CN115056772A - 一种用于自主代客泊车的预测和决策方法、系统、存储介质及车辆 - Google Patents

一种用于自主代客泊车的预测和决策方法、系统、存储介质及车辆 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种用于自主代客泊车的预测和决策方法、系统、存储介质及车辆。所述方包括获取感知地图信息进行场景判断，输出场景标志位；基于场景标志位进入相应的场景轨迹生成模块，并输出场景运动障碍物的预测轨迹；获取本车信息进行处理，输出本车运动轨迹；基于场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果；对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间。本发明对数据库要求更宽松，量产化过程中对设备计算能力要求更低、可解释更高，并且降低了成本，提高了决策的准确性。

Description

一种用于自主代客泊车的预测和决策方法、系统、存储介质及 车辆
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种用于自主代客泊车的预测和决策方法、系统、存储介质及车辆。
背景技术
在自动驾驶中，自动驾驶车辆通过内部车体传感器和对环境道路感知的外部传感器采集信息，决策算法基于该感知信息对自动驾驶环境和周围障碍物的意图，在满足全局路径规划和自动驾驶车辆安全的前提下，决策出当前环境下自动驾驶车辆的驾驶行为。最后基于该驾驶行为将下游轨迹规划可行解空间进行限定，将求解后的可规划可行解空间下发到规划控制模块计算对应的控制指令给车辆执行，完成自动驾驶任务。其中，决策系统除了对自动驾驶车辆所在环境的理解外，还需要对自身状态进行计算和障碍物意图预测。
现有行为决策方案主要有三类，基于学习方法的数据驱动类、基于规则的传统类和基于学习与规则的混合类方法。华为在其专利《一种行驶决策选择方法以及装置》中，申请号CN112312887A，基于其研发的神经网络处理器芯片，首先基于传感器检测范围进行区域划分后的区间选择一个区间，每个区间对应至少一个行驶决策，最后基于车辆速度计算出车辆行驶决策结果。该方法隶属于学习类，对数据库要求较高，且该类方法可解释性较差，工程应用受到计算力和成本的限制。中国科学院计算技术研究所的专利《一种构建自动驾驶决策系统的方法、系统和介质》，申请号CN111985614A，结合强化学习和基于规则的混合方案，通过随机初始化强化学习模块和基于数据驱动的子模块的神经网络参数，对自动驾驶决策系统进行学习训练，最后输出解析解作为纠正的安全动作向量。该专利隶属于混合类方案，但基于学习模块仍要求采集环境数据样本训练模型，同时对设备计算能力也有较高要求。传统基于规则类方法主要考虑基于本车传感信息和外部传感信息判断车辆当前所处行车环境，再按照规则逻辑决策出车辆行为的方法，具有传感局限性。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于解决现有的学习类行为决策方案对数据库要求较高、可解释性较差、容易受到计算力、传感信息和成本的限制的问题，提供一种用于自主代客泊车的预测和决策方法、系统、存储介质及车辆，对数据库要求更宽松，量产化过程中对设备计算能力要求更低、可解释更高，并且降低了成本，提高了决策的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种用于自主代客泊车的预测和决策方法，包括以下步骤，
获取感知地图信息，并基于感知地图信息进行场景判断，输出场景标志位；
基于场景标志位进入相应的场景轨迹生成模块，并输出场景运动障碍物的预测轨迹；
获取本车信息，对本车信息进行处理，输出本车运动轨迹；其中，本车信息包括全局路径规划下的XY坐标和heading角；
基于场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果；
对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间。
进一步，所述场景包括直道ACC场景、直道会车场景、直角转弯场景、横穿场景和脱困场景，分别对应场景标志位0-4。
进一步，进行轨迹碰撞预测时，从场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹中获取全局路径规划下的XY坐标和时间。
进一步，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果具体为，对获得的场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹接进行碰撞预测，输出有碰撞风险和无碰撞风险。
进一步，当碰撞预测结果为有碰撞风险时，用三阶曲线表示虚拟墙。
本发明还提供一种用于自主代客泊车的预测和决策系统，包括感知模块、本车行为决策模块、预测轨迹碰撞检测模块和规划可行解空间求解模块；
所述感知模块用于获取感知地图信息和本车信息；
所述本车行为决策模块用于接收到感知地图信息、本车信息和多传感器融合输出的目标状态信息后，输出场景运动障碍物的预测轨迹；还用于接收到碰撞检测结果后，对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间；
