CN115230721A - 感知数据处理方法、装置和自动驾驶车辆 - Google Patents

Abstract

本公开提供了感知数据处理方法、装置和自动驾驶车辆，涉及感知数据处理方法领域，尤其涉及自动驾驶领域。具体实现方案为：目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据；在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据；在基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据；基于第二路径规划数据，更新目标车辆的行驶轨迹。可以达到提高基于感知数据路径规划的效率，解决相关技术中处理效率低的技术问题。

Description

感知数据处理方法、装置和自动驾驶车辆

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种感知数据处理方法、装置和自动驾驶车辆。

背景技术

在自动驾驶领域中，在感知模块采集感知数据后，将感知数据输入至规划模块，规划模块用于根据所采集的感知数据确定自动驾驶汽车如何行使。在相关技术中，规划模块在规划的过程中，通常根据感知数据帧采集的顺序依次处理，必须在当前帧感知数据处理完以后，才可以开始处理下一帧感知数据，处理效率低下。

发明内容

本公开提供了一种感知数据处理方法、装置和自动驾驶车辆。

根据本公开的第一方面，提供了一种感知数据处理方法，包括：目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据；在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据；在基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据；基于第二路径规划数据，更新目标车辆的行驶轨迹。

根据本公开的第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：数据队列生成模块，用于目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据；第一生成模块，用于在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据；第二生成模块，用于在基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据；更新模块，用于基于第二路径规划数据，更新目标车辆的行驶轨迹。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，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，该存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述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中任一项的感知数据处理方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，上述计算机指令用于使该计算机执行根据上述实施例中任一项的感知数据处理方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据上述实施例中任一项的感知数据处理方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，该自动驾驶车辆包括本公开第三方面所提供的电子设备。

本公开所提供的一种感知数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，可以达到提高基于感知数据路径规划效率的技术效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是相关技术中规划模块(即planning模块)的处理流程示意图；

图2是根据本公开实施例的一种感知数据处理方法的流程图；

图3是本申请一个可选实施例的感知数据处理方法的流程示意图；

图4是本公开一个可选实施例中一种感知数据处理方法中的丢帧示意图；

图5是根据本公开实施例的一种感知数据处理装置的结构图；

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在相关技术中，图1是相关技术中规划模块(即planning模块)的处理流程示意图，如图1所示，规划模块按照10Hz的频率获取感知数据，即间隔100ms获取一帧新的感知数据，在接收到感知数据1后，会生成相应的感知数据队列Input Seq-1，图1中的“E2E 140ms”用于表征规划模块处理感知数据1所花费的时间。规划模块会基于该感知数据1进行路径规划，并且在基于感知数据1进行路径规划的过程中，接收到感知数据2，生成相应的感知数据队列Input Seq-2，此时，虽然接收到感知数据2，但需要在感知数据1处理完时，才可以基于感知数据2进行处理，导致延时越来越严重，如图1中所示，“E2E 180ms”用于表征从接收到Input Seq-2的时间到planning模块开始处理该帧数据中间存在180ms的时延，“E2E220ms”用于表征从接收到Input Seq-3的时间到planning模块开始处理该帧数据中间存在220ms的时延，由于时延较大，感知数据4生成相应的感知数据队列Input Seq-4不会被使用，即在规划模块第四次进行规划时，会直接采用感知数据5生成相应的感知数据队列Input Seq-5，进行规划，从而出现规划模块在规划时存在较高的丢帧率。当自动驾驶汽车遇到突发情况下，规划模块存在较高的丢帧率且时延较大的情况下，会导致自动驾驶汽车对突发情况反应延迟，存在安全隐患。

为解决相关技术中，由于规划模块采用串行处理，导致时延较大且丢帧率较高，进而造成自动驾驶汽车面对突发情况，存在安全隐患的技术问题，本公开提供了一种感知数据处理方法，该方法在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，无需等待上一帧感知数据生成目标车辆的形式轨迹，并且还可以在基于第一路径规划数据确定目标车辆的形式轨迹的过程中，同步执行基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据，从而达到提高基于感知数据路径规划的效率。

