CN115782876A

CN115782876A - 一种变道轨迹生成方法、装置、设备及自动驾驶车辆

Info

Publication number: CN115782876A
Application number: CN202211457040.XA
Authority: CN
Inventors: 谢梦琦
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2022-11-16
Filing date: 2022-11-16
Publication date: 2023-03-14

Abstract

本公开提供了一种变道轨迹生成方法、装置、设备及自动驾驶车辆，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。具体实现方案为：确定车辆待汇入的目标gap；对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点；基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，将所述局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点，并返回对目标轨迹点进行轨迹点扩展的步骤，直至满足轨迹规划结束条件；获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点；获得基于所述最后一个目标轨迹点和所述所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。应用本公开实施例提供的方案，能够提高生成变道轨迹时的灵活性。

Description

一种变道轨迹生成方法、装置、设备及自动驾驶车辆

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。

背景技术

近年来，随着人工智能等技术的蓬勃发展，自动驾驶技术出现了实质性的突破，已开始逐步应用于交通、物流等多种场景。

其中，变道轨迹是指处于自动驾驶状态的车辆从当前位置到位于目标车道的目标gap(缝隙)的行驶轨迹。当前一般依据车辆的当前速度和车辆完成一次变道的人类经验时长，生成变道轨迹，人类经验时长较为固化，缺乏灵活性。

发明内容

本公开提供了一种变道轨迹生成方法、装置、设备及自动驾驶车辆。

根据本公开的一方面，提供了一种变道轨迹生成方法，包括：

确定车辆待汇入的目标gap；

对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点，其中，所述目标轨迹点和所述扩展出的有效子轨迹点表征所述车辆在汇入所述目标gap过程中的位置以及速度信息，初始时的目标轨迹点表征所述车辆的当前位置和当前速度信息；

基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，将所述局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点，并返回所述对目标轨迹点进行轨迹点扩展的步骤，直至满足轨迹规划结束条件；

获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点；

获得基于所述最后一个目标轨迹点和所述所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

根据本公开的另一方面，提供了一种变道轨迹生成装置，包括：

目标gap确定模块，用于确定车辆待汇入的目标gap；

有效子轨迹点扩展模块，用于对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点，其中，所述目标轨迹点和所述扩展出的有效子轨迹点表征所述车辆在汇入所述目标gap过程中的位置以及速度信息，初始时的目标轨迹点表征所述车辆的当前位置和当前速度信息；

目标轨迹点确定模块，用于基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，将所述局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点，并触发所述有效子轨迹点扩展模块，直至满足轨迹规划结束条件；

祖先轨迹点确定模块，用于获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点；

第一变道轨迹生成模块，用于获得基于所述最后一个目标轨迹点和所述所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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上述变道轨迹生成方法。

根据本公开的另一方面，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，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述变道轨迹生成方法

根据本公开的另一方面，提供了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上述变道轨迹生成方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括前述的电子设备。

由以上可见，应用本公开实施例提供的方案进行变道轨迹生成，相较于依赖车辆当前位置的速度和完成变道的经验时长生成固定的变道轨迹，本公开实施例提供的方案可以提高所生成的变道轨迹的灵活性以及实时性。

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为本公开实施例提供的一种车辆变道场景的示意图；

图2为本公开实施例提供的第一种变道轨迹生成方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的第一种变道轨迹生成流程的示意图；

图4为本公开实施例提供的第二种变道轨迹生成方法的流程示意图；

图5为本公开实施例提供的一种运动轨迹示意图；

图6为本公开实施例提供的第三种变道轨迹生成方法的流程示意图；

图7为本公开实施例提供的第二种变道轨迹生成流程的示意图；

图8为本公开实施例提供的一种变道轨迹生成装置的结构示意图；

图9为用来实现本公开实施例的变道轨迹生成方法的电子设备的框图。

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。

首先对本公开实施例所提供方案的应用场景进行说明。

本公开实施例所提供方案的应用场景为：处于自动驾驶状态的车辆存在从当前位置汇入位于目标车道的目标gap(缝隙)的需求时。

以下结合图1对上述应用场景进行更加直观的说明。

参见图1，为本公开实施例提供的一种车辆变道场景的示意图。

图1中车道L1和车道L2中的虚线表示车道中线，车辆1表示处于自动驾驶状态的车辆，也即本公开实施例提供方案的应用对象。

可以看出，车辆1在车道L1中行驶，车道L2中存在由车辆2和车辆3组成的目标gap，那么车辆1汇入目标gap时，可以沿一条预先生成的变道轨迹行驶，如图1中轨迹1、轨迹2或轨迹3，最终汇入目标gap。

在上述场景中，即可应用本公开实施例提供的方案生成车辆1汇入目标gap的变道轨迹。

下面对本公开实施例提供的变道轨迹生成方法进行详细说明。

参见图2，图2为本公开实施例提供的第一种变道轨迹生成方法的流程示意图，上述方法包括以下步骤S201-步骤S206。

步骤S201：确定车辆待汇入的目标gap。

在本公开实施例提供的方案中，gap指车道中由障碍物组成的空隙，上述障碍物可以是车辆，例如前述图1中的车辆2和车辆3；当然也可以是任意其他类型的障碍物。

具体的，可以按照以下方式确定车辆待汇入的目标gap。

一种实施方式中，可以选取距离车辆当前位置最近的gap作为目标gap。

另一种实施方式中，可以基于gap的评估信息确定目标gap，具体详见后续实施例，这里暂不详述。

步骤S202：对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点。

其中，目标轨迹点和扩展出的有效子轨迹点表征车辆在汇入目标gap过程中的位置以及速度信息，初始时的目标轨迹点表征车辆的当前位置和当前速度信息。

需要说明的是，上述步骤S202在首次执行时，也就是在初始时，进行首个轨迹点扩展的目标轨迹点表征的是车辆的当前位置和当前速度信息。

本步骤中，可以基于目标轨迹点表征的车辆的位置以及速度信息，按照车辆运动学规则和车辆动力学规则，得到表征车辆在间隔预设的时间间隔后的位置和速度信息的有效子轨迹点。具体实施方式详见后续图4所示实施例中步骤S402-步骤S403，这里暂不详述。

