CN115817461A - 自动驾驶车辆及其行驶控制方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种自动驾驶车辆及其行驶控制方法、装置、设备和介质，涉及自动驾驶和高精度地图技术领域，特别涉及数据处理、智能控制技术领域，该方法包括：获取自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；确定目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；基于车道关联信息获取目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；基于障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则在自动驾驶车辆的待行驶车道与目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，有效地提升自动驾驶的安全性和可靠性。

Description

自动驾驶车辆及其行驶控制方法、装置、设备和介质

技术领域

本公开涉及自动驾驶和高精度地图技术领域，特别涉及数据处理、智能控制领域，提供一种自动驾驶车辆及其行驶控制方法、装置、设备和介质。

背景技术

当目前，机动车车驶近急弯、坡道顶端等影响安全视距以及超车或者遇有紧急情况时，应当减速慢行，并鸣喇叭示意。对于自动驾驶车辆在通过路口左转时，会存在车道两侧的花坛、灌木等产生的静态遮挡，影响车辆的感知能力(即激光雷达、摄像头等设备)。与正常人类驾驶车辆一样，自动驾驶车辆也需要在这些易出现鬼探头等风险的危险区域主动限制车辆的行驶速度，通过在危险区域存在视野盲区前降低车速，为突发情况留下充分反应空间和时间。然而现有的技术方案中，无法对路口内鬼探头似出现的障碍物进行提前识别并控车处理，从而增加了自动驾驶的碰撞风险，无法保证自动驾驶车辆的行驶安全性。

发明内容

本公开要解决的技术问题是为了克服现有技术中自动驾驶中无法高效且合理地对行车遮挡情况进行识别、应对处理，导致自动驾驶的行驶安全性无法得到保障的缺陷，提供一种自动驾驶车辆及其行驶控制方法、装置、设备和介质。

本公开是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述行驶控制方法包括：

获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；

确定所述目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；

基于所述车道关联信息获取所述目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；

基于所述障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则在所述自动驾驶车辆的待行驶车道与所述目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；

其中，所述目标限速区域中靠近所述自动驾驶车辆的起始边界位于所述目标遮挡车道的边界处或边界外；

在所述自动驾驶车辆驶入所述目标限速区域时，控制所述自动驾驶限速行驶。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述行驶控制装置包括：

目标遮挡区域获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；

车道关联信息确定模块，用于确定所述目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；

障碍物关联信息获取模块，用于基于所述车道关联信息获取所述目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；

第一判断模块，用于基于所述障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则调用目标限速区域生成模块在所述自动驾驶车辆的待行驶车道与所述目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；

其中，所述目标限速区域中靠近所述自动驾驶车辆的起始边界位于所述目标遮挡车道的边界处或边界外；

行驶控制模块，用于在所述自动驾驶车辆驶入所述目标限速区域时，控制所述自动驾驶限速行驶。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，所述自动驾驶车辆包括如上所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置。

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的方法。

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根据上述的方法。

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根据上述的方法。

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是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法的第一示意图；

图2是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的第一场景示意图；

图3是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的第二场景示意图；

图4是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法的第二示意图；

图5是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的第三场景示意图；

图6是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法的第三示意图；

图7是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法的第四示意图；

图8是根据本公开第一实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法的第五示意图；

图9是根据本公开第二实施例的自动驾驶车辆的行驶控制装置的第一模块示意图；

图10是根据本公开第二实施例的自动驾驶车辆的行驶控制装置的第二模块示意图；

图11是用来实现本公开实施例的自动驾驶车辆的行驶控制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。

实施例1

如图1所示，本实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法包括：

S101、获取自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；

在自动驾驶车辆行驶过程中，如图2和3所示，例如自动驾驶车辆A在路口需要左转，此时静态遮挡物B(包括限于花坛、灌木等)会对影响车辆感知当前路面环境，因此需要及时地考虑这些静态遮挡物造成的遮挡情况，确定当前自动驾驶车辆A对应的所有遮挡区域C1(见图2)和C2(见图3)。

S102、确定目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；其中，目标遮挡区域一般对应一条或者多条车道，其中某一条车道(例如最靠近花坛、灌木的车道)上的行车等障碍物关乎到自动驾驶车辆在行驶路口时的行驶安全性，因此需要及时对目标遮挡区域中的目标遮挡车道进行识别并获取对应的关联信息，以便于后续进一步地对该车道上的具体情况进行分析，从而实现对自动驾驶车辆的行驶控制的每个控制环节的可靠处理与把控。

S103、基于车道关联信息获取目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；具体地，采用车道关联信息结合高精度地图、实时拍摄的路面图像等实现方式确定对应的目标遮挡区域中的障碍物情况；其中，障碍物关联信息包括是否存在障碍物、障碍物距离目标遮挡区域的最近遮挡点的距离的远近等。