其次，需要说明的是，本申请中的感知数据处理方法用于规划自动驾驶车辆短期内的行驶轨迹。

图2是根据本公开实施例的一种感知数据处理方法的流程图，如图2所示，该方法包括：

步骤S202，目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据。

上述目标车辆可以是具有自动驾驶功能的汽车，也可以是具有辅助驾驶功能的汽车。上述感知数据队列记录的每一帧感知数据可以通过设置在上述目标车辆的传感器采集，传感器可以包括但不限于摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器等。上述感知数据队列可以是一种采用先进先出策略的抽象数据结构，存储有不同时刻采集到的感知数据。上述周围环境内的对象包括但不限于：障碍物、交通信号灯和地面上的交通标识线等，其中，障碍物可以包括其他机动车、非机动车、行人和其他交通要素，例如：水马和交通锥。

步骤S204，在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据。

上述第一路径规划数据可以是基于任意一帧感知数据生成的数据，且可以用于决策目标车辆的行驶轨迹。作为一种可选实施方式，可以获取任意一帧感知数据对应的原始路径规划数据。

在一种可选实施方式中，在获取到感知数据后，不能直接基于该帧感知数据直接进行决策，首先，需要基于该帧感知数据进行障碍物识别，以确定障碍物的位置，以及根据预先存储的先验信息确定障碍物的预测轨迹，另外若该帧感知数据中包括交通信号灯，还需要确定该帧感知数据中包括的交通信号灯状态。并且，还需获取高精度地图信息，以确定目标车辆的周围环境内的至少一条车道中心线。然后，对上述障碍物的预测轨迹、障碍物的位置和目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线进行预处理，得到第一路径规划数据。

需要说明的是，上述感知数据队列的更新可以是在采集到感知数据后，发送至云端，可以通过接收到的感知数据，并添加至感知数据队列中，得到更新后的感知数据队列，进而在云端对更新后的感知数据队列进行相应的处理，将得到的目标车辆的行驶轨迹返回至目标车辆，或者，采集到感知数据后，也可以直接由目标车辆将该感知数据添加至感知数据队列，并基于该感知数据进行处理，并且在处理的过程中可以随时访问云端，获取规划所需的信息，例如：最新的交通情况。

步骤S206，在基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据。

上述第二路径规划数据与第一路径规划数据在性质上是一样的数据，可以是基于与任意一帧相邻的下一帧感知数据生成的数据，且可以用于决策目标车辆的行驶轨迹。上述目标车辆的行驶轨迹是目标车辆局部的行驶轨迹，例如，目标车辆的需要从地点A到地点B，确定一条最优整体路径后，目标车辆根据该最优路径从地点A驶向地点B的过程中，目标车辆可能需要根据变道、超车以及避让行人等需求，确定局部路径，甚至若目标车辆基于感知数据确定前方封路，还可以再次规划从目标车辆当前所在地点到地点B的整体路径。此外，在确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，不仅需要进行目标车辆的路径规划，还需要进行速度规划，最终，结合路径规划结果和速度规划结果，生成目标车辆的行驶轨迹。

在一个可选实施例中，可以采用planning模块对接收到的感知数据进行处理，在本公开中，可以planning模块划分为prepare模块和optimize模块，prepare模块用于基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，optimize模块用于基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程，以及若存在预存的历史行驶轨迹，即optimize模块处理上一帧感知数据所得到的结果，optimize模块也可以结合目标车辆的历史行驶轨迹和第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹。在optimize模块处理任意一帧感知数据匹配的路径规划数据时，prepare模块可以基于该帧感知数据相邻的下一帧感知数据生成路径规划数据。

