CN113954880B - 一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备 - Google Patents
一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113954880B CN113954880B CN202111479088.6A CN202111479088A CN113954880B CN 113954880 B CN113954880 B CN 113954880B CN 202111479088 A CN202111479088 A CN 202111479088A CN 113954880 B CN113954880 B CN 113954880B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- speed
- host vehicle
- determining
- reaction time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 claims abstract description 86
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
- B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
- B60W60/0016—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety of the vehicle or its occupants
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/105—Speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/53—Road markings, e.g. lane marker or crosswalk
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
- B60W2554/404—Characteristics
Abstract
本申请公开了一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备，所述方法包括：当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；若是，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。本申请考虑了安全距离及预留给车辆的反应时间，以此计算主车的推荐行驶速度，尽量避免与盲区区域内的交通参与者产生碰撞，一定程度上保障了行车安全。
Description
技术领域
本申请涉及无人驾驶技术领域，更具体地说，是涉及一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备。
背景技术
通常地，车辆盲区是指驾驶员位于正常驾驶座位置，其视线被车体遮挡而不能直接观察到的那部分区域。对于自动驾驶，由于动态障碍物(如移动中的车辆)或静态障碍物(如路牌、绿化带)的遮挡，亦存在摄像头、激光雷达等感知部件不能直接观察到的区域。
对于无保护路口，路口没设置信号灯，没设置任何标志，或者仅有简单的停止标志、让路标志，过往车辆在没有约束或约束较少的情况下穿过路口，倘若路口边上存在盲区，且车辆行驶不够规范、合理，容易产生交通碰撞。
对于人行横道，由于路边绿化带的遮挡，对主车可能产生盲区，主车需要考虑突然从该盲区中窜出的行人、自行车等交通参与者的情况。
在上述两种情况下，由于事情发生的比较突然，对方与主车都难有足够的时间和空间执行安全的避让行为，极容易导致安全事故。因此，有必要研究出一种方案，使得主车能够安全地经过涉及盲区的无保护路口及人行横道。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备，以计算出通过车辆盲区的推荐车速，控制主车根据所述推荐车速进行防御性驾驶，使得主车能够安全地通过涉及车辆盲区的区域。
为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法，包括：
当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
若是，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。
优选地，所述确定在主车行驶路径的两侧是否存在车辆盲区的过程，包括：
根据语义地图确定多个感兴趣点，所述感兴趣点为主车行驶路径的前方两侧可能存在车辆盲区的点；
针对每一个感兴趣点：
以所述感兴趣点为中心，确定预设面积的几何图形，所述几何图像为圆形或多边形；
获取所述几何图形内的点云密度，并将点云密度大于预设密度值的几何图像所在的区域确定为车辆盲区。
优选地，所述根据语义地图确定多个感兴趣点的过程，包括：
当检测出主车行驶至距离人行横道的预设范围时：
根据语义地图确定人行横道区域的横向中心线；
从检测点开始，以预设步长沿着所述横向中心线向道路两侧步进，得到多个感兴趣点，所述检测点为所述横向中心线与主车的行驶路径的交点；
当检测出主车行驶至距离无保护路口的预设范围时：
根据语义地图确定主车的行驶路径与其他各条侧向而来的行驶路径的至少一个交点；
针对每个交点：
从所述交点开始，以预设步长逆着其他行驶路径步进，得到多个感兴趣点。
优选地，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间的过程，包括：
根据所述车辆盲区的信息，获取车辆盲区中心到所述碰撞点的路径长度；
获取主车的宽度及预设的障碍物速度；
根据所述路径长度、所述主车的宽度及所述预设的障碍物速度，确定反应时间，所述障碍物速度为盲区区域内的交通参与者的移动速度。
优选地，根据所述路径长度、主车的宽度及预设的障碍物速度，确定反应时间的过程，包括：
利用下述公式确定所述反应时间：
react_t＝(blind_spot_dist-0.5*ego_width)/virtual_obs_v
其中，react_t表示所述反应时间，blind_spot_dist表示所述路径长度，ego_width表示所述主车的宽度，virtual_obs_v表示所述障碍物速度。
优选地，获取预设的障碍物速度的过程，包括：
对于人行横道的场景：
所述预设的障碍物速度确定为1.2～1.5米/秒；
对于无保护路口的场景：
根据语义地图获取所述无保护路口的限速值；
将所述预设的障碍物速度确定为所述限速值。
优选地，根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，包括：
