CN113327443A - 一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括以下步骤：获得目标车辆的车辆卫星定位信息；根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；比对第一相对位置关系与第二相对位置关系，判定目标车辆是否位于地理围栏内。本申请将卫星定位技术以及多源传感器探测技术，对目标车辆方位以及车辆周围情况进行分析比对，从而较准确的判定目标车辆是否位于地理围栏中，为后续自动驾驶的可靠性提供技术支持。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置。
背景技术
随着自动驾驶车辆的普及，其给驾驶员的日常驾驶带来诸多便利，自动驾驶车辆可作为出租车或公共交通工具使用，乘客在使用自动驾驶车辆时，需要输入目的地，自动驾驶车辆基于当前位置和目的地生成行驶路线，并按照生成的行驶路线行驶。
在当前汽车领域的自动驾驶技术中，需要判定车辆是否位于预设的地理围栏内。传统的判定方式是依靠卫星定位获取车辆位置信息，结合高精度地图判断车辆是否行驶在预先设定好的地理围栏内，但是通过卫星定位技术获取车辆位置信息时存在不稳定性，卫星定位系统的准确度也不稳定，无法确保车辆位置信息的准确性，实际操作时，卫星定位系统可能会定位到相邻的其他道路上，导致车辆进行自动驾驶时会出现误判。
现急需提供一种地理围栏判定技术，以满足自动驾驶的工作需求，以提高自动驾驶的安全性。
发明内容
本申请提供一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置，将卫星定位技术以及多源传感器探测技术，对目标车辆方位以及车辆周围情况进行分析比对，从而较准确的判定目标车辆是否位于地理围栏中，为后续自动驾驶的可靠性提供技术支持。
第一方面，本申请提供了一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法，所述方法包括以下步骤：
利用卫星——惯导组合定位系统获得目标车辆的车辆卫星定位信息；
根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
比对所述第一相对位置关系与所述第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定所述目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能。
进一步的，所述方法还包括以下步骤：
当所述目标车辆被允许使用自动驾驶功能时，获取当前道路的标识信息；其中，
所述标识信息包括限速标识、行驶车辆类型标识以及车道标识。
进一步的，所述方法还包括以下步骤：
选定所述目标车辆的任一区域作为车辆参考点，建立所述目标车辆对应的自车坐标系；其中，
所述第一相对位置关系以及所述第二相对位置关系均与所述自车坐标系对应。
进一步的，所述方法还包括以下步骤：
根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；其中，
所述差异阈值包括道路左侧边缘距离差异阈值以及道路右侧边缘距离差异阈值。
进一步的，所述方法还包括以下步骤：
根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与设定目标的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与设定目标的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；其中，
所述差异阈值包括前后距离差异阈值、左右距离差异阈值以及上下距离差异阈值。
具体的，所述多源传感器包括摄像头、毫米波雷达以及激光雷达。
第二方面，本申请提供了一种用于自动驾驶的地理围栏判定装置，所述装置包括：
相对位置分析模块，其用于根据目标车辆的车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
所述相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
自动驾驶判定模块，其用于比对所述第一相对位置关系与所述第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定所述目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能。
进一步的，所述装置还包括：
车辆参考点设定模块，其用于选定所述目标车辆的任一区域作为车辆参考点，建立所述目标车辆对应的自车坐标系；其中，
所述第一相对位置关系以及所述第二相对位置关系均与所述自车坐标系对应。
进一步的，所述相对位置分析模块还用于根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；
所述相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；其中，
所述差异阈值包括道路左侧边缘距离差异阈值以及道路右侧边缘距离差异阈值。
进一步的，所述相对位置分析模块还用于根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与设定目标的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；
所述相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与设定目标的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；其中，
所述差异阈值包括前后距离差异阈值、左右距离差异阈值以及上下距离差异阈值。
本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：
本申请将卫星定位技术以及多源传感器探测技术，对目标车辆方位以及车辆周围情况进行分析比对，从而较准确的判定目标车辆是否位于地理围栏中，为后续自动驾驶的可靠性提供技术支持。
附图说明
术语解释：
GPS：Global Positioning System，全球定位系统；
GNSS：Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统；
RTK：Real-time Kinematic，实时动态。