S104、基于障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则执行步骤S105；

S105、在自动驾驶车辆的待行驶车道与目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；

其中，目标限速区域中靠近自动驾驶车辆的起始边界位于目标遮挡车道的边界处或边界外；

为了达到更好的限速控制效果，目标限速区域中靠近自动驾驶车辆的起始边界或起始点位置在目标遮挡车道的边界外的预设距离处，该预设距离可以根据实际经验确定的距离范围进行预先设置，或基于该距离范围中随机设置，具体采用何种方式可根据实际场景需求进行确定或调整。当然，该预设距离还可以根据乘车用户的乘车体验需求进行个性化设置，以同步实现达到更加良好的车辆控制效果的同时，提升乘车用户的乘坐体验感。

具体参见图2中的限速区域S1、图3中的限速区域S2。

具体地，目标限速区域对应的区域形状包括矩形、弧形，甚至为不规则的区域等，具体采用何种区域形状的限速区域可以根据实际的待行驶车道与目标遮挡车道两者交汇处的重叠区域的具体情况。

S106、在自动驾驶车辆驶入目标限速区域时，控制自动驾驶限速行驶。

该限速区域用于在自动驾驶车辆驶入待行驶车道但尚未达到交汇处时确定是否启动车辆限速功能，进入该限速区域则自动对车辆限速；在即将驶出该限速区域后者完全驶出该限速区域时，则控制车辆的行驶速度恢复正常，或基于最近规划的行驶方案进行正常自动行驶即可，从而针对存在造成车辆行驶视野盲区的情况进行提前干预处理，保证对自动驾驶车辆行驶控制的及时性和合理性。

本方案中，一旦自动驾驶车辆即将在某一路口转向行驶时，自动检测出该路口处所有的存在潜在危险、影响车辆及时安全的所有遮挡区域；对于每个遮挡区域，提取出其中影响车辆行驶的车道，然后根据车道上的障碍物的具体情况确定是否启用预设限速策略；在确定属于必要限速场景时，则启用预设限速策略，即在自动驾驶车辆的待行驶车道与目标遮挡车道的交汇处确定对应的限速区域，一旦进入限速区域则提前对自动驾驶车辆进行限速控制处理，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，且为下游速度规划模块提供前置判断，减少其规划难度，增加了规划成功可行性，最终达到减少自动驾驶的碰撞风险，有效地提升自动驾驶的安全性和可靠性。

如图4所示，本实施例的自动驾驶车辆的行驶控制方法是对如图1所示的技术方案的进一步改进，具体地：

在一可实施的方案中，步骤S101包括：

S1011、基于自动驾驶车辆中装载的激光雷达、位置传感器、速度传感器中的至少一种设备，获取自动驾驶车辆在行驶路口处对应的初始遮挡区域；

以激光雷达实现自动驾驶车辆在行驶路口处获取静态遮挡区域为例，采用激光雷达实时监测自动驾驶车辆周围的遮挡区域情况，在自动驾驶车辆根据预设规划路径预计在前方路口转弯行驶时，激光雷达持续向外发射出射线以得到周围的所有可达点与不可达点，基于这些不可达点通过预设算法及时计算得到对应的静态遮挡区域。

当然，还可以采用其他能够检测出自动驾驶车辆准备行驶的车道上对应的遮挡区域，只要能够达到及时且精准地进行遮挡区域识别即可，因此在此不再赘述。

S1012、采用预设筛选规则筛选出初始遮挡区域中的有效遮挡区域，以作为目标遮挡区域。

具体地，预设筛选规则的目标遮挡区域符合以下条件中的至少一种：

包含目标遮挡车道所在区域、最近遮挡点与待行驶车道的车道参考线的距离小于第二设定阈值、对应的区域面积在预设面积范围内。

本方案中，考虑激光雷达检测的遮挡区域可能存在过大、过远、误判等不可用或不合适的情况，对所有遮挡区域进行遍历筛选，筛选出的遮挡区域的覆盖区域内存在目标遮挡车道(对向直行车道、左侧直行车道等)以避免误判、筛选出的遮挡区域的最近遮挡点与车道参考线的距离较小而不能过远、筛选出的遮挡区域的覆盖区域的面积在一定大小范围内而不能过大，以使得后续基于用筛选出的有效遮挡区域执行对应的行驶控制逻辑，保证了后续对自动驾驶车辆的限速控制的准确性，也在一定程度上减少了不必要的数据处理，从而有效地提升了车辆限速控制的效率，保证了限速控制的及时性。