若主车以当前的速度无法在反应时间内通过碰撞点，则根据所述反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度，其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最大行驶速度；
若主车以当前的速度可以在反应时间内通过碰撞点，则将主车当前的速度确定为主车的推荐行驶速度，其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最小行驶速度。
优选地，根据所述反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，包括：
利用下述公式确定主车的推荐行驶速度：
vmax≤(safety_dist+1/2*max_decel*react_t2)/react_t
其中，vmax为推荐行驶速度，safety_dist为预设的安全距离，max_decel为预设的最大减速度。
本申请第二方面提供了一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置，包括：
盲区检测单元，用于当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
时间计算单元，用于当盲区检测单元确定在主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区时，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
限速计算单元，用于根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。
本申请第三方面提供了一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如上述的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法的各个步骤。
本申请第四方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法的各个步骤。
经由上述的技术方案可知，本申请在主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，检测在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区。当检测出主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区时，则根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间。其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点。然后，根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。本申请考虑了安全距离及预留给车辆的反应时间，以此计算主车的推荐行驶速度，尽量避免与盲区区域内的交通参与者产生碰撞，一定程度上保障了行车安全。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法的示意图；
图2示例了本申请实施例公开的人行横道场景的示意图；
图3示例了本申请实施例公开的无保护路口场景中关于检测点的示意图；
图4示例了本申请实施例公开的无保护路口场景中关于对向直行路径的感兴趣点的示意图；
图5示例了本申请实施例公开的无保护路口场景中关于对向各行驶路径的交点及感兴趣点的示意图；
图6为本申请实施例公开的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置的示意图；
图7为本申请实施例公开的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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。
下面介绍本申请实施例提供的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法。请参阅图1，本申请实施例提供的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法可以包括如下步骤：
步骤S101，当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区。
具体地，检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围的过程，可以包括：
根据语义地图及主车的定位信息，判断主车行驶方向的前方预设距离处是否包含人行横道或无保护路口。
该预设距离可以是任意值，即只要主车行驶在途，则一直对主车行驶路径前方两侧是否存在车辆盲区进行检测。然而，主车的感知设备对盲区的感知能力限制在一定范围之内，对于距离人行横道或无保护路口超出这个范围时，感知设备未必能够检测出人行横道或无保护路口附近的车辆盲区情况。因此，可以根据主车的感知设备的实际检测能力(检测范围)，确定一个具体的检测范围，从而避免作无意义的计算，减少计算量，并节约计算资源。例如，将该预设距离设置为100米以内的值，具体地，可以是100米、75米、50米等。
其中，语义信息是指那些能让无人车更好地理解行车规则、感知路面交通状况、规划行车路线，且被涵盖在高精度地图里的多层次、富维度的信息。相对于典型的点云地图而言，语义地图能够很好的表示出无人车到的地方是什么，无人车“看”到的东西是什么。比如当无人车进入一条马路，点云地图中，无人车并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么。但是语义地图的构建可以分辨出马路中的车道、汽车、隔离带、路边树木、指示牌、蓝天等诸多不同对象及概念。
接着，当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区。
例如，可以通过主车感知设备来感知主车前方两侧的点云状况，以确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区。
步骤S102，若主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区，则根据车辆盲区的信息，确定反应时间。
其中，该反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，该碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点。
该反应时间可以认为是预留给主车的反应时间，主车在该反应时间内要么快速通过碰撞点，要么在碰撞点前停下，避免与盲区内的交通参与者发生碰撞。