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中提供的用于自动驾驶的地理围栏判定方法的步骤流程图；
图2为本申请实施例中提供的用于自动驾驶的地理围栏判定方法的情况一的实施示意图；
图3为本申请实施例中提供的用于自动驾驶的地理围栏判定方法的情况二的实施示意图；
图4为本申请实施例中提供的用于自动驾驶的地理围栏判定装置的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图对本申请的实施例作进一步详细说明。
本申请实施例提供一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置，对车辆前端障碍物进行探测，结合预设的最大安全跟车距离的不同阈值，进行合理处理，对车辆进行具有冗余控制功能的紧急制动，在一定程度上提高车辆的安全性能，提高紧急制动功能的可靠性。
为达到上述技术效果，本申请的总体思路如下：
一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法，该方法包括以下步骤：
S1、利用卫星——惯导组合定位系统获得目标车辆的车辆卫星定位信息；
S2、根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
S3、基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
S4、比对第一相对位置关系与第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则判定目标车辆位于地理围栏之外，禁止使用自动驾驶功能。
本申请实施例中，将卫星定位技术以及多源传感器探测技术，对目标车辆方位以及车辆周围情况进行分析比对，从而较准确的判定目标车辆是否位于地理围栏中，为后续自动驾驶的可靠性提供技术支持。
以下结合附图对本申请的实施例作进一步详细说明。
第一方面，参见图1～3所示，本申请实施例提供一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法，该方法包括以下步骤：
S1、利用卫星——惯导组合定位系统获得目标车辆的车辆卫星定位信息；
S2、根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
S3、基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
S4、比对第一相对位置关系与第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能。
本申请实施例中，将卫星定位技术以及多源传感器探测技术，对目标车辆方位以及车辆周围情况进行分析比对，从而较准确的判定目标车辆是否位于地理围栏中，为后续自动驾驶的可靠性提供技术支持。
本申请实施例采用卫星定位(如GPS)、高精地图与车辆传感器感知相结合的方法，判断车辆是否行驶在地理围栏内。
进一步的，该方法还包括以下步骤：
选定目标车辆的任一区域作为车辆参考点，建立目标车辆对应的自车坐标系；其中，
第一相对位置关系以及第二相对位置关系均与自车坐标系对应。
需要说明的是，步骤S1中，采用传统的卫星——惯导组合定位系统进行定位，获得目标车辆的车辆卫星定位信息，具体操作时，可在GNSS的技术上增加RTK服务(如RTK定位服务)，能够提升定位精度。
具体的，步骤S2中，根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系，设定目标可以是其他车辆、道路设施或特定的地图要素，具体操作流程如下：
A1、获取目标车辆的自车坐标系下，车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离y＝dleft1；
A2、获取目标车辆的自车坐标系下，车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离y＝dright1；
A3、获取目标车辆的自车坐标系下，车辆参考点与前方的设定目标的相对位置关系，前后距离x＝dx1，左右距离y＝dy1，上下距离z＝dz1。
其中，车辆参考点可选为车辆后轴中心点或者前头前沿中点；
自车坐标系可以采用ISO 8855：1991中所指定的惯性坐标系，其中x轴指向车辆前方，y轴指向驾驶员左侧，z轴指向上(右手坐标系)，从原点向x、y、z轴的正向看去，绕x、y和z轴顺时针方向旋转是侧倾角、俯仰角和横摆角，左舵和右舵试验车辆皆采用此坐标系；
设定目标可以带有语义信息，如“限速120”。
步骤S3中，基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系，具体可以包括以下步骤：
B1、获取自车坐标系下，车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离y＝dleft2；
B2、获取自车坐标系下，，车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离y＝dright2；
B3、获取自车坐标系下，车辆参考点与前方特定目标物的相对位置关系，前后距离x＝dx2，左右距离y＝dy2，上下z＝dz2；
其中，该步骤中的设定目标，同样可以带有语义信息，如“限速120”；
多源传感器感知融合，多源传感器可以包括摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等，毫米波雷达、激光雷达对距离信息的检测相对准确，摄像头对语义信息的检测相对准确。
步骤S4中，比对第一相对位置关系与第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能，具体操作流程如下：
C1、车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离对应的距离差值|dleft1-dleft2|≤dleft0；
C2、车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离对应的距离差值|dright1-dright2|≤dright0；
C3、车辆参考点与前方特定目标物的相对位置关系，前后距离差值|dx1-dx2|≤dx0，左右距离差值|dy1-dy2|≤dy0，上下距离差值|dz1-dz2|≤dz0；