在一个可选实施例中，接收到感知数据A之后所接收的为感知数据B的情况下，在接收到感知数据A后，可以基于该感知数据A，生成与该帧感知数据匹配的原始路径规划数据，在基于与感知数据A匹配第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，可以基于感知数据B，生成与感知数据B匹配的第二路径规划数据。其次，上述基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹，还可以从目标车辆的控制器局域网(Controller AreaNetwork，简称CAN或者CAN bus)获取目标车辆的车辆底盘信息，包括目标车辆的速度、加速度和航向角等信息，用于规划目标车辆的行驶轨迹。

步骤S208，基于第二路径规划数据，更新目标车辆的行驶轨迹。

在一个可选实施例中，在获取到第二路径规划数据后，可以根据第二路径规划数据进行规划，得到目标车辆的新的行驶轨迹，并基于该新的目标车辆的行驶轨迹对目标车辆的行驶轨迹进行更新。

图3是本申请一个可选实施例的感知数据处理方法的流程示意图，如图3所示，可以以100ms为周期，接收感知数据队列，Input seq-1、Input seq-2、Input seq-3、Inputseq-4和Input seq-5用于表征接收到的连续5帧感知数据的感知数据队列，图3中预处理模块(也称prepare模块)用于基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据(即预处理结果)，优化模块(也称optimize模块)用于基于第一路径规划数据，或第一路径规划数据和历史形式轨迹确定目标车辆的行驶轨迹。

在本公开上述实施例中，可以在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，无需等待上一帧感知数据生成目标车辆的形式轨迹，并且还可以在基于第一路径规划数据确定目标车辆的形式轨迹的过程中，同步执行基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据，减少处理感知数据的等待时间，从而达到提高基于感知数据路径规划的效率的技术效果，解决相关技术中处理效率低的技术问题。

可选地，该方法还包括：如果预存了目标车辆的历史行驶轨迹，则结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹，确定目标车辆的行驶轨迹，其中，历史行驶轨迹为目标车辆基于历史感知数据得到的行驶轨迹，历史感知数据为与任意一帧感知数据相邻的上一帧感知数据。

具体地，因为目标车辆的行驶过程是一个连贯的过程，所以需要保证基于第一路径规划数据所得到的目标车辆的行驶轨迹与上述历史行驶轨迹是连续的，因此，如果已经预存了目标车辆的历史行驶轨迹，则说明目标车辆已经连续行驶了一段时间，并且当前正在继续行驶，在此基础上，在规划目标车辆的行驶轨迹过程中，需要结合已经存在的历史行驶轨迹。

在上述可选实施例中，在预存了目标车辆的历史行驶轨迹的情况下，结合历史行驶轨迹和第一路径规划数据生成目标车辆的行驶轨迹，保证了行驶轨迹的连贯性，可以达到提高行驶轨迹的质量的技术效果。

可选地，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，包括：获取与任意一帧感知数据对应的原始路径规划数据；对原始路径规划数据进行预处理，得到第一路径规划数据。

具体地，在接收到新增的任意一帧感知数据后，可以该感知数据增加至感知数据队列中，并可以开始基于该感知数据生成对应的原始路径规划数据。上述原始路径规划数据包括如下至少之一：目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线、障碍物的位置信息和轨迹信息，位置信息用于表征障碍物的位置，轨迹信息用于表征障碍物的预测轨迹。

作为一种可选实施方式，上述原始路径规划数据可以通过感知模块和预测模块得到。其中，感知数据队列由感知模块生成，该感知模块可以设置于目标车辆中，也可以设置在云端，通过互联网与目标车辆进行数据交互。感知模块与预测模块相连接，感知模块可以基于新增的任意一帧感知数据，利用预存于感知模块中的深度学习模型进行障碍物识别和追踪、车道中心线识别、红绿灯检测等，得到感知模块的处理结果，包括但不限于车道中心线和障碍物的位置等，然后，可以将感知模块的处理结果传输至预测模块，预测模块分别与感知模块和规划模块相连接，预测模块用于基于该感知模块的处理结果确定障碍物的预测轨迹。其次，规划模块分别与感知模块、定位模块、完整路径规划模块和高精度地图模块相连接，目标车辆在运动过程中，定位模块可以对目标车辆进行定位，确定目标车辆的位置，完整路径规划模块用于规划目标车辆从出点地点到目的地的完整的路径规划，而规划模块用于规划局部路径，高精度地图模块中预存由高精度的地图信息，规划模块在规划中可以根据需求获取所需的地图信息。