一种实施方式中，轨迹点表征的速度信息可以包括以下信息中的至少一种：

车辆的速度、车辆的加速度和车辆的加加速度。

其中，加加速度为加速度对时间的导数，用于衡量加速度的变化速率。

可以看出，轨迹点表征速度信息的可以包括多种类型的信息，这样基于上述速度信息对目标轨迹点进行拓展，有利于更加综合、全面的拓展出轨迹点。

步骤S203：基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，将局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点。

本步骤中，从所有其他扩展出的有效子轨迹点中选取局部最优子轨迹点作为新的目标轨迹点时，需要排除已被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，防止确定出重复的目标轨迹点。

下面对局部最优子轨迹点的含义进行说明。

分别单独站在各个所得有效子轨迹点的角度，从上述有效子轨迹点中选取一个最优的轨迹点，这种情况下所选取的轨迹点可以称为上述局部最优子轨迹点。这样选取局部最优子轨迹点，也就是通过搜索的方式从所有其他扩展出的有效子轨迹点中选出一个局部最优子轨迹点。

一种实施方式中，上述局部最优子轨迹点可以理解为：车辆从初始时的目标轨迹点行驶至各有效子轨迹点的所花费的消耗最小的有效子轨迹点。车辆从初始时的目标轨迹点行驶至有效子轨迹点所花费消耗的具体确定方式详见后续图6所示实施例中步骤S603-S606，这里暂不赘述。

步骤S204：判断是否满足轨迹规划结束条件，若为是，执行步骤S205，若为否，执行步骤S202。

若满足轨迹规划结束条件，则执行后续步骤S205，获得基于各目标轨迹点生成的变道轨迹，变道轨迹生成流程结束；若不满足轨迹规划结束条件，则返回执行步骤S202，继续对新的目标轨迹点进行轨迹点扩展。

具体的，上述轨迹规划结束条件可以包括：

新的目标轨迹点表征的位置位于目标gap内、且新的目标轨迹点表征的速度信息在目标方向为0。

上述目标方向为垂直于目标gap所在的目标车道的车道线的方向。

速度信息在目标方向为0可以是速度信息包括的速度、加速度及加加速度在目标方向为0。

其中，目标轨迹点表征的速度在目标方向为0，表示车辆在上述位置时的速度方向已经是沿目标gap所在目标车道的车道线方向；目标轨迹点表征的加速度、加加速度在目标方向为0，表示车辆在上述位置时速度没有在目标方向上变化的趋势。

由以上可知，目标轨迹点表征的位置位于目标gap内、且目标轨迹点表征的速度信息在目标方向为0时，表示车辆在上述位置时已处于目标gap之中、沿目标gap所在目标车道的车道线方向行驶且没有在垂直于车道线的方上行驶的趋势。因此，可以确定此时车辆已经完全汇入目标gap且平稳的沿车道线方向行驶，变道安全完成。

可见，以目标轨迹点表征的位置位于目标gap内、且目标轨迹点表征的速度信息在目标方向为0作为轨迹规划结束条件，有利于提高所生成的变道轨迹的安全性。

步骤S205：获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点。

本步骤中，可以采用轨迹点回溯的方式依次确定出最后一个目标轨迹点的各个祖先轨迹点。

其中，针对一个子轨迹点来说，可以将拓展出该子轨迹点的轨迹点称为该子轨迹点的父轨迹点。

例如，若初始时的目标轨迹点为轨迹点1，对轨迹点1进行轨迹点扩展之后，得到了轨迹点3，此时轨迹点3为轨迹点1扩展得到的子轨迹点，那么轨迹点1可以称为轨迹点3的父轨迹点；同理，若轨迹点3拓展得到了轨迹点5、轨迹点5拓展得到了轨迹点6，可知，轨迹点3为轨迹点5的父轨迹点，轨迹点5为轨迹点6的父轨迹点。

具体的，可以先确定拓展出上述最后一个目标轨迹点的父轨迹点，然后确定拓展出上述父轨迹点的父轨迹点，重复执行确定拓展出上述父轨迹点的父轨迹点的步骤，直至确定出的父轨迹点为前述初始时的目标轨迹点，这时，所确定出的各个轨迹点即为各祖先轨迹点。

例如，在上述举例的基础上，确定轨迹点6的所有祖先轨迹点的步骤如下：

1、确定轨迹点6的父轨迹点为轨迹点5。

2、继续确定轨迹点5的父轨迹点为轨迹点3。

3、继续确定轨迹点3的父轨迹点为轨迹点1，判断轨迹点1即为初始时的目标轨迹点。

4、将至此所确定出的轨迹点1、3、5确定为轨迹点6的所有祖先轨迹点。

步骤S206：获得基于最后一个目标轨迹点和所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

具体的，上述最后一个目标轨迹点以及所有祖先轨迹点组成的轨迹即为生成的变道轨迹。

本步骤执行时，表明已确定出满足轨迹规划结束条件的目标轨迹点，因此，此时各目标轨迹点组成的轨迹即为能够使得车辆汇入目标gap的变道轨迹。

另外，本步骤生成变道轨迹后，可以确定变道轨迹所在区域，进而可以确定上述区域中在目标车道的部分区域，上述部分区域可以被称为变道汇入区域。

由以上可见，应用本公开实施例提供的方案进行变道轨迹生成时，对目标轨迹点进行轨迹点扩展，得到有效子轨迹点，然后通过搜索的方式从扩展出的有效子轨迹点中获得局部最优子轨迹点作为新的目标轨迹点，重复上述步骤对新的目标轨迹点进行轨迹点扩展，直至满足轨迹规划结束条件，从而获得基于最后一个目标轨迹点和其祖先轨迹点生成的变道轨迹。