所述预测轨迹碰撞检测模块用于接收场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法的步骤。
本发明还提供一种车辆，所述车辆搭载有所述的用于自主代客泊车的预测和决策系统。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本方面提供的方法结合了障碍物意图预测，将场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹进行轨迹碰撞预测，对有碰撞风险的场景，在保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间。其中，具体包括直道ACC场景、直道会车场景、直角转弯场景、横穿场景和脱困场景等检测。针对不同场景设计运动障碍物轨迹预测算法。该方法与基于学习类方案比较，对数据库要求更宽松，同时量产化过程中对设备计算能力要求更低，降低了成本，同时可解释更高。与传统只考虑当前环境检测结果方案比较，针对不同场景对轨迹进行准确性设计，基于意图进行本车行为决策，提高了决策的准确性。
附图说明
图1为本发明一种用于自主代客泊车的预测和决策方法的原理框图。
图2为本发明实施例三中一种用于自主代客泊车的预测和决策方法的逻辑流程图。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
实施例一
本实施例公开一种用于自主代客泊车的预测和决策方法。
一种用于自主代客泊车的预测和决策方法，参见图1，包括以下步骤，
获取感知地图信息，并基于感知地图信息进行场景判断，输出场景标志位；
基于场景标志位进入相应的场景轨迹生成模块，并输出场景运动障碍物的预测轨迹；
获取本车信息，对本车信息进行处理，输出本车运动轨迹；其中，本车信息包括全局路径规划下的XY坐标和heading角；
基于场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果；
对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间。
具体实施时，所述场景包括直道ACC场景、直道会车场景、直角转弯场景、横穿场景和脱困场景，分别对应场景标志位0-4。具体的，如果标志位是0，则进入直道ACC场景轨迹生成模块；如果标志位是1，则进入直道会车场景轨迹生成模块；如果标志位是2，则进入直角弯场景轨迹生成模块；如果标志位是3，则进入横穿场景轨迹生成模块；如果标志位是4，则进入脱困场景轨迹生成模块。
具体实施时，进行轨迹碰撞预测时，从场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹中获取全局路径规划下的XY坐标和时间进行轨迹碰撞预测。当碰撞预测结果为有碰撞风险时，用三阶曲线表示虚拟墙，基于虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出规划可行解空间。
这样，针对不同场景设计运动障碍物轨迹预测和决策的方法，与基于学习类方案比较，对数据库要求更宽松，同时量产化过程中对设备计算能力要求更低，降低了成本，同时可解释更高。与传统只考虑当前环境检测结果方案比较，增添基于跟踪历史状态的意图预测逻辑，针对不同场景对轨迹进行准确性设计，基于意图进行本车行为决策，提高了决策的准确性。
实施例二
本实施例在实施例一的基础上，公开了一种用于自主代客泊车的预测和决策系统，用于所述方法中。
一种用于自主代客泊车的预测和决策系统，包括感知模块、本车行为决策模块、预测轨迹碰撞检测模块和规划可行解空间求解模块；
所述感知模块用于获取感知地图信息和本车信息；
所述本车行为决策模块用于接收到感知地图信息、本车信息和目标状态信息后，输出场景运动障碍物的预测轨迹；还用于接收到碰撞检测结果后，对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间；
所述预测轨迹碰撞检测模块用于接收场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果。
由于具有上述系统，能够对场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹进行轨迹碰撞进行预测，从而对有碰撞风险的场景在保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间。对数据库要求更宽松，量产化过程中对设备计算能力要求更低，降低了成本，同时可解释更高。针对不同场景对轨迹进行准确性设计，基于意图进行本车行为决策，提高了决策的准确性。
实施例三
为了进一步说明本发明用于自主代客泊车的预测和决策的实际效果，本实施例公开了一种基于实施例一和实施例二实现的用于自主代客泊车的预测和决策方法及应用场景。
一种用于自主代客泊车的预测和决策方法，参见图2，其步骤如下：
当“本车行为决策”模块接收到感知输出的地图信息、本车状态和目标状态信息后，对本车所处场景进行判断，利用地图定位信息、本车历史轨迹信息和目标历史轨迹信息，对场景进行识别并对障碍物意图进行预测，输出场景标志位Flag—1；
如果场景标志位值为0，即Flag=0，则进入“直道ACC场景轨迹生成”模块，该模块基于障碍物沿着当前运动状态（障碍物沿着当前车道）向前运动的意图预测，输出障碍物预测轨迹—2；