在上述可选实施例中，可以获取任意一帧感知数据对应的原始路径规划数据后，立刻开始进行预处理，无需等待上一帧感知数据生成行驶轨迹后，才可以进行预处理，可以达到提高基于感知数据路径规划的效率的技术效果。

可选地，该方法还包括：确定第一运行时长，其中，第一运行时长用于表征基于结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹确定目标车辆的行驶轨迹的时长，或基于第一路径规划数据确定目标车辆的运行轨迹的时长；响应于第一运行时长小于第一预设时长阈值，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据。

第一运行时长可以是结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹，确定目标车辆的行驶轨迹的时长，也可以是基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的时长。作为一种可选实施方式，基于第一路径规划数据，或结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹确定目标车辆的行驶轨迹的过程，称为optimize阶段，即第一时长可以是optimize阶段的执行时间。上述任意一帧感知数据可以是当前正处于optimize阶段的感知数据。当第一时长大于预设小于第一预设阈值的情况下，可以基于与任意一帧相邻的感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据。需要说明的是，该第一预设阈值可以由研发人员根据需求设定。

在上述可选实施例中，仅在第一运行时长小于第一预设时间阈值的情况下，基于与任意一帧相邻的感知数据生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据避免时延过长，从而达到了提高基于感知数据路径规划的效率的技术效果。

可选地，该方法还包括：响应于第一运行时长大于或等于第一预设时间阈值，丢弃第二路径规划数据；停止确定目标车辆的行驶轨迹。

在一个可选实施例中，当第一运行时长大于或等与第一预设时间阈值时，若已经得到第二路径规划数据，可以丢弃第二路径规划数据并停止正在确认目标车辆的行驶轨迹；当第一运行时长大于或等于与第一预设时间阈值时，若还未得到第二路径规划数据，则停止生成第二路径规划数据，以及停止确认目标车辆的行驶轨迹。然后，可以直接采用第三路径规划数据确认目标车辆的行驶轨迹，其中，第三路径规划数据可以是基于与第二路径规划数据相匹配的感知数据相邻的下一帧感知数据。

图4是本公开一个可选实施例中一种感知数据处理方法中的丢帧示意图，如图4所示，Input seq-1、Input seq-2、Input seq-3、Input seq-4和Input seq-5用于表征接收到的连续5帧感知数据的数据队列用于表征接收到的任意一帧感知数据对应的感知数据队列，Input seq-2在优化阶段(也称optimize)耗时超过第一预设阈值时，可以直接丢弃Input seq-3的路径规划数据(prepare数据)，使用Input seq-4的路径规划数据确认目标车辆的行驶轨迹。

需要说明的是，为保证路径规划的灵活性，本公开虽然也会采用丢弃第二路径规划的处理方式，但本公开所提供的方法，由于可以在基于第一路径规划数据确定目标车辆的形式轨迹的过程中，同步执行基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据，可以将丢帧率降低到1％，而这是相关技术中远达不到的。

在上述可选实施例中，在第一运行时长大于或等于第一预设时间阈值时，丢弃第二路径规划数据，避免在第一运行时长过大的情况下，仍继续等待，使得时延变大，从而可以达到提高感知数据路径规划的效率的技术效果。

可选地，原始路径规划数据包括如下至少之一：目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线、障碍物的位置信息和轨迹信息，位置信息用于表征障碍物的位置，轨迹信息用于表征障碍物的预测轨迹。

一条车道的两边通常隔具有一条车道标识线，上述车道中心线可以是位于一条车道的两条车道标识线中间，且与车道标识线平行的参考线，该车道中心线的数量取决于目标车辆所处的周围环境，可以有一条或多条。该车道中心线可以结合预设高精度地图信息和上述感知数据识别的车道线确定。