其中，各轨迹点表征的是车辆在汇入目标gap过程中的位置以及速度信息，那么对上述轨迹点在时间、空间等维度上采用级联拓展、搜索局部最优的方式得到各目标轨迹点，实则是基于车辆在汇入过程中的各个位置及各个位置的速度信息等多维度信息得到各目标轨迹点，从而基于最后一个目标轨迹点及其祖先轨迹点生成变道轨迹，上述变道轨迹生成过程不是仅依赖车辆当前位置的速度，也不是依赖完成变道的经验时长。

另外，随着车辆在汇入目标gap过程中位置或速度的改变，本公开实施例提供的方案可以通过实时的更新初始时的目标轨迹点从而实时的更新所生成的变道轨迹。

综上所述，相较于依赖车辆当前位置的速度和完成变道的经验时长生成固定的变道轨迹，本公开实施例提供的方案可以提高所生成的变道轨迹的灵活性以及实时性。

下面对前述步骤S201中确定目标gap的其他方式进行说明。

本公开的一个实施例中，可以通过以下步骤A-步骤C确定车辆待汇入的目标gap。

步骤A：确定处于车辆的当前位置的目标范围内的候选gap。

本公开实施例不限定目标范围的确定方式以及大小。

一种情况下，目标范围可以是以车辆当前位置为圆心、以目标距离为半径的圆形范围。上述目标距离可以是预设距离；也可以是基于车辆当前速度计算得出的距离，如，可以是当前速度与预设最大时长之积等。

其中，上述预设最大时长为：完成一次变道允许消耗的最大时长，可以由工作人员预先设置。

步骤B：获得各候选gap的评估信息。

上述评估信息可以理解为：用于衡量车辆汇入候选gap的成本或适宜程度的信息。

其中，评估信息可以包括以下信息中的至少一种：

候选gap的gap长度、车辆汇入候选gap的预期时长和车辆汇入候选gap的预期加速度。

本公开实施例不限定上述预期时长和预期加速度的获得方式，以下通过举例简要说明。

例如，上述预期时长和预期加速度可以根据车辆当前的速度以及车辆当前位置与候选gap之间的第一距离计算得到。具体的，预期时长可以是第一距离与车辆当前速度之比等；预期加速度则可以根据预设最大时长、当前速度和第一距离解算出来，这里不再详细说明。

步骤C：基于各候选gap的评估信息，从各候选gap中确定车辆待汇入的目标gap。

一种情况下，若候选gap的评估信息仅包含一种信息，可以选取所对应的评估信息最优的候选gap作为目标gap。

例如，选取gap长度最大的候选gap作为目标gap，选取预期时长最短的候选gap作为目标gap等。

另一种情况下，若候选gap的评估信息包括多种信息，可以为不同种类的信息设置权值，进行加权求和，然后选取所对应的和值最小或最大的候选gap作为目标gap。

具体的，若为候选gap长度设置负权值、预期时长和预期加速度设置正权值，这时可以选取所对应的和值最小的候选gap作为目标gap；反之则选取所对应的和值最大的候选gap作为目标gap。

这样首先确定了位于目标范围内的候选gap，然后可以综合考虑多种评估信息，从候选gap中选取目标gap，这样有利于基于上述评估信息选取更加适宜车辆汇入的目标gap。

本公开的一个实施例中，在上述步骤S203之后，还可以包括以下步骤：

检测已确定的新的目标轨迹点的数量是否大于预设数量，若为是，根据预设的变道轨迹生成算法生成汇入目标gap的变道轨迹，若为否，判断是否满足轨迹规划结束条件。

上述预设数量可以由工作人员根据变道轨迹生成频率设定，例如，上述变道轨迹生成频率可以是10HZ(赫兹)。

可以理解的是，变道轨迹生成频率越高，每次生成变道轨迹的时长越短。由于每次进行轨迹点拓展并选取目标轨迹点都需要消耗时间，因此，生成变道轨迹的时长越短，上述预设数量可以越小。

若已获得的新的目标轨迹点的数量大于预设数量，表明难以通过确定目标轨迹点的方式生成变道轨迹，这种情况下，可以根据预设的变道轨迹生成算法生成汇入目标gap的变道轨迹，保证了及时生成变道轨迹，使得车辆能够及时的根据变道轨迹汇入目标gap从而完成变道，这样避免了继续采用上述方式消耗更多的时间，有利于防止生成变道轨迹的时间过长从而导致车辆错过变道时机或车辆变道不及时发生危险。

本公开的一个实施例中，在上述步骤执行完毕，得到变道轨迹之后，可以进一步根据所生成的变道轨迹点中各轨迹点表征的信息，对变道轨迹进行进一步的优化，本公开实施例不限定对变道轨迹进行优化的方式。