例如，请参阅图2，对于人行横道的场景，假设盲区区域内的交通参与者沿着人行横道的中心线移动，则图中的三角形处为碰撞点；请参阅图3，对于无保护路口的场景，假设盲区区域内的交通参与者沿着路口中的直行路径、左转路径及右转路径移动，则图中的三角形处为碰撞点。
盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间可以结合该交通参与者的移动速度及车辆盲区到碰撞点的距离计算得到。
步骤S103，根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。
其中，根据主车当前的速度可以估算得到主车以该速度匀速行驶到碰撞点的时间。由于步骤S102已经计算出预留给主车的反应时间，结合主车以该速度匀速行驶到碰撞点的时间，可以进一步判断主车应该采取快速通过碰撞点还是刹车以便在碰撞点前停下。
示例性地，若主车以该速度匀速行驶到碰撞点的时间大于该反应时间，则可以计算出主车的推荐行驶速度，使得在该推荐行驶速度下，主车在盲区内的交通参与者到达碰撞点前先停下来，避免发生碰撞；若主车以该速度匀速行驶到碰撞点的时间小于该反应时间，可以计算出主车的另一个推荐行驶速度，使得在该推荐行驶速度下，主车可以率先通过碰撞点，不至于与盲区内的交通参与者发生正面碰撞。
本申请在主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，检测在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区。当检测出主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区时，则根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间。其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点。然后，根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。本申请考虑了安全距离及预留给车辆的反应时间，以此计算主车的推荐行驶速度，尽量避免与盲区区域内的交通参与者产生碰撞，一定程度上保障了行车安全。
在本申请的一些实施例中，上述步骤S101确定在主车行驶路径的两侧是否存在车辆盲区的过程，可以包括：
S1，根据语义地图确定多个感兴趣点，该感兴趣点为主车行驶路径的前方两侧可能存在车辆盲区的点。
S2，针对每一个感兴趣点：以该感兴趣点为中心，确定预设面积的几何图形。其中，该几何图像可以为圆形或多边形。
S3，获取该几何图形内的点云密度，并将点云密度大于预设密度值的几何图像所在的区域确定为车辆盲区。
例如，对于人行横道的场景，可以认为在人行横道上的各个点都可以为候选感兴趣点。由于S2会根据感兴趣点确定几何图形，以该几何图形内的区域作为检测范围，因此，没必要在人行横道上连续去点，而是分散地取若干点作为感兴趣点即可。该几何图形内的点云密度的获取方法可以是根据主车的感知设备进行获取，如通过摄像头、激光雷达等传感装置感知点云密度。
在本申请的一些实施例中，上述S1根据语义地图确定多个感兴趣点的过程，可以包括：
1)当检测出主车行驶至距离人行横道的预设范围时：
S11，根据语义地图确定人行横道区域的横向中心线。
S12，从检测点开始，以预设步长沿着该横向中心线向道路两侧步进，得到多个感兴趣点，该检测点为所述横向中心线与主车的行驶路径的交点。
2)当检测出主车行驶至距离无保护路口的预设范围时：
S13根据语义地图确定主车的行驶路径与其他各条侧向而来的行驶路径的至少一个交点。
其中，其他各条侧向而来的行驶路径可以是对向车辆的直行路径、左转路径或右转路径。
S14，针对每个交点：从该交点开始，以预设步长逆着其他行驶路径步进，得到多个感兴趣点。
示例性地，请参阅图2，对于人行横道的场景，从检测点开始，以预设步长沿着该横向中心线向道路两侧步进，得到图中的多个圆圈处作为感兴趣点；请参阅图4，对于无保护路口的场景，对于对向车辆的直行路径，从交点开始，以预设步长逆着对向的直行行驶路径步进，得到图中的多个圆圈处作为感兴趣点；同样地，请参阅图5，对于对向的右转路径及左转路径，得到图中的多个圆圈处作为感兴趣点。
在本申请的一些实施例中，上述步骤S102根据车辆盲区的信息，确定反应时间的过程，可以包括：
S1，根据车辆盲区的信息，获取车辆盲区中心到碰撞点的路径长度。
其中，对于人行横道的场景，车辆盲区中心到碰撞点的路径长度可以认为是车辆盲区中心到碰撞点的欧氏距离；对于无保护路口的场景，车辆盲区中心到碰撞点的路径长度可以认为是车辆盲区中心沿着车道线到碰撞点的距离。
S2，获取主车的宽度及预设的障碍物速度。
S3，根据该路径长度、主车的宽度及预设的障碍物速度，确定反应时间。
其中，该障碍物速度为盲区区域内的交通参与者的移动速度。
在本申请的一些实施例中，上述S2获取预设的障碍物速度的过程，可以包括：
1)对于人行横道的场景：
S21，该预设的障碍物速度确定为1.2～1.5米/秒。
示例性地，可以将该预设的障碍物速度确定为1.3米/秒。
2)对于无保护路口的场景：
S22，根据语义地图获取无保护路口的限速值。
S23，将该预设的障碍物速度确定为该限速值。
例如，对于限速为20公里/时的无保护路口，可以将该预设的障碍物速度确定为20公里/时。
在本申请的一些实施例中，上述S3根据所述路径长度、主车的宽度及预设的障碍物速度，确定反应时间的过程，可以包括：
利用下述公式确定所述反应时间：
react_t＝(blind_spot_dist-0.5*ego_width)/virtual_obs_v
其中，react_t表示反应时间，blind_spot_dist表示路径长度，ego_width表示主车的宽度，virtual_obs_v表示障碍物速度。
在本申请的一些实施例中，上述步骤S103根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，可以包括：
S1，若主车以当前的速度无法在反应时间内通过碰撞点，则根据该反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度。
其中，该推荐行驶速度用于限制主车的最大行驶速度。
减速度指主车在行驶中刹车所产生的减速度，减速度越大，给搭乘者带来的体验越差。通过预设一个最大减速度，可以提高搭乘者的舒适度。
S2，若主车以当前的速度可以在反应时间内通过碰撞点，则将主车当前的速度确定为主车的推荐行驶速度。
其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最小行驶速度。通过将行驶速度设置为不小于该推荐行驶速度，可以使得主车能够尽快通过盲区区域，避免与盲区内的交通参与者发生碰撞。
在本申请的一些实施例中，上述S1根据反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，可以包括：