其中，dleft0、dright0、dx0、dy0以及dz0为人为设定的阈值，可以根据实际车辆智能驾驶性能及特性，在智能驾驶系统标定测试环节中适当调整。
另外，若当前时刻在传统卫惯组合定位和高精地图，以及多源传感器感知融合模块中无法搜索到相同语义的特定目标物，系统则需要保持搜索状态。同时车辆无法开启高速公路导航辅助驾驶功能，车辆需要由驾驶员手动驾驶，直到系统能够分别根据定位和高精地图，以及多源传感器感知融合模块中搜索到相同语义的特定目标物。
需要说明的是，若在N个计算周期(或连续T秒)内，都能满足预设的精准度要求，则认为此时的定位和高精度地图是准确可靠的；
其中N或T为人为设定的阈值，可以根据实际车辆智能驾驶性能及特性，在智能驾驶系统标定测试环节中适当调整；
高精地图中的地理围栏图层由图商根据整车厂的需求，共同商讨决定，表现形式为某段道路(或车道)是否属于地理围栏内。
进一步的，该方法还包括以下步骤：
当目标车辆被允许使用自动驾驶功能时，获取当前道路的标识信息；其中，
标识信息包括限速标识、行驶车辆类型标识以及车道标识。
进一步的，该方法还包括以下步骤：
根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘的第一相对位置关系时，第一相对位置关系包括车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘的第二相对位置关系时，第二相对位置关系包括车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；其中，
差异阈值包括道路左侧边缘距离差异阈值以及道路右侧边缘距离差异阈值。
进一步的，该方法还包括以下步骤：
根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与设定目标的第一相对位置关系时，第一相对位置关系包括车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与设定目标的第二相对位置关系时，第二相对位置关系包括车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；其中，
差异阈值包括前后距离差异阈值、左右距离差异阈值以及上下距离差异阈值。
具体的，多源传感器包括摄像头、毫米波雷达以及激光雷达。
基于本申请实施例的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，给出以下两种具体实施的情况：
情况一，如图2所示，车俩行驶在右侧的小路上。此时，卫星定位结果在图中P处，假设图中左边主干道属于地理围栏内，而右侧小路属于地理围栏外；
将同一时刻下，由“传统卫惯组合定位结果P以及高精度地图数据计算得出的车辆与道路边缘、特定目标物等地图要素的相对位置关系”，与“基于多源传感器感知融合结果，获取道路边缘、特定目标物等地图要素的相对位置关系”进行对比，其中：
车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离差值|dleft1-dleft2|不满足阈值dleft0要求；
车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离差值|dright1-dright2|满足阈值dright0要求；
车辆视觉感知到前方“限速60”交通标识牌，而根据定位结果P在高精地图中查询到路段限速120，不满足要求；
综上，判断结果为车辆行驶在自动驾驶地理围栏外，无法激活自动驾驶。
情况二，如图3所示，车俩行驶在高速公路上。此时，卫星定位结果在图中P处，假设图中左边主干道属于地理围栏内，而右侧小路属于地理围栏外；
将同一时刻下，由“传统卫惯组合定位结果P以及高精度地图数据计算得出的车辆与道路边缘、特定目标物等地图要素的相对位置关系”，与“基于多源传感器感知融合结果，获取道路边缘、特定目标物等地图要素的相对位置关系”进行对比，其中：
车辆参考点与与道路左侧边缘的水平距离差值|dleft1-dleft2|满足阈值dleft0要求；
车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离差值|dright1-dright2|满足阈值dright0要求；
车辆视觉感知到前方“限速120”交通标识牌，而根据定位结果P在高精地图中查询到路段限速120，满足要求；
车辆参考点与前方特定目标物的相对位置关系，前后距离差值|dx1-dx2|满足阈值dx0要求，左右距离差值|dx2-dy2|满足阈值dy0要求，上下距离差值|dz1-dz2|满足阈值dz0要求；
综上，判断结果为车辆定位准确，车辆行驶在自动驾驶地理围栏内，允许激活自动驾驶。
第二方面，参见图4所示，本申请实施例提供一种用于自动驾驶的地理围栏判定装置，其基于第一方面提及的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，该装置包括：
相对位置分析模块，其用于根据目标车辆的车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
自动驾驶判定模块，其用于比对第一相对位置关系与第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能。
本申请实施例中，将卫星定位技术以及多源传感器探测技术，对目标车辆方位以及车辆周围情况进行分析比对，从而较准确的判定目标车辆是否位于地理围栏中，为后续自动驾驶的可靠性提供技术支持。
本申请实施例采用卫星定位(如GPS)、高精地图与车辆传感器感知相结合的方法，判断车辆是否行驶在地理围栏内。
进一步的，该装置还包括：
车辆参考点设定模块，其用于选定目标车辆的任一区域作为车辆参考点，建立目标车辆对应的自车坐标系；其中，
第一相对位置关系以及第二相对位置关系均与自车坐标系对应。
进一步的，相对位置分析模块还用于根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘的第一相对位置关系时，第一相对位置关系包括车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；
相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘的第二相对位置关系时，第二相对位置关系包括车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；其中，
差异阈值包括道路左侧边缘距离差异阈值以及道路右侧边缘距离差异阈值。