一种情况下，上述优化可以包括对变道轨迹中各轨迹点表征的位置进行优化，以及对变道轨迹中各轨迹点表征的速度信息进行优化。

以下结合图3，对上述步骤S202和步骤S203中描述的轨迹点拓展流程进行更加直观的说明。

参见图3，为本公开实施例提供的第一种轨迹点拓展流程的示意图。

为了便于表述，以下将轨迹点下方标号为X的轨迹点简称为轨迹点X，下面分别站在各个目标轨迹点的角度对图3所示的轨迹点拓展流程进行说明。

针对目标轨迹点1：为首个目标轨迹点，也即表征车辆当前位置和速度信息的初始时的目标轨迹点。可见，目标轨迹点1拓展得到了轨迹点2-5，其中，判断轨迹点5为无效子轨迹点，将其排除，然后从有效子轨迹点2-4中确定出局部最优的目标轨迹点2，并判断目标轨迹点2不满足轨迹规划结束条件。

针对目标轨迹点2：为第二个目标轨迹点，目标轨迹点2继续拓展得到了有效子轨迹点6-8，其中，判断轨迹点6为无效子轨迹点，将其排除，然后从目前已有的全部有效子轨迹点3-4、7-8中确定出局部最优的目标轨迹点8，并判断目标轨迹点8不满足轨迹规划结束条件。

针对目标轨迹点8：为第三个目标轨迹点，目标轨迹点8继续拓展得到了有效子轨迹点9-10，然后从目前已有的全部有效子轨迹点3-4、7、9-10中确定出局部最优的目标轨迹点9，并判断目标轨迹点9满足轨迹规划结束条件，变道轨迹生成流程结束。

当然，上述内容仅为对上述轨迹点拓展流程的整体描述，轨迹点拓展的方式、有效子轨迹点的判别方式及最优轨迹点的判别方式详见以下图4和图6所示实施例。

在图2所示实施例的基础上，可以基于目标轨迹点，按照车辆运动学规则和车辆动力学规则，得到表征车辆在间隔预设的时间间隔后的位置和速度信息的候选子轨迹点，然后从获得的候选子轨迹点中选择有效子轨迹点。鉴于上述情况，本公开实施例提供了第二种变道轨迹生成方法。

参见图4，图4为本公开实施例提供的第二种变道轨迹生成方法的流程示意图，上述方法包括以下步骤S401-步骤S407。

步骤S401：确定车辆待汇入的目标gap。

本步骤与前述图2所示实施例中步骤S201相同，这里不再赘述。

步骤S402：基于目标轨迹点表征的车辆的位置以及速度信息，按照车辆运动学规则和车辆动力学规则，预测车辆在间隔预设的时间间隔后车辆的位置以及速度信息，获得表征预测的位置和速度信息的候选子轨迹点。

上述车辆运动学规则把车辆完全视为刚体，基于车辆的位姿及速度信息，预测车辆后续可能的运动状态。其中，车辆的位姿可以包括车辆的位置坐标、航向角等信息。

上述车辆动力学规则基于车辆位姿等信息确定车辆与地面之间的作用力信息，基于车辆的位置、速度信息及上述作用力信息预测车辆后续可能的运动状态。

具体的，在预测车辆在间隔预设的时间间隔后车辆的位置以及速度信息时，可以将上述速度信息包含的速度、加速度和加加速度进行分解，然后按照上述车辆运动学规则和车辆动力学规则，解算在预设的时间间隔后车辆的位置和速度信息，作为上述预测的位置和速度信息。

其中，上述速度的分解可以包括：将速度分解为沿车辆的位置所在车道的车道中线方向的速度以及垂直于上述车道中线方向的速度。加速度、加加速度的分解同理，不再赘述。

步骤S403：从获得的候选子轨迹点中选择有效子轨迹点。

具体的，可以从获得的候选子轨迹点中选择满足以下条件的轨迹点，作为有效子轨迹点：

1、轨迹点表征的位置位于车辆所在的当前车道或目标gap所在的目标车道。

在轨迹点表征的位置不位于车辆所在的当前车道或目标gap所在的目标车道时，表示上述位置位于其他车道或非道路区域，则车辆按照上述轨迹点行驶时会出现横跨其他车道或在道路区域外行驶的情形，这是不安全且不合理的。

因此轨迹点表征的位置位于车辆所在的当前车道或目标gap所在的目标车道是判定有效子轨迹点的条件之一。

2、车辆按照轨迹点行驶时，根据目标gap两侧的障碍物的位置和速度信息确定与障碍物不存在碰撞风险。

具体的，可以基于障碍物的位置和速度信息预测障碍物的运动轨迹，然后判断由已确定的目标轨迹点和候选子轨迹点组成的轨迹是否与上述障碍物轨迹交叉，若为是，则认为车辆按照轨迹点行驶时与障碍物存在碰撞风险，若为否，则认为车辆按照轨迹点行驶时与障碍物不存在碰撞风险。

其中，可以将障碍物的位置和速度信息输入预设的轨迹预测模型，得到障碍物轨迹。

下面结合图5对上述碰撞风险判断方式进行更加直观的说明。

参见图5，为本公开实施例提供的一种运动轨迹示意图。

图5中虚线所示的轨迹表示一个障碍物运动轨迹，目标轨迹点1-4为已确定出的目标轨迹点，且目标轨迹点4拓展得到了有效子轨迹点5和有效子轨迹点6。

可以看出，由目标轨迹点1-4以及有效子轨迹点5组成的轨迹与障碍物运动轨迹发生了交叉，此时可以认为车辆按照轨迹点行驶时与该障碍物存在碰撞风险；由目标轨迹点1-4以及有效子轨迹点6组成的轨迹与障碍物运动轨迹未发生交叉，此时可以认为车辆按照轨迹点行驶时与该障碍物不存在碰撞风险。