具体地，参见图5所示，遮挡区域的最近遮挡点P1与车道参考线L1的距离L，区域M1对应初始遮挡区，区域M2对应域目标遮挡区域。

在一可实施方案中，步骤S102包括：

S1021、基于高精度地图获取目标遮挡区域所在位置处对应的若干第一车道；

S1022、从若干第一车道中选取最靠近车道遮挡物的车道作为目标遮挡车道，并获取目标遮挡车道对应的车道关联信息；

基于高精度地图，及时得到自动驾驶车辆在当前路口处面对的所有车道以及车道上的具体情况；在车辆需要向左转弯行驶时，需要重点考虑的对向直行车道、左侧直行车道上的关联情况。

本方案中，考虑到每个目标遮挡区域覆盖到的车道数量为多个，而能够影响到自动驾驶车辆行驶的车道一般仅需考虑最靠近遮挡物的一个车道，筛选出目标遮挡区域对一个的目标遮挡车道，进而仅分析目标遮挡区域上的具体情况以进行车辆行驶控制，从而减少了不必要的数据处理，在保证车辆限速控制的有效性的同时，还大大地提升了车辆限速控制的效率，保证了限速控制的及时性。

步骤S103包括：

S1031、基于高精度地图和车道关联信息，获取目标遮挡车道中每个障碍物的障碍物关联信息。

具体地，直接基于高精度地图获取车道的车道基本参数，如车道位置、车道结构等参数；还可以直接获取车道上的各个行驶车辆的实时位置信息等。

在一可实施方案中，步骤S104包括：

S10411、基于障碍物关联信息确定对应障碍物的中心点；

具体地，如图5所示，障碍物的中心点P2的根据高精度地图提供的目标遮挡车道中每个障碍物的位置信息确定。

S10412、基于目标遮挡区域的遮挡区域信息确定目标遮挡区域对应的最近遮挡点；

具体地，目标遮挡区域对应的最近遮挡点P1，具体参见图5；其中，最近遮挡点P1通过目标遮挡区域中距离待行驶车道的最近点和最远点之间的中间点。

S10413、在中心点与最近遮挡点的距离大于第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到预设限速条件。

本方案中，通过障碍物的中心点与目标遮挡区域中的最近遮挡点，确定对应目标遮挡区域中存在的障碍物是否会对自动驾驶车辆造成因视野盲区导致驾驶隐患的情况存在，若距离大于一定值则确定障碍物与目标遮挡区域离的较远且障碍物存在遮挡区域内，存在潜在安全风险，此时若自动驾驶车辆需要转弯，则需要自动启用限速功能，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，有效地保证自动驾驶车辆的驾驶安全性。

在一可实施方案中，如图6所示，步骤S104包括：

S10421、基于障碍物关联信息确定对应障碍物的中心点；

S10422、基于目标遮挡区域的遮挡区域信息确定目标遮挡区域对应的最近遮挡点；

S10423、在中心点与最近遮挡点的距离小于或者等于第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于非必要限速场景；

S10424、采用设定行驶控制策略控制自动驾驶车辆沿着待行驶车道的行驶状态。

本方案中，通过障碍物的中心点与目标遮挡区域中的最近遮挡点，确定对应目标遮挡区域中存在的障碍物是否会对自动驾驶车辆造成因视野盲区导致驾驶隐患的情况存在，若距离小于一定值则确定该障碍物距离当前车辆足够近，不属于视野盲区导致的潜在安全风险，因此无需启用限速功能；此时，则基于障碍物的位置以及当前路径规划方案等，自动生成与之相匹配的行驶控制方案以自动控制自动驾驶车辆安全行驶即可，从而实现自动区分识别出必要限速的场景和非必要限速的场景，在有必要限速的场景下及时高效地进行自动驾驶车辆的限速控制，在非必要限速的场景采用其他行驶控制方案对自动驾驶车辆进行指导，极大程度上优化了对自动驾驶车辆的行驶控制方式，控制过程高效且适时，能够满足更高要求的自动驾驶要求的控制场景。

需要说明的是，此处基于障碍物的位置以及当前路径规划方案等进行行车路径重新规划、车辆行驶状态确定，属于本领域成熟技术，因此在此不再赘述。

在一可实施方案中，如图7所示，步骤S104包括：

S1043、在障碍物关联信息表征目标遮挡区域内不存在障碍物时，则确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到预设限速条件。

本方案中，在确定目标遮挡区域内不存在障碍物时，为了避免存在误判、判断结果延时等情况发生，以防目标遮挡区域中实际上存在障碍物但是没有被检出的情况，存在潜在安全风险，将该场景也认定为必要限速场景；此时若自动驾驶车辆需要转弯，则需要自动启用限速功能，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，有效地保证自动驾驶车辆的驾驶安全性。

在一可实施方案中，如图8所示，步骤S105包括：

S1051、获取自动驾驶车辆的待行驶车道的车道参考线，以及目标遮挡车道的中心线；

其中，待行驶车道的车道参考线是前置模块基于路由和高精度地图生成的车辆行驶参考路线。

S1052、获取车道参考线和中心线的交点；

S1053、以交点为基准，沿着待行驶车道且向靠近自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，以得到目标限速区域；

