CN114407884B - 自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114407884B
CN114407884B CN202210059004.1A CN202210059004A CN114407884B CN 114407884 B CN114407884 B CN 114407884B CN 202210059004 A CN202210059004 A CN 202210059004A CN 114407884 B CN114407884 B CN 114407884B
Authority
CN
China
Prior art keywords
distance
curve
corrected
measured
longitudinal distance
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
Application number
CN202210059004.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114407884A (zh
Inventor
张韬
覃高峰
廖尉华
蒋祖坚
江倚枫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SAIC GM Wuling Automobile Co Ltd
Original Assignee
SAIC GM Wuling Automobile Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SAIC GM Wuling Automobile Co Ltd filed Critical SAIC GM Wuling Automobile Co Ltd
Priority to CN202210059004.1A priority Critical patent/CN114407884B/zh
Publication of CN114407884A publication Critical patent/CN114407884A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114407884B publication Critical patent/CN114407884B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
    • 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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18145—Cornering
    • 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
    • B60W40/02—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 ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B60W40/072—Curvature of the road
    • 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
    • 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
    • B60W2552/30—Road curve radius
    • 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
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/801—Lateral distance
    • 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
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/802—Longitudinal distance

Abstract

本申请公开了自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于智能驾驶领域，所述自动驾驶优化方法包括：获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离；当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。本申请解决了现有技术中智能驾驶安全性低的技术问题。

Description

自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着科技的高速发展，智能驾驶辅助系统的应用越来越广泛，目前，智能驾驶辅助系统的目标识别方法采用依据确定的目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离，躲避碰撞风险目标的方法，而目标车辆的行驶道路是复杂多变的，使得目标车辆的行驶轨迹也不是一成不变的，如仍采用依据确定的目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离判断碰撞风险目标的相对位置，对目标车辆的自适应巡航控制和汽车主动安全技术功能造成影响，导致目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞的风险增大，从而导致智能驾驶的安全性低。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中智能驾驶安全性低的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种自动驾驶优化方法，所述自动驾驶优化方法包括：
获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离；
当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
可选地，所述预设距离修正方式包括第一距离修正方式以及第二距离修正方式，
所述依据所述弯道曲率对应的修正方法，确定修正距离的步骤包括：
若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
若所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧，
所述依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，所述碰撞风险目标与所述圆弧的圆心之间的连线与所述圆弧轨迹之间存在的交点为第一映射点，
所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。
可选地，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线，