3、轨迹点表征的速度信息满足预设的运动约束条件。

具体的，上述运动约束条件可以包括以下约束条件中的至少一种：

轨迹点表征的速度不大于车辆的最大速度、轨迹点表征的速度不大于轨迹点表征的位置所在车道的限制速度以及轨迹点表征的加速度不大于车辆的最大加速度。

上述约束条件均为真实生活场景中的客观约束条件，容易理解的是，不满足上述约束条件的轨迹点是不合理或不能够真实存在的。

可见，上述约束条件均为真实生活场景中的客观约束条件，这样基于上述条件确定有效子轨迹点，有利于使得所确定出的有效子轨迹点更加真实可靠。

这样可以基于轨迹点表征的位置、车辆按照轨迹点行驶时与障碍物是否存在碰撞风险及轨迹点表征的速度信息等多个维度的约束条件确定有效子轨迹点，使得所确定出的有效子轨迹点更加准确、合理。

步骤S404：基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，将局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点。

步骤S405：判断是否满足轨迹规划结束条件，若为是，执行步骤S406，若为否，执行步骤S402。

步骤S406：获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点。

步骤S407：获得基于最后一个目标轨迹点和所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

上述步骤S404-步骤S407已在前述图2所示实施例步骤S203-步骤S206中说明，区别仅为步骤标号不同，这里不再赘述。

由以上可见，在获得有效轨迹时，首先基于目标轨迹点表征的信息，按照车辆运动学规则和车辆动力学规则，得到表征车辆在间隔预设的时间间隔后的位置和速度信息的候选子轨迹点，这时的候选子轨迹点表示了车辆在上述时间间隔后可能的运动状态，然后再进一步的过滤其中不合理的候选子轨迹点，从而可以准确、合理的从获得的候选子轨迹点中选择有效子轨迹点。

在图2所示实施例的基础上，在从有效子轨迹点中选取局部最优子轨迹点时，可以基于车辆从初始时的目标轨迹点行驶至各有效子轨迹点的所花费的消耗确定局部最优子轨迹点。鉴于上述情况，本公开实施例提供了第三种变道轨迹生成方法。

参见图6，图6为本公开实施例提供的第三种变道轨迹生成方法的流程示意图，上述方法包括以下步骤S601-步骤S609。

步骤S601：确定车辆待汇入的目标gap。

步骤S602：对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点。

上述步骤S601-步骤S602与前述图2所示实施例中步骤S201-步骤S202相同，这里不再赘述。

步骤S603：将扩展出的有效子轨迹点添加至有效子轨迹点集合。

上述有效子轨迹点集合用于存储被拓展出的有效子轨迹点。

步骤S604：针对有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价。

其中，第一车辆行驶代价表征：车辆从初始时的目标轨迹点行驶至该轨迹点的消耗，第二车辆行驶代价表征：车辆从该轨迹点行驶至目标gap所在的目标车道中的预估目的位置的消耗。

具体的，上述第一车辆行驶代价可以包括以下代价中的至少一种：

1、车辆从初始时的目标轨迹点行驶至有效子轨迹点的累计路程代价。

上述累计体感代价可以为初始时的目标轨迹点到有效子轨迹点之间的各相邻轨迹点间的距离之和。

2、有效子轨迹点与初始时的目标轨迹点之间的累计时间代价。

上述累计体感代价可以为初始时的目标轨迹点到有效子轨迹点之间的各相邻轨迹点间的时差之和。

3、有效子轨迹点与初始时的目标轨迹点之间的累计体感代价。

上述累计体感代价为初始时的目标轨迹点到有效子轨迹点之间的各轨迹点的体感代价之和。

一种实施方式中，针对一个轨迹点而言，其对应的体感代价可以用轨迹点表征的加速度和加加速度表示。

具体的，上述加速度越大，表示车辆的速度变化越快，车辆中乘客的体感越差，反之同理。因此，轨迹点的加速度越大，其对应的体感代价越高，即加速度大小与体感代价成正比；上述加加速度越大，表示车辆的加速度变化越快，从而车辆的速度的变化越陡峭，车辆中乘客的体感越差，反之同理。因此，轨迹点的加加速度越大，其对应的体感代价越高，即加加速度大小与体感代价成正比。

4、车辆从初始时的目标轨迹点行驶至有效子轨迹点的累计碰撞风险代价。

上述累计体感代价为初始时的目标轨迹点到有效子轨迹点之间的各轨迹点的碰撞风险代价之和。

一种实施方式中，针对一个轨迹点而言，其对应的碰撞风险代价可以用轨迹点表征的位置与目标gap两侧障碍物之间的距离表示。

具体的，上述距离越大，表示轨迹点表征的位置与障碍物越远，车辆在上述位置时与障碍物的碰撞风险越小；反之，上述距离越小，表示轨迹点表征的位置与障碍物越近，车辆在上述位置时与障碍物的碰撞风险越大。即碰撞风险代价与上述距离成反比。

上述第一车辆行驶代价可以由上述4种代价加权求和得到，其中，各类型代价对应的权值可以由工作人员根据经验设置。

可见第一车辆行驶代价可以包括多种不同类型的代价，这样基于上述第一车辆行驶代价可以全面、综合的确定出目标轨迹点。

第二车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：、

1、车辆从轨迹点行驶至预估目的位置的路程代价。

2、车辆从轨迹点行驶至预估目的位置的时间代价。

3、车辆从轨迹点行驶至预估目的位置的体感代价。

4、车辆从轨迹点行驶至预估目的位置的碰撞风险代价。

上述预估目的位置表示车辆汇入目标gap时的预估位置。

上述各类型代价获得方式与前述第一车辆行驶代价包括的各类型代价的获得方式类似，这里不再赘述。第二路程代价可以由上述4种代价加权求和得到，其中，各类型代价对应的权值可以由工作人员根据经验设置。