其中，第一设定区域的外边沿位于目标遮挡车道的边界处或边界外。

本方案中，以车道参考线和中心线交点为基准，沿着待行驶车道进行扩展延伸以及沿着垂直待行驶车道的方向进行扩展延伸，例如，向靠近自动驾驶车辆的方向延展X米以超出目标遮挡车道的边界，且沿着垂直待行驶车道的方向的两侧延展Y米，以自动地生成与当前行驶场景中车道适配的限速区域，无需人为参与，从而达到对自动驾驶车辆及时、提前限速控制的效果。

此时，目标限速区域仅需要满足在车辆即将驶入待行驶车道和目标遮挡车道的交汇处时，一旦驶入目标限速区域的起始边界就进行限速，至于何时解除限速控制，在该交汇处的重叠区域的后半段车道就解除，还是驶出该交汇处的重叠区域再解除均可。

在一可实施方案中，步骤S1053包括：

以交点为基准，沿着待行驶车道且向靠近自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，并沿着待行驶车道且远离自动驾驶车辆的方向延展第二设定区域；

将第一设定区域和第二设定区域的共同区域作为目标限速区域。

其中，第一设定区域大于或者等于第二设定区域。

本方案中，以车道参考线和中心线交点为基准，沿着待行驶车道进行扩展延伸以及沿着垂直待行驶车道的方向进行扩展延伸，例如，向靠近自动驾驶车辆的方向延展X1米以超出目标遮挡车道的边界，且沿着垂直待行驶车道的方向的两侧延展Y1米；向靠近自动驾驶车辆的方向延展X2米以超出目标遮挡车道的边界，且沿着垂直待行驶车道的方向的两侧延展Y2米，以自动地生成与当前行驶场景中车道适配的限速区域，无需人为参与，从而达到对自动驾驶车辆及时、提前限速控制的效果。

此时，目标限速区域需要满足在车辆即将驶入待行驶车道和目标遮挡车道的交汇处时，一旦驶入目标限速区域的起始边界就进行限速，在达到终点边界时则解除限速控制，终点边界可在目标遮挡车道上，还可以在目标遮挡车道的另一边界处或者另一边界外。

为了便于该目标限速区域的生成，可以以车道参考线和中心线交点为基准，采用相同的扩展方式分别向两侧进行扩展，即X1＝X2，Y1＝Y2，以进一步地提供了目标限速区域的生成效率，使得自动驾驶车辆能够尽早地进行限速控制准备状态，进一步地提高了自动驾驶车辆限速控制的效果。

在一可实施方案中，步骤S105之后、步骤S106之前还包括：

S10601、获取自动驾驶车辆的实际行驶速度；

S10602、在实际行驶速度超出预设速度阈值时，将目标限速区域靠近自动驾驶车辆的起始边界向外延伸，以更新得到扩展后的新的目标限速区域。

本方案中，考虑对于行驶速度的自动驾驶车辆，需要继续区分，即对于设定驾驶速度范围内的车辆，统一采用上述限速区域生成过程得到目标限速区域；对于驾驶速度超出预设速度阈值的车辆，则需要增大统一的限速区域，以进一步地保证了对不同自动驾驶车辆的都能及时、有效地继续限速控制。

实施例2

如图9所示，本实施例的自动驾驶车辆的行驶控制装置包括：

目标遮挡区域获取模块1，用于获取自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；

在自动驾驶车辆行驶过程中，如图2和3所示，例如自动驾驶车辆A在路口需要左转，此时静态遮挡物B(包括限于花坛、灌木等)会对影响车辆感知当前路面环境，因此需要及时地考虑这些静态遮挡物造成的遮挡情况，确定当前自动驾驶车辆A对应的所有遮挡区域C1(见图2)和C2(见图3)。

关联信息确定模块2，用于确定目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；其中，目标遮挡区域一般对应一条或者多条车道，其中某一条车道(例如最靠近花坛、灌木的车道)上的行车等障碍物关乎到自动驾驶车辆在行驶路口时的行驶安全性，因此需要及时对目标遮挡区域中的目标遮挡车道进行识别并获取对应的关联信息，以便于后续进一步地对该车道上的具体情况进行分析，从而实现对自动驾驶车辆的行驶控制的每个控制环节的可靠处理与把控。

障碍物关联信息获取模块3，用于基于车道关联信息获取目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；具体地，采用车道关联信息结合高精度地图、实时拍摄的路面图像等实现方式确定对应的目标遮挡区域中的障碍物情况；其中，障碍物关联信息包括是否存在障碍物、障碍物距离目标遮挡区域的最近遮挡点的距离的远近等。

第一判断模块4，用于基于障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则调用目标限速区域生成模块5在自动驾驶车辆的待行驶车道与目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；

