语“部件”、“模块”、“系统”等用于表示计算机相关的实体、硬件、固件、硬件和软件的组合、软件、或执行中的软件。例如，部件可以是但不限于，在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机。通过图示，在计算设备上运行的应用和计算设备都可以是部件。一个或多个部件可驻留在进程和/或执行线程中，部件可位于一个计算机上和/或分布在2个或更多个计算机之间。此外，这些部件可从在上面存储有各种数据结构的各种计算机可读介质执行。部件可例如根据具有一个或多个数据分组(例如来自与本地系统、分布式系统和/或网络间的另一部件交互的二个部件的数据，例如通过信号与其它系统交互的互联网)的信号通过本地和/或远程进程来通信。
首先，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
(1)栅格图像，也称光栅图像，是指在空间和亮度上都已经离散化了的图像。我们可以把一幅栅格图像考虑为一个矩阵，矩阵中的任一元素对应于图像中的一个点，而相应的值对应于该点的灰度级，数字矩阵中的元素叫做像素。
(2)占据栅格地图(Occupancy Grid Map，OGM)。栅格地图则是把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个可能值，表示该栅格被占据的概率。例如：在占据栅格地图中，对于一个点，我们用概率p(s＝1)来表示它是没占据(Free)状态的概率，用p(s＝0)来表示它是占据(Occupied)状态的概率，当然两者的和为1。
(3)鲁棒性，是指控制系统在一定(结构，大小)的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。鲁棒(Robust)，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。
(4)路侧单元(Road Side Unit，RSU)，可以是由高增益定向束控读写天线和射频控制器组成。高增益定向束控读写天线是一个微波收发模块，负责信号和数据的发送/接收、调制/解调、编码/解码、加密/解密；射频控制器是控制发射和接收数据以及处理向上位机收发信息的模块。
(5)世界坐标系，是系统的绝对坐标系，在没有建立用户坐标系之前画面上所有点的坐标都是以该坐标系的原点来确定各自的位置的。
(6)ST图，是距离与时间图像，ST图形表示在不同时间点处物体的相对于原点的当前位置的位置关系。
其次，分析并提出本申请所具体要解决的技术问题。在现有技术中，关于自动驾驶的技术，可以包括如下方案一和方案二：
方案一：车道汇合处的速度规划方法。
请参考附图1A，图1A是本申请实施例提供的一种车道汇合处的速度规划方法示意图，具体可以包括如下步骤1和步骤2。
步骤1、基于车道汇合处构建触发区域，预测触发区域内的运动车辆的行驶路线，并生成多条自车待选速度轨迹。
步骤2、根据运动车辆在各时间点的预测位置计算各待选速度轨迹的代价，搜索代价最小的速度轨迹作为速度规划结果。
该方案一通常用于基于其他车辆运动轨迹规划第一车辆运动轨迹方案，目前主要适用于高速公路或固定路线的园区场景。但存在以下多个缺点：
缺点1：该方案所选取的交汇点是两车道延长线的交点，并不是两个车道方向车辆行驶路线的交汇点，所以该点只能用于粗略地确定交互范围。
缺点2：该方案在计算速度轨迹代价时，十分依赖他车准确的预测轨迹，但在该方案中并未提及如何准确预测他车的运动轨迹。
缺点3：该方案未考虑驾驶观念上对路权的判定，无法保障自身行驶的高效性。
方案二：无人驾驶交叉路口的最优调度方法。
请参考附图1B，图1B是本申请实施例提供的一种无人驾驶交叉路口的最优调度方法示意图，具体可以包括如下步骤1。
步骤1、获取各个道路上车辆的运动信息，综合考虑各车辆到交汇点的距离和到达时间进行最优速度规划，并为每辆车分配最佳到达时间，以确保安全，同时显着减少停车次数和交叉路口延误。
上述方案二目前主要基于车辆之间的无线通信，解决优化问题，确保自动驾驶车辆安全、高效通过路口，但是也存在以下多个缺点：
缺点1：该方案通过车间通信可获得他车准确的运动信息，从而能实现对不同方向运动车辆的准确跟踪与预测，但现阶段还未能建立高效地车间通信能力，无法直接精准的获取他车运动的准确信息。
缺点2：该方案也未涉及对路口结构的分析，无法获得不同方向车辆的准确交汇点。
缺点3：该方案在进行速度规划时也未考虑不同方向路权所属所带来的影响。
为了解决当前自动驾驶技术不满足实际驾驶需求的问题，达到高效安全的通过交汇路口，适用于任何道路上自动驾驶通行的目标，综合考虑现有技术存在的缺点，本申请实际要解决的技术问题包括如下几方面：
1、精准定位交汇点(方案一的缺点1和方案二的缺点1、缺点2)。由于在一些无保护的路口内是没有车道划分的，所以当同时存在左右转和直行的车辆，如果仅基于传统的匀速直线运动预测他车运动轨迹的话，很难预测准确的交汇点位置，甚至可能引起自动驾驶车辆误判，导致产生危险行为。因此，需要一种能够精准定位交汇点的自动驾驶技术，能够获得较准确的不同车道的交汇点信息，降低因无法准确定位车辆间的交汇点对自动驾驶过程中车辆行驶安全的影响。
2、提高预测的鲁棒性(方案一的缺点2、方案二的缺点2)。在现有技术中，要实现路口的自动驾驶，需要传感器感知的范围较广，还由于在路口中可能要与多个方向的车辆同时交互，所以需要能够准确检测、识别、跟踪不同方向上的运动车辆。然而受限于自动驾驶车辆的传感器配置，通常在车体前方和后方目标的检测跟踪精度较高，而侧向目标的检测跟踪精度相对较低；甚至由于不同车辆的传感器配置不同，等级不同，其汇聚至处理器处理时的原始数据也可能不同。因此，需要一种不需要车辆间高度通信，就可以定位车辆的运动轨迹的自动驾驶技术，降低对目标检测跟踪的依赖，提高预测的鲁棒性。
3、合理高效的路权行驶规则(方案一的缺点3、方案二的缺点3)。现有的自动驾驶技术在驾驶过程中路权不明确，尤其对于没有交通灯的无保护路口，不同方向车辆对路口内道路重叠区域有同等路权。因此在通过路口时就需要考虑与多个方向车辆的交互，也需要考虑交通行驶观念上的约束，如：前方道路拥堵且有执法人员指挥交通时，需要优先根据执法人员指挥的手势行驶。因此，需要一种遵守路权管理的自动驾驶技术，明确路口中车辆行驶的优先级，保证路口车辆有序高效通行。
综上所述，可以看出只有在路口中明确路权考虑交互规则，准确预测与其他车辆的交汇点，并且准确跟踪不同方向车辆的运动，自动驾驶车辆才能在通过路口时做出更合理的速度规划。然而，现有技术通常没能综合考虑并解决上述三个问题，所以无法有效保证自动驾驶车辆能安全高效舒适地通过路口。因此，在本申请提供的自动驾驶方法用于解决上述技术问题。
为了便于理解本申请实施例，下面先对本申请实施例所基于的其中一种自动驾驶系统架构进行描述。请参阅图2A，图2A是本申请实施例提供的一种自动驾驶系统构架示意图。本申请中的自动驾驶系统构架可以包括图2A中的服务设备001和智能车辆002，其中，服务设备001和智能车辆002可以通过网络通信，以使得服务设备001监控智能车辆002在目标路段上行驶。可以理解的是，请参阅图2B，图2B是本申请实施例提供的另一种自动驾驶系统构架示意图。服务设备001可以同时监控处于覆盖区域内的多个智能车辆002。
服务设备001，可以是路侧单元(Road Side Unit，RSU)、服务器、摄像头等，例如：该服务设备001可以是安装在路侧，采用专用短程通信技术(Dedicated Short RangeCommunication，DSRC)，与车载单元(OBU，On Board Unit)进行通讯，实现车辆身份识别，速度检测等的路侧单元；该服务设备001还可以是用于是一种通过快速获取、处理、分析和提取数据，以交互数据为基础，为第三方使用带来各种便利的服务设备。服务设备001在本申请中可以为第一车辆提供目标路口的高精度地图，该高精度地图可以包括高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且每个车道的坡度、曲率、航向、高程，侧倾的数据，还可以包括每个车道内形式的车辆数据等。例如：高精度地图所提供的每条车道和车道之间的车道线，是虚线，实线还是双黄线，线的颜色，道路的隔离带，隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字的内容，所在位置都会有描述。服务设备001可以向第一车辆提供该第一车辆所处于的覆盖区域内的多个路口的高精度地图。
智能车辆002是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的汽车。智能汽车集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的高新技术综合体。其中，本申请中的智能车辆可以是主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶目的车辆，可以是拥有辅助驾驶系统或者全自动驾驶系统的智能车辆，还可以是轮式移动机器人等。当智能车辆002为拥有自动驾驶系统的智能车辆时且行驶在服务设备001覆盖区域内的路段时，智能车辆中的自动驾驶控制装置可以接收服务设备001发送的行驶区域的高精度地图，然后根据该地图信息预测覆盖区域内所有车辆的行驶轨迹，其中，自动驾驶控制装置可以根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
可以理解的是，图2A和图2B中的车辆行驶控制系统架构只是本申请实施例中的一种示例性的实施方式，本申请实施例中的车辆行驶控制系统架构包括但不仅限于以上车辆行驶控制系统架构。
基于上述车辆行驶控制系统架构，本申请实施例提供了一种应用于上述自动驾驶系统架构中的智能车辆002，请参见附图2C，图2C是本申请实施例提供的一种智能车辆002的功能框图。在一个实施例中，可以将智能车辆002配置为完全或部分地自动驾驶模式。例如，智能车辆002可以在处于自动驾驶模式中的同时控制自身，并且可通过人为操作来确定车辆及其周边环境的当前状态，确定周边环境中的至少一个其他车辆的可能行为，并确定该其他车辆执行可能行为的可能性相对应的置信水平，基于所确定的信息来控制智能车辆002。在智能车辆002处于自动驾驶模式中时，可以将智能车辆002置为在没有和人交互的情况下操作。