上述第二车辆行驶代价可以由上述4种代价加权求和得到，其中，各类型代价对应的权值可以由工作人员根据经验设置。

可见第二车辆行驶代价可以包括多种不同类型的代价，这样基于上述第二车辆行驶代价可以全面、综合的确定出目标轨迹点。

步骤S605：根据每一轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，获得局部最优子轨迹点，将局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点。

具体的，针对每一轨迹点，可以计算该轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价的和值，然后将和值最小的轨迹点确定为局部最优子轨迹点。

步骤S606：从有效子轨迹点集合中删除局部最优子轨迹点。

因为最优轨迹点已被确定为新的目标轨迹点，因此为了避免最优轨迹点在后续被重复选中，可以从有效子轨迹点集合中删除局部最优子轨迹点。

步骤S607：判断是否满足轨迹规划结束条件，若为是，执行步骤S608，若为否，执行步骤S602。

若满足轨迹规划结束条件，则执行后续步骤S608，获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点，进而生成变道轨迹，变道轨迹生成流程结束；若不满足轨迹规划结束条件，则返回执行步骤S602，继续对新的目标轨迹点进行轨迹点扩展。

步骤S608：获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点。

步骤S609：获得基于最后一个目标轨迹点和所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

上述步骤S608-步骤S609与前述图2所示实施例中步骤S205-步骤S206相同，这里不再赘述。

由以上可见，轨迹点的第一车辆行驶代价表征车辆从初始时的目标轨迹点行驶至轨迹点的消耗，轨迹点的第二车辆行驶代价表征车辆从轨迹点行驶至目标gap所在的目标车道中的预估目的位置的消耗，这样结合上述第一代价和第二代价，综合考虑了两种维度的消耗，有利于准确、全面的从有效子轨迹点中选取局部最优子轨迹点。

下面结合图7，通过一个具体的举例对本公开实施例提供的变道轨迹生成流程进行详细说明。

参见图7，为本公开实施例提供的第二种变道轨迹生成流程的示意图。

可以看出，为了更加直观的理解上述变道轨迹生成流程，图7中还示出了车辆当前位置所在车道L1以及目标gap所在目标车道L2的区域。

下面通过步骤(1)-(17)对图7所示的变道轨迹生成流程进行说明，上述步骤可以分为三次轨迹点拓展。

第一次拓展轨迹点：

(1)从表征车辆当前位置和速度信息的目标轨迹点1(初始时的目标轨迹点)开始，拓展得到了轨迹点2-5。

(2)判断轨迹点5为无效子轨迹点，轨迹点2-4为有效子轨迹点。

例如，由图7可见，轨迹点5位于车道L1和车道L2区域之外，不满足有效子轨迹点的条件，因此被判定为无效子轨迹点。

(3)将有效子轨迹点2-4存入有效子轨迹点集合，此时有效子轨迹点集合为：[2，3，4]。

其中，有效子轨迹点集合中的元素表示轨迹点标号。

(4)针对有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的车辆行驶代价，根据每一轨迹点对应的车辆行驶代价，确定其中局部最优子轨迹点为轨迹点2，将其作为新的目标轨迹点并从有效子轨迹点集合删除，此时有效子轨迹点集合为：[3，4]。

上述车辆行驶代价可以包括前述表征车辆从初始时的目标轨迹点行驶至该轨迹点的消耗的第一车辆行驶代价，以及表征车辆从该轨迹点行驶至目标gap所在的目标车道中的预估目的位置的消耗的第二车辆行驶代价。

(5)确定新的目标轨迹点2不满足轨迹规划结束条件。

第二次拓展轨迹点：

(6)从目标轨迹点2开始，拓展得到了轨迹点6-8。

(7)判断轨迹点6为无效子轨迹点，轨迹点7-8为有效子轨迹点。

例如，可以是轨迹点6表征的速度超过了车辆最大速度等。

(8)将有效子轨迹点7-8存入有效子轨迹点集合，此时有效子轨迹点集合为：[3，4，7，8]。

(9)针对有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的车辆行驶代价，根据每一轨迹点对应的车辆行驶代价，确定其中局部最优子轨迹点为轨迹点8，将其作为新的目标轨迹点并从有效子轨迹点集合删除，此时有效子轨迹点集合为：[3，4，7]。

(10)确定新的目标轨迹点8不满足轨迹规划结束条件。

第三次拓展轨迹点：

(11)从目标轨迹点8开始，拓展得到了轨迹点9-10。

(12)判断轨迹点9-10为有效子轨迹点。

(13)将有效子轨迹点9-10存入有效子轨迹点集合，此时有效子轨迹点集合为：[3，4，7，9，10]。

(14)针对有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的车辆行驶代价，根据每一轨迹点对应的车辆行驶代价，确定其中局部最优子轨迹点为轨迹点9，将其作为新的目标轨迹点并从有效子轨迹点集合删除，此时有效子轨迹点集合为：[3，4，7，10]。

(15)确定新的目标轨迹点9满足轨迹规划结束条件。

如，目标轨迹点9位于车道L2，且表征的速度、加速度、加加速度在垂直于车道L2的方向上均为0，满足轨迹规划结束条件。

(16)确定所得的最后一个目标轨迹点9的父轨迹点为轨迹点8、轨迹点8的父轨迹点为轨迹点2、轨迹点2的父轨迹点为轨迹点1，判断轨迹点1为初始时的目标轨迹点，将至此所确定出的所有父轨迹点确定为目标轨迹点9的祖先轨迹点，也即目标轨迹点9的祖先轨迹点为：轨迹点8、轨迹点2和轨迹点1。