其中，目标限速区域中靠近自动驾驶车辆的起始边界位于目标遮挡车道的边界处或边界外；

为了达到更好的限速控制效果，目标限速区域中靠近自动驾驶车辆的起始边界或起始点位置在目标遮挡车道的边界外的预设距离处，该预设距离可以根据实际经验确定的距离范围进行预先设置，或基于该距离范围中随机设置，具体采用何种方式可根据实际场景需求进行确定或调整。当然，该预设距离还可以根据乘车用户的乘车体验需求进行个性化设置，以同步实现达到更加良好的车辆控制效果的同时，提升乘车用户的乘坐体验感。

具体参见图2中的限速区域S1、图3中的限速区域S2。

具体地，目标限速区域对应的区域形状包括矩形、弧形，甚至为不规则的区域等，具体采用何种区域形状的限速区域可以根据实际的待行驶车道与目标遮挡车道两者交汇处的重叠区域的具体情况。

行驶控制模块6，用于在自动驾驶车辆驶入目标限速区域时，控制自动驾驶限速行驶。

该限速区域用于在自动驾驶车辆驶入待行驶车道但尚未达到交汇处时确定是否启动车辆限速功能，进入该限速区域则自动对车辆限速；在即将驶出该限速区域后者完全驶出该限速区域时，则控制车辆的行驶速度恢复正常，或基于最近规划的行驶方案进行正常自动行驶即可，从而针对存在造成车辆行驶视野盲区的情况进行提前干预处理，保证对自动驾驶车辆行驶控制的及时性和合理性。

本方案中，一旦自动驾驶车辆即将在某一路口转向行驶时，自动检测出该路口处所有的存在潜在危险、影响车辆及时安全的所有遮挡区域；对于每个遮挡区域，提取出其中影响车辆行驶的车道，然后根据车道上的障碍物的具体情况确定是否启用预设限速策略；在确定属于必要限速场景时，则启用预设限速策略，即在自动驾驶车辆的待行驶车道与目标遮挡车道的交汇处确定对应的限速区域，一旦进入限速区域则提前对自动驾驶车辆进行限速控制处理，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，且为下游速度规划模块提供前置判断，减少其规划难度，增加了规划成功可行性，最终达到减少自动驾驶的碰撞风险，有效地提升自动驾驶的安全性和可靠性。

如图10所示，本实施例的自动驾驶车辆的行驶控制装置是对如图9所示的技术方案的进一步改进，具体地：

在一可实施方案中，目标遮挡区域获取模块1包括：

初始遮挡区域获取单元7，用于基于自动驾驶车辆中装载的激光雷达、位置传感器、速度传感器中的至少一种设备，获取自动驾驶车辆在行驶路口处对应的初始遮挡区域；

以激光雷达实现自动驾驶车辆在行驶路口处获取静态遮挡区域为例，采用激光雷达实时监测自动驾驶车辆周围的遮挡区域情况，在自动驾驶车辆根据预设规划路径预计在前方路口转弯行驶时，激光雷达持续向外发射出射线以得到周围的所有可达点与不可达点，基于这些不可达点通过预设算法及时计算得到对应的静态遮挡区域。

当然，还可以采用其他能够检测出自动驾驶车辆准备行驶的车道上对应的遮挡区域，只要能够达到及时且精准地进行遮挡区域识别即可，因此在此不再赘述。

目标遮挡区域获取单元8，用于采用预设筛选规则筛选出初始遮挡区域中的有效遮挡区域，以作为目标遮挡区域。

在一可实施方案中，预设筛选规则的目标遮挡区域符合以下条件中的至少一种：

包含目标遮挡车道所在区域、最近遮挡点与待行驶车道的车道参考线的距离小于第二设定阈值、对应的区域面积在预设面积范围内。

本方案中，考虑激光雷达检测的遮挡区域可能存在过大、过远、误判等不可用或不合适的情况，对所有遮挡区域进行遍历筛选，筛选出的遮挡区域的覆盖区域内存在目标遮挡车道(对向直行车道、左侧直行车道等)以避免误判、筛选出的遮挡区域的最近遮挡点与车道参考线的距离(具体地，参见图5所示，遮挡区域的最近遮挡点P1与车道参考线L1的距离L)较小而不能过远、筛选出的遮挡区域的覆盖区域的面积在一定大小范围内而不能过大，以使得后续基于用筛选出的有效遮挡区域执行对应的行驶控制逻辑，保证了后续对自动驾驶车辆的限速控制的准确性，也在一定程度上减少了不必要的数据处理，从而有效地提升了车辆限速控制的效率，保证了限速控制的及时性。