智能车辆002可包括各种子系统，例如行进系统202、传感器系统204、控制系统206、一个或多个外围设备208以及电源210、计算机系统212和用户接口216。可选地，智能车辆002可包括更多或更少的子系统，并且每个子系统可包括多个元件。另外，智能车辆002的每个子系统和元件可以通过有线或者无线互连。
行进系统202可包括为智能车辆002提供动力运动的组件。在一个实施例中，行进系统202可包括引擎218、能量源219、传动装置220和车轮/轮胎221。引擎218可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合，例如气油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎218将能量源219转换成机械能量。
能量源219的示例包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源219也可以为智能车辆002的其他系统提供能量。
传动装置220可以将来自引擎218的机械动力传送到车轮221。传动装置220可包括变速箱、差速器和驱动轴。在一个实施例中，传动装置220还可以包括其他器件，比如离合器。其中，驱动轴可包括可耦合到一个或多个车轮221的一个或多个轴。
传感器系统204可包括感测关于智能车辆002周边的环境的信息的若干个传感器。例如，传感器系统204可包括定位系统222(定位系统可以是GPS系统，也可以是北斗系统或者其他定位系统)、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)224、雷达226、激光测距仪228以及相机230。传感器系统204还可包括被监视智能车辆002的内部系统的传感器(例如，车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等)。来自这些传感器中的一个或多个的传感器数据可用于检测对象及其相应特性(位置、形状、方向、速度等)。这种检测和识别是自主智能车辆002的安全操作的关键功能。
定位系统222可用于估计智能车辆002的地理位置。IMU 224用于基于惯性加速度来感测智能车辆002的位置和朝向变化。在一个实施例中，IMU 224可以是加速度计和陀螺仪的组合。例如：IMU 224可以用于测量智能车辆002的加速度。
雷达226可利用无线电信号来感测智能车辆002的周边环境内的物体。在一些实施例中，除了感测物体以外，雷达226还可用于感测物体的速度和/或前进方向。
激光测距仪228可利用激光来感测智能车辆002所位于的环境中的物体。在一些实施例中，激光测距仪228可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器，以及其他系统组件。
相机230可用于捕捉智能车辆002的周边环境的多个图像。相机230可以是静态相机或视频相机。
控制系统206为控制智能车辆002及其组件的操作。控制系统206可包括各种元件，其中包括转向系统232、油门234、制动单元236、传感器融合算法238、计算机视觉系统240、路线控制系统242以及障碍物避免系统244。
转向系统232可操作来调整智能车辆002的前进方向。例如：在一个实施例中可以为方向盘系统。
油门234用于控制引擎218的操作速度并进而控制智能车辆002的速度。
制动单元236用于控制智能车辆002减速。制动单元236可使用摩擦力来减慢车轮221。在其他实施例中，制动单元236可将车轮221的动能转换为电流。制动单元236也可采取其他形式来减慢车轮221转速从而控制智能车辆002的速度。
计算机视觉系统240可以操作来处理和分析由相机230捕捉的图像以便识别智能车辆002周边环境中的物体和/或特征。所述物体和/或特征可包括交通信号、道路边界和障碍物。计算机视觉系统240可使用物体识别算法、运动中恢复结构(Structure fromMotion，SFM)算法、视频跟踪和其他计算机视觉技术。在一些实施例中，计算机视觉系统240可以用于为环境绘制地图、跟踪物体、估计物体的速度等等。
路线控制系统242用于确定智能车辆002的行驶路线。在一些实施例中，路线控制系统242可结合来自传感器238、GPS 222和一个或多个预定地图的数据以为智能车辆002确定行驶路线。
障碍物避免系统244用于识别、评估和避免或者以其他方式越过智能车辆002的环境中的潜在障碍物。
当然，在一个实例中，控制系统206可以增加或替换地包括除了所示出和描述的那些以外的组件。或者也可以减少一部分上述示出的组件。
智能车辆002通过外围设备208与外部传感器、其他车辆、其他计算机系统或用户之间进行交互。外围设备208可包括无线通信系统246、车载电脑248、麦克风250和/或扬声器252。
在一些实施例中，外围设备208提供智能车辆002的用户与用户接口216交互的手段。例如，车载电脑248可向智能车辆002的用户提供信息。用户接口216还可操作车载电脑248来接收用户的输入。车载电脑248可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中，外围设备208可提供用于智能车辆002与位于车内的其它设备通信的手段。例如，麦克风250可从智能车辆002的用户接收音频(例如，语音命令或其他音频输入)。类似地，扬声器252可向智能车辆002的用户输出音频。
无线通信系统246可以直接地或者经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如，无线通信系统246可使用3G蜂窝通信，例如CDMA、EVD0、GSM/GPRS，或者4G蜂窝通信，例如LTE。或者5G蜂窝通信。无线通信系统246可利用WiFi与无线局域网(wireless localarea network，WLAN)通信。在一些实施例中，无线通信系统246可利用红外链路、蓝牙或ZigBee与设备直接通信。其他无线协议，例如：各种车辆通信系统，例如，无线通信系统246可包括一个或多个专用短程通信(dedicated short range communications，DSRC)设备，这些设备可包括车辆和/或路边台站之间的公共和/或私有数据通信。又例如：可以接收路边相关服务设备提供的路口区域范围内的实时数据。
电源210可向智能车辆002的各种组件提供电力。在一个实施例中，电源210可以为可再充电锂离子或铅酸电池。这种电池的一个或多个电池组可被配置为电源为智能车辆002的各种组件提供电力。在一些实施例中，电源210和能量源219可一起实现，例如一些全电动车中的相关设备。
智能车辆002的部分或所有功能受计算机系统212控制。计算机系统212可包括至少一个处理器213，处理器213执行存储在例如数据存储装置214这样的非暂态计算机可读介质中的指令215。计算机系统212还可以是采用分布式方式控制智能车辆002的个体组件或子系统的多个计算设备。
处理器213可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的CPU。替选地，该处理器可以是诸如ASIC或其它基于硬件的处理器的专用设备。尽管图2C功能性地图示了处理器、存储器、和在相同块中的计算机120的其它元件，但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机、或存储器实际上可以包括可以或者可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机、或存储器。例如，存储器可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机120的外壳内的其它存储介质。因此，对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或者可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，所述处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。
在此处所描述的各个方面中，处理器可以位于远离该车辆并且与该车辆进行无线通信。在其它方面中，此处所描述的过程中的一些在布置于车辆内的处理器上执行而其它则由远程处理器执行，包括采取执行单一操纵的必要步骤。
在一些实施例中，数据存储装置214可包含指令215(例如，程序逻辑)，指令215可被处理器213执行来执行智能车辆002的各种功能，包括以上描述的那些功能。数据存储装置224也可包含额外的指令，包括向推进系统202、传感器系统204、控制系统206和外围设备208中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。
除了指令215以外，数据存储装置214还可存储数据，例如道路地图、路线信息，车辆的位置、方向、速度以及其它这样的车辆数据，以及其他信息。这种信息可在智能车辆002在自主、半自主和/或手动模式中操作期间被智能车辆002和计算机系统212使用。例如：可以根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段；根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
用户接口216，用于向智能车辆002的用户提供信息或从其接收信息。可选地，用户接口216可包括在外围设备208的集合内的一个或多个输入/输出设备，例如无线通信系统246、车车在电脑248、麦克风250和扬声器252。