(17)生成由目标轨迹点9和其祖先轨迹点1、2、8组成的变道规划轨迹。

与上述变道轨迹生成方法相对应的，本公开实施例提供了一种变道轨迹生成装置。

参见图8，图8为本公开实施例提供的第一种变道轨迹生成装置的结构示意图，上述装置包括以下模块801-805。

目标gap确定模块801，用于确定车辆待汇入的目标gap；

有效子轨迹点扩展模块802，用于对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点，其中，所述目标轨迹点和所述扩展出的有效子轨迹点表征所述车辆在汇入所述目标gap过程中的位置以及速度信息，初始时的目标轨迹点表征所述车辆的当前位置和当前速度信息；

目标轨迹点确定模块803，用于基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，将所述局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点，并触发所述有效子轨迹点扩展模块，直至满足轨迹规划结束条件；

祖先轨迹点确定模块804，用于获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点；

第一变道轨迹生成模块805，用于获得基于所述目标轨迹点和所述所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

本公开的一个实施例中，所述有效子轨迹点扩展模块802，包括：

候选子轨迹点获得子模块，用于基于目标轨迹点表征的所述车辆的位置以及速度信息，按照车辆运动学规则和车辆动力学规则，预测所述车辆在间隔预设的时间间隔后所述车辆的位置以及速度信息，获得表征预测的位置和速度信息的候选子轨迹点；

有效子轨迹点选择子模块，用于从获得的候选子轨迹点中选择有效子轨迹点。

本公开的一个实施例中，所述有效子轨迹点选择子模块，具体用于从获得的候选子轨迹点中选择满足以下条件的轨迹点，作为有效子轨迹点：轨迹点表征的位置位于所述车辆所在的当前车道或所述目标gap所在的目标车道；所述车辆按照轨迹点行驶时，根据所述目标gap两侧的障碍物的位置和速度信息确定与障碍物不存在碰撞风险；轨迹点表征的速度信息满足预设的运动约束条件。

本公开的一个实施例中，所述运动约束包括以下约束条件中的至少一种：

轨迹点表征的速度不大于所述车辆的最大速度；

轨迹点表征的速度不大于轨迹点表征的位置所在车道的限制速度；

轨迹点表征的加速度不大于所述车辆的最大加速度。

本公开的一个实施例中，所述目标轨迹点确定模块803，具体用于将扩展出的有效子轨迹点添加至有效子轨迹点集合；针对所述有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，其中，所述第一车辆行驶代价表征：所述车辆从所述初始时的目标轨迹点行驶至该轨迹点的消耗，第二车辆行驶代价表征：所述车辆从该轨迹点行驶至所述目标gap所在的目标车道中的预估目的位置的消耗；根据每一轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，获得局部最优子轨迹点；从所述有效子轨迹点集合中删除所述局部最优子轨迹点。

本公开的一个实施例中，所述第一车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：

所述车辆从所述初始时的目标轨迹点行驶至所述有效子轨迹点的累计路程代价；

所述有效子轨迹点与所述初始时的目标轨迹点之间的累计时间代价；

所述有效子轨迹点与所述初始时的目标轨迹点之间的累计体感代价；

所述车辆从所述初始时的目标轨迹点行驶至所述有效子轨迹点的累计碰撞风险代价；

和/或

所述第二车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的路程代价；

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的时间代价；

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的体感代价；

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的碰撞风险代价。

本公开的一个实施例中，所述轨迹规划结束条件包括：

所述新的目标轨迹点表征的位置位于所述目标gap内、且所述新的目标轨迹点表征的速度信息在目标方向为0，其中，所述目标方向为垂直于所述目标gap所在的目标车道的车道线的方向。

本公开的一个实施例中，在所述目标轨迹点确定模块803之后，还包括：

轨迹点数量检测模块，用于检测已获得的所述新的目标轨迹点的数量是否大于预设数量，若为是，触发第二变道轨迹生成模块，若为否，触发结束条件判断模块；

第二变道轨迹生成模块，用于根据预设的变道轨迹生成算法生成汇入所述目标gap的变道轨迹；

结束条件判断模块，用于判断是否满足所述轨迹规划结束条件。

本公开的一个实施例中，所述目标gap确定模块801，具体用于确定处于车辆的当前位置的目标范围内的候选gap；获得各候选gap的评估信息，其中，所述评估信息包括以下信息中的至少一种：候选gap的gap长度、所述车辆汇入候选gap的预期时长和所述车辆汇入候选gap的预期加速度；基于各候选gap的评估信息，从各候选gap中确定所述车辆待汇入的目标gap。

本公开的一个实施例中，所述速度信息包括以下信息中的至少一种：

所述车辆的速度；

所述车辆的加速度；

所述车辆的加加速度。

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、一种计算机程序产品和一种包括上述电子设备的自动驾驶车辆。

图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备900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9所示，设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900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901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901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901执行上文所描述的各个方法和处理，例如变道轨迹生成方法。例如，在一些实施例中，变道轨迹生成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908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到RAM 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的变道轨迹生成方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行变道轨迹生成方法。

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)、复杂可编程逻辑设备(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

1.一种变道轨迹生成方法，包括：

确定车辆待汇入的目标gap；

获得所确定的最后一个目标轨迹点的所有祖先轨迹点；

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对目标轨迹点进行轨迹点扩展，获得扩展出的有效子轨迹点，包括：

基于目标轨迹点表征的所述车辆的位置以及速度信息，按照车辆运动学规则和车辆动力学规则，预测所述车辆在间隔预设的时间间隔后所述车辆的位置以及速度信息，获得表征预测的位置和速度信息的候选子轨迹点；