所述依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，在所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的曲线方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤之前，所述自动驾驶优化方法还包括：
依据所述弯道对应的曲率和对应的曲率变化率，确定所述Clothiod曲线的轨迹方程。
可选地，在所述Clothiod曲线上且与所述碰撞风险目标之间的距离最短的点为第二映射点，
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离。
为实现上述目的，本申请还提供一种自动驾驶优化装置，所述自动驾驶优化装置包括：
距离测量模块，用于获取目标车辆与碰撞风险目标之间的纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险的横向距离；
弯道测量模块，用于当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
距离修正模块，用于依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述纵向距离和所述横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
驾驶控制模块，用于依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
可选地，所述预设距离修正方式包括第一距离修正方式以及第二距离修正方式，所述距离修正模块还用于：
若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
若所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，所述碰撞风险目标与所述圆弧的圆心之间的连线与所述圆弧轨迹之间存在的交点为第一映射点，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。
可选地，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，所述自动驾驶优化装置还用于：
依据所述弯道对应的曲率和对应的曲率变化率，确定所述Clothiod曲线的轨迹方程。
可选地，在所述Clothiod曲线上且与所述碰撞风险目标之间的距离最短的点为第二映射点，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离。
本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述自动驾驶优化方法的程序，所述自动驾驶优化方法的程序被处理器执行时可实现如上述的自动驾驶优化方法的步骤。
本申请还提供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有实现自动驾驶优化方法的程序，所述自动驾驶优化方法的程序被处理器执行时实现如上述的自动驾驶优化方法的步骤。
本申请提供了一种自动驾驶优化方法，相比于现有技术采用依据确定的目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离，躲避碰撞风险目标的方法，本申请通过获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标的测量横向距离；当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述纵向距离和所述横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离，实现了依据目标车辆的行驶轨迹，动态修正碰撞风险目标的测量横向距离和测量纵向距离，使得修正后的测量横向距离以及修正后的测量纵向距离总能与目标车辆的当前行驶轨迹相匹配，进而依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，可避免目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞，使得目标车辆安全通常弯道，克服了现有技术中由于目标车辆的行驶轨迹复杂多变，而目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离的测量方式通常固定，进而容易导致目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞，从而影响智能驾驶的安全性的技术缺陷，所以提高了智能驾驶的安全性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
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，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请自动驾驶优化方法第一实施例的流程示意图；
图2为本申请自动驾驶优化方法第一实施例中当所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧轨迹时所述目标车辆的行驶状况示意图；
图3为本申请自动驾驶优化方法第二实施例中当所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线时所述目标车辆的行驶状况示意图；
图4本申请实施例中自动驾驶优化方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供一种自动驾驶优化方法，在本申请自动驾驶优化方法的第一实施例中，参照图1，所述自动驾驶优化方法包括：
步骤S10，获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险的测量横向距离；
示例性地，步骤S10包括：通过配备的传感器测量所述碰撞风险目标对所述目标车辆所在直线的垂直距离得到目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离，测量所述碰撞风险目标对所述目标车辆所在直线的水平距离得到所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离，所述传感器可以为距离传感器。
作为一种示例，以所述目标车辆为原点，所述目标车辆的前进方向为纵轴，与所述目标车辆的前进方向垂直的方向为横轴作平面直角坐标系，测量所述碰撞风险目标到横轴的距离得到所述目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离，测量所述碰撞风险目标到纵轴的距离得到所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离。
步骤S20，当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