进一步的，相对位置分析模块还用于根据车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与设定目标的第一相对位置关系时，第一相对位置关系包括车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；
相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与设定目标的第二相对位置关系时，第二相对位置关系包括车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；其中，
差异阈值包括前后距离差异阈值、左右距离差异阈值以及上下距离差异阈值。
需要说明的是，在本申请中，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，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
利用卫星——惯导组合定位系统获得目标车辆的车辆卫星定位信息；
根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
比对所述第一相对位置关系与所述第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定所述目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能。
2.如权利要求1所述的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
当所述目标车辆被允许使用自动驾驶功能时，获取当前道路的标识信息；其中，
所述标识信息包括限速标识、行驶车辆类型标识以及车道标识。
3.如权利要求1所述的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
选定所述目标车辆的任一区域作为车辆参考点，建立所述目标车辆对应的自车坐标系；其中，
所述第一相对位置关系以及所述第二相对位置关系均与所述自车坐标系对应。
4.如权利要求3所述的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；其中，
所述差异阈值包括道路左侧边缘距离差异阈值以及道路右侧边缘距离差异阈值。
5.如权利要求3所述的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与设定目标的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；
基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与设定目标的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；其中，
所述差异阈值包括前后距离差异阈值、左右距离差异阈值以及上下距离差异阈值。
6.如权利要求3所述的用于自动驾驶的地理围栏判定方法，其特征在于：
所述多源传感器包括摄像头、毫米波雷达以及激光雷达。
7.一种用于自动驾驶的地理围栏判定装置，其特征在于，所述装置包括：
相对位置分析模块，其用于根据目标车辆的车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第一相对位置关系；
所述相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘或设定目标之间的第二相对位置关系；
自动驾驶判定模块，其用于比对所述第一相对位置关系与所述第二相对位置关系，当差异在预设的差异阈值内时，判定所述目标车辆位于地理围栏内，允许使用自动驾驶功能，反之则禁止使用自动驾驶功能。
8.如权利要求7所述的用于自动驾驶的地理围栏判定装置，其特征在于，所述装置还包括：
车辆参考点设定模块，其用于选定所述目标车辆的任一区域作为车辆参考点，建立所述目标车辆对应的自车坐标系；其中，
所述第一相对位置关系以及所述第二相对位置关系均与所述自车坐标系对应。
9.如权利要求7所述的用于自动驾驶的地理围栏判定装置，其特征在于：
所述相对位置分析模块还用于根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与道路边缘的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；
所述相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与道路边缘的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与道路左侧边缘的水平距离以及所述车辆参考点与道路右侧边缘的水平距离；其中，
所述差异阈值包括道路左侧边缘距离差异阈值以及道路右侧边缘距离差异阈值。
10.如权利要求7所述的用于自动驾驶的地理围栏判定装置，其特征在于：
所述相对位置分析模块还用于根据所述车辆卫星定位信息以及高精度地图数据，计算获得目标车辆与设定目标的第一相对位置关系时，所述第一相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；
所述相对位置分析模块还用于基于目标车辆自身预设的多源传感器的探测信息，计算获得目标车辆与设定目标的第二相对位置关系时，所述第二相对位置关系包括所述车辆参考点与设定目标的前后距离、左右距离以及上下距离；其中，
所述差异阈值包括前后距离差异阈值、左右距离差异阈值以及上下距离差异阈值。
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| CN202110617680.1A CN113327443A (zh) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置 |
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| CN202110617680.1A CN113327443A (zh) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 一种用于自动驾驶的地理围栏判定方法及装置 |
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