计算机系统212可基于从各种子系统(例如，行进系统202、传感器系统204和控制系统206)以及从用户接口216接收的输入来控制智能车辆002的功能。例如，计算机系统212可利用来自控制系统206的输入以便控制转向单元232来避免由传感器系统204和障碍物避免系统244检测到的障碍物。在一些实施例中，计算机系统212可操作来对智能车辆002及其子系统的许多方面提供控制。
可选地，上述这些组件中的一个或多个可与智能车辆002分开安装或关联。例如，数据存储装置214可以部分或完全地与智能车辆002分开存在。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。
可选地，上述组件只是一个示例，实际应用中，上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除，图2C不应理解为对本申请实施例的限制。
在道路行进的自动驾驶汽车，如上面的智能车辆002，可以识别其周围环境内的物体以确定对当前速度的调整。所述物体可以是其它车辆、交通控制设备、或者其它类型的物体。在一些示例中，可以独立地考虑每个识别的物体，并且基于物体的各自的特性，诸如它的当前速度、加速度、与车辆的间距等，可以用来确定自动驾驶汽车所要调整的速度。
可选地，自动驾驶汽车智能车辆002或者与自动驾驶智能车辆002相关联的计算设备(如图2C的计算机系统212、计算机视觉系统240、数据存储装置214)可以基于所识别的物体的特性和周围环境的状态(例如，交通、雨、道路上的冰、等等)来预测所述识别的物体的行为。可选地，每一个所识别的物体都依赖于彼此的行为，因此还可以将所识别的所有物体全部一起考虑来预测单个识别的物体的行为。智能车辆002能够基于预测的所述识别的物体的行为来调整它的速度。换句话说，自动驾驶汽车能够基于所预测的物体的行为来确定车辆将需要调整到(例如，加速、减速、或者停止)什么稳定状态。在这个过程中，也可以考虑其它因素来确定智能车辆002的速度，诸如，智能车辆002在行驶的道路中的横向位置、道路的曲率、静态和动态物体的接近度等等。
除了提供调整自动驾驶汽车的速度的指令之外，计算设备还可以提供修改智能车辆002的转向角的指令，以使得自动驾驶汽车遵循给定的轨迹和/或维持与自动驾驶汽车附近的物体(例如，道路上的相邻车道中的轿车)的安全横向和纵向距离。
上述智能车辆002可以为轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、娱乐车、游乐场车辆、施工设备、电车、高尔夫球车、火车、和手推车等，本申请实施例不做特别的限定。
请参见图2D，图2D是本申请实施例提供的另一种智能车辆002的功能框图。
其中，如图2D所示的智能车辆002的功能框图通常分为四部分：传感器层、感知推理层、决策规划层和车辆控制层，处理数据流经过这四个主处理层顺序依次处理，以控制第一车辆高效安全通过目标路口。
需要说明的是：传感器层相当于上述图2C所述的传感系统204，主要用于加载单目/双目相机、激光雷达/毫米波雷达、GPS定位等相关设备采集的相关数据，以获得目标路口的周边环境和路口车辆行人信息。其中，传感器层中的单目/双目相机相当于上述图2C所述的相机230，传感器层中的激光雷达/毫米波雷达相当于上述图2C所述的雷达226，传感器层中的GPS定位相当于上述图2C所述的全球定位系统222。例如：前视相机负责道路场景图像采集，雷达负责动、静态目标数据采集，图像处理器负责车道线识别、路沿识别、车辆/非机动车/行人识别；CPU负责系统总控，从相机、雷达分别获取图像数据和目标状态数据，调用图像处理器和CPU内部计算模块分别进行目标识别、融合、预测以及决策控制指令信号的运算输出，并将处理完成的信号传给控制器控制车辆运动。因此，传感器层中各个功能的相关描述可对应参考上述图2C所示实施例的相关描述以及下述图3A所示实施例的相关描述，此处不再赘述。
感知推理层和决策规划层相当于上述图2C所述的计算机系统212，其中，感知推理层用于加载车辆/行人目标检测模块，自车定位模块，动态/静态目标检测模块，感知融合模块，高精度地图模块以及推理预测模块；决策规划层用于加载路径规划模块和速度规划模块。其中，感知推理层用于智能车辆002根据上述传感器层获得的信息(如：车辆/行人的图片信息、自车定位的位置信息、路口车道的车道信息等)推理预测出对第一车辆有影响的车辆行驶轨迹，进而推断出该车辆影响第一车辆的行驶时间以及行驶位置；决策规划层用于根据感知推理层推理出的行驶时间以及行驶位置确定第一车辆的最终行驶路线和行驶速度。例如：感知融合模块主要负责检测车辆周围行人，并输出行人的位置、运动信息；推理预测模块主要负责基于感知融合输出的目标物体运动信息，预测出自车周围各个目标物体的行为意图和未来的运动轨迹；决策规划模块主要负责根据目标物体行为意图和轨迹的预测结果，结合自车行驶路线与其空间占据关系，决策规划车辆当前行驶速度。因此，感知推理层和决策规划层中各个功能的相关描述可对应参考上述图2C所示实施例的相关描述以及下述图3A所示实施例的相关描述，此处不再赘述。
车辆控制层相当于上述图2C所述的控制系统206，其中，车辆控制层用于车辆的横向控制和纵向控制，以保证车辆能够有效的执行上述感知推理层和决策规划层确定的路径和车辆速度，使得第一车辆高效安全的通过目标路口。因此，车辆控制层中各个功能的相关描述可对应参考上述图2C所示实施例的相关描述以及下述图3A所示实施例的相关描述，此处不再赘述。
可以理解的是，图2C和图2D中的智能车辆功能图只是本申请实施例中的两种示例性的实施方式，本申请实施例中的智能车辆包括但不仅限于以上结构。
请参考附图2E，图2E是本申请实施例提供的一种智能车辆中自动驾驶装置的结构示意图，应用于上述图2C和图2D中，相当于图2C所示的计算机系统212，还可以相当于图2D所示的感知推理层和决策规划层，可以包括处理器203，处理器203和系统总线205耦合。处理器203可以是一个或者多个处理器，其中每个处理器都可以包括一个或多个处理器核。存储器235可以存储相关数据信息，存储器235和系统总线205耦合。显示适配器(videoadapter)207，显示适配器可以驱动显示器209，显示器209和系统总线205耦合。系统总线205通过总线桥201和输入输出(I/O)总线213耦合。I/O接口215和I/O总线耦合。I/O接口215和多种I/O设备进行通信，比如输入设备217(如：键盘，鼠标，触摸屏等)，多媒体盘(mediatray)221,(例如，CD-ROM，多媒体接口等)。收发器223(可以发送和/或接受无线电通信信号)，摄像头255(可以捕捉景田和动态数字视频图像)和外部USB接口225。其中，可选地，和I/O接口215相连接的接口可以是USB接口。
其中，处理器203可以是任何传统处理器，包括精简指令集计算(“RISC”)处理器、复杂指令集计算(“CISC”)处理器或上述的组合。可选地，处理器可以是诸如专用集成电路(“ASIC”)的专用装置。可选地，处理器203可以是神经网络处理器或者是神经网络处理器和上述传统处理器的组合。例如：处理器203可以根据第一行驶信息，结合车辆周边的状况，计算出智能车辆002合适的精细化的速度数据(如，第一车辆的速度)。
可选地，在本文所述的各种实施例中，计算机系统212可位于远离自动驾驶车辆的地方，并且可与自动驾驶车辆进行无线通信。在其它方面，本文所述的一些过程在设置在自动驾驶车辆内的处理器上执行，其它由远程处理器执行，包括采取执行单个操纵所需的动作。
计算机系统212可以通过网络接口229和软件部署服务器249通信。网络接口229是硬件网络接口，比如，网卡。网络227可以是外部网络，比如因特网，也可以是内部网络，比如以太网或者虚拟私人网络(VPN)。可选地，网络227还可以是无线网络，比如WiFi网络，蜂窝网络等。
收发器223(可以发送和/或接受无线电通信信号)，可以通过不限于第二代移动通信网络(2th generation mobile networks，2G)、3G、4G、5G等各种无线通信方式，也可以是DSRC技术，或者长时间演进-车辆技术(Long Term Evolution-Vehicle，LTE-V)等，其主要功能是接收外部设备发送的信息数据，并将该车辆在目标路段行驶时信息数据发送回给外部设备进行存储分析。
硬盘驱动接口231和系统总线205耦合。硬件驱动接口231和硬盘驱动器233相连接。系统内存235和系统总线205耦合。运行在系统内存235的数据可以包括计算机系统212的操作系统237和应用程序243。
存储器235和系统总线205耦合。例如，本申请中存储器235可以用于将目标路口对应的地图信息或路口信息按照一定格式存储在存储器中。
操作系统包括Shell 239和内核(kernel)241。Shell 239是介于使用者和操作系统之内核(kernel)间的一个接口。shell是操作系统最外面的一层。shell管理使用者与操作系统之间的交互：等待使用者的输入；向操作系统解释使用者的输入；并且处理各种各样的操作系统的输出结果。
内核241由操作系统中用于管理存储器、文件、外设和系统资源的那些部分组成。直接与硬件交互，操作系统内核通常运行进程，并提供进程间的通信，提供CPU时间片管理、中断、内存管理、IO管理等等。
应用程序243包括控制汽车自动驾驶相关的程序，比如，管理自动驾驶的汽车和路上障碍物交互的程序，控制自动驾驶汽车路线或者速度的程序，控制自动驾驶汽车和路上其他自动驾驶汽车交互的程序。应用程序243也存在于deploying server 249的系统上。在一个实施例中，在需要执行应用程序247时，计算机系统212可以从deploying server249下载应用程序243。例如：应用程序243可以根据处理器计算出来的速度信息，通过车辆工程的动力学模型，比如自行车模型或者阿克曼模型，转化成控制车辆的线控命令，也就是将速度信息，转化成油门踏板开度，方向盘的角速度信息控制车辆在目标路段上行驶。
传感器253和计算机系统212关联，相当于上述图2C的传感系统和图2D的传感器层。传感器253用于探测计算机系统212周围的环境，或者，用于接收处理上述图2C的传感系统和图2D的传感器层发送的信息。举例来说，传感器253可以探测动物，汽车，障碍物和人行横道等，进一步传感器还可以探测上述动物，汽车，障碍物和人行横道等物体周围的环境，比如：动物周围的环境，例如，动物周围出现的其他动物，天气条件，周围环境的光亮度等。可选地，如果计算机系统212位于自动驾驶的汽车上，传感器可以是摄像头，红外线感应器，化学检测器，麦克风等。