步骤S30，依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
在本实施例中，需要说明的是所述预设距离修正方式为依据所述目标车辆行驶道路的弯道曲率，适配的修正所述测量纵向距离和所述测量横向距离的修正方法。
作为一种示例，当所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧时，采用第一距离修正方式对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离。
作为一种示例，当所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线时，采用第二距离修正方式对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离。
示例性地，步骤S20至步骤S30包括：当所述目标车辆的前方为弯道时，通过配备的车载相机获取道路图像，进行拟合道路模型并建立弯道线，测量得到所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率，确定预设距离修正方式；依据所述预设距离修正方式，计算所述碰撞风险目标到行驶轨迹的距离得到修正后横向距离，计算所述碰撞风险目标到所述行驶轨迹的最短距离点到所述目标车辆的轨迹长度得到修正后纵向距离。
其中，所述获取所述弯道对应的弯道曲率的步骤还包括：
获取预设导航地图，从所述预设导航地图中获取所述弯道对应的弯道曲率。
其中，在步骤S30中，所述依据所述弯道曲率对应的修正方法，确定修正距离的步骤包括：
步骤A10，若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
在本实施例中，所述预设曲率阈值为预先设置的弯道曲率临界值，作为判断弯道缓急程度的标准，所述预设曲率阈值可以为0.001。
作为一种示例，步骤A10包括：若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧，依据所述第一距离修正方式，通过碰撞风险目标和圆弧之间的几何关系计算所述碰撞风险目标到圆弧的距离得到修正后横向距离，计算所述碰撞风险目标到所述行驶轨迹的最短距离点到所述目标车辆的圆弧长度得到修正后纵向距离。
其中，在步骤A10中，所述依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
步骤B10，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
作为一种示例，步骤B10包括：依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及圆弧半径，通过碰撞风险目标和圆弧之间的相对位置关系计算所述碰撞风险目标到圆弧的距离得到修正后横向距离，计算所述碰撞风险目标到所述行驶轨迹的最短距离点到所述目标车辆的圆弧长度得到修正后纵向距离。
其中，在步骤B10中，所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
步骤C10，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
步骤C20，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，计算所述目标车辆与所述映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。
在本实施例中，需要说明的是，所述第一映射点为方便计算所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的辅助点，所述第一映射点可以为所述碰撞风险目标与所述圆弧的最短距离点，也可以为所述碰撞风险目标与所述圆弧的圆心之间的连线与所述圆弧轨迹之间存在的交点。
作为一种示例，如图2，步骤C10至步骤C20包括：当所述目标车辆左转时，曲率大于0，圆弧半径R大于0。将所述碰撞风险目标向横轴引垂线，所述垂线与横轴及碰撞风险目标与所述第一映射点所在直线构成一个直角三角形，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，通过第一横向距离修正公式计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离。其中所述第一横向距离修正公式如下所述：
式中：R-圆弧半径；
x-测量纵向距离；
y-测量横向距离；
distanceToTraj-修正后的横向距离。
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，通过第一纵向距离修正公式计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。其中，所述第一纵向距离修正公式如下所述：
式中：R-圆弧半径；
x-测量纵向距离；
y-测量横向距离；
distanceOnTraj-修正后的纵向距离。
作为一种示例，步骤C10至步骤C20包括：当所述目标车辆右转时，曲率小于0，圆弧半径R小于0。将所述碰撞风险目标向横轴引垂线，所述垂线与横轴及碰撞风险目标与所述第一映射点所在直线构成一个直角三角形，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，通过第二横向距离修正公式计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离。其中，所述第二横向距离修正公式如下所述：
式中：R-圆弧半径；
x-测量纵向距离；
y-测量横向距离；
distanceToTraj-修正后的横向距离。
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，通过第二纵向距离修正公式计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。其中，所述第二纵向距离修正公式如下所述：
式中：R-圆弧半径；
x-测量纵向距离；
y-测量横向距离；
distanceOnTraj-修正后的纵向距离。
步骤S40，依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
示例性地，步骤S40包括：依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，若所述修正后纵向距离小于预设纵向距离阈值或所述修正后横向距离小于预设横向距离阈值，则控制所述目标车辆制动减速或者停车，等待所述碰撞风险目标与所述目标车辆达到安全距离后，控制所述目标车辆通过所述弯道；若所述修正后纵向距离大于预设纵向距离阈值且所述修正后横向距离大于预设横向距离阈值，则控制所述目标车辆通过所述弯道，避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
在本实施例中，需要说明的是，所述预设纵向距离阈值为所述目标车辆与所述碰撞风险目标的纵向安全距离的临界点。所述预设横向距离阈值为所述目标车辆与所述碰撞风险目标的横向安全距离的临界点。