可选地，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，包括：对目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线进行平滑处理，得到至少一条目标车道中心线；将位置信息映射至至少一条目标车道中心线上，得到第一映射结果；基于第一映射结果和至少一条目标车道中心线构建至少一个规划任务，得到任务列表；将障碍物轨迹映射至任务列表中每个任务对应的车道中心线上，得到第二映射结果；基于第一映射结果、任务列表和第二映射结果，得到第一路径规划数据。

上述平滑处理可以是对至少一条车道中心线进行QSQP处理，得到至少一天目标车道中心线。第一映射结果可以是将位置信息投影到车道中心线上所得到的投影结果。上述任务列表可以是一个Tasklist，包括但不限于直行task、向左变道task、向右变道task、借道绕行task和取消变道task等。

在上述可选实施例中，采用经平滑处理后的车道中心线，可以使得映射结果更加精确，从而提高目标车辆的行驶轨迹的质量。

可选地，基于第一映射结果和至少一条目标车道中心线构建至少一个规划任务，得到任务列表，包括：基于至少一条目标车道中心线构建至少一个任务，得到初始任务列表；基于第一映射结果，确定初始任务列表中每个任务的决策数据；进行决策数据对初始任务列表进行剪枝处理，得到任务列表。

上述任务初始任务列表由多个task(即上述任务)组成，上述每个任务的决策数据可以是与task一一对应的decision data。上述剪枝处理可以采用复杂度剪枝方法(Cost-Complexity Pruning，简称CCP)，确定每个任务的决策数据的cost，然后，根据决策数据对初始任务列表进行剪枝处理，得到任务列表。

在上述可选实施例中，在预处理阶段对任务列表进行预处理后，在规划阶段使用剪枝处理后的任务列表，可减轻规划过程中的计算量，从而可以达到提高感知数据路径规划的效率的技术效果。

可选地，基于第二路径规划数据，更新目标车辆的行驶轨迹，包括：基于第二路径规划数据进行路径规划，得到第一路径规划结果；基于第二路径规划数据和第一路径规划结果进行速度规划，得第一速度规划结果；基于第一路径规划结果和第一速度规划结果，更新目标车辆的行驶轨迹。

上述路径规划可以是对目标车辆的行进的路线进行规划的过程中可以得到多条初始规划路径，但第一路径规划结果可以是多条初始规划路径中最优的路径。在确定最优的路径后，结合该最优路线和第一路径规划数据进行速度规划，得到第一速度规划结果，上述第一速度规划结果可以是基于车辆速度-时间的曲线。在确定路径规划结果和速度规划结果之后，则可以确定目标车辆的行驶轨迹。

在上述可选实施例中，确定最优的行驶路径后，再进行速度规划，无需重复进行多次速度规划，从而可以达到提高感知数据路径规划的效率的技术效果。

可选地，结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹，确定目标车辆的行驶轨迹，包括：基于第一路径规划数据和历史轨迹进行路径规划，得到第二路径规划结果；基于第一路径规划数据和第二路径规划结果速度规划，得第二速度规划结果；基于第二路径规划结果和第二速度规划结果，更新目标车辆的历史行驶轨迹，得到目标车辆的行驶轨迹。

上述路径规划可以是对目标车辆的行进的路线进行规划的过程中可以得到多条初始规划路径，但第二路径规划结果可以是多条初始规划路径中最优的路径。在确定最优的路径后，结合该最优路线和第二路径规划数据进行速度规划，得到第二速度规划结果，上述第二速度规划结果可以是基于车辆速度-时间的曲线。在确定路径规划结果和速度规划结果之后，则可以确定目标车辆的行驶轨迹。

在上述可选实施例中，确定最优的行驶路径后，再进行速度规划，无需重复进行多次速度规划，从而可以达到提高感知数据路径规划的效率的技术效果。

本公开的技术方案中，所涉及的感知数据的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的开的实施例，本公开提供了一种感知数据处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实时方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/硬件的组合，尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图5是根据本公开实施例的一种感知数据处理装置的结构图，如图5所示，该装置包括：