在一可实施方案中，车道关联信息确定模块2包括：

第一车道获取单元9，用于基于高精度地图获取目标遮挡区域所在位置处对应的若干第一车道；

目标遮挡车道确定单元10，用于从若干第一车道中选取最靠近车道遮挡物的车道作为目标遮挡车道；

车道关联信息确定单元11，用于获取目标遮挡车道对应的车道关联信息；

基于高精度地图，及时得到自动驾驶车辆在当前路口处面对的所有车道以及车道上的具体情况；在车辆需要向左转弯行驶时，需要重点考虑的对向直行车道、左侧直行车道上的关联情况。

本方案中，考虑到每个目标遮挡区域覆盖到的车道数量为多个，而能够影响到自动驾驶车辆行驶的车道一般仅需考虑最靠近遮挡物的一个车道，筛选出目标遮挡区域对一个的目标遮挡车道，进而仅分析目标遮挡区域上的具体情况以进行车辆行驶控制，从而减少了不必要的数据处理，在保证车辆限速控制的有效性的同时，还大大地提升了车辆限速控制的效率，保证了限速控制的及时性。

障碍物关联信息获取模块3还用于基于高精度地图和车道关联信息，获取目标遮挡车道中每个障碍物的障碍物关联信息。

具体地，直接基于高精度地图获取车道的车道基本参数，如车道位置、车道结构等参数；还可以直接获取车道上的各个行驶车辆的实时位置信息等。

在一可实施方案中，第一判断模块4包括：

中心点确定单元12，用于基于障碍物关联信息确定对应障碍物的中心点；

具体地，如图5所示，障碍物的中心点P2的根据高精度地图提供的目标遮挡车道中每个障碍物的位置信息确定。

最近遮挡点确定单元13，用于基于目标遮挡区域的遮挡区域信息确定目标遮挡区域对应的最近遮挡点；

具体地，目标遮挡区域对应的最近遮挡点P1，具体参见图5；其中，最近遮挡点P1通过目标遮挡区域中距离待行驶车道的最近点和最远点之间的中间点。

第一判断单元14，用于在中心点与最近遮挡点的距离大于第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到预设限速条件。

本方案中，通过障碍物的中心点与目标遮挡区域中的最近遮挡点，确定对应目标遮挡区域中存在的障碍物是否会对自动驾驶车辆造成因视野盲区导致驾驶隐患的情况存在，若距离大于一定值则确定障碍物与目标遮挡区域离的较远且障碍物存在遮挡区域内，存在潜在安全风险，此时若自动驾驶车辆需要转弯，则需要自动启用限速功能，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，有效地保证自动驾驶车辆的驾驶安全性。

在一可实施方案中，第一判断单元14还用于在中心点与最近遮挡点的距离小于或者等于第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于非必要限速场景，并调用行驶控制模块采用设定行驶控制策略控制自动驾驶车辆沿着待行驶车道的行驶状态。

本方案中，通过障碍物的中心点与目标遮挡区域中的最近遮挡点，确定对应目标遮挡区域中存在的障碍物是否会对自动驾驶车辆造成因视野盲区导致驾驶隐患的情况存在，若距离小于一定值则确定该障碍物距离当前车辆足够近，不属于视野盲区导致的潜在安全风险，因此无需启用限速功能；此时，则基于障碍物的位置以及当前路径规划方案等，自动生成与之相匹配的行驶控制方案以自动控制自动驾驶车辆安全行驶即可，从而实现自动区分识别出必要限速的场景和非必要限速的场景，在有必要限速的场景下及时高效地进行自动驾驶车辆的限速控制，在非必要限速的场景采用其他行驶控制方案对自动驾驶车辆进行指导，极大程度上优化了对自动驾驶车辆的行驶控制方式，控制过程高效且适时，能够满足更高要求的自动驾驶要求的控制场景。

需要说明的是，此处基于障碍物的位置以及当前路径规划方案等进行行车路径重新规划、车辆行驶状态确定，属于本领域成熟技术，因此在此不再赘述。

在一可实施方案中，第一判断模块4包括：

第二判断单元15，用于在障碍物关联信息表征目标遮挡区域内不存在障碍物时，则确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到预设限速条件。

本方案中，在确定目标遮挡区域内不存在障碍物时，为了避免存在误判、判断结果延时等情况发生，以防目标遮挡区域中实际上存在障碍物但是没有被检出的情况，存在潜在安全风险，将该场景也认定为必要限速场景；此时若自动驾驶车辆需要转弯，则需要自动启用限速功能，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，有效地保证自动驾驶车辆的驾驶安全性。

在一可实施方案中，目标限速区域生成模块5包括：

中心线获取单元16，用于获取自动驾驶车辆的待行驶车道的车道参考线，以及目标遮挡车道的中心线；

其中，待行驶车道的车道参考线是前置模块基于路由和高精度地图生成的车辆行驶参考路线。

交点获取单元17，用于获取车道参考线和中心线的交点；

目标限速区域生成单元18，用于以交点为基准，沿着待行驶车道且向靠近自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，以得到目标限速区域；