本申请实施例提供了一种自动驾驶优化方法，相比于现有技术采用依据确定的目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离，躲避碰撞风险目标的方法，本申请通过获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标的测量横向距离；当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述纵向距离和所述横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离，实现了依据目标车辆的行驶轨迹，动态修正碰撞风险目标的测量横向距离和测量纵向距离，使得修正后的测量横向距离以及修正后的测量纵向距离总能与目标车辆的当前行驶轨迹相匹配，进而依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，可避免目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞，使得目标车辆安全通常弯道，克服了现有技术中由于目标车辆的行驶轨迹复杂多变，而目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离的测量方式通常固定，进而容易导致目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞，从而影响智能驾驶的安全性的技术缺陷，所以提高了智能驾驶的安全性。
实施例二
本申请实施例提供一种自动驾驶优化方法，在本申请自动驾驶优化方法的第二实施例中，所述自动驾驶优化方法包括：
步骤D10，获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离；
示例性地，步骤D10包括：通过配备的传感器测量所述碰撞风险目标对所述目标车辆所在直线的垂直距离得到目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离，测量所述碰撞风险目标对所述目标车辆所在直线的水平距离得到所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离。
作为一种示例，以所述目标车辆为原点，所述目标车辆的前进方向为纵轴，与所述目标车辆的前进方向垂直的方向为横轴作平面直角坐标系，测量所述碰撞风险目标到横轴的距离得到所述目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离，测量所述碰撞风险目标到纵轴的距离得到所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离。
步骤D20，当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
步骤D30，依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
在本实施例中，需要说明的是所述预设距离修正方式为依据所述目标车辆行驶道路的弯道曲率，适配的修正所述测量纵向距离和所述测量横向距离的修正方法。
作为一种示例，当所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧时，采用第一距离修正方式对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离。
作为一种示例，当所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线时，采用第二距离修正方式对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离。
示例性地，步骤D20至步骤D30包括：当所述目标车辆的前方为弯道时，通过配备的车载相机获取道路图像，进行拟合道路模型并建立弯道线，测量得到所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率，确定预设距离修正方式；依据所述预设距离修正方式，计算所述碰撞风险目标到行驶轨迹的距离得到修正后横向距离，计算所述碰撞风险目标到所述行驶轨迹的最短距离点到所述目标车辆的轨迹长度得到修正后纵向距离。
其中，所述获取所述弯道对应的弯道曲率的步骤还包括：
获取预设导航地图，从所述预设导航地图中获取所述弯道对应的弯道曲率。
其中，在步骤D30中，所述依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离的步骤包括：
步骤E10，若所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
在本实施例中，所述预设曲率阈值为预先设置的弯道曲率临界值，作为判断弯道缓急的标准，所述预设曲率阈值可以为0.001。
示例性地，步骤E10包括：若所述弯道曲率小于或者等于预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线，依据所述第二距离修正方式，通过碰撞风险目标和Clothiod曲线之间的几何关系计算所述碰撞风险目标到Clothiod曲线的距离得到修正后横向距离，计算所述碰撞风险目标到所述行驶轨迹的最短距离点到所述目标车辆的Clothiod曲线长度得到修正后纵向距离。
其中，在步骤E10中，所述依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
步骤F10，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
作为一种示例，步骤F10包括：依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及Clothiod曲线对应的轨迹方程，通过碰撞风险目标和Clothiod曲线之间的相对位置关系计算所述碰撞风险目标到Clothiod曲线的距离得到修正后横向距离，计算所述碰撞风险目标到所述行驶轨迹的最短距离点到所述目标车辆的Clothiod曲线长度得到修正后纵向距离。
其中，在步骤F10中，在所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的曲线方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤之前还包括：
步骤G10，依据所述弯道对应的曲率和对应的曲率变化率，确定所述Clothiod曲线的轨迹方程；
作为一种示例，步骤G10包括：依据所述弯道对应的曲率C2和对应的曲率变化率C3，确定所述Clothiod曲线的轨迹方程如下：
式中：C3-曲率变化率；
C2-曲率。
其中，在步骤F10中，在所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的曲线方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
步骤H10，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离；
步骤H20，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