从获得的候选子轨迹点中选择有效子轨迹点。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从获得的候选子轨迹点中选择有效子轨迹点，包括：

从获得的候选子轨迹点中选择满足以下条件的轨迹点，作为有效子轨迹点：

轨迹点表征的位置位于所述车辆所在的当前车道或所述目标gap所在的目标车道；

所述车辆按照轨迹点行驶时，根据所述目标gap两侧的障碍物的位置和速度信息确定与障碍物不存在碰撞风险；

轨迹点表征的速度信息满足预设的运动约束条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述运动约束条件包括以下约束条件中的至少一种：

轨迹点表征的速度不大于所述车辆的最大速度；

轨迹点表征的加速度不大于所述车辆的最大加速度。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所有扩展出的、且未被确定为目标轨迹点的有效子轨迹点，获得局部最优子轨迹点，包括：

将扩展出的有效子轨迹点添加至有效子轨迹点集合；

针对所述有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，其中，所述第一车辆行驶代价表征：所述车辆从所述初始时的目标轨迹点行驶至该轨迹点的消耗，第二车辆行驶代价表征：所述车辆从该轨迹点行驶至所述目标gap所在的目标车道中的预估目的位置的消耗；

根据每一轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，获得局部最优子轨迹点；

从所述有效子轨迹点集合中删除所述局部最优子轨迹点。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，

所述第一车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：

和/或

所述第二车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：

所述车辆从所述有效子轨迹点行驶至所述预估目的位置的路程代价；

所述车辆从所述有效子轨迹点行驶至所述预估目的位置的时间代价；

所述车辆从所述有效子轨迹点行驶至所述预估目的位置的体感代价；

所述车辆从所述有效子轨迹点行驶至所述预估目的位置的碰撞风险代价。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述轨迹规划结束条件包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其中，在将所述局部最优子轨迹点确定为新的目标轨迹点后，还包括：

检测已确定的所述新的目标轨迹点的数量是否大于预设数量；

若为是，根据预设的变道轨迹生成算法生成汇入所述目标gap的变道轨迹；

若为否，判断是否满足所述轨迹规划结束条件。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定车辆待汇入的目标gap，包括：

确定处于车辆的当前位置的目标范围内的候选gap；

获得各候选gap的评估信息，其中，所述评估信息包括以下信息中的至少一种：候选gap的gap长度、所述车辆汇入候选gap的预期时长和所述车辆汇入候选gap的预期加速度；

基于各候选gap的评估信息，从各候选gap中确定所述车辆待汇入的目标gap。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述速度信息包括以下信息中的至少一种：

所述车辆的速度；

所述车辆的加速度；

所述车辆的加加速度。

11.一种变道轨迹生成装置，包括：

目标gap确定模块，用于确定车辆待汇入的目标gap；

第一变道轨迹生成模块，用于获得基于所述目标轨迹点和所述所有祖先轨迹点生成的变道轨迹。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述有效子轨迹点扩展模块，包括：

13.根据权利要求12所述的装置，其中，

所述有效子轨迹点选择子模块，具体用于从获得的候选子轨迹点中选择满足以下条件的轨迹点，作为有效子轨迹点：轨迹点表征的位置位于所述车辆所在的当前车道或所述目标gap所在的目标车道；所述车辆按照轨迹点行驶时，根据所述目标gap两侧的障碍物的位置和速度信息确定与障碍物不存在碰撞风险；轨迹点表征的速度信息满足预设的运动约束条件。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述运动约束包括以下约束条件中的至少一种：

轨迹点表征的速度不大于所述车辆的最大速度；

轨迹点表征的加速度不大于所述车辆的最大加速度。

15.根据权利要求11所述的装置，其中，

所述目标轨迹点确定模块，具体用于将扩展出的有效子轨迹点添加至有效子轨迹点集合；针对所述有效子轨迹点集合中的每一轨迹点，确定该轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，其中，所述第一车辆行驶代价表征：所述车辆从所述初始时的目标轨迹点行驶至该轨迹点的消耗，第二车辆行驶代价表征：所述车辆从该轨迹点行驶至所述目标gap所在的目标车道中的预估目的位置的消耗；根据每一轨迹点对应的第一车辆行驶代价和第二车辆行驶代价，获得局部最优子轨迹点；从所述有效子轨迹点集合中删除所述局部最优子轨迹点。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，

所述第一车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：

和/或

所述第二车辆行驶代价包括以下代价中的至少一种：

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的路程代价；

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的时间代价；

所述车辆从轨迹点行驶至所述预估目的位置的体感代价；

17.根据权利要求11所述的装置，其中，所述轨迹规划结束条件包括：

18.根据权利要求11所述的装置，其中，

在所述目标轨迹点确定模块之后，还包括：

19.根据权利要求11所述的装置，其中，

所述目标gap确定模块，具体用于确定处于车辆的当前位置的目标范围内的候选gap；获得各候选gap的评估信息，其中，所述评估信息包括以下信息中的至少一种：候选gap的gap长度、所述车辆汇入候选gap的预期时长和所述车辆汇入候选gap的预期加速度；基于各候选gap的评估信息，从各候选gap中确定所述车辆待汇入的目标gap。

20.根据权利要求11-19中任一项所述的装置，其中，所述速度信息包括以下信息中的至少一种：

所述车辆的速度；

所述车辆的加速度；

所述车辆的加加速度。

21.一种电子设备，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。

22.一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。

23.一种计算机程序产品，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。

24.一种自动驾驶车辆，包括如权利要求21所述的电子设备。