可以理解的是，图2E中的自动驾驶装置结构只是本申请实施例中的一种示例性的实施方式，本申请实施例中的应用于智能车辆的自动驾驶装置结构包括但不仅限于以上结构。
基于图2A和图2B提供的自动驾驶的系统架构，以及图2C、图2D和图2E提供的智能车辆的结构，结合本申请中提供的自动驾驶方法，对本申请中提出的技术问题进行具体分析和解决。
参见图3A，图3A是本申请实施例提供的一种自动驾驶方法的流程示意图，该方法可应用于上述图1A或图1B中所述的系统架构中，其中的自动驾驶装置可以用于支持并执行图3A中所示的方法流程步骤S301-步骤S306。
步骤S301：确定占据格栅地图信息。
具体地，自动驾驶装置确定占据格栅地图信息，所述占据格栅地图信息包括所述目标路口中的静态对象在所述目标路口对应的占据格栅地图中的位置信息，其中，该占据格栅地图(Occupancy Grid Map，OGM)信息可以由服务设备发送。可以理解的是，占据格栅地图信息可以提供整个路口内被占据的位置信息。需要说明的是：在占据栅格地图中，对于一个点，我们用概率p(s＝1)来表示它是没占据(Free)状态的概率，用p(s＝0)来表示它是占据(Occupied)状态的概率，当然两者的和为1。栅格地图则是把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个可能值，表示该栅格被占据的概率。例如：占据栅格地图信息可以为：
Figure BDA0002378447340000161
其中，i＝1,2,…,NOGM，j＝1,2,…,MOGM，c＝0,1，i与j用于标识在所述占据栅格地图中所在的位置信息的横纵坐标，c用于表示该静态对象在(i，j)处占据状态的概率。该占据栅格地图中所使用的坐标系可以是世界坐标系。
步骤S302：根据占据格栅地图信息，规划第一行驶轨迹。
具体地，自动驾驶装置根据所述占据格栅地图信息，规划所述第一行驶轨迹，当目标路口内出现影响车辆通行的静态对象(如：施工区域、出现车辆事故区域、出现转盘指挥台等)时，需要根据该静态对象所在的位置规划并确定车辆的行驶轨迹，以防止自动驾驶车辆因为静态对象相撞造成安全事故，保证自动驾驶车辆在道路上的安全行驶，进而也提升了车辆的行驶安全。可以理解是的，自动驾驶装置还可以根据所述占据格栅地图信息，确定多条预设行驶轨迹。
可选的，当一个服务设备可以监控一个区域内的所有路段时，多个服务设备可以组成一个车辆监控网络可以随时监控车辆在其覆盖区域内道路上行驶状况，同时和附近的其他服务设备通信，接力监控此区域范围内的车流变化，其中，该服务设备可以是路侧单元RSU设备。请参考附图3B和附图3C，图3B是本申请实施例提供的一种多个服务设备监控某一区域的示意图，图3C是本申请实施例提供的两种一个服务设备监控某一路段的示意图。可以理解的是，如图3B所示，当服务设备为RSU设备且第一车辆行驶至RSU设备A的覆盖区域内或者即将行驶至RSU设备A的覆盖区域内时，RSU设备A可以通过向第一车辆发送占据格栅地图信息。如图3C中(1)所示一个RSU设备监控车辆通过红绿灯路口的示意图，当RSU设备监控到第一车辆需要通过红绿灯路口时，RSU设备可以获取到红绿灯路口内静态对象的信息，再根据结合该红绿灯路口周边的现状，在红绿灯路口对应的格栅地图内，推理出红绿灯路口内静态对象的位置信息，生成所述红绿灯路口对应的占据格栅地图信息，以保证第一车辆推断出正确的第一行驶轨迹，在红绿灯路口内平稳顺利的通行。如图3C中(2)所示一个RSU设备监控车辆通过弯道的示意图，当RSU设备监控到第一车辆需要通过弯道时，RSU设备还可以获取到弯道的位置和曲率，生成所述弯道对应的占据格栅地图信息，以保证第一车辆推断出合理的第一行驶轨迹，以保证第一车辆在通过弯道时，不因视线受阻，出现交通事故。需要说明的是，本申请对服务设备监控路口对应的区域范围大小不作具体限定。
步骤S303：根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合。
具体地，自动驾驶装置根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数。首先，可以理解的是，路口内有多个第二车辆，该多个第二车辆中每一个第二车辆都可以对应的一个或多个行驶信息(如：直行，左行或右行)。其次，还可以理解的是，当车辆在道路上行驶时，需要车辆彼此之间保持一定的安全距离，以防车辆发生碰撞造成安全事故，因此，行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内。第一车辆当前规划的第一行驶轨迹与第二车辆对应的一个或多个第二行驶轨迹也对应的需要保持一定的距离，如果小于这个安全距离则认为第一车辆和第二车辆之间可能相撞。所以，自动驾驶装置可以根据第一距离阈值从第二车辆在路口的区域范围内的多个第二行驶轨迹中筛选出对第一车辆会造成行车影响的轨迹为行驶轨迹集合中的第二行驶轨迹。请参考附图3D，图3D是本申请实施例提供的一种左转无保护路口时车辆的行驶轨迹示意图，如图3D所示，路口的区域范围内有四个第二车辆：车辆1、车辆2、车辆3和车辆4，其中在四个第二车辆预测的多个第二行驶轨迹中，至少有三个第二行驶轨迹与第一行驶轨迹之间的最短距离(最短距离为0)在第一距离阈值内，因此该三个第二行驶轨迹对第一车辆的行驶轨迹可能会造成影响。需要说明的是，本申请实施例对第一距离阈值并不作具体的限定，因为不同的车型车系之间对安全距离(第一距离阈值)的要求不同，例如：当第一车辆和第二车辆均为大卡车时的第一距离阈值要大于第一车辆和第二车辆均为小轿车时的第一距离阈值。
请参考附图3E，图3E是本申请实施例提供的一种多辆第二车辆分别对应的多条预测的第二行驶轨迹示意图，在路口内行驶时，车辆往往会按照一定的行驶规律(如，路口内的车流)在路口内前行，而同一个车道里面的不同车辆可能行驶至不同的方向，例如，如图3E所示所述第二车辆可以对应多条预设行驶轨迹，如，直行、左转、右转等等。需要说明的是，预测的第二轨迹信息可以由监控目标路口的服务设备提供的地图信息或图片信息获得，该地图信息可以是高精度地图信息，包括了目标路口的路口结构、第二车辆的车辆位置以及所在的车道等等。请参考附图3F，图3F是本申请实施例提供的一种从多条行驶轨迹中筛选出行驶轨迹集合的示意图。例如：如图3E和图3F对比所示，根据所在目标路口内第二车辆的位置信息，预测出每个第二车辆对应的一个或多个第二行驶轨迹，再从第二车辆在目标路口内的多个预测的第二行驶轨迹中筛选出对第一车辆会造成行车影响的第二行驶轨迹，这些第二行驶轨迹为行驶轨迹集合。因此，在本申请实施例中，首先将车辆的行驶规律确定为自动驾驶技术中的先验信息，在第一车辆在通过相关服务设备覆盖区域内的目标路口时，可以接收相关服务设备发送的目标路口内第二车辆的车辆信息，以判断第二车辆对应的多条预测的第二行驶轨迹。
可选的，所述第二行驶轨迹为所述区域范围内的多条虚拟车道上的轨迹，所述多条虚拟车道用于所述第二车辆在所述区域范围内行驶，所述多条虚拟车道为根据地图信息获得的多条车道在所述区域范围内分别对应的延长车道。可以理解的是，在路口内行驶时，路口内的车往往会形成一股股车流在路口内前行，即，上述车流会在目标路口的虚拟车道中行驶，而虚拟车道就是原本的行驶车道延伸出的在目标路口内的车道，其中，虚拟车道中线可以设为车辆的第二行驶轨迹。请参考附图3G和附图3H，图3G是本申请实施例提供的一种路口内虚拟车道示意图，图3H是本申请实施例提供的一种虚拟车道与预设行驶轨迹对应关系的示意图。可以理解的是，如图3G所示一条车道可以在目标路口内对应多条虚拟车道，该虚拟车道可以是在路口内行驶的车辆根据其行驶习惯形成的有序车流。而如图3H所示一条虚拟车道可以对应多条虚拟车道线，但是只对应一条预测的第二行驶轨迹，其中，预测的第二行驶轨迹可以是所在虚拟车道上的多条虚拟车道线中的任意一条线，例如：所述多条虚拟车道线可以为高精度地图提供的目标路口内对应的虚拟车道的中心线，或者是虚拟车道上的三等分处线、四等分处线等等。因此，在虚拟车道上的任意一个虚拟车道线均可以设为该车流的行驶轨迹，所以，可以根据第二车辆在目标路口中的位置信息(第二车辆为当前路口对应的区域范围内所有车辆中的任意一辆)，确定出第二车辆在路口内可能会行驶的虚拟车道，进而预测出该第二车辆对应的一个或多个第二行驶轨迹，然后可以将该预测的一个或多个第二行驶轨迹确定为自动驾驶技术中的先验信息，进而推断出与第一车辆当前规划的第一行驶轨迹之间的交汇轨迹段。因此，这种由虚拟车道和地图信息确认的先验信息，确定车辆彼此之间的交汇轨迹段不需要实时与目标路口内多个车辆进行沟通，也不用担心由于路权不明，会使得自动驾驶车辆确认的交汇轨迹段会更加精准，进而可以有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
可选地，自动驾驶装置确定M条行驶轨迹，所述M条行驶轨迹包括所述N个第二车辆中每个第二车辆预测的行驶轨迹，其中，M为小于或等于N正整数；遍历所述M条行驶轨迹，从所述M条行驶轨迹中确定所述行驶轨迹集合。可以从在路口对应的区域范围内的N个第二车辆对应的所有第二行驶轨迹中遍历筛选出对第一车辆会造成行车影响的第二行驶轨迹为行驶轨迹集合中的行驶轨迹，这种通过遍历所有的预设轨迹信息，最终筛选出影响第一车辆行驶的第二行驶轨迹，可以更加精准的确认对第一行驶轨迹有影响的第二行驶轨迹，进而可以有效避免在路口对应的区域范围内与第一车辆交汇的第二车辆，保证该第一车辆能安全高效地通过路口。
步骤S304：确定行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段。