如果场景标志位值为1，即Flag=1，则进入“直道会车场景轨迹生成”模块，本模块基于障碍物沿着当前运动状态（障碍物沿着当前车道）向前运动的意图进行轨迹预测，输出障碍物预测轨迹—3；
如果场景标志位值为2，即Flag=2，则进入“直角转弯场景轨迹生成”模块，该模块结合感知输出地图信息、上层全局路径规划信息和本车状态信息，基于障碍物沿着当前规划路径向前运动的预测轨迹—4；
如果场景标志位值为3，即Flag=3，则进入“障碍物横穿场景轨迹生成”模块，该模块基于障碍物横穿意图预测完成移动障碍物预测轨迹—5；
如果场景标志位值为4，即Flag=4，则进入“脱困场景轨迹生成”模块，该模块基于自动驾驶车辆脱困的意图预测，输出本车预测轨迹—6；
当“预测轨迹碰撞检测”模块接收到预测的障碍物轨迹和本车轨迹后，包括X、Y和时间等信息，对轨迹进行碰撞检测输出—7；
当“本车行为决策”模块接收到碰撞检测结果后，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并用三阶曲线表示—8；
当“规划可行解空间求解”模块接收到行为决策输出的虚拟墙后，划分出可行空间与不可通行空间，输出规划可行解空间—9。
这样，在全局定位坐标系下，基于跟踪历史状态完成轨迹预测，包括运动障碍物和自车轨迹预测。自主代客泊车过程中结合该轨迹与目标障碍物预测轨迹，预测碰撞风险，为规划控制层提前给出解决方案保证自动驾驶车辆安全的同时提升乘坐体验。
实施例四
本实施例在实施例一的基础上，公开了一种存储介质。
一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法的步骤。计算机可读存储介质可以是U盘、硬盘或其他具有存储功能的设备。
实施例五
本实施例在实施例四的基础上，公开了一种车辆。
一种车辆，所述车辆搭载有所述的用于自主代客泊车的预测和决策系统。这样，车辆在代客泊车时，能够保证自动驾驶的安全性的同时提升乘坐体验。
如上所述，本发明的提醒系统不限于所述配置，其他可以实现本发明的实施例的系统均可落入本发明所保护的范围内。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种用于自主代客泊车的预测和决策方法，其特征在于，包括以下步骤，
获取感知地图信息，并基于感知地图信息进行场景判断，输出场景标志位；
基于场景标志位进入相应的场景轨迹生成模块，并输出场景运动障碍物的预测轨迹；
获取本车信息，对本车信息进行处理，输出本车运动轨迹；其中，本车信息包括全局路径规划下的XY坐标和heading角；
基于场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果；
对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间。
2.根据权利要求1所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法，其特征在于，所述场景包括直道ACC场景、直道会车场景、直角转弯场景、横穿场景和脱困场景，分别对应场景标志位0-4。
3.根据权利要求1所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法，其特征在于，进行轨迹碰撞预测时，从场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹中获取全局路径规划下的XY坐标和时间。
4.根据权利要求1或3所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法，其特征在于，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果具体为，对获得的场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹接进行碰撞预测，输出有碰撞风险和无碰撞风险。
5.根据权利要求1所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法，其特征在于，当碰撞预测结果为有碰撞风险时，用三阶曲线表示虚拟墙。
6.一种用于自主代客泊车的预测和决策系统，其特征在于，包括感知模块、本车行为决策模块、预测轨迹碰撞检测模块和规划可行解空间求解模块；
所述感知模块用于获取感知地图信息和本车信息；
所述本车行为决策模块用于接收到感知地图信息、本车信息和多传感器融合输出的目标状态信息后，输出场景运动障碍物的预测轨迹；还用于接收到碰撞检测结果后，对有碰撞风险的，在对应场景下保证障碍物与本车无碰撞的安全前提下，建立虚拟墙，并根据虚拟墙划分出可行空间与不可通行空间，输出最终本车行为对应的规划可行解空间；
所述预测轨迹碰撞检测模块用于接收场景运动障碍物的预测轨迹和本车运动轨迹，进行轨迹碰撞预测，并输出预测结果。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被处理器运行时，执行如权利要求1~5中任一项所述的用于自主代客泊车的预测和决策方法的步骤。
8.一种车辆，其特征在于，所述车辆搭载有如权利要求6所述的用于自主代客泊车的预测和决策系统。
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