数据队列生成模块50，用于目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据。

第一生成模块52，用于在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据。

第二生成模块54，用于在基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据。

更新模块56，用于基于第二路径规划数据，更新目标车辆的行驶轨迹。

在本公开上述实施例中，可以在生成感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，无需等待上一帧感知数据生成目标车辆的形式轨迹，并且还可以在基于第一路径规划数据确定目标车辆的形式轨迹的过程中，同步执行基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据，从而达到提高基于感知数据路径规划的效率的技术效果，解决相关技术中处理效率低的技术问题。

可选地，该装置还包括：第三生成模块，用于如果预存了目标车辆的历史行驶轨迹，则结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹，确定目标车辆的行驶轨迹，其中，历史行驶轨迹为目标车辆基于历史感知数据得到的行驶轨迹，历史感知数据为与任意一帧感知数据相邻的上一帧感知数据。

可选地，第一生成模块包括：获取单元，用于获取与任意一帧感知数据对应的原始路径规划数据，原始路径规划数据包括如下至少之一：目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线、障碍物的位置信息和轨迹信息，位置信息用于表征障碍物的位置，轨迹信息用于表征障碍物的预测轨迹；预处理模块，用于对原始路径规划数据进行预处理，得到第一路径规划数据。

可选地，该装置还包括：时长确认模块，用于确定第一运行时长，其中，第一运行时长用于表征基于结合第一路径规划数据和历史行驶轨迹确定目标车辆的行驶轨迹的时长，或基于第一路径规划数据确定目标车辆的行驶轨迹的时长；第四生成模块，用于响应于第一运行时长小于第一预设时长阈值，基于与任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据。

可选地，该装置还包括：丢弃模块，用于响应于第一运行时长大于或等于第一预设时间阈值，丢弃第二路径规划数据；停止模块，用于停止确定目标车辆的行驶轨迹。

可选地，第一生成模块包括：平滑单元，用于对目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线进行平滑处理，得到至少一条目标车道中心线；第一映射单元，用于将位置信息映射至至少一条目标车道中心线上，得到第一映射结果；构建单元，用于基于第一映射结果和至少一条目标车道中心线构建至少一个规划任务，得到任务列表；第二映射单元，用于将障碍物轨迹映射至任务列表中每个任务对应的车道中心线上，得到第二映射结果；生成单元，基于第一映射结果、任务列表和第二映射结果，得到第一路径规划数据。

可选地，构建单元还用于基于至少一条目标车道中心线构建至少一个任务，得到初始任务列表；基于第一映射结果，确定初始任务列表中每个任务的决策数据；进行决策数据对初始任务列表进行剪枝处理，得到任务列表。

可选地，更新模块包括：第一路径规划单元，用于基于第二路径规划数据进行路径规划，得到第一路径规划结果；第一速度规划单元，用于基于第二路径规划数据和第一路径规划结果进行速度规划，得第一速度规划结果；第一融合单元，用于基于第一路径规划结果和第一速度规划结果，更新目标车辆的行驶轨迹。

可选地，第三生成模块，包括：第二路径规划单元，用于基于第一路径规划数据和历史轨迹进行路径规划，得到第二路径规划结果；第二速度规划单元，用于基于第一路径规划数据和第二路径规划结果速度规划，得第二速度规划结果；第二融合单元，用于基于第二路径规划结果和第二速度规划结果，更新目标车辆的历史行驶轨迹，得到目标车辆的行驶轨迹。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如感知数据处理方法。例如，在一些实施例中，感知数据处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的感知数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行感知数据处理方法。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种自动驾驶车辆，该自动驾驶车辆包括上述实施例中的电子设备。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (15)

1.一种感知数据处理方法，包括：

目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，所述感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据；

在生成所述感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据；

在基于所述第一路径规划数据确定所述目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与所述任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与所述下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据；