具体地，自动驾驶装置确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内。需要说明的是，交汇轨迹段是在第二行驶轨迹上第一车辆与第二车辆交汇的地方。请参考附图3I，图3I是本申请实施例提供的一种确认第一车辆与第二车辆之间的交汇轨迹段示意图。其中，如图3I所示，当第一车辆在目标路口内左转行驶时，可以确定路口的区域范围内行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段。需要说明的是，当车辆在道路上行驶时，若两辆车辆在一定的距离内，则可以认为这两辆车辆交汇了，因此，若确定第一车辆与第二车辆之间在第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，则需要确定第二行驶轨迹上某段轨迹段的任意一处至第一行驶轨迹的最短距离均在一定的范围(第二距离阈值)内，如果大于这个距离范围则认为第一车辆和第二车辆之间相撞概率很小。需要说明的是，本申请实施例对第二距离阈值也不作具体的限定，因为不同车型车系的车辆宽度、大小均不相同，所以其在行驶在同一个行驶轨迹上时，不同车辆之间的相撞距离也随之改变。例如：当第一车辆和第二车辆均为小轿车行驶在虚拟车道上时不会相撞，而当第一车辆和第二车辆均为大卡车行驶在同样的虚拟车道上时两辆大卡车有可能相撞。因此，第二阈值随第一车辆和第二车辆车型信息和车系信息变化。其中，可以理解的是，第一距离阈值大于第二距离阈值。
可选的，自动驾驶装置确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，包括：分别确定按预设间隔均匀分布在所述第一行驶轨迹上的第一路径点和在所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上按所述预设间隔均匀分布的第二路径点；从所有所述第二路径点中确定多个交互点，所述多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交互点组成的轨迹段为所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段。请参考附图3J，图3J是本申请实施例提供的一种根据路径点确认交汇轨迹段示意图。如图3J所示，可以循环提取行驶轨迹集合中的多条第二行驶轨迹(如，总共Q条所述第二行驶轨迹)的第二路径点，遍历第二行驶轨迹对应路径点点列Pk(i),(i＝1,2,…,Sk)中的每个路径点
Figure BDA0002378447340000191
其中，S为第k条行驶轨迹中路径点总数，k为Q条所述第二行驶轨迹中的第k条，i为S个路径点中的第i个，(xk(i),yk(i),θk(i))为世界坐标系中的坐标，可以由GPS定位系统获得。获得每条路径点坐标后，计算其与第一车辆对应的第一行驶轨迹(如图3J所示的第一路径点)的路径点列
Figure BDA0002378447340000192
的最近距离d(Pk(i))；如果第k条行驶轨迹中每个点距第一行驶轨迹的最近距离都大于第二距离阈值，则该路线与自车无交汇轨迹段；反之则将该第k条行驶轨迹中与第一行驶轨迹的最近距离都小于第二距离阈值的路径点记为交互点，交互点组成的轨迹段{Pk(i)},i∈[a,b]记为交汇轨迹段，其中，多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内。如上述图3I所示中虚线框中短线段标记的轨迹段。因此在确定交汇轨迹段时，可以通过匹配第一行驶轨迹和第二行驶轨迹上的路径点之间的最短距离，确定每条在第二行驶轨迹上与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内的交互点，将该多个交互点所形成的轨迹段确定为交汇轨迹段，这种根据预测的车辆的行驶轨迹提前确定该行驶轨迹被占用轨迹段的范围，可以避免无法精确的对车辆进行实时监控，而导致无法及时确认交汇轨迹段的范围，造成安全隐患，进而也保证第一车辆在道路上的安全行驶，不会因为相撞造成安全事故。
步骤S305：根据N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间。
具体的，自动驾驶装置根据N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间。可以理解是的，行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹都与一个第二车辆与之对应，因此行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段都有与之对应的第二车辆到达该交汇轨迹段的交汇时间。因此，自动驾驶装置确定交汇轨迹段后，需要确定N个第二车辆中每辆第二车辆分别到达其对应的一个多个交汇轨迹段的交汇时间，以决定，根据第一车辆的速度，第一车辆到达交汇轨迹段时是否需要对第二车辆进行让行，或者，是否需要第二车辆对第一车辆进行让行。进而，计算出第一车辆合适的行驶速度信息，可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。
可选的，所述交汇时间包括交汇起始时间；所述根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定到达所述交汇轨迹段的交汇时间，包括：根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间；根据所述N个第二车辆对应的当前速度、所述N个第二车辆对应的当前位置和所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段对应的位置，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别到达对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇起始时间。可以理解的是，确定第一车辆与N个第二车辆中每个第二车辆之间的交汇轨迹段后，还需要确定N个第二车辆中每个第二车辆到达其对应的交汇轨迹段的时间，和通过其对应的交汇轨迹段的时间，以便第一车辆可以根据N个第二车辆中每个第二车辆对应的交汇起始时间和交汇通行时间，计算出第一车辆合适的更精细化的行驶速度信息，避免第一车辆在通过交汇轨迹段时出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。
可选的所述根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间，包括：确定所述N个第二车辆中每个第二车辆在对应一个或多个预测的第二行驶轨迹上的移动轨迹段，所述移动轨迹段为所述第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时投影在所述第二行驶轨迹上的轨迹段；根据所述移动轨迹段的移动速度，确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。在确定第二车辆通过交汇轨迹段的通行时间时，可以由第二车辆投影的移动轨迹段与交汇轨迹段的距离确定，当移动轨迹段与交汇轨迹段的距离为第三距离阈值时，即可认为该第二车辆正在通行该交汇轨迹段，根据所述移动轨迹段的移动速度和交汇轨迹段的长度，可以确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，其中，移动轨迹段为由第二车辆投影的在该交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹上的轨迹段，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。还需要说明的是，还可以通过第二车辆的车辆点云(如：由第一车辆上的激光雷达确定的运动目标点云)，将第二车辆的车辆点云中每个点映射到第二行驶轨迹上，确定第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时，投影在所述第二行驶轨迹上的移动轨迹段，可以跟踪第二行驶轨迹上被占用的移动轨迹段，代替传统对运动目标个体的跟踪，从而降低对侧向目标检测跟踪的依赖，提高预测的鲁棒性，进而可以有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
例如，请参考附图3K，图3K是本申请实施例提供的一种根据车辆点云确认第二行车轨迹上的移动轨迹段的示意图。遍历行驶轨迹集合中每条第二行驶轨迹对应路径点点列Pk(i),(i＝1,2,…,Sk)中的每个路径点
Figure BDA0002378447340000211
后，然后在遍历N个第二车辆中每个第二车辆对应的车辆点云
Figure BDA0002378447340000212
计算车辆点云中每个点到该车辆点云对应的第二行驶轨迹上第二路径点各点的距离，其中，g为N辆第二车辆的第g个，S为第g辆第二车辆对应的车辆点云中点的总数，i为S个车辆点云中的第i个，(xg(i),yg(i))为以第一车辆为原点的坐标系内的坐标。如果距离小于第三距离阈值，如图3K中(1)所示，则认为该点为目标点占据了该第二路径点，即，认为第g个第二车辆在该第二行驶轨迹上行驶，而每个目标点占据的距离第一车辆最近的第二路径点和距离第一车辆最远的第二路径点之间构成了该车辆的投影轨迹段，如图3K中(2)所示，所述第二车辆的所述当前速度
Figure BDA0002378447340000213
i＝1,2，…，S，即，移动轨迹段的移动速度V1＝Vg(i)。同理还可获得距离路线点小于第四距离阈值的静态对象OGM投影轨迹段，轨迹段速度为V2＝0。其中需要说明的是，车辆点云的坐标也可以是世界坐标系下的坐标，可以通过智能车辆002上的雷达和定位系统确定。通过匹配运动目标点云和车道行驶路线，确定路线被占用轨迹段的范围和移动速度，以占用轨迹段的跟踪代替传统对运动目标个体的跟踪，从而降低对侧向目标检测跟踪的依赖，提高预测的鲁棒性。
步骤S306：根据行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的交汇时间，确定第一车辆的速度。