在本实施例中，需要说明的是，所述第二映射点为方便计算所述修正后纵向距离的辅助点，所述第二映射点可以为在所述Clothiod曲线上且与所述碰撞风险目标之间的距离最短的点。
作为一种示例，如图3，步骤H10至步骤H20包括：当所述目标车辆左转时，曲率大于0，圆弧半径R大于0。所述Clothiod曲线上一点与所述碰撞风险目标构成的直线与横轴平行，该点为第一参照点；以所述碰撞风险目标和所述第二映射点构成的线段为斜边，作直角三角形，所述直角三角形的直角顶点为第二参照点，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线的轨迹方程，通过第一参照点计算公式组计算第一参照点的坐标。其中所述第一参照点计算公式组如下所述：
xClothiod＝x0
式中：x0-测量纵向距离；
y0-测量横向距离；
C3-曲率变化率；
C2-曲率；
yClothiod-第一参照点的横向距离；
xClothiod-第一参照点的纵向距离。
在本实施例中，需要说明的是，所述第一参照点为方便计算第二映射点的辅助点，所述第一参照点可以为所述碰撞风险目标向纵轴引垂线与所述Clothiod曲线相交的点；所述第二参照点为方便计算所述修正后横向距离的辅助点，所述第二参照点可以为所述碰撞风险目标向横轴引垂线，所述第二映射点向纵轴引垂线，两条垂线的交点。
依据所述第一参照点的横向距离和纵向距离，通过第一参照点偏导公式计算得到第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导。其中所述第一参照点偏导公式如下所述：
式中：x0-测量纵向距离；
C3-曲率变化率；
C2-曲率；
curveVar-第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导。
依据所述第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导，通过第一参照点偏导倒数公式计算得到第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数。其中所述第一参照点偏导倒数公式如下所述：
式中：curveVar-第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导；
curveVarRec-第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数。
依据所述第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导、所述第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数、所述第一参照点的横向距离、所述碰撞风险目标的横向距离和所述碰撞风险目标的纵向距离，通过第二映射点纵向距离计算公式，得到所述第二映射点的纵向距离。其中所述第二映射点纵向距离计算公式如下所述：
式中：curveVar-第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导；
curveVarRec-第一参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数；
y0-测量横向距离；
yClothiod-第一参照点的横向距离；
x0-测量纵向距离；
MapPointX-第二映射点纵向距离。
依据所述第二映射点的纵向距离，代入Clothiod曲线的轨迹方程得到第二映射点横向距离。代入结果如下所述：
依据所述第二映射点的横向距离和纵向距离及所述测量纵向距离和所述测量横向距离，通过第三横向距离修正公式计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离。其中，所述第三横向距离修正公式如下所述：
式中：distanceToTraj-修正后的横向距离；
x0-测量纵向距离；
y0-测量横向距离；
MapPointX-第二映射点纵向距离；
MapPointY-第二映射点横向距离。
依据所述第二映射点的纵向距离及所述Clothiod曲线的轨迹方程，通过第三纵向距离修正公式计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离。其中，所述第三纵向距离修正公式如下所述：
式中：distanceOnTraj-修正后的纵向距离；
MapPointX-第二映射点纵向距离；
C3-曲率变化率；
C2-曲率。
作为一种示例，步骤H10至步骤H20包括：当所述目标车辆右转时，曲率小于0，圆弧半径R小于0。所述Clothiod曲线上一点与所述碰撞风险目标构成的直线与横轴平行，该点为第三参照点；以所述碰撞风险目标和所述第二映射点构成的线段为斜边，作直角三角形，所述直角三角形的直角顶点为第四参照点，依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线的轨迹方程，通过第三参照点计算公式组计算第三参照点的坐标。其中所述第三参照点计算公式组如下所述：
xClothiod＝x0
式中：x0-测量纵向距离；
y0-测量横向距离；
C3-曲率变化率；
C2-曲率；
yClothiod-第三参照点的横向距离；
xClothiod-第三参照点的纵向距离。
在本实施例中，需要说明的是，所述第三参照点为方便计算第二映射点的辅助点，所述第三参照点可以为所述碰撞风险目标向纵轴引垂线与所述Clothiod曲线相交的点；所述第四参照点为方便计算所述修正后横向距离的辅助点，所述第四参照点可以为所述碰撞风险目标向横轴引垂线，所述第二映射点向纵轴引垂线，两条垂线的交点。
依据所述第三参照点的横向距离和纵向距离，通过第三参照点偏导公式计算得到第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导。其中所述第三参照点偏导公式如下所述：
式中：x0-测量纵向距离；
C3-曲率变化率；
C2-曲率；
curveVar-第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导。
依据所述第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导，通过第三参照点偏导倒数公式计算得到第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数。其中所述第三参照点偏导倒数公式如下所述：
式中：curveVar-第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导；
curveVarRec-第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数。
依据所述第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导、所述第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数、所述第三参照点的横向距离、所述碰撞风险目标的横向距离和所述碰撞风险目标的纵向距离，通过第二映射点纵向距离计算公式，得到所述第二映射点的纵向距离。其中所述第二映射点纵向距离计算公式如下所述：