其中，第一设定区域的外边沿位于目标遮挡车道的边界处或边界外。

本方案中，以车道参考线和中心线交点为基准，沿着待行驶车道进行扩展延伸以及沿着垂直待行驶车道的方向进行扩展延伸，例如，向靠近自动驾驶车辆的方向延展X米以超出目标遮挡车道的边界，且沿着垂直待行驶车道的方向的两侧延展Y米，以自动地生成与当前行驶场景中车道适配的限速区域，无需人为参与，从而达到对自动驾驶车辆及时、提前限速控制的效果。

此时，目标限速区域仅需要满足在车辆即将驶入待行驶车道和目标遮挡车道的交汇处时，一旦驶入目标限速区域的起始边界就进行限速，至于何时解除限速控制，在该交汇处的重叠区域的后半段车道就解除，还是驶出该交汇处的重叠区域再解除均可。

在一可实施方案中，目标限速区域生成单元18用于以交点为基准，沿着待行驶车道且向靠近自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，并沿着待行驶车道且远离自动驾驶车辆的方向延展第二设定区域，将第一设定区域和第二设定区域的共同区域作为目标限速区域。

在一可实施方案中，第一设定区域大于或者等于第二设定区域。

本方案中，以车道参考线和中心线交点为基准，沿着待行驶车道进行扩展延伸以及沿着垂直待行驶车道的方向进行扩展延伸，例如，向靠近自动驾驶车辆的方向延展X1米以超出目标遮挡车道的边界，且沿着垂直待行驶车道的方向的两侧延展Y1米；向靠近自动驾驶车辆的方向延展X2米以超出目标遮挡车道的边界，且沿着垂直待行驶车道的方向的两侧延展Y2米，以自动地生成与当前行驶场景中车道适配的限速区域，无需人为参与，从而达到对自动驾驶车辆及时、提前限速控制的效果。

此时，目标限速区域需要满足在车辆即将驶入待行驶车道和目标遮挡车道的交汇处时，一旦驶入目标限速区域的起始边界就进行限速，在达到终点边界时则解除限速控制，终点边界可在目标遮挡车道上，还可以在目标遮挡车道的另一边界处或者另一边界外。

为了便于该目标限速区域的生成，可以以车道参考线和中心线交点为基准，采用相同的扩展方式分别向两侧进行扩展，即X1＝X2，Y1＝Y2，以进一步地提供了目标限速区域的生成效率，使得自动驾驶车辆能够尽早地进行限速控制准备状态，进一步地提高了自动驾驶车辆限速控制的效果。

在一可实施方案中，行驶控制装置还包括：

实际行驶速度获取模块，用于获取自动驾驶车辆的实际行驶速度；

第二判断模块19，用于在实际行驶速度超出预设速度阈值时，调用标限速区域生成模块将目标限速区域靠近自动驾驶车辆的起始边界向外延伸，以更新得到扩展后的新的目标限速区域。

本方案中，考虑对于行驶速度的自动驾驶车辆，需要继续区分，即对于设定驾驶速度范围内的车辆，统一采用上述限速区域生成过程得到目标限速区域；对于驾驶速度超出预设速度阈值的车辆，则需要增大统一的限速区域，以进一步地保证了对不同自动驾驶车辆的都能及时、有效地继续限速控制。

实施例3

本实施例为自动驾驶车辆，该自动驾驶车辆包括实施例2中的行驶控制装置。

本方案中的自动驾驶车辆，集成有上述实施例的行驶控制装置，一旦自动驾驶车辆即将在某一路口转向行驶时，则自动检测出该路口处所有的存在潜在危险、影响车辆及时安全的所有遮挡区域；对于每个遮挡区域，提取出其中影响车辆行驶的车道，然后根据车道上的障碍物的具体情况确定是否启用预设限速策略；在确定属于必要限速场景时，则启用预设限速策略，即在自动驾驶车辆的待行驶车道与目标遮挡车道的交汇处确定对应的限速区域，一旦进入限速区域则提前对自动驾驶车辆进行限速控制处理，以实现主动且适时地对自动驾驶车辆进行提早限速，实现在存在视野盲区前降低车速，给突发情况发生时留下充分反应空间和时间，且为下游速度规划模块提供前置判断，减少其规划难度，增加了规划成功可行性，最终达到减少自动驾驶的碰撞风险，有效地提升自动驾驶的安全性和可靠性，也提升了自动驾驶车辆的整体产品性能。

实施例4

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11示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800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11所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800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801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801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801执行上文所描述的各个方法和处理，例如自动驾驶车辆的行驶控制方法。例如，在一些实施例中，自动驾驶车辆的行驶控制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808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的自动驾驶车辆的行驶控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行自动驾驶车辆的行驶控制方法。