利用下述公式确定主车的推荐行驶速度：
vmax≤(safety_dist+1/2*max_decel*react_t2)/react_t
其中，vmax为推荐行驶速度，safety_dist为预设的安全距离，max_decel为预设的最大减速度。
其中，该预设的安全距离跟具体的交通场景有关。具体地，可以根据语义地图获取道路的限速，安全距离的大小与该限速的值成正相关。示例性地，可以将该预设的安全距离设置为5米。
下面对本申请实施例提供的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置进行描述，下文描述的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置与上文描述的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法可相互对应参照。
请参见图6，本申请实施例提供的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置，可以包括：
盲区检测单元21，用于当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
时间计算单元22，用于当盲区检测单元确定在主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区时，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
限速计算单元23，用于根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。
在本申请的一些实施例中，上述盲区检测单元21确定在主车行驶路径的两侧是否存在车辆盲区的过程，可以包括：
根据语义地图确定多个感兴趣点，所述感兴趣点为主车行驶路径的前方两侧可能存在车辆盲区的点；
针对每一个感兴趣点：
以所述感兴趣点为中心，确定预设面积的几何图形，所述几何图像为圆形或多边形；
获取所述几何图形内的点云密度，并将点云密度大于预设密度值的几何图像所在的区域确定为车辆盲区。
在本申请的一些实施例中，上述盲区检测单元21根据语义地图确定多个感兴趣点的过程，可以包括：
当检测出主车行驶至距离人行横道的预设范围时：
根据语义地图确定人行横道区域的横向中心线；
从检测点开始，以预设步长沿着所述横向中心线向道路两侧步进，得到多个感兴趣点，所述检测点为所述横向中心线与主车的行驶路径的交点；
当检测出主车行驶至距离无保护路口的预设范围时：
根据语义地图确定主车的行驶路径与其他各条侧向而来的行驶路径的至少一个交点；
针对每个交点：
从所述交点开始，以预设步长逆着其他行驶路径步进，得到多个感兴趣点。
在本申请的一些实施例中，上述时间计算单元22根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间的过程，可以包括：
根据所述车辆盲区的信息，获取车辆盲区中心到所述碰撞点的路径长度；
获取主车的宽度及预设的障碍物速度；
根据所述路径长度、所述主车的宽度及所述预设的障碍物速度，确定反应时间，所述障碍物速度为盲区区域内的交通参与者的移动速度。
在本申请的一些实施例中，上述时间计算单元22根据所述路径长度、主车的宽度及预设的障碍物速度，确定反应时间的过程，可以包括：
利用下述公式确定所述反应时间：
react_t＝(blind_spot_dist-0.5*ego_width)/virtual_obs_v
其中，react_t表示所述反应时间，blind_spot_dist表示所述路径长度，ego_width表示所述主车的宽度，virtual_obs_v表示所述障碍物速度。
在本申请的一些实施例中，上述时间计算单元22获取预设的障碍物速度的过程，可以包括：
对于人行横道的场景：
所述预设的障碍物速度确定为1.2～1.5米/秒；
对于无保护路口的场景：
根据语义地图获取所述无保护路口的限速值；
将所述预设的障碍物速度确定为所述限速值。
在本申请的一些实施例中，上述限速计算单元23根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，可以包括：
若主车以当前的速度无法在反应时间内通过碰撞点，则根据所述反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度，其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最大行驶速度；
若主车以当前的速度可以在反应时间内通过碰撞点，则将主车当前的速度确定为主车的推荐行驶速度，其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最小行驶速度。
在本申请的一些实施例中，上述限速计算单元23根据所述反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，可以包括：
利用下述公式确定主车的推荐行驶速度：
vmax≤(safety_dist+1/2*max_decel*react_t2)/react_t
其中，vmax为推荐行驶速度，safety_dist为预设的安全距离，max_decel为预设的最大减速度。
本申请实施例提供的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置可应用于涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划设备。可选的，图7示出了涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划设备的硬件结构框图，参照图7，涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器31，至少一个通信接口32，至少一个存储器33和至少一个通信总线34。
在本申请实施例中，处理器31、通信接口32、存储器33、通信总线34的数量为至少一个，且处理器31、通信接口32、存储器33通过通信总线34完成相互间的通信；
处理器31可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路等；
存储器32可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等，例如至少一个磁盘存储器；
其中，存储器33存储有程序，处理器31可调用存储器33存储的程序，所述程序用于：
当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
若是，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
若是，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