式中：curveVar-第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导；
curveVarRec-第三参照点的横向距离对纵向距离的偏导的倒数；
y0-测量横向距离；
yClothiod-第三参照点的横向距离；
x0-测量纵向距离；
MapPointX-第二映射点纵向距离。
依据所述第二映射点纵向距离，代入Clothiod曲线的轨迹方程得到第二映射点横向距离。代入结果如下所述：
依据所述第二映射点的横向距离和纵向距离及所述测量纵向距离和所述测量横向距离，通过第四横向距离修正公式计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离。其中，所述第四横向距离修正公式如下所述：
式中：distanceToTraj-修正后的横向距离；
x0-测量纵向距离；
y0-测量横向距离；
MapPointX-第二映射点纵向距离；
MapPointY-第二映射点横向距离。
依据所述第二映射点的纵向距离及所述Clothiod曲线的轨迹方程，通过第四纵向距离修正公式计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离。其中，所述第四纵向距离修正公式如下所述：
式中：distanceOnTraj-修正后的纵向距离；
MapPointX-第二映射点纵向距离；
C3-曲率变化率；
C2-曲率。
步骤D40，依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞；
示例性地，步骤D40包括：依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，若所述修正后纵向距离小于预设纵向距离阈值或所述修正后横向距离小于预设横向距离阈值，则控制所述目标车辆制动减速或者停车，等待所述碰撞风险目标与所述目标车辆达到安全距离后，控制所述目标车辆通过所述弯道；若所述修正后纵向距离大于预设纵向距离阈值且所述修正后横向距离大于预设横向距离阈值，则控制所述目标车辆通过所述弯道，避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
在本实施例中，需要说明的是，所述预设纵向距离阈值为所述目标车辆与所述碰撞风险目标的纵向安全距离的临界点。所述预设横向距离阈值为所述目标车辆与所述碰撞风险目标的横向安全距离的临界点。
本申请实施例提供了一种自动驾驶优化方法，相比于现有技术采用依据确定的目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离，躲避碰撞风险目标的方法，本申请通过获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标的测量横向距离；当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述纵向距离和所述横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离，实现了依据目标车辆的行驶轨迹，获取所述行驶轨迹所对应的曲线方程，动态修正目标车辆与碰撞风险目标之间的测量横向距离以及之间的测量纵向距离，使得修正后的测量横向距离以及修正后的测量纵向距离总能与目标车辆的当前行驶轨迹相匹配，进而依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，可避免目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞，使得目标车辆安全通常弯道，克服了现有技术中由于目标车辆的行驶轨迹复杂多变，而目标车辆与碰撞风险目标之间的横向距离和纵向距离的测量方式通常固定，进而容易导致目标车辆与碰撞风险目标发生碰撞，从而影响智能驾驶的安全性的技术缺陷，所以提高了智能驾驶的安全性。
实施例三
本申请实施例还提供一种自动驾驶优化装置，所述自动驾驶优化装置包括：
距离测量模块，用于获取目标车辆与碰撞风险目标之间的纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险的横向距离；
弯道测量模块，用于当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
距离修正模块，用于依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述纵向距离和所述横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
驾驶控制模块，用于依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
可选地，所述预设距离修正方式包括第一距离修正方式以及第二距离修正方式，所述距离修正模块还用于：
若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
若所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，所述碰撞风险目标与所述圆弧的圆心之间的连线与所述圆弧轨迹之间存在的交点为第一映射点，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。
可选地，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
可选地，所述自动驾驶优化装置还用于：
依据所述弯道对应的曲率和对应的曲率变化率，确定所述Clothiod曲线的轨迹方程。
可选地，在所述Clothiod曲线上且与所述碰撞风险目标之间的距离最短的点为第二映射点，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离。
本发明提供的自动驾驶优化装置，采用上述实施例中的自动驾驶优化方法，解决了智能驾驶安全性低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的自动驾驶优化装置的有益效果与上述实施例提供的自动驾驶优化方法的有益效果相同，且该自动驾驶优化中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
实施例四
本发明实施例提供一种电子设备，电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的自动驾驶优化方法。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
通常，以下系统可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本发明提供的电子设备，采用上述实施例一或实施例二中的自动驾驶优化方法，解决了智能驾驶安全性低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例一或实施例二提供的自动驾驶优化方法的有益效果相同，且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行上述实施例一或实施例二中的自动驾驶优化的方法。