具体的，自动驾驶装置根据行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的交汇时间，确定第一车辆的速度。这种根据该交汇轨迹段和交汇时间，结合车辆周边的状况(即，每个第二车辆的当前速度和当前位置)，计算出车辆合适的更精细化的行驶速度信息，可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。
可选的，所述根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度，包括：根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系；根据预设路权规则，确定所述第一行驶轨迹与所述交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹之间的路权关系，所述路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过所述交汇轨迹段时的优先级；根据所述路权关系和所述位置关系确定多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。首先由所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和该交汇轨迹段对应的交汇时间，确定每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系，由该位置关系确定第一车辆的多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。其中，代价函数主要考虑曲线的曲率上下限值(上限对应曲线最大加速度，下限对应曲线最大减速度)，例如：代价函数可以根据车辆内乘客的喜好、车辆速度和曲率的变化率，车辆的性能等等确定，进而可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。可以理解的是，代价函数根据第一车辆与第二车辆和/或静态对象之间的最近距离、第一车辆的最终速度、第一车辆的最大加速度和最大减速度确定。其次，还可以根据预设的路权规则，确定不同路线的速度规划策略，有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。其中，路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过交汇轨迹段时的优先级。例如：对于转向无保护路口，采用转弯让直行的博弈策略，如果自车是直行，则对于交互路线上的运动预测均采用抢行策略；如果自车是左右转，则对于交互路线上的运动预测均采用让行策略。
可选的，所述根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系，包括：以所述第一车辆为原点，构建所述第一车辆与所述交汇轨迹段ST图；根据所述交汇时间，将所述交汇轨迹段相对于与所述第一车辆的位置映射到所述ST图中，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系。可以理解的是，以第一车辆的当前位置和当前时间为原点，建立第一车辆与交汇轨迹段之间的距离和时间ST关系图，将行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段都映射到以第一车辆为原点ST图上，该ST图上的阴影面积能够明确确认第一车辆在行驶路程中，第一车辆与交汇轨迹段上的每一处的距离，以便精确计算第一车辆对应的多个行驶速度，进而从多个行驶速度中规划出更安全合理的速度曲线，保证路口车辆有序高效通行。可以理解的是，ST图是距离与时间关系图，表示在不同时间点目标物体的相对于原点的当前位置的位置关系。例如：本申请实施例中的ST图纵轴是位移，横轴是时间，第一车辆的当前位置和当前时间分别为纵横轴的原点。如果t0时刻有障碍物出现在与第一车辆距离s0的位置上，则ST图中坐标点(t0，s0)被占据。因此，通过ST图精确计算第一车辆对应的车辆速度，进而规划出安全合理的速度曲线，保证路口车辆有序高效通行。例如：请参考附图3L和附图3M，图3L是本申请实施例提供的一种第一车辆左转时的路口示意图，图3M是本申请实施例提供的一种与图3L所示的第一车辆与交汇轨迹段的ST图。如图3L所示，第一车辆左转时，路口内车辆点云1,车辆点云2,车辆点云3和车辆点云4对应的第二车辆可能与之交汇，对应形成如图所示的移动轨迹段。根据车辆点云1,车辆点云2,车辆点云3和车辆点云4的移动速度确定其分别到达交汇轨迹段的交汇时间后，将其交汇轨迹段和交汇时间映射到第一车辆与所述交汇轨迹段之间的距离和时间关系图中。如图3M所示，车辆点云4有两个交汇轨迹段分别对应直行和右转，各有50％的概率，因此，图3M所示的ST图中有两段代表车辆点云4的映射图。
可选的，所述预设路权规则包括：若所述第二车辆的路权优先级大于所述第一车辆的路权优先级，则所述第一车辆对所述第二车辆进行让行，所述路权优先级包括：直行优先级>左转优先级>左转掉头优先级>右转优先级，且主路优先级>支路优先级。自动驾驶技术在通过路口时需要考虑与多个方向车辆的交汇，也需要考虑交通行驶观念上的约束，例如：前方道路拥堵且有执法人员指挥交通时，需要优先根据执法人员指挥的手势行驶。例如：遵循一般的道路行驶理念，车辆让行人、支路让主路等等。请参考附图3N，图3N是本申请实施例提供的另一种与图3L所示的第一车辆与交汇轨迹段的ST图。例如：主路路权时间RT1＝4s，支路RT2＝0s，直行路权时间LT1＝6s，左转LT2＝3s，左转掉头LT3＝2s，右转LT4＝0s，对于示例场景，第一车辆是主路左转，所以优先时间为7s；车辆点云2和车辆点云3是100％主路直行，所以这两个车辆点云相对第一车辆对交互区域的优先时间为3s(＝10s-7s)；车辆点云1是100％主路右转，所以优先时间为0s(4s<7s)；车辆点云4有50％主路右转，50％主路直行，所以在ST图上有两处交汇轨迹段，对应直行的优先时间为1.5s(＝0.5*(10s-7s))，对应右转的优先时间为0。如图3N所示，根据交互车辆点云的优先时间扩展各车辆点云在ST图上的占据区域。在一种可能的实现方式中，若第一车辆002检测到路口内有交通管理人员指挥交通时，可以通过摄像机等识别交通管理人员的指示，确定第一车辆和第二车辆的行驶轨迹，进而确认车辆间的交汇轨迹段和交汇时间，防止因无法识别交通管理人员的指示而影响交通，造成安全事故，影响交通运行。因此，在本申请实施例中实施基于转弯让直行、右转让左转等等的路权规则的自动驾驶技术，可以明确路口中车辆行驶的优先级，保证路口车辆有序高效通行。
可以理解的是，在扩展后的ST图上可以进行速度曲线规划，然后搜索出代价函数最小的速度曲线，为第一车辆的车辆速度。其中可选的，所述代价函数包括：
Figure BDA0002378447340000231
Figure BDA0002378447340000232
其中，kmax对应速度曲线斜率中的最大值，即，车辆速度的最大加速度，kmin对应速度曲线斜率中的最小值，即，车辆速度的最大减速度，lmin为与占据区域的最小s轴间距，kend为末点速度曲线斜率，a1、a2、a3、a4为分别对应的权重系数。例如：当乘客分别为追求速度的青年，和追求速度平稳的老年人，且在其他乘坐条件相同时，青年人所乘坐车辆kmax对应的权重系数a1要大于老年人所乘坐车辆kmax对应的权重系数a1。又例如，为了保证安全，a1、a2、a3、a4是个权重系数的总和可以为一个固定的阈值，当a1变大时，剩余的部分要相应减小。又例如，为了保证乘车体验是的第一车辆高效的通过目标路口，可以对a1、a2、a3、a4分别设置一个数值范围，a1、a2、a3、a4的大小则根据第一车辆的车型车系信息确定，当A车的性能要高于B车的性能时，相应的A车对应的a1、a2、a3、a4权重系数要大于B车对应的a1、a2、a3、a4权重系数。对此本申请不作具体限定。例如：请参考附图3O，图3O是本申请实施例提供的又一种与图3L所示的第一车辆与交汇轨迹段的ST图。如图3O所示，图3O中虚线速度曲线更平滑，但末点速度太低，所以虚线的代价函数要大于实线的代价函数，因此最优的是实线速度曲线，其图3L所示的第一车辆的车辆速度应该为实线速度曲线。又例如，若第一车辆与第二车辆的交汇起始时间距当前时间超过一定的阈值(如：第一车辆达到交汇处后车辆4在十分钟后才会到达交汇轨迹段)时，即使第二车辆的路权优先级大于第一车辆的路权优先级，第一车辆也不需要对第二车辆进行让行，可以直接通过路口，即，如图3O所示实线速度曲线中第一车辆优先于车辆4通过目标路口。可以理解的是，若第一车辆与第二车辆的交汇起始时间距当前时间超过一定的阈值的情况下，考虑到第一车辆在路权优先权低于第二车辆令其让行于第二车辆，使得第一车辆长时间等待第二车辆，会导致第一车辆对应的速度曲线的代价函数增大，因此，在第一车辆与第二车辆的交汇起始时间距当前时间超过一定的阈值时，可以优先通行第一车辆。因此，代价函数可以根据车辆内乘客的喜好、车辆速度和曲率的变化率，车辆的性能等等确定，进而可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。其次，还可以根据预设的路权规则，确定不同路线的速度规划策略，有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