综上所述：
本申请在主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，检测在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区。当检测出主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区时，则根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间。其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点。然后，根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度。本申请考虑了安全距离及预留给车辆的反应时间，以此计算主车的推荐行驶速度，尽量避免与盲区区域内的交通参与者产生碰撞，一定程度上保障了行车安全。
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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例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，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业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公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法，其特征在于，包括：
当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
若是，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度；
所述确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区的过程，包括：
根据语义地图确定多个感兴趣点，所述感兴趣点为主车行驶路径的前方两侧可能存在车辆盲区的点；
针对每一个感兴趣点：
以所述感兴趣点为中心，确定预设面积的几何图形，所述几何图形为圆形或多边形；
获取所述几何图形内的点云密度，并将点云密度大于预设密度值的几何图形所在的区域确定为车辆盲区。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据语义地图确定多个感兴趣点的过程，包括：
当检测出主车行驶至距离人行横道的预设范围时：
根据语义地图确定人行横道区域的横向中心线；
从检测点开始，以预设步长沿着所述横向中心线向道路两侧步进，得到多个感兴趣点，所述检测点为所述横向中心线与主车的行驶路径的交点；
当检测出主车行驶至距离无保护路口的预设范围时：
根据语义地图确定主车的行驶路径与其他各条侧向而来的行驶路径的至少一个交点；
针对每个交点：
从所述交点开始，以预设步长逆着其他行驶路径步进，得到多个感兴趣点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间的过程，包括：
根据所述车辆盲区的信息，获取车辆盲区中心到所述碰撞点的路径长度；
获取主车的宽度及预设的障碍物速度；
根据所述路径长度、所述主车的宽度及所述预设的障碍物速度，确定反应时间，所述障碍物速度为盲区区域内的交通参与者的移动速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述路径长度、主车的宽度及预设的障碍物速度，确定反应时间的过程，包括：
利用下述公式确定所述反应时间：
；
其中，表示所述反应时间，/>表示所述路径长度，/>表示所述主车的宽度，/>表示所述障碍物速度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取预设的障碍物速度的过程，包括：
对于人行横道的场景：
所述预设的障碍物速度确定为1.2~1.5米/秒；
对于无保护路口的场景：
根据语义地图获取所述无保护路口的限速值；
将所述预设的障碍物速度确定为所述限速值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，包括：
若主车以当前的速度无法在反应时间内通过碰撞点，则根据所述反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度，其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最大行驶速度；
若主车以当前的速度可以在反应时间内通过碰撞点，则将主车当前的速度确定为主车的推荐行驶速度，其中，所述推荐行驶速度用于限制主车的最小行驶速度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述反应时间、预设的安全距离及预设的最大减速度，确定主车的推荐行驶速度的过程，包括：
利用下述公式确定主车的推荐行驶速度：
；
其中，为推荐行驶速度，/>为预设的安全距离，/>为预设的最大减速度，/>表示所述反应时间。
8.一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划装置，其特征在于，包括：
盲区检测单元，用于当检测出主车行驶至距离人行横道或无保护路口的预设范围时，确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区；
时间计算单元，用于当盲区检测单元确定在主车行驶路径的前方两侧存在车辆盲区时，根据所述车辆盲区的信息，确定反应时间，其中，所述反应时间为盲区区域内的交通参与者从车辆盲区移动到碰撞点所用的时间，所述碰撞点为盲区区域内的交通参与者的交通路径与主车的行驶路径的交点；
限速计算单元，用于根据所述反应时间及主车当前的速度，确定主车的推荐行驶速度；
所述确定在主车行驶路径的前方两侧是否存在车辆盲区的过程，包括：
根据语义地图确定多个感兴趣点，所述感兴趣点为主车行驶路径的前方两侧可能存在车辆盲区的点；
针对每一个感兴趣点：
以所述感兴趣点为中心，确定预设面积的几何图形，所述几何图形为圆形或多边形；
获取所述几何图形内的点云密度，并将点云密度大于预设密度值的几何图形所在的区域确定为车辆盲区。
