CN115447612A - 一种窄路会车方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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韩旭
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Abstract

本发明公开了一种窄路会车方法、装置、设备及存储介质，基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测第一动态障碍物的轨迹，第一动态障碍物处于自车前方，且位于自车所在的车道内，基于第一动态障碍物的轨迹和自车当前的状态信息，规划自车的轨迹，使得自车在时空上避让第一动态障碍物，基于对向车当前的状态信息预测对向车的轨迹，基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的通行优先级，基于自车和对向车的通行优先级确定会车策略，提高存在动态障碍物的窄路会车场景下的会车效率，避免出现交通堵塞或碰撞事故。

Description

一种窄路会车方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种窄路会车方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
自动驾驶车辆是一种新型智能汽车，通过搭载的传感器对其周围环境进行感知，采集环境信息，通过控制装置(即，车载智能大脑)对环境信息进行精准的计算分析，并最终通过向ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)发出指令来分别控制无人驾驶车辆中的不同设备，从而实现车辆的全自动运行，达到自动驾驶的目的。
随着自动驾驶车辆的应用领域日益扩大，需要处理的驾驶场景也逐渐增加。狭窄路况会车场景是L4级别自动驾驶决策规划算法中最为复杂的场景之一。
特别的，当狭窄道路上存在行人、非机动车等动态障碍物时，会车过程非常困难，可能导致交通堵塞或碰撞事故。
发明内容
本发明提供一种窄路会车方法、装置、设备及存储介质，以提高存在动态障碍物的窄路会车场景下的会车效率，避免出现交通堵塞或碰撞事故。
第一方面，本发明提供了一种窄路会车方法，包括：
基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹，所述第一动态障碍物处于自车前方，且位于所述自车所在的车道内；
基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物；
基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹；
基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级；
基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略。
可选的，在基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹之前，还包括：
获取预先绘制的语义地图；
基于所述语义地图确定所述自车当前是否处于狭窄路段。
可选的，基于所述语义地图确定所述自车当前是否处于狭窄路段，包括：
基于语义地图判断自车所在的道路是否满足第一条件，所述第一条件为在垂直与所述车道线的方向上是否存在方向相同的两个相邻的航向点；
若否，则计算所述自车所在的车道的航向点到第一路缘和第二路缘的距离；
判断自车所在的车道的航向点是否满足第二条件，所述第二条件为自车所在的车道的航向点到第一路缘的距离小于一个车道宽度，且所述航向点到第二路缘的距离小于两个车道宽度；
若是，则沿自车所在的车道的航向点构成参考线向前搜索，直至搜索到满足所述第一条件的目标航向点；
计算所述自车当前所在的航向点沿所述参考线到所述目标航向点的第一路径的路径长度；
在所述第一路径的路径长度大于预设距离时，统计所述第一路径上到满足所述第二条件的所有目标航向点；
计算由所有目标航向点构成的第二路径的路径长度；
计算所述第二路径的路径长度与所述第一路径的路径长度的比值；
在所述第二路径的路径长度与所述第一路径的路径长度的比值大于预设值时，确定所述自车进入狭窄路段，并执行基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹的步骤。
可选的，基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物，包括：
基于所述自车当前的状态信息，规划所述自车在未来预设时段内的第一轨迹，所述第一轨迹包括所述预设时段内多个采样点下所述自车相对于当前位置的距离；
对所述第一动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一所述采样点下所述第一动态障碍物的速度；
针对每一所述采样点，计算所述自车从预设速度减速到所述第一动态障碍物在所述采样点下的速度所需的加速度；
确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于所述第一动态障碍物的轮廓信息确定所述自车在目标采样点绕开所述第一动态障碍物的第一横向约束信息；
基于所述自车的第一轨迹和所述第一横向约束信息规划所述自车的轨迹。
可选的，所述对向车的车道内存在第二动态障碍物，基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹，包括：
基于第二动态障碍物当前的状态信息，预测所述第二动态障碍物的轨迹；
基于所述第二动态障碍物的轨迹和所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车的轨迹，使得所述对向车在时空上避让所述第二动态障碍物。
可选的，基于所述第二动态障碍物的轨迹和所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车的轨迹，包括：
基于所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车在未来预设时段内的第二轨迹，所述第二轨迹包括所述预设时段内多个采样点下所述对向车相对于当前位置的距离；
对所述第二动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一所述采样点下所述第二动态障碍物的速度；
针对每一所述采样点，计算所述对向车从预设速度减速到所述第二动态障碍物在所述采样点下的速度所需的加速度；
确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于所述第二动态障碍物的轮廓信息确定所述对向车在目标采样点绕开所述第二动态障碍物的第二横向约束信息；
基于所述对向车的第二轨迹和所述第二横向约束信息预测所述对向车的轨迹。
可选的，基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级，包括：
基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的重叠空间；
基于车辆速度和车辆到所述重叠空间的距离构建避让代价函数；
根据所述避让代价函数，分别计算所述对向车避让，所述自车以当前速度行驶至所述重叠空间的避让代价，和所述自车避让，所述对向车以当前速度行驶至所述重叠空间的避让代价；
确定所述避让代价大的车辆的通行优先级高。
可选的，基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略，包括：
若所述自车的通行优先级高于所述对向车的通行优先级，则控制所述自车按照所述自车的轨迹通过所述重叠空间；
若所述对向车的通行优先级高于所述自车的通行优先级，则控制所述自车按照所述自车的轨迹行驶，并在抵达重叠空间之前的任一可选位置靠边停车，等待所述对向车通过所述重叠空间。
第二方面，本发明还提供了一种窄路会车装置，包括：
第一障碍物轨迹预测模块，用于基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹，所述第一动态障碍物处于自车前方，且位于所述自车所在的车道内；
自车轨迹规划模块，用于基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物；
对向车轨迹预测模块，用于基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹；
通行优先级确定模块，用于基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级；
会车策略确定模块，用于基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略。
第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明第一方面提供的窄路会车方法。
第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面提供的窄路会车方法。
本发明提供的窄路会车方法，基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测第一动态障碍物的轨迹，第一动态障碍物处于自车前方，且位于自车所在的车道内，基于第一动态障碍物的轨迹和自车当前的状态信息，规划自车的轨迹，使得自车在时空上避让第一动态障碍物，基于对向车当前的状态信息预测对向车的轨迹，基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的通行优先级，基于自车和对向车的通行优先级确定会车策略，提高存在动态障碍物的窄路会车场景下的会车效率，避免出现交通堵塞或碰撞事故。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明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
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的一种窄路会车方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种窄路会车场景的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种狭窄路段的示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种窄路会车场景的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种窄路会车装置的结构示意图；
图6为本发明的实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
图1为本发明实施例提供的一种窄路会车方法的流程图，本实施例可适用于自动驾驶车辆与对向来车在狭窄路段存在动态障碍物的窄路会车场景，该方法可以由本发实施例提供的窄路会车装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，通常配置于电子设备中，示例性的，该电子设备可以是自动驾驶车辆自身搭载的计算机设备，也可以是位于远程端的计算机设备(例如，服务器)，本发明实施例在此不做限定。如图1所示，窄路会车方法具体包括如下步骤：
S101、基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测第一动态障碍物的轨迹，第一动态障碍物处于自车前方，且位于自车所在的车道内。
图2为本发明实施例提供的一种窄路会车场景的示意图，如图2所示，在本发明实施例中，狭窄道路为双向单车道，但自车e(即自动驾驶车辆)所在的车道前方存在与自车e同向的动态障碍物，称之为第一动态障碍物b1。动态障碍物可以是非机动车或行人等，本发明实施例在此不做限定。自车e为了避让或超车，需要借道对向车o所在的车道，绕过第一动态障碍物b1。同时，需要考虑对向车，并与对向车会车。
在本发明实施例中，在本发明实施例中，自车和对向车进入狭窄路段后，自车上搭载的传感器实时采集自车的状态信息、第一障碍物的状态信息和对向车的状态信息。其中，自车的状态可以包括自车的位置、速度、加速度、车头朝向等，自车的状态可以通过自车上搭载的状态传感器获取，状态传感器可以包括卫星定位器、陀螺仪等。第一障碍物的状态信息可以包括第一障碍物的位置、速度等，对向车的状态信息可以包括对向车的位置、速度、车头朝向等，第一障碍物的状态信息和对向车的状态信息可以通过自车搭载的环境传感器获取，环境传感器可以包括摄像头、激光雷达等。
在本发明实施例中，基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测第一动态障碍物的轨迹，第一动态障碍物处于自车前方，且位于自车所在的车道内。示例性的，在本发明的一些实施例中，获取第一动态障碍物当前的状态信息，利用深度学习算法，从大规模数据学习里面得到第一动态障碍物的轨迹。例如，将第一动态障碍物当前的状态信息作为输入，采用Social LSTM深度学习模型预测第一动态障碍物的轨迹。在本发明的另一些实施例中，也可以采用常规的路径规划算法预测第一动态障碍物的轨迹，路径规划算法可以包括A*算法、Dijkstra算法、D*算法等，本发明实施例在此不做限定。在本发明实施例中，轨迹实质是车辆在不同时刻的状态的集合。
在本发明的一些实施例中，在执行步骤S101、基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测第一动态障碍物的轨迹之前，还可以判断自车当前是否处于狭窄路段，若是，则继续执行步骤S101，若否，则结束流程。示例性的，获取预先绘制的语义地图，然后，基于语义地图确定自车当前是否处于狭窄路段。
示例性的，首先获取自车当前的位置信息，获取预先绘制的预设范围内的语义地图。语义地图在传统的地图图层上进行标注，将路面上的一些关键信息标注出来，例如，车道线、道路边缘、路口等。在获取预先绘制的语义地图之后，对语义地图中的道路参数进行分析，判断自车当前是否处于狭窄路段。示例性的，基于语义地图确定自车当前是否处于狭窄路段包括如下步骤：
1、基于语义地图判断自车所在的道路是否满足第一条件，第一条件为在垂直与车道线的方向上是否存在方向相同的两个相邻的航向点。
示例性的，语义地图上标注有由航向点(waypoint)组成的参考线，航向点指示了该车道上车辆的行驶方向。参考线通常为车道的中心线，正常情况下，自动驾驶车辆沿参考线行驶。在本发明实施例中，基于语义地图判断自车所在的道路是否满足第一条件，第一条件为在垂直与车道线的方向上是否存在方向相同的两个相邻的航向点，即判断自车处于当前位置时，垂直与车道线的方向上是否存在方向相同的两个相邻的航向点，若是，说明自车所在的一侧至少存在两车道，当前所处的路段不是狭窄路段。若否，继续执行下述步骤。
2、计算自车所在的车道的航向点到第一路缘和第二路缘的距离。
图3为本发明实施例提供的一种狭窄路段的示意图，示例性的，如图3所示，计算自车所在的车道的航向点w到第一路缘L1的距离D1和航向点w到第二路缘L2的距离D2。
3、判断自车所在的车道的航向点是否满足第二条件，第二条件为自车所在的车道的航向点到第一路缘的距离小于一个车道宽度，且航向点到第二路缘的距离小于两个车道宽度。
在本发明实施例中，判断自车所在的车道的航向点w是否满足第二条件，第二条件为自车所在的车道的航向点w到第一路缘L1的距离D1小于一个车道宽度，且航向点w到第二路缘L2的距离D2小于两个车道宽度。若是，说明自车当前所在位置的路宽符合狭窄路段的定义，继续执行下述步骤，若否，说明自车当前所在位置的路宽不符合狭窄路段的定义，流程结束。
4、沿自车所在的车道的航向点构成参考线向前搜索，直至搜索到满足第一条件的目标航向点。
在本发明实施例中，自车所在的车道的航向点w满足第二条件，则沿自车所在的车道的航向点构成参考线向前搜索，判断下一航向点是否满足第一条件，如果下一个航向点不满足第一条件，则继续向下搜素，直至搜索到满足第一条件的目标航向点(即在垂直与车道线的方向上找到方向相同的两个相邻的航向点)。
5、计算自车当前所在的航向点沿参考线到目标航向点的第一路径的路径长度。
在搜索到满足第一条件的目标航向点之后，计算自车当前所在的航向点沿参考线到目标航向点的第一路径的路径长度。
6、在第一路径的路径长度大于预设距离时，统计第一路径上到满足第二条件的所有目标航向点。
将第一路径的路径长度与预设距离进行对比，该预设距离可以是窄路会车所需的最短距离，例如20米。若第一路径的路径长度大于预设距离，说明第一路径的路径长度满足窄路会车所需的最短距离，则统计第一路径上到满足第二条件的所有目标航向点，若第一路径的路径长度小于或等于预设距离，则结束流程。
7、计算由所有目标航向点构成的第二路径的路径长度。
在得到第一路径上到满足第二条件的所有目标航向点之后，得到一条由目标航向点构成的第二路径，并计算第二路径的长度。
8、计算第二路径的路径长度与第一路径的路径长度的比值。
9、在第二路径的路径长度与第一路径的路径长度的比值大于预设值时，确定自车进入狭窄路段，并执行步骤S101。
狭窄路段的边缘可能存在避让空间或路口，这种情况不符合本发明实施例中的窄路会车场景，为了排除这种情况，统计第一路径上到满足第二条件的所有目标航向点，计算由所有目标航向点构成的第二路径的路径长度，并计算第二路径的路径长度与第一路径的路径长度的比值，在第二路径的路径长度与第一路径的路径长度的比值大于预设值时，执行步骤S101，若第二路径的路径长度与第一路径的路径长度的比值小于预设值，说明狭窄路段的边缘可能存在避让空间或路口，这种情况下无需采用本发明实施例中的窄路会车方法，流程结束。
S102、基于第一动态障碍物的轨迹和自车当前的状态信息，规划自车的轨迹，使得自车在时空上避让第一动态障碍物。
在本发明实施例中，在考虑第一动态障碍物的轨迹对自车的影响的情况，基于第一动态障碍物的轨迹和自车当前的状态信息，规划自车的轨迹，使得自车借道对向车的车道，在时空上避让第一动态障碍物。
在本发明的一些实施例中，S102、基于第一动态障碍物的轨迹和自车当前的状态信息，规划自车的轨迹，使得自车在时空上避让第一动态障碍物，包括如下子步骤：
1、基于自车当前的状态信息，规划自车在未来预设时段内的第一轨迹，第一轨迹包括预设时段内多个采样点下自车相对于当前位置的距离。
在本发明实施例中，基于自车当前的状态信息，在不考虑第一动态障碍物的前提下，规划自车在未来预设时段内的第一轨迹，第一轨迹包括预设时段内多个采样点下自车相对于当前位置的距离。例如，在8s内每隔0.2s设置一个采样点，则第一轨迹中在每一时刻下的距离可以表示为Se(se0，se1，se2，…，se40)。
2、对第一动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一采样点下第一动态障碍物的速度。
对前述预测得到的第一动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一采样点下第一动态障碍物的速度。每一采样点下第一动态障碍物的速度可以表示为Va(va0，va1，va2，…，va40)。
3、针对每一采样点，计算自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点下的速度所需的加速度。
示例性的，针对某一采样点k，第一轨迹中自车的距离为sek，采样得到第一动态障碍物的速度为vak，自车不考虑第一动态障碍物的情况下，自车始终保持匀速，即预设速度为ve，则自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点k下的速度所需的加速度a为：
Figure BDA0003870188160000131
4、确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于第一动态障碍物的轮廓信息确定自车在目标采样点绕开第一动态障碍物的第一横向约束信息。
在本发明实施例中，判断每一采样点下对应的加速度a与预设值的关系，预设值可以是自车能够跟随第一动态障碍物的最大加速度。若在某一采样点k下，自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点k下的速度所需的加速度a小于或等于预设值，说明自车可以舒适地跟随第一动态障碍物。若在某一采样点k下，自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点k下的速度所需的加速度a大于预设值，说明自车无法舒适地跟随第一动态障碍物，则需要借道对向车道进行横向避让。在本发明实施例中，确定加速度大于预设值的目标采样点，即在该目标采样点下，自车需要借道对向车道进行横向避让。基于第一动态障碍物的轮廓信息确定自车在目标采样点绕开第一动态障碍物的第一横向约束信息。在本发明实施例中，基于环境传感器采集的第一动态障碍物的轮廓信息确定自车在目标采样点绕开第一动态障碍物的第一横向约束信息。横向约束信息可以是第一动态障碍物在在垂直与车道中心线方向上的最大坐标与最小坐标。
目前，在具有动态障碍物的窄路会车场景中，自车往往无法正确判定动态障碍物的意图，导致无法准确规划自车轨迹和预测对向来车轨迹，不合理的预测轨迹往往带来会车卡死、急刹等安全风险。本发明实施例针对每一采样点，计算自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点下的速度所需的加速度，并设置自车可以舒适地跟随第一动态障碍物的加速度预设值，在自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点下的速度所需的加速度小于或等于预设值时，自车可以舒适地跟随第一动态障碍物，在自车从预设速度减速到第一动态障碍物在采样点下的速度所需的加速度大于预设值时，借道对向车道进行横向避让，从而准确规划自车轨迹和预测对向来车轨迹，避免会车卡死、急刹等安全风险，提高乘车体验。
5、基于自车的第一轨迹和第一横向约束信息规划自车的轨迹。
基于第一横向约束信息，利用QP算法优化自车的第一轨迹，得到自车在时空上避让第一动态障碍物的轨迹。
S103、基于对向车当前的状态信息预测对向车的轨迹。
在本发明实施例中，以对向车的当前状态、环境信息约束，采用路径规划算法，预测对向车的轨迹。路径规划算法可以包括A*算法、Dijkstra算法、D*算法等，本发明实施例在此不做限定。
S104、基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的通行优先级。
在本发明实施例中，在得到自车的轨迹和对向车的轨迹之后，基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的通行优先级。两车中通行优先级较高的车辆在会车时有优先通过的权利，通行优先级较低的车辆则需要靠边避让。
在本发明的一些实施例中，基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的通行优先级包括如下子步骤：
1、基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的重叠空间。
在本发明实施例中，考虑自车的轨迹和对向车的轨迹，以及自车的车宽和对向车的车宽，确定自车和对向车的重叠空间。示例性的，沿自车的轨迹进行搜索，找到自车的轨迹和对向车的轨迹之间的间距等于(d1+d2)/2的两个目标点，两个目标点之间的区域即为重叠空间，其中d1为自车的车宽，d2为对向车的车宽。
2、基于车辆速度和车辆到重叠空间的距离构建避让代价函数。
在本发明实施例中，基于车辆速度和车辆到重叠空间的距离构建避让代价函数，避让代价函数用于计算车辆避让时所需的代价，车辆的避让代价越高，说明该车辆停车避让时，会车效率越低，应该让该车辆优先通过。示例性的，避让代价函数f为：
Figure BDA0003870188160000151
其中，vi为车辆当前的速度，s为车辆从当前位置达到重叠空间的距离，A为其他影响因子，可以包括路权因子、车型因子等。当车辆的行驶方向与道路的通行方向一致时，则判断该车辆具有路权；当车辆的行驶方向与道路的通行方向不一致时，则判断该车辆无路权。如车辆有路权时路权因子的值为1，无路权时路权因子的值0。车辆的车型可以包括大车、公共汽车、救护车等，不同的车辆类型的车型因子不同，如大车映射得到的第二常数项B的值为0.6，公共汽车映射得到的第二常数项B的值为0.3，救护车映射得到的第二常数项B的值为0。
3、根据避让代价函数，分别计算对向车避让，自车以当前速度行驶至重叠空间的避让代价，和自车避让，对向车以当前速度行驶至重叠空间的避让代价。
根据上述避让代价函数，分别计算对向车避让，自车以当前速度行驶至重叠空间的避让代价，和自车避让，对向车以当前速度行驶至重叠空间的避让代价。
4、确定避让代价大的车辆的通行优先级高。
确定避让代价大的车辆的通行优先级高，该车辆优先通行，以提高会车效率。
S105、基于自车和对向车的通行优先级确定会车策略。
示例性的，若自车的通行优先级高于对向车的通行优先级，则控制自车按照自车的轨迹行驶，通过重叠空间，并提醒对向车靠边停车避让，完成会车。
若对向车的通行优先级高于自车的通行优先级，则控制自车按照自车的轨迹行驶，并在抵达重叠空间之前的任一可选位置靠边停车，等待对向车通过重叠空间，完成会车。
图4为本发明实施例提供的另一种窄路会车场景的示意图，如图4所示，如图4所示，在本发明实施例中，狭窄道路为双向单车道，但自车e(即自动驾驶车辆)所在的车道前方存在与自车e同向的动态障碍物，称之为第一动态障碍物b1。对向车的车道前方也存在与对向车o同向的动态障碍物，称之为第二动态障碍物b2。该实施例与前述实施例的区别在于，在预测对向车的轨迹时，需要考虑第二动态障碍物对对向车的影响。
预测对向车的轨迹的过程如下：
1、基于第二动态障碍物当前的状态信息，预测第二动态障碍物的轨迹。
示例性的，在本发明的一些实施例中，获取第二动态障碍物当前的状态信息，利用深度学习算法，从大规模数据学习里面得到第二动态障碍物的轨迹。例如，将第二动态障碍物当前的状态信息作为输入，采用Social LSTM深度学习模型预测第二动态障碍物的轨迹。在本发明的另一些实施例中，也可以采用常规的路径规划算法预测第二动态障碍物的轨迹，路径规划算法可以包括A*算法、Dijkstra算法、D*算法等，本发明实施例在此不做限定。
2、基于第二动态障碍物的轨迹和对向车当前的状态信息，预测对向车的轨迹，使得对向车在时空上避让第二动态障碍物。
在本发明实施例中，在考虑第二动态障碍物的轨迹对对向车的影响的情况，基于第二动态障碍物的轨迹和对向车当前的状态信息，预测对向车的轨迹，使得对向车借道自车的车道，在时空上避让第二动态障碍物。
示例性的，基于对向车当前的状态信息，预测对向车在未来预设时段内的第二轨迹，第二轨迹包括预设时段内多个采样点下对向车相对于当前位置的距离。对第二动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一采样点下第二动态障碍物的速度。针对每一采样点，计算对向车从预设速度减速到第二动态障碍物在采样点下的速度所需的加速度。确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于第二动态障碍物的轮廓信息确定对向车在目标采样点绕开第二动态障碍物的第二横向约束信息。基于对向车的第二轨迹和第二横向约束信息预测对向车的轨迹。预测对向车的轨迹与规划自车的轨迹类似，在前述实施例中已有详细记载，本发明实施例在此不再赘述。
本发明实施例提供的窄路会车方法，基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测第一动态障碍物的轨迹，第一动态障碍物处于自车前方，且位于自车所在的车道内，基于第一动态障碍物的轨迹和自车当前的状态信息，规划自车的轨迹，使得自车在时空上避让第一动态障碍物，基于对向车当前的状态信息预测对向车的轨迹，基于自车的轨迹和对向车的轨迹确定自车和对向车的通行优先级，基于自车和对向车的通行优先级确定会车策略，提高存在动态障碍物的窄路会车场景下的会车效率，避免出现交通堵塞或碰撞事故。
本发明实施例还提供了一种窄路会车装置，图5为本发明实施例提供的一种窄路会车装置的结构示意图，如图5所示，窄路会车装置包括：
第一障碍物轨迹预测模块201，用于基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹，所述第一动态障碍物处于自车前方，且位于所述自车所在的车道内；
自车轨迹规划模块202，用于基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物；
对向车轨迹预测模块203，用于基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹；
通行优先级确定模块204，用于基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级；
会车策略确定模块205，用于基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略。
在本发明的一些实施例中，窄路会车装置还包括：
地图获取模块，用于在基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹之前，获取预先绘制的语义地图；
狭窄路段确定模块，用于基于所述语义地图确定所述自车当前是否处于狭窄路段。
在本发明的一些实施例中，狭窄路段确定模块包括：
第一判断单元，用于基于语义地图判断自车所在的道路是否满足第一条件，所述第一条件为在垂直与所述车道线的方向上是否存在方向相同的两个相邻的航向点；
距离计算单元，用于若不满足第一条件，则计算所述自车所在的车道的航向点到第一路缘和第二路缘的距离；
第二判断单元，用于判断自车所在的车道的航向点是否满足第二条件，所述第二条件为自车所在的车道的航向点到第一路缘的距离小于一个车道宽度，且所述航向点到第二路缘的距离小于两个车道宽度；
搜索单元，用于若满足第二条件，则沿自车所在的车道的航向点构成参考线向前搜索，直至搜索到满足所述第一条件的目标航向点；
第一路径长度计算单元，用于计算所述自车当前所在的航向点沿所述参考线到所述目标航向点的第一路径的路径长度；
目标航向点确定单元，用于在所述第一路径的路径长度大于预设距离时，统计所述第一路径上到满足所述第二条件的所有目标航向点；
第二路径长度计算单元，用于计算由所有目标航向点构成的第二路径的路径长度；
比值计算单元，用于计算所述第二路径的路径长度与所述第一路径的路径长度的比值；
执行单元，用于在所述第二路径的路径长度与所述第一路径的路径长度的比值大于预设值时，确定所述自车进入狭窄路段，并执行基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹的步骤。
在本发明的一些实施例中，自车轨迹规划模块202包括：
第一轨迹规划单元，用于基于所述自车当前的状态信息，规划所述自车在未来预设时段内的第一轨迹，所述第一轨迹包括所述预设时段内多个采样点下所述自车相对于当前位置的距离；
速度采样单元，用于对所述第一动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一所述采样点下所述第一动态障碍物的速度；
加速度计算单元，用于针对每一所述采样点，计算所述自车从预设速度减速到所述第一动态障碍物在所述采样点下的速度所需的加速度；
横向约束确定单元，用于确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于所述第一动态障碍物的轮廓信息确定所述自车在目标采样点绕开所述第一动态障碍物的第一横向约束信息；
自车轨迹规划单元，用于基于所述自车的第一轨迹和所述第一横向约束信息规划所述自车的轨迹。
在本发明的一些实施例中，所述对向车的车道内存在第二动态障碍物，对向车轨迹预测模块203包括：
第二障碍物轨迹预测单元，用于基于第二动态障碍物当前的状态信息，预测所述第二动态障碍物的轨迹；
对向车轨迹预测单元，用于基于所述第二动态障碍物的轨迹和所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车的轨迹，使得所述对向车在时空上避让所述第二动态障碍物。
在本发明的一些实施例中，对向车轨迹预测单元包括：
第二轨迹预测子单元，用于基于所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车在未来预设时段内的第二轨迹，所述第二轨迹包括所述预设时段内多个采样点下所述对向车相对于当前位置的距离；
速度采样子单元，用于对所述第二动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一所述采样点下所述第二动态障碍物的速度；
加速度计算子单元，用于针对每一所述采样点，计算所述对向车从预设速度减速到所述第二动态障碍物在所述采样点下的速度所需的加速度；
约束信息确定子单元，用于确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于所述第二动态障碍物的轮廓信息确定所述对向车在目标采样点绕开所述第二动态障碍物的第二横向约束信息；
对向车轨迹预测子单元，用于基于所述对向车的第二轨迹和所述第二横向约束信息预测所述对向车的轨迹。
在本发明的一些实施例中，通行优先级确定模块204包括：
重叠空间确定单元，用于基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的重叠空间；
代价函数构建单元，用于基于车辆速度和车辆到所述重叠空间的距离构建避让代价函数；
避让代价计算单元，用于根据所述避让代价函数，分别计算所述对向车避让，所述自车以当前速度行驶至所述重叠空间的避让代价，和所述自车避让，所述对向车以当前速度行驶至所述重叠空间的避让代价；
优先级确定单元，用于确定所述避让代价大的车辆的通行优先级高。
在本发明的一些实施例中，会车策略确定模块205用于：
若所述自车的通行优先级高于所述对向车的通行优先级，则控制所述自车按照所述自车的轨迹通过所述重叠空间；
若所述对向车的通行优先级高于所述自车的通行优先级，则控制所述自车按照所述自车的轨迹行驶，并在抵达重叠空间之前的任一可选位置靠边停车，等待所述对向车通过所述重叠空间。
上述窄路会车装置可执行本发明实施例所提供的窄路会车方法，具备执行窄路会车方法相应的功能模块和有益效果。
本发明实施例还提供了一种电子设备，图6为本发明的实施例提供的一种电子设备的结构示意图。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(如头盔、眼镜、手表等)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/或者要求的本发明的实现。
如图6所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。
处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如窄路会车方法。
在一些实施例中，窄路会车方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的窄路会车方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行窄路会车方法。
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。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。
在本发明的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：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电子设备。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)、区块链网络和互联网。
计算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，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
本发明实施例还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如本申请任意实施例所提供的窄路会车方法。
计算机程序产品在实现的过程中，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发明操作的计算机程序代码，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)。
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，本发明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，只要能够实现本发明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，并不构成对本发明保护范围的限制。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。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (11)

1.一种窄路会车方法，其特征在于，包括：
基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹，所述第一动态障碍物处于自车前方，且位于所述自车所在的车道内；
基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物；
基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹；
基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级；
基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略。
2.根据权利要求1所述的窄路会车方法，其特征在于，在基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹之前，还包括：
获取预先绘制的语义地图；
基于所述语义地图确定所述自车当前是否处于狭窄路段。
3.根据权利要求2所述的窄路会车方法，其特征在于，基于所述语义地图确定所述自车当前是否处于狭窄路段，包括：
基于语义地图判断自车所在的道路是否满足第一条件，所述第一条件为在垂直与所述车道线的方向上是否存在方向相同的两个相邻的航向点；
若否，则计算所述自车所在的车道的航向点到第一路缘和第二路缘的距离；
判断自车所在的车道的航向点是否满足第二条件，所述第二条件为自车所在的车道的航向点到第一路缘的距离小于一个车道宽度，且所述航向点到第二路缘的距离小于两个车道宽度；
若是，则沿自车所在的车道的航向点构成参考线向前搜索，直至搜索到满足所述第一条件的目标航向点；
计算所述自车当前所在的航向点沿所述参考线到所述目标航向点的第一路径的路径长度；
在所述第一路径的路径长度大于预设距离时，统计所述第一路径上到满足所述第二条件的所有目标航向点；
计算由所有目标航向点构成的第二路径的路径长度；
计算所述第二路径的路径长度与所述第一路径的路径长度的比值；
在所述第二路径的路径长度与所述第一路径的路径长度的比值大于预设值时，确定所述自车进入狭窄路段，并执行基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹的步骤。
4.根据权利要求1所述的窄路会车方法，其特征在于，基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物，包括：
基于所述自车当前的状态信息，规划所述自车在未来预设时段内的第一轨迹，所述第一轨迹包括所述预设时段内多个采样点下所述自车相对于当前位置的距离；
对所述第一动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一所述采样点下所述第一动态障碍物的速度；
针对每一所述采样点，计算所述自车从预设速度减速到所述第一动态障碍物在所述采样点下的速度所需的加速度；
确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于所述第一动态障碍物的轮廓信息确定所述自车在目标采样点绕开所述第一动态障碍物的第一横向约束信息；
基于所述自车的第一轨迹和所述第一横向约束信息规划所述自车的轨迹。
5.根据权利要求1-4任一所述的窄路会车方法，其特征在于，所述对向车的车道内存在第二动态障碍物，基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹，包括：
基于第二动态障碍物当前的状态信息，预测所述第二动态障碍物的轨迹；
基于所述第二动态障碍物的轨迹和所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车的轨迹，使得所述对向车在时空上避让所述第二动态障碍物。
6.根据权利要求5所述的窄路会车方法，其特征在于，基于所述第二动态障碍物的轨迹和所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车的轨迹，包括：
基于所述对向车当前的状态信息，预测所述对向车在未来预设时段内的第二轨迹，所述第二轨迹包括所述预设时段内多个采样点下所述对向车相对于当前位置的距离；
对所述第二动态障碍物的轨迹进行采样，确定在每一所述采样点下所述第二动态障碍物的速度；
针对每一所述采样点，计算所述对向车从预设速度减速到所述第二动态障碍物在所述采样点下的速度所需的加速度；
确定加速度大于预设值的目标采样点，并基于所述第二动态障碍物的轮廓信息确定所述对向车在目标采样点绕开所述第二动态障碍物的第二横向约束信息；
基于所述对向车的第二轨迹和所述第二横向约束信息预测所述对向车的轨迹。
7.根据权利要求1-4任一所述的窄路会车方法，其特征在于，基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级，包括：
基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的重叠空间；
基于车辆速度和车辆到所述重叠空间的距离构建避让代价函数；
根据所述避让代价函数，分别计算所述对向车避让，所述自车以当前速度行驶至所述重叠空间的避让代价，和所述自车避让，所述对向车以当前速度行驶至所述重叠空间的避让代价；
确定所述避让代价大的车辆的通行优先级高。
8.根据权利要求1-4任一所述的窄路会车方法，其特征在于，基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略，包括：
若所述自车的通行优先级高于所述对向车的通行优先级，则控制所述自车按照所述自车的轨迹通过重叠空间；
若所述对向车的通行优先级高于所述自车的通行优先级，则控制所述自车按照所述自车的轨迹行驶，并在抵达重叠空间之前的任一可选位置靠边停车，等待所述对向车通过所述重叠空间。
9.一种窄路会车装置，其特征在于，包括：
第一障碍物轨迹预测模块，用于基于第一动态障碍物当前的状态信息，预测所述第一动态障碍物的轨迹，所述第一动态障碍物处于自车前方，且位于所述自车所在的车道内；
自车轨迹规划模块，用于基于所述第一动态障碍物的轨迹和所述自车当前的状态信息，规划所述自车的轨迹，使得所述自车在时空上避让所述第一动态障碍物；
对向车轨迹预测模块，用于基于对向车当前的状态信息预测所述对向车的轨迹；
通行优先级确定模块，用于基于所述自车的轨迹和所述对向车的轨迹确定所述自车和所述对向车的通行优先级；
会车策略确定模块，用于基于所述自车和所述对向车的通行优先级确定会车策略。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的窄路会车方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的窄路会车方法。
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