本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电子设备中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得电子设备：获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离；当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本发明提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述自动驾驶优化方法的计算机可读程序指令，解决了智能驾驶安全性低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例一或实施例二提供的自动驾驶优化方法的有益效果相同，在此不做赘述。

Claims (7)

1.一种自动驾驶优化方法，其特征在于，所述自动驾驶优化方法包括：
获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险目标之间的测量横向距离；
当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞，其中，所述预设距离修正方式包括第一距离修正方式以及第二距离修正方式，所述依据所述弯道曲率对应的修正方法，确定修正距离的步骤包括：
若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
若所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，其中，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧，所述依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，其中，所述碰撞风险目标与所述圆弧的圆心之间的连线与所述圆弧轨迹之间存在的交点为第一映射点，所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。
2.如权利要求1所述自动驾驶优化方法，其特征在于，当所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为Clothiod曲线，
所述依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离。
3.如权利要求2所述自动驾驶优化方法，其特征在于，在所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的曲线方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤之前，所述自动驾驶优化方法还包括：
依据所述弯道对应的曲率和对应的曲率变化率，确定所述Clothiod曲线的轨迹方程。
4.如权利要求2所述自动驾驶优化方法，其特征在于，在所述Clothiod曲线上且与所述碰撞风险目标之间的距离最短的点为第二映射点，
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述Clothiod曲线对应的轨迹方程，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述目标车辆与所述第二映射点所构成的Clothiod曲线轨迹的长度，得到所述修正后纵向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述轨迹方程，计算所述碰撞风险目标与所述第二映射点的距离，得到所述修正后横向距离。
5.一种自动驾驶优化装置，其特征在于，所述自动驾驶优化装置包括：
距离测量模块，用于获取目标车辆与碰撞风险目标之间的测量纵向距离以及所述目标车辆与所述碰撞风险的测量横向距离；
弯道测量模块，用于当所述目标车辆的前方为弯道时，获取所述弯道对应的弯道曲率；
距离修正模块，用于依据所述弯道曲率确定的预设距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到修正后纵向距离和修正后横向距离；
驾驶控制模块，用于依据所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，控制所述目标车辆通过所述弯道，以避免所述目标车辆和所述碰撞风险目标发生碰撞，其中，所述预设距离修正方式包括第一距离修正方式以及第二距离修正方式，所述距离修正模块还用于：
若所述弯道曲率大于预设曲率阈值，则判定所述弯道为急弯道，依据所述第一距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离；
若所述弯道曲率小于或者等于所述预设曲率阈值，则判定所述弯道为缓弯道，依据所述第二距离修正方式，对所述测量纵向距离和所述测量横向距离进行修正，得到所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，其中，当所述弯道曲率大于所述预设曲率阈值时，所述目标车辆的行驶轨迹为圆弧，所述距离修正模块还用于：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离，其中，所述碰撞风险目标与所述圆弧的圆心之间的连线与所述圆弧轨迹之间存在的交点为第一映射点，所述依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧对应的圆弧半径，确定所述修正后纵向距离和所述修正后横向距离的步骤包括：
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧轨迹的圆弧半径，计算所述碰撞风险目标与所述第一映射点的距离，得到所述修正后横向距离；
依据所述测量纵向距离、所述测量横向距离及所述圆弧的圆弧半径，计算所述目标车辆与所述第一映射点所构成的圆弧的长度，得到所述修正后纵向距离。
6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在存储器上的用于实现所述自动驾驶优化方法的程序：
所述存储器用于存储实现所述自动驾驶优化方法的程序；
所述处理器用于执行实现所述自动驾驶优化方法的程序，以实现如权利要求1至4中任一项所述自动驾驶优化方法的步骤。
7.一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有实现自动驾驶优化方法的程序，所述实现自动驾驶优化方法的程序被控制系统执行以实现如权利要求1至4中任一项所述自动驾驶优化方法的步骤。