基于所述第二路径规划数据，更新所述目标车辆的行驶轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

如果预存了所述目标车辆的历史行驶轨迹，则结合所述第一路径规划数据和所述历史行驶轨迹，确定所述目标车辆的行驶轨迹，其中，所述历史行驶轨迹为所述目标车辆基于历史感知数据得到的行驶轨迹，所述历史感知数据为与所述任意一帧感知数据相邻的上一帧感知数据。

3.根据权利要求1所述的方法，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，包括：

获取与所述任意一帧感知数据对应的原始路径规划数据；

对所述原始路径规划数据进行预处理，得到所述第一路径规划数据。

4.根据权利要求2所述的方法，还包括：

确定第一运行时长，其中，所述第一运行时长用于表征基于结合所述第一路径规划数据和所述历史行驶轨迹确定所述目标车辆的行驶轨迹的时长，或基于所述第一路径规划数据确定所述目标车辆的运行轨迹的时长；

响应于所述第一运行时长小于第一预设时长阈值，基于与所述任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与所述下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

响应于所述第一运行时长大于或等于所述第一预设时间阈值，丢弃所述第二路径规划数据；

停止确定所述目标车辆的行驶轨迹。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述原始路径规划数据包括如下至少之一：所述目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线、障碍物的位置信息和轨迹信息，所述位置信息用于表征所述障碍物的位置，所述轨迹信息用于表征所述障碍物的预测轨迹。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据，包括：

对所述目标车辆周围环境内的至少一条车道中心线进行平滑处理，得到至少一条目标车道中心线；

将所述位置信息映射至所述至少一条目标车道中心线上，得到第一映射结果；

基于所述第一映射结果和所述至少一条目标车道中心线构建至少一个规划任务，得到任务列表；

将所述障碍物轨迹映射至所述任务列表中每个任务对应的车道中心线上，得到第二映射结果；

基于所述第一映射结果、所述任务列表和所述第二映射结果，得到所述第一路径规划数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，基于所述第一映射结果和所述至少一条目标车道中心线构建至少一个规划任务，得到任务列表，包括：

基于所述至少一条目标车道中心线构建所述至少一个任务，得到初始任务列表；

基于所述第一映射结果，确定所述初始任务列表中每个任务的决策数据；

进行所述决策数据对所述初始任务列表进行剪枝处理，得到所述任务列表。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述第二路径规划数据，更新所述目标车辆的行驶轨迹，包括：

基于所述第二路径规划数据进行路径规划，得到第一路径规划结果；

基于所述第二路径规划数据和所述第一路径规划结果进行速度规划，得第一速度规划结果；

基于所述第一路径规划结果和所述第一速度规划结果，更新所述目标车辆的行驶轨迹。

10.根据权利要求2所述的方法，其中，结合所述第一路径规划数据和所述历史行驶轨迹，确定所述目标车辆的行驶轨迹，包括：

基于所述第一路径规划数据和所述历史轨迹进行路径规划，得到第二路径规划结果；

基于所述第一路径规划数据和所述第二路径规划结果速度规划，得第二速度规划结果；

基于所述第二路径规划结果和所述第二速度规划结果，更新所述目标车辆的历史行驶轨迹，得到所述目标车辆的行驶轨迹。

11.一种数据处理装置，包括：

数据队列生成模块，用于目标车辆实时感知周围环境内的对象的过程中，生成感知数据队列，其中，所述感知数据队列记录了实时感知到的每一帧感知数据；

第一生成模块，用于在生成所述感知数据队列的过程中，基于任意一帧感知数据，生成与该帧感知数据匹配的第一路径规划数据；

第二生成模块，用于在基于所述第一路径规划数据确定所述目标车辆的行驶轨迹的过程中，基于与所述任意一帧感知数据相邻的下一帧感知数据，生成与所述下一帧感知数据匹配的第二路径规划数据；

更新模块，用于基于所述第二路径规划数据，更新所述目标车辆的行驶轨迹。

12.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-10中任一项所述的方法。

13.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-10中任一项所述的方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-10中任一项所述的方法。

15.一种自动驾驶车辆，包括如权利要求12所述的电子设备。

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