9.一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1~7中任一项所述的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法的各个步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1~7中任一项所述的涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法的各个步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111479088.6A CN113954880B (zh) | 2021-12-06 | 2021-12-06 | 一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111479088.6A CN113954880B (zh) | 2021-12-06 | 2021-12-06 | 一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113954880A CN113954880A (zh) | 2022-01-21 |
| CN113954880B true CN113954880B (zh) | 2023-11-03 |
Family
ID=79473086
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111479088.6A Active CN113954880B (zh) | 2021-12-06 | 2021-12-06 | 一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113954880B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2400473A1 (de) * | 2010-06-28 | 2011-12-28 | Audi AG | Verfahren und Vorrichtung zum Unterstützen eines Fahrzeugführers |
| JP2017206117A (ja) * | 2016-05-18 | 2017-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | 運転支援装置 |
| CN109817021A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种激光雷达路侧盲区交通参与者避让方法和装置 |
| CN110316186A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 车辆防碰撞预判方法、装置、设备及可读存储介质 |
-
2021
- 2021-12-06 CN CN202111479088.6A patent/CN113954880B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2400473A1 (de) * | 2010-06-28 | 2011-12-28 | Audi AG | Verfahren und Vorrichtung zum Unterstützen eines Fahrzeugführers |
| JP2017206117A (ja) * | 2016-05-18 | 2017-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | 運転支援装置 |
| CN109817021A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种激光雷达路侧盲区交通参与者避让方法和装置 |
| CN110316186A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 车辆防碰撞预判方法、装置、设备及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113954880A (zh) | 2022-01-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6380919B2 (ja) | 車両制御装置 | |
| JP7189329B2 (ja) | 車両制御方法及び車両制御装置 | |
| CN112389466B (zh) | 车辆自动避让方法、装置、设备及存储介质 | |
| US11186275B2 (en) | Vehicle control system | |
| CN111284492A (zh) | 用于控制车辆行驶的装置及方法 | |
| EP3539838A1 (en) | Vehicle control device | |
| WO2016170647A1 (ja) | オクルージョン制御装置 | |
| KR20180100167A (ko) | 운전 지원 방법 및 장치 | |
| CN110198875B (zh) | 对驾驶员辅助系统的改进或与之相关的改进 | |
| KR102214604B1 (ko) | 운전 보조 영상 표시 방법 | |
| US11608062B2 (en) | Vehicle control method and vehicle control device | |
| US11180141B2 (en) | Vehicle control system | |
| US10994726B2 (en) | Vehicle control system | |
| JP2017001596A (ja) | 停車位置設定装置及び方法 | |
| CN113859251B (zh) | 涉及行驶盲区的车速规划方法、驾驶控制方法及相关设备 | |
| JP5452004B2 (ja) | 車両の運転支援装置 | |
| EP3835159B1 (en) | Vehicle control method and vehicle control device | |
| EP4206054A1 (en) | Driving assistance method and driving assistance device | |
| JP6331233B2 (ja) | 車両制御装置 | |
| CN113954880B (zh) | 一种涉及行驶盲区的自动驾驶车速规划方法及相关设备 | |
| JP6447962B2 (ja) | 車両制御装置 | |
| JP7334107B2 (ja) | 車両制御方法及び車両制御装置 | |
| JP2022060075A (ja) | 運転支援装置 | |
| EP4360998A1 (en) | Driving assistance device, driving assistance method, and non-transitory storage medium | |
| JP2020050104A (ja) | 運転制御方法及び運転制御装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |