CN115755884A - 一种网联车辆自动驾驶系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种网联车辆自动驾驶系统。方案可以包括：数据采集模块、地图模块和云端服务器；其中，所述数据采集模块用于采集环境车辆和行人的状态信息，将所述状态信息上传至所述地图模块；所述地图模块用于按照预定格式解析所述状态信息，以使所述环境车辆和行人与车道对应，所述地图模块还用于存储所述解析后的状态信息；所述云端服务器用于根据所述状态信息和所述网联车辆的行驶状态对所述网联车辆规划行驶路径。本说明书实施例提供的驾驶系统可以直接从地图模块调用环境车辆和行人的状态信息，不需要进行坐标转换，节省了轨迹规划所用的时间，能够适应轨迹规划高频率的计算要求。

Description

一种网联车辆自动驾驶系统

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种网联车辆自动驾驶系统。

背景技术

网联自动驾驶通过车联网将各交通参与要素有机链接，以实现智能自动驾驶，加速自动驾驶应用的成熟。网联自动驾驶的环境感知链路可以获取比单车智能感知更多的信息，如超视距感知或恶劣环境下的感知；网联自动驾驶的计算决策中考虑了车与车、车与路之间的联系，增加了车路协同的系统化决策。

现有网联车辆自动驾驶系统中，在进行路径规划时，需要进行坐标转换以确定相关环境车与网联车的相对位置，为轨迹规划花费的时间长，不能适应适应轨迹规划高频率计算的要求。

发明内容

本说明书实施例提供一种网联车辆自动驾驶系统，以解决在路径规划时花费时间长，不能适应轨迹规划高频率计算的要求。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种网联车辆自动驾驶系统，包括：数据采集模块、地图模块和云端服务器；其中，所述数据采集模块用于采集环境车辆的状态信息和行人的状态信息，将所述状态信息上传至所述地图模块；所述地图模块用于对所述状态信息进行解析，得到所述环境车辆信息和所述行人信息，以使所述环境车辆信息和所述行人信息中均包含车道标识；所述地图模块用于以车道为单位存储所述环境车辆信息和行人信息，将具有相同车道标识的环境车辆信息和/或行人信息存储在同一车道标识下；所述环境车辆信息和所述行人信息均至少包括速度信息、车道标识信息和位置信息；所述云端服务器用于根据所述环境车辆信息、行人信息以及网联车辆的行驶状态信息为所述网联车辆规划行驶路径。

可选的，所述地图模块还用于对所述行人的状态信息进行解析，以使所述行人信息中包含人行横道标识；所述地图模块还以人行横道为单位存储所述行人信息，将具有相同人行横道标识的行人信息存储在同一人行横道标识下。

可选的，所述环境车辆的状态信息包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息；所述行人状态信息包括：位置信息、速度信息和航向角信息；

所述地图模块包括解析单元和存储单元，所述解析单元用于根据所述环境车辆或行人的位置信息，将距离所述环境车辆最近的车道中心线所在的车道作为所述环境车辆的车道信息，将所述车道的车道标识作为所述环境车辆的车道标识；将距离所述行人最近的车道中心线所在的车道作为所述行人的车道信息，将所述车道的车道标识作为所述行人的车道标识；

所述解析单元还用于根据所述环境车辆的位置信息，将所述环境车辆距离当前车道的起点的距离作为所述环境车辆的距离信息；

所述存储单元用于将所述将具有相同车道标识的环境车辆信息或行人信息存储在同一车道标识下；所述环境车辆信息包括速度信息、位置信息、车道信息和距离信息；所述行人信息包括位置信息、速度信息、车道信息和航向角信息。

可选的，所述环境车辆的车道信息为多条；

当距离所述环境车辆最近的车道中心线为多条时，将多条所述车道中心线所在的车道均作为所述环境车辆的车道信息。

可选的，所述解析单元根据所述行人的位置信息，确定所述行人所在的人行横道，将所述人行横道标识作为所述行人的人行横道标识；

所述存储单元用于将所述将具有相同人行横道标识行人信息存储在同一人行横道标识下。

可选的，所述云端服务器包括车道选择单元和轨迹规划单元；

所述车道选择单元用于根据导航路径和所述网联车辆的位置信息，确定所述网联车辆的目标车道；

所述轨迹规划单元用于根据所述目标车道的车道标识，确定与所述目标车道的车道标识相同的环境车辆集合，和/或，确定与所述目标车道的车道标识相同的第一行人集合；

所述轨迹规划单元用于根据所述环境车辆集合和第一行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径。

可选的，所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道的车道标识及所述网联车辆的位置信息，确定与所述目标车道相连接的人行横道标识；

所述轨迹规划单元用于确定与所述人行横道标识相同的第二行人集合，根据所述第二行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径。

可选的，所述轨迹规划单元包括多个行驶场景子单元；所述行驶场景子单元中预先设定有路径规划算法，所述轨迹规划单元基于所述网联车辆的当前行驶场景选择所述行驶场景子单元。

可选的，所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道的车道标识，将距离所述网联车辆最近的环境车辆作为前方最近车辆；

所述轨迹规划单元用于根据所述前方最近车辆的状态信息为所述网联车辆规划行驶路径。

可选的，所述系统还包括：网联车辆，所述网联车辆将状态信息上传至云端服务器，所述网联车辆的状态信息包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息；所述网联车辆还用于根据所述轨迹规划单元规划的行驶路径行驶。

本说明书一个实施例至少能够达到以下有益效果：

通过数据采集模块对环境车辆和行人的状态信息进行采集，并将状态信息上传至地图模块，地图模块能够对状态信息进行解析，以使环境车辆信息和行人信息中均包含车道标识，并且地图模块以车道为单位对环境车辆信息和行人信息进行存储，以使具有统一车道标识的环境车辆信息和行人信息存储在统一车道标识下。云端服务器在为网联车辆规划路径的时，可以从地图模块直接调用环境车辆和行人的车道信息，在进行路径规划时无需进行坐标转换，节省了轨迹规划所用的时间，能够适应轨迹规划高频率的计算要求。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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中记载的一些实施例，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为本说明书实施例中网联车辆自动驾驶系统的应用场景的示意图；

图2为本说明书实施例提供的一种网联车辆自动驾驶系统的结构示意图；

图3为本说明书实施例提供的地图模块中存储单元的数据预定格式的示意图；

图4为本说明书实施例提供的环境车辆在道路上行驶的示意图。

具体实施方式

为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

应当理解，尽管在本申请文件中可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

现有技术中，网联车辆自动驾驶系统进行路径规划时，需要根据网联车辆的位置信息以及环境车辆的位置信息进行路径规划，由于路侧设备采集的车辆的位置信息为经纬度信息，在进行路径规划时，需要将经纬度信息转换到大地坐标系后再进行计算，而网联车辆在行驶过程中的路径规划为高频率计算，将坐标转换操作会使得路径规划的时间长，不能满足网联车辆的行驶需求。

为了解决现有技术中的缺陷，本方案给出了以下实施例：

图1为本说明书实施例中网联车辆自动驾驶系统的应用场景的示意图。如图1所示，在实际应用场景中包括网联车辆10，云端服务器20、数据处理设备30以及路侧感知设备40，其中，路侧感知设备40用于采集交通参与者的信息，交通参与者可以包括环境车辆、行人以及道路信息，路侧感知设备40将采集的交通参与者的信息发送至数据处理设备30中，数据处理设备30将数据进行解析后，发送至云端服务器20，云端服务器20根据网联车辆10的导航需求生成导航路径，并在网联车辆10行驶过程中根据实际行驶场景调整网联车辆的行驶路径。

接下来，将针对说明书实施例提供的一种网联车辆自动驾驶系统方法结合附图进行具体说明：

图2为本说明书实施例提供的一种网联车辆自动驾驶系统的结构示意图。

如图2所示，该系统可以包括：数据采集模块202、地图模块204和云端服务器206。

其中，所述数据采集模块用于采集环境车辆的状态信息和行人的状态信息，将所述状态信息上传至所述地图模块。

数据采集模块可以为路侧感知设备，环境车辆的状态信息可以包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息，位置信息为路侧感知设备采集的环境车辆的经纬度信息，车辆尺寸信息可以为环境车辆的长度信息，例如：环境车辆长4.5米，实际上车辆尺寸信息还可以包括环境车辆的宽度信息，例如：环境车辆的宽度为1.8米。环境车辆的方向信息可以为车辆航向角，车辆航向角可以理解为在大地坐标系下，车辆质心速度与横轴的夹角。

行人的状态信息可以包括位置信息、速度信息和航向角信息，其中，航向角信息以正北方向为0度，顺时针方向为正方向，角度范围为0～360度。

本说明书实施例中的地图模块用于对所述状态信息进行解析，以使所述环境车辆信息和所述行人信息中均包含车道标识，所述地图模块还用于存储所述解析后的状态信息。

所述地图模块可以以车道为单位存储所述环境车辆信息和行人信息，将具有相同车道标识的环境车辆信息和/或行人信息存储在同一车道标识下。所述环境车辆信息和所述行人信息均至少包括速度信息、车道标识信息和位置信息。

由于地图模块将环境车辆和行人的状态信息进行解析后，使得环境车辆和行人与车道对应，云端服务器在对网联车辆进行路径规划时直接调用车道级别的环境车辆和行人的状态信息。

所述云端服务器用于根据环境车辆信息、行人信息以及网联车辆的行驶状态信息为所述网联车辆规划行驶路径。

云端服务器可以根据网联车辆的导航请求生成导航路径，导航路径包括导航起点和导航终点，网联车辆从导航起点循迹行驶至导航终点。导航路径包括多段目标道路，多段目标道路依次连接起来构成导航路径。

本说明书实施例提供的网联车辆自动驾驶系统通过数据采集模块采集环境车辆和行人的状态信息，并通过地图模块将状态信息解析为与车道对应的信息，以使云端服务器能够直接调用状态数据信息，而无需进行坐标转换，缩短了路径规划的时间。

实际上，由于数据采集模块采集的数据无法直接用于路径规划，在进行规划时需要进行坐标转换，增加了路径规划的时间。本说明书实施例中的地图模块提前将环境车辆和行人的状态信息进行解析，将数据处理与路径规划分开，通过对交通参与者数据解析、存储，实现对环境车辆和行人的车道级定位，可以方便地进行车道级交通状况统计和轨迹规划算法输入构建，不需要在轨迹规划时进行坐标转换以确定相关环境车辆与网联车的相对位置，为轨迹规划节省了时间，能够适应轨迹规划高频率计算的要求。

基于图2的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方式，下面进行说明。

可选的，所述地图模块还用于对所述行人的状态信息进行解析，以使所述行人信息中包含人行横道标识；

所述地图模块还以人行横道为单位存储所述行人信息，将具有相同人行横道标识的行人信息存储在同一人行横道标识下。

在实际应用中，网联车辆在行驶时需要对行人横道上的行人进行避让，故地图模块可以对行人的位置信息进行解析，以获得行人的人行横道标识。

可选的，所述环境车辆的状态信息包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息；所述行人状态信息包括：位置信息、速度信息和航向角信息；

所述解析单元用于根据所述环境车辆或行人的位置信息，将距离所述环境车辆最近的车道中心线所在的车道作为所述环境车辆的车道信息，将所述车道的车道标识作为所述环境车辆的车道标识；将距离所述行人最近的车道中心线所在的车道作为所述行人的车道信息，将所述车道的车道标识作为所述行人的车道标识；

所述解析单元还用于根据所述环境车辆的位置信息，将所述环境车辆距离当前车道的起点的距离作为所述环境车辆的距离信息；

所述存储单元用于将所述将具有相同车道标识的环境车辆信息或行人信息存储在同一车道标识下；所述环境车辆信息包括速度信息、位置信息、车道信息和距离信息；所述行人信息包括位置信息、速度信息、车道信息和航向角信息。

需要说明的是，解析单元确定环境车辆的距离信息时，可以根据环境车辆的位置信息确定环境车辆当前所处的道路，根据地图模块中预先存储的道路信息，确定环境车辆距离当前车道的起点的距离。例如：环境车辆和网联车辆均行驶在道路A上，环境车辆1距离道路A的起点的距离为3千米，网联车辆距离道路A的起点的距离为5千米，则环境车辆与网联车辆之间的距离为2千米，云端服务器在查找目标车道上的环境车辆时，能够依据距离信息查找环境车辆。

由于距离信息作为环境车辆的信息存储在地图模块中，云端服务器可以直接从地图模块中获取距离信息，无需通过环境车辆的经纬度信息进行坐标系转换，减少了服务器的计算量，节省了规划的时间。

可选的，所述环境车辆的车道信息为多条；当距离所述环境车辆最近的车道中心线为多条时，将多条所述车道中心线所在的车道均作为所述环境车辆的车道信息。

作为一种可选的实施方式，在路口之外时，解析单元可以通过环境车辆的位置信息以及道路信息，确定距离环境车辆最近的车道中心线，将该中心线所在的车道作为环境车辆的车道信息。而在环境车辆通过路口时，路口内的车道互相交叉，环境车辆的位置可能与多个车道的中心线都很接近。此时，将多条所述车道中心线所在的车道均作为所述环境车辆的车道信息。即同一环境车辆被挂载在多条车道上。

通过解析单元对环境车辆和/行人的状态信息的解析，所述环境车辆和/或行人信息与车道信息对应，云端服务器可以直接调用环境车辆和/或行人的信息。

可选的，所述解析单元根据所述行人的位置信息，确定所述行人所在的人行横道，将所述人行横道标识作为所述行人的人行横道标识；

所述存储单元用于将所述将具有相同人行横道标识行人信息存储在同一人行横道标识下。

通过解析单元对行人的状态信息的解析，所述行人的状态信息与车道或人行横道对应，云端服务器可以直接调用行人信息。

图3为本说明书实施例提供的地图模块中存储单元数据存储示意图。

如图3所示，在存储单元内存储以车道为单位的数据，每一条车道均包含车道标识，通过车道标识可以在地图模块内唯一确定该车道，车道标识可以为laneID1、laneID2等。

在存储单元内还存储以人行横道为单位的数据，每一人行横道均包含人行横道标识，通过人行横道标识可以在地图模块内唯一确定人行横道。人行横道标识可以为crossID1、crossID2等。

如图3所示，车道标识laneID1上包含有环境车辆1，环境车辆2等，在该车道标识laneID1下还挂载有多个行人，例如：行人1、行人2等。

实际存储中，环境车辆具有车辆标识，通过该车辆标识可以在地图模块内唯一确定该车辆；例如：VelID1、车辆ID1等。行人具有行人标识，通过该行人标识可以在地图模块内唯一确定该行人。例如：PedID1、行人1等。

多辆环境车辆信息可以按照距离信息值的大小依次进行存储。对每一辆环境车量的状态信息经过解析之后，存储在存储单元内，例如：速度信息、距离信息、车道信息、车辆的长度信息等。

多个行人信息按照速度的大小值依次进行存储。通过行人标识符能够在当前道路上确定行人，行人标识符可以为：pedID1、pedID2。每一个行人的状态信息经过解析之后，存储在存储单元内，例如：速度信息、经纬度信息和航向角信息等。

可选的，所述云端服务器包括车道选择单元和轨迹规划单元；

所述车道选择单元用于根据导航路径和所述网联车辆的位置信息，确定所述网联车辆的目标车道；

所述轨迹规划单元用于根据所述目标车道的车道标识，确定与所述目标车道的车道标识相同的环境车辆集合，和/或，确定与所述目标车道的车道标识相同的第一行人集合；

所述轨迹规划单元用于根据所述环境车辆集合和第一行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径。

作为一种可选的实施方式，所述轨迹规划单元用于根据所述环境车辆集合和第一行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径，具体包括：

获取网联车辆在预定长度内的环境车辆；

所述预定长度可以根据在道路上行驶的环境车辆的长度信息确定，例如：预定长度可以为2.5米。

获取所述环境车辆的航向角；

判断所述环境车辆的航向角与所述网联车辆的航向角之差是否在预设角度范围内；

预设角度可以根据实际需要进行设定，例如：45度。

若是，根据所述环境车辆的状态信息规划所述网联车辆的行驶路径。

所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道的车道标识及所述网联车辆的位置信息，确定与所述目标车道相连接的人行横道标识；

所述轨迹规划单元用于确定与所述人行横道标识相同的第二行人集合，根据所述第二行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径。

可选的，所述轨迹规划单元包括多个行驶场景子单元；所述行驶场景子单元中预先设定有路径规划算法，所述轨迹规划单元基于所述网联车辆的当前行驶场景选择所述行驶场景子单元。

需要说明的是，行驶场景子单元具体可以为实现网联车辆行驶场景的算法，例如：靠边停车算法、路口左转算法、匝道汇入算法、信号灯通行算法、避让行人算法、直行换道算法，行驶场景子单元根据场景确定所需要的状态信息。例如：避让行人算法需要的是行人的位置信息和速度信息，而匝道汇入算法的输入为主路上车辆的位置信息和速度信息。

可选的，所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道的车道标识，将距离所述网联车辆最近的环境车辆作为前方最近车辆；

所述轨迹规划单元用于根据所述前方最近车辆的状态信息为所述网联车辆规划行驶路径。

轨迹规划单元中依据网联车辆当前车道上前方最近车辆(Closest In-PathVehicle，简写为CIPV)的速度以及与网联车辆的距离进行行驶。

所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道，将距离所述网联车辆最近的环境车辆作为前方最近车辆，具体包括：

获取网联车辆的目标车道；

根据所述目标车道，确定所述目标车道上的环境车辆；

由于地图模块中对环境车辆的状态信息进行解析，环境车辆至少与一条车道对应，通过地图模块可以将所有在此车道上的车辆确定。

确定距离信息大于网联车辆的距离信息的环境车辆集合；

将所述环境车辆集合中距离所述网联车辆最近的车辆作为前方最近车辆。

需要说明的是，在确定环境车辆集合时，需要确定网联车辆的航向角信息，根据航向角信息确定环境车辆集合。例如：网联车辆在自南向北行驶，此时航向角为0度，需要确定在当前车道上航向角在预定角度内的行驶在网联车辆在之前的环境车辆。其中，预定角度可以为10度。

图4为本说明书实施例提供的环境车辆在道路上行驶的示意图。如图4所示，在当前时刻车道A上行驶有若干车辆，通过距离信息可以确定环境车辆与网联车辆的距离信息。例如：网联车辆的距离信息为7千米，环境车辆1的距离信息为5千米，环境车辆2的距离信息为10千米，环境车辆3的距离信息为15千米。其中，环境车辆2和环境车辆3的距离信息均大于7千米，环境车辆2和环境车辆3可以作为环境车辆集合，而环境车辆2与网联车辆的相距为3千米，环境车辆3与网联车辆的相距8千米，环境车辆2确定为网联车辆的前方最近车辆。

在确认CIPV之后，地图模块中查询环境车辆2的速度信息作为CIPV的速度，此环境车辆的距离信息减去网联车辆的距离信息作为CIPV与网联车辆的距离，此两个参数被输入轨迹规划算法。网联车辆在确认CIPV后，可以参照CIPV的距离和速度进行行驶，例如：与CIPV的距离在安全距离内，网联车辆按照当前车速进行行驶；当与CIPV的安全距离过大或者不足时，可以调整网联车辆的速度。现有技术中环境车辆的位置信息为经纬度信息，在轨迹规划时需要将环境车辆的经纬度信息经过坐标系转换以确定相关环境车辆与网联车辆的相对位置。本说明书实施例提供的网联车辆自动驾驶系统中环境车辆的距离信息、速度信息等均存储于地图模块中，服务器可以直接获取地图模块中的数据，不需要进行额外计算，轨迹规划单元中对距离信息进行简单的代数计算，即可获得环境车辆与网联车辆之间的距离，耗时短。

可选的，所述系统还包括：网联车辆，所述网联车辆将状态信息上传至云端服务器，所述网联车辆的状态信息包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息；

所述网联车辆还用于根据所述轨迹规划单元规划的行驶路径行驶。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，包括：数据采集模块、地图模块和云端服务器；

其中，所述数据采集模块用于采集环境车辆的状态信息和行人的状态信息，将所述状态信息上传至所述地图模块；

所述地图模块用于对所述状态信息进行解析，得到所述环境车辆信息和所述行人信息，以使所述环境车辆信息和所述行人信息中均包含车道标识；

所述地图模块用于以车道为单位存储所述环境车辆信息和行人信息，将具有相同车道标识的环境车辆信息和/或行人信息存储在同一车道标识下；所述环境车辆信息和所述行人信息均至少包括速度信息、车道标识信息和位置信息；

所述云端服务器用于根据所述环境车辆信息、行人信息以及网联车辆的行驶状态信息为所述网联车辆规划行驶路径。

2.根据权利要求1所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述地图模块还用于对所述行人的状态信息进行解析，以使所述行人信息中包含人行横道标识；

所述地图模块还以人行横道为单位存储所述行人信息，将具有相同人行横道标识的行人信息存储在同一人行横道标识下。

3.根据权利要求1所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，

所述环境车辆的状态信息包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息；所述行人状态信息包括：位置信息、速度信息和航向角信息；

所述地图模块包括解析单元和存储单元，所述解析单元用于根据所述环境车辆或行人的位置信息，将距离所述环境车辆最近的车道中心线所在的车道作为所述环境车辆的车道信息，将所述车道的车道标识作为所述环境车辆的车道标识；将距离所述行人最近的车道中心线所在的车道作为所述行人的车道信息，将所述车道的车道标识作为所述行人的车道标识；

所述解析单元还用于根据所述环境车辆的位置信息，将所述环境车辆距离当前车道的起点的距离作为所述环境车辆的距离信息；

所述存储单元用于将所述将具有相同车道标识的环境车辆信息或行人信息存储在同一车道标识下；所述环境车辆信息包括速度信息、位置信息、车道信息和距离信息；所述行人信息包括位置信息、速度信息、车道信息和航向角信息。

4.根据权利要求3所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述环境车辆的车道信息为多条；

当距离所述环境车辆最近的车道中心线为多条时，将多条所述车道中心线所在的车道均作为所述环境车辆的车道信息。

5.根据权利要求2所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述解析单元根据所述行人的位置信息，确定所述行人所在的人行横道，将所述人行横道标识作为所述行人的人行横道标识；

所述存储单元用于将所述将具有相同人行横道标识行人信息存储在同一人行横道标识下。

6.根据权利要求3所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述云端服务器包括车道选择单元和轨迹规划单元；

所述车道选择单元用于根据导航路径和所述网联车辆的位置信息，确定所述网联车辆的目标车道；

所述轨迹规划单元用于根据所述目标车道的车道标识，确定与所述目标车道的车道标识相同的环境车辆集合，和/或，确定与所述目标车道的车道标识相同的第一行人集合；

所述轨迹规划单元用于根据所述环境车辆集合和第一行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径。

7.根据权利要求6所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道的车道标识及所述网联车辆的位置信息，确定与所述目标车道相连接的人行横道标识；

所述轨迹规划单元用于确定与所述人行横道标识相同的第二行人集合，根据所述第二行人集合的信息为所述网联车辆规划行驶路径。

8.根据权利要求6所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述轨迹规划单元包括多个行驶场景子单元；所述行驶场景子单元中预先设定有路径规划算法，所述轨迹规划单元基于所述网联车辆的当前行驶场景选择所述行驶场景子单元。

9.根据权利要求6所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述轨迹规划单元还用于根据所述目标车道的车道标识，将距离所述网联车辆最近的环境车辆作为前方最近车辆；

所述轨迹规划单元用于根据所述前方最近车辆的状态信息为所述网联车辆规划行驶路径。

10.根据权利要求1至9所述的网联车辆自动驾驶系统，其特征在于，所述系统还包括：网联车辆，所述网联车辆将状态信息上传至云端服务器，所述网联车辆的状态信息包括速度信息、车辆尺寸信息、位置信息和方向信息；

所述网联车辆还用于根据所述轨迹规划单元规划的行驶路径行驶。

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