CN202210059004.1A 2022-01-19 2022-01-19 自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质 Active CN114407884B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210059004.1A CN114407884B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210059004.1A CN114407884B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114407884A CN114407884A (zh) 2022-04-29
CN114407884B true CN114407884B (zh) 2024-02-13

Family

ID=81272781

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210059004.1A Active CN114407884B (zh) 2022-01-19 2022-01-19 自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114407884B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115148050A (zh) * 2022-06-27 2022-10-04 中国第一汽车股份有限公司 碰撞预警方法、装置、设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008074401A (ja) * 2007-10-04 2008-04-03 Toyota Motor Corp 衝突予測装置
CN104101878A (zh) * 2014-06-23 2014-10-15 北京智华驭新汽车电子技术开发有限公司 一种车辆前方目标识别系统及识别方法
CN110239535A (zh) * 2019-07-03 2019-09-17 国唐汽车有限公司 一种基于多传感器融合的弯道主动避撞控制方法
CN113537606A (zh) * 2021-07-22 2021-10-22 上汽通用五菱汽车股份有限公司 事故预测方法、装置及计算机可读存储介质
CN113859231A (zh) * 2021-09-23 2021-12-31 中寰卫星导航通信有限公司 一种碰撞风险的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113879312A (zh) * 2021-11-01 2022-01-04 无锡威孚高科技集团股份有限公司 基于多传感器融合的前向目标选择方法、装置和存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008074401A (ja) * 2007-10-04 2008-04-03 Toyota Motor Corp 衝突予測装置
CN104101878A (zh) * 2014-06-23 2014-10-15 北京智华驭新汽车电子技术开发有限公司 一种车辆前方目标识别系统及识别方法
CN110239535A (zh) * 2019-07-03 2019-09-17 国唐汽车有限公司 一种基于多传感器融合的弯道主动避撞控制方法
CN113537606A (zh) * 2021-07-22 2021-10-22 上汽通用五菱汽车股份有限公司 事故预测方法、装置及计算机可读存储介质
CN113859231A (zh) * 2021-09-23 2021-12-31 中寰卫星导航通信有限公司 一种碰撞风险的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113879312A (zh) * 2021-11-01 2022-01-04 无锡威孚高科技集团股份有限公司 基于多传感器融合的前向目标选择方法、装置和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114407884A (zh) 2022-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11210534B2 (en) Method for position detection, device, and storage medium
EP3627180B1 (en) Sensor calibration method and device, computer device, medium, and vehicle
CN114647248B (zh) 机器人避障方法、电子设备及可读存储介质
CN114194217B (zh) 车辆自动驾驶方法、装置、电子设备以及存储介质
KR20140043948A (ko) 내비게이션 장치 및 화면 표시 방법
CN114407884B (zh) 自动驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113306570B (zh) 用于控制自动驾驶车辆的方法、装置和自动驾驶配送车
KR102395298B1 (ko) 차량 통신 제어 장치 및 방법
CN112590929B (zh) 自动驾驶车辆方向盘的校正方法、装置、电子设备和介质
CN113129366B (zh) 单目slam初始化方法、装置及电子设备
CN117471513A (zh) 一种车辆定位方法、定位装置、电子设备及存储介质
CN114724115B (zh) 障碍物定位信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质
CN115565374A (zh) 物流车驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN108871356B (zh) 一种行车导航方法、移动终端
CN114379555A (zh) 车辆变道控制方法、装置、设备及存储介质
CN110979456B (zh) 车辆运行轨迹保持的方法、装置及电子设备
CN113888892B (zh) 道路信息提示方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN114475612A (zh) 泊车评价方法、装置、电子设备及存储介质
CN115588185B (zh) 行驶路线生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
JP2013114352A (ja) 地図画像表示システムおよび地図画像表示方法並びにプログラム
CN113686348B (zh) 一种路径规划方法、装置、存储介质及电子设备
CN115096328B (zh) 车辆的定位方法、装置、电子设备以及存储介质
CN117141573A (zh) 转向器行程控制方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN116653934A (zh) 车辆避障方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112731356A (zh) 无人车上多线激光雷达外参标定方法、装置及电子设备

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