实施本申请实施例，可以了解到，自动驾驶车辆在通过路口的过程中，需要时刻关注路口内的车辆速度、车辆的行驶轨迹，以便进一步的规划自身车辆的行驶轨迹和速度，防止车辆行进过程中出现相撞事故。但是在实际行驶过程中，例如：在没有明确路权的路口中，由于路权不明，自动驾驶的车辆无法同时与不同方向车辆交流以准确获得车辆的行驶信息，也无法明确判断车辆的行进意图(例如：直行，左行或右行等等)，所以通常往往不能够准确预测与其他车辆的交汇点，进一步的，也无法有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。所以，可以了解到，如果在自动驾驶时保证车辆的行驶安全，需要精准的确定车辆行驶之间的交汇轨迹段和交汇时间，以便控制车辆安全高效地通过路口，平稳前进。可以理解的是，在路口内行驶时，车辆往往会按照一定的行驶规律在路口内前行，如，在路口内形成的车流。因此，在本申请实施例中，可以首先将车辆的行驶规律确定为自动驾驶技术中的先验信息，即，预测的第二行驶轨迹，根据该预测的第二行驶轨迹确定与第一车辆当前规划的第一行驶轨迹之间的交汇轨迹段。例如：在第一车辆在通过相关服务设备覆盖区域内的路口时，可以接收相关服务设备发送的该路口对应的区域内多个第二车辆的位置信息，以确定其多个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶信息(如：直行，左行或右行)；然后，进一步的，从多个第二车辆在该区域内分别对应的多个预测的第二行驶轨迹中筛选出对第一车辆会造成行车影响的第二行驶轨迹，再确定上述造成影响的第二行驶轨迹中与第一行驶轨迹的交汇轨迹段(即，第一车辆和第二车辆的交汇处)以及交汇时间；进一步的，根据该交汇轨迹段和交汇时间，结合车辆周边的状况(即，每个第二车辆的当前速度和当前位置)，计算出车辆合适的更精细化的行驶速度信息，可以避免第一车辆出现紧急提速和紧急刹车的情况，使得乘客有更高的舒适性和平稳性的乘坐体验。这种根据先验信息确定车辆彼此之间的交汇轨迹段的方法不需要实时与路口内多个车辆进行沟通，也不用担心由于路权不明(如：没有红绿灯)，无法确认目标路口内车辆的行进意图，也因此可以使得自动驾驶车辆确认的交汇轨迹段更加精准，进而可以有效保证该自动驾驶车辆能安全高效地通过路口。
上述详细阐述了本申请实施例的方法，下面提供了本申请实施例的相关装置。
请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种自动驾驶装置的结构示意图，该自动驾驶装置10可以包括第一确定单元401、第二确定单元402、交汇单元403和速度单元404，还可以包括第三确定单元405。其中，各个单元的详细描述如下。
第一确定单元401，根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；
第二确定单元402，用于确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；
交汇单元403，根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；
速度单元404，用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
在一种可能的实现方式中，所述第二行驶轨迹为所述区域范围内的多条虚拟车道上的轨迹，所述多条虚拟车道用于所述第二车辆在所述目标路口内行驶，所述多条虚拟车道为根据地图信息获得的多条车道在所述区域范围内分别对应的延长车道。
在一种可能的实现方式中，所述第一确定单元401，具体用于：确定M条行驶轨迹，所述M条行驶轨迹包括所述N个第二车辆中每个第二车辆预测的行驶轨迹，其中，M为小于或等于N正整数；遍历所述M条行驶轨迹，从所述M条行驶轨迹中确定所述行驶轨迹集合。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定单元402，具体用于：分别确定按预设间隔均匀分布在所述第一行驶轨迹上的第一路径点和在所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上按所述预设间隔均匀分布的第二路径点；从所有所述第二路径点中确定多个交互点，所述多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交互点组成的轨迹段为所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段。
在一种可能的实现方式中，所述交汇时间包括：交汇起始时间；所述交汇单元403，具体用于：根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间；根据所述N个第二车辆对应的当前速度、所述N个第二车辆对应的当前位置和所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段对应的位置，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别到达对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇起始时间。
在一种可能的实现方式中，所述速度单元404，具体用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系；根据预设路权规则，确定所述第一行驶轨迹与所述交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹之间的路权关系，所述路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过所述交汇轨迹段时的优先级；根据所述路权关系和所述位置关系确定多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。
在一种可能的实现方式中，所述速度单元404，用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系时，具体用于：以所述第一车辆为原点，构建所述第一车辆与所述交汇轨迹段ST图；根据所述交汇时间，将所述交汇轨迹段相对于所述第一车辆的位置映射到所述ST图中，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系。
在一种可能的实现方式中，所述交汇单元403用于根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间时，具体用于：确定所述N个第二车辆中每个第二车辆在对应一个或多个预测的第二行驶轨迹上的移动轨迹段，所述移动轨迹段为所述第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时投影在所述第二行驶轨迹上的轨迹段；根据所述移动轨迹段的移动速度，确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。
在一种可能的实现方式中，所述预设路权规则包括：若所述第二车辆的路权优先级大于所述第一车辆的路权优先级，则所述第一车辆对所述第二车辆进行让行，所述路权优先级包括：直行优先级>左转优先级>左转掉头优先级>右转优先级，且主路优先级>支路优先级。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第三确定单元405，用于确定占据格栅地图信息，所述占据格栅地图信息包括所述目标路口中的静态对象在所述目标路口对应的占据格栅地图中的位置信息；根据所述占据格栅地图信息，规划所述第一行驶轨迹。
需要说明的是，本申请实施例中所描述的自动驾驶装置10中各功能单元的功能可参见上述图3A中所述的方法实施例中步骤S301-步骤S306的相关描述，此处不再赘述。
请参考附图5所示，图5是本申请实施例提供的另一种自动驾驶装置的结构示意图，该装置20包括至少一个处理器201，至少一个存储器202、至少一个通信接口203。此外，该设备还可以包括天线等通用部件，在此不再详述。
处理器201可以是通用中央处理器(CPU)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制以上方案程序执行的集成电路。
通信接口203，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，核心网，无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)等。
存储器202可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
其中，所述存储器202用于存储执行以上方案的应用程序代码，并由处理器201来控制执行。所述处理器201用于执行所述存储器202中存储的应用程序代码。
存储器202存储的代码可执行以上图3A提供的自动驾驶方法，比如可以根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
需要说明的是，本申请实施例中所描述的自动驾驶装置20中各功能单元的功能可参见上述图3A中所述的方法实施例中的步骤S301-步骤S306相关描述，此处不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，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，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可能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，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务端或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。其中，而前述的存储介质可包括：U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，缩写：ROM)或者随机存取存储器(RandomAccessMemory，缩写：RAM)等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (17)

1.一种自动驾驶方法，其特征在于，包括：
根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；
分别确定按预设间隔均匀分布在所述第一行驶轨迹上的第一路径点和在所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上按所述预设间隔均匀分布的第二路径点；
从所有所述第二路径点中确定多个交互点，所述多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内；
确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交互点组成的轨迹段为所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；
根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；
根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二行驶轨迹为所述区域范围内的多条虚拟车道上的轨迹，所述多条虚拟车道用于所述第二车辆在所述区域范围内行驶，所述多条虚拟车道为根据地图信息获得的多条车道在所述区域范围内分别对应的延长车道。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，包括：
确定M条行驶轨迹，所述M条行驶轨迹包括所述N个第二车辆中每个第二车辆预测的行驶轨迹，其中，M为小于或等于N正整数；
遍历所述M条行驶轨迹，从所述M条行驶轨迹中确定所述行驶轨迹集合。
4.如权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述交汇时间包括交汇起始时间；所述根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间，包括：
根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间；
根据所述N个第二车辆对应的当前速度、所述N个第二车辆对应的当前位置和所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段对应的位置，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别到达对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇起始时间。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度，包括：
根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系；
根据预设路权规则，确定所述第一行驶轨迹与所述交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹之间的路权关系，所述路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过所述交汇轨迹段时的优先级；
根据所述路权关系和所述位置关系确定多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系，包括：
以所述第一车辆为原点，构建所述第一车辆与所述交汇轨迹段的ST图；
根据所述交汇时间，将所述交汇轨迹段相对于所述第一车辆的位置映射到所述ST图中，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间，包括：
确定所述N个第二车辆中每个第二车辆在对应一个或多个预测的第二行驶轨迹上的移动轨迹段，所述移动轨迹段为所述第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时投影在所述第二行驶轨迹上的轨迹段；
根据所述移动轨迹段的移动速度，确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。
8.一种自动驾驶装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，用于根据第一车辆当前规划的第一行驶轨迹，确定与所述第一行驶轨迹对应的行驶轨迹集合，所述行驶轨迹集合包括N个第二车辆分别对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹，所述N个第二车辆为所述第一车辆在当前路口对应的区域范围内的所有车辆，所述行驶轨迹集合中任意一个所述第二行驶轨迹与所述第一行驶轨迹之间的最短距离均在第一距离阈值内，N为正整数；
第二确定单元，用于分别确定按预设间隔均匀分布在所述第一行驶轨迹上的第一路径点和在所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上按所述预设间隔均匀分布的第二路径点；从所有所述第二路径点中确定多个交互点，所述多个交互点中每一个交互点与所述第一路径点之间的最短距离均在第二距离阈值内；确定所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交互点组成的轨迹段为所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹对应的交汇轨迹段，其中，所述交汇轨迹段上任意一处与所述第一行驶轨迹的最短距离均在第二距离阈值内；
交汇单元，用于根据所述N个第二车辆对应的当前速度和当前位置，分别确定所述N个第二车辆到达所述交汇轨迹段的交汇时间；
速度单元，用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述第一车辆的速度。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二行驶轨迹为所述区域范围内的多条虚拟车道上的轨迹，所述多条虚拟车道用于所述第二车辆在所述区域范围内行驶，所述多条虚拟车道为根据地图信息获得的多条车道在所述区域范围内分别对应的延长车道。
10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于：
确定M条行驶轨迹，所述M条行驶轨迹包括所述N个第二车辆中每个第二车辆预测的行驶轨迹，其中，M为小于或等于N正整数；
遍历所述M条行驶轨迹，从所述M条行驶轨迹中确定所述行驶轨迹集合。
11.如权利要求8-10任意一项所述的装置，其特征在于，所述交汇时间包括：交汇起始时间；所述交汇单元，具体用于：
根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间；
根据所述N个第二车辆对应的当前速度、所述N个第二车辆对应的当前位置和所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段对应的位置，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别到达对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇起始时间。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述速度单元，具体用于：
根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系；
根据预设路权规则，确定所述第一行驶轨迹与所述交汇轨迹段对应的第二行驶轨迹之间的路权关系，所述路权关系为行驶在所述第一行驶轨迹上的车辆与行驶在所述第二行驶轨迹上的车辆通过所述交汇轨迹段时的优先级；
根据所述路权关系和所述位置关系确定多个行驶速度中代价函数值最小的行驶速度为所述第一车辆的速度。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述速度单元，用于根据所述行驶轨迹集合中每一个第二行驶轨迹上的交汇轨迹段和对应的所述交汇时间，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系时，具体用于：
以所述第一车辆为原点，构建所述第一车辆与所述交汇轨迹段ST图；
根据所述交汇时间，将所述交汇轨迹段相对于所述第一车辆的位置映射到所述ST图中，确定所述交汇轨迹段与所述第一车辆的位置关系。
14.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述交汇单元用于根据所述N个第二车辆对应的当前速度，确定所述N个第二车辆中每个第二车辆分别通过对应的一个或多个预测的第二行驶轨迹上交汇轨迹段的交汇通行时间时，具体用于：
确定所述N个第二车辆中每个第二车辆在对应一个或多个预测的第二行驶轨迹上的移动轨迹段，所述移动轨迹段为所述第二车辆按照所述第二行驶轨迹移动时投影在所述第二行驶轨迹上的轨迹段；
根据所述移动轨迹段的移动速度，确定所述移动轨迹段通过所述交汇轨迹段的所述交汇通行时间，所述移动轨迹段的移动速度为所述第二车辆的所述当前速度。
15.一种服务设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及通信接口，其中，所述存储器用于存储信息发送程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码来执行权利要求1至7任一项所述的方法。
16.一种芯片系统，其特征在于，所述芯片系统包括至少一个处理器，存储器和接口电路，所述存储器、所述接口电路和所述至少一个处理器通过线路互联，所述至少一个存储器中存储有指令；所述指令被所述处理器执行时，权利要求1-7中任意一项所述的方法得以实现。
17.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任意一项所述的方法。
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