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 (26)

1.一种自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述行驶控制方法包括：

获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；

确定所述目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；

基于所述车道关联信息获取所述目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；

基于所述障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则在所述自动驾驶车辆的待行驶车道与所述目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；

其中，所述目标限速区域中靠近所述自动驾驶车辆的起始边界位于所述目标遮挡车道的边界处或边界外；

在所述自动驾驶车辆驶入所述目标限速区域时，控制所述自动驾驶限速行驶。

2.如权利要求1所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述基于所述障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件的步骤，包括：

基于所述障碍物关联信息确定对应所述障碍物的中心点；

基于所述目标遮挡区域的遮挡区域信息确定所述目标遮挡区域对应的最近遮挡点；

在所述中心点与所述最近遮挡点的距离大于第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到所述预设限速条件。

3.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述行驶控制方法还包括：

在所述中心点与所述最近遮挡点的距离小于或者等于所述第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于非必要限速场景，并采用设定行驶控制策略控制所述自动驾驶车辆沿着所述待行驶车道的行驶状态。

4.如权利要求1所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述基于所述障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件的步骤，包括：

在所述障碍物关联信息表征所述目标遮挡区域内不存在所述障碍物时，则确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到所述预设限速条件。

5.如权利要求1-4中任一项所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述在所述自动驾驶车辆的待行驶车道与所述目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域的步骤，包括：

获取所述自动驾驶车辆的所述待行驶车道的车道参考线，以及所述目标遮挡车道的中心线；

获取所述车道参考线和所述中心线的交点；

以所述交点为基准，沿着所述待行驶车道且向靠近所述自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，以得到所述目标限速区域；

其中，所述第一设定区域的外边沿位于所述目标遮挡车道的边界处或边界外。

6.如权利要求5所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述以所述交点为基准，沿着所述待行驶车道且向靠近所述自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，以得到所述目标限速区域的步骤，包括：

以所述交点为基准，沿着所述待行驶车道且向靠近所述自动驾驶车辆的方向延展所述第一设定区域，并沿着所述待行驶车道且远离所述自动驾驶车辆的方向延展第二设定区域；

将所述第一设定区域和所述第二设定区域的共同区域作为所述目标限速区域。

7.如权利要求6所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述第一设定区域大于或者等于所述第二设定区域。

8.如权利要求5所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述在所述自动驾驶车辆驶入所述目标限速区域时，控制所述自动驾驶限速行驶的步骤之前，还包括：

获取所述自动驾驶车辆的实际行驶速度；

在所述实际行驶速度超出预设速度阈值时，将所述目标限速区域靠近自动驾驶车辆的起始边界向外延伸，以更新得到扩展后的新的所述目标限速区域。

9.如权利要求1-4中任一项所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域的步骤，包括：

基于所述自动驾驶车辆中装载的激光雷达、位置传感器、速度传感器中的至少一种设备，获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的初始遮挡区域；

采用预设筛选规则筛选出所述初始遮挡区域中的有效遮挡区域，以作为所述目标遮挡区域。

10.如权利要求9所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述预设筛选规则的所述目标遮挡区域符合以下条件中的至少一种：

包含所述目标遮挡车道所在区域、最近遮挡点与所述待行驶车道的车道参考线的距离小于第二设定阈值、对应的区域面积在预设面积范围内。

11.如权利要求1所述的自动驾驶车辆的行驶控制方法，所述确定所述目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息的步骤，包括：

基于高精度地图获取所述目标遮挡区域所在位置处对应的若干第一车道；

从所述若干第一车道中选取最靠近车道遮挡物的车道作为所述目标遮挡车道，并获取所述目标遮挡车道对应的所述车道关联信息；

所述基于所述车道关联信息获取所述目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息的步骤包括：

基于所述基于高精度地图和所述车道关联信息，获取所述目标遮挡车道中每个所述障碍物的所述障碍物关联信息。

12.一种自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述行驶控制装置包括：

目标遮挡区域获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的目标遮挡区域；

车道关联信息确定模块，用于确定所述目标遮挡区域中的目标遮挡车道并获取对应的车道关联信息；

障碍物关联信息获取模块，用于基于所述车道关联信息获取所述目标遮挡区域中障碍物的障碍物关联信息；

第一判断模块，用于基于所述障碍物关联信息判断是否达到预设限速条件，若达到，则调用目标限速区域生成模块在所述自动驾驶车辆的待行驶车道与所述目标遮挡车道交汇处生成目标限速区域；

其中，所述目标限速区域中靠近所述自动驾驶车辆的起始边界位于所述目标遮挡车道的边界处或边界外；

行驶控制模块，用于在所述自动驾驶车辆驶入所述目标限速区域时，控制所述自动驾驶限速行驶。

13.如权利要求12所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述第一判断模块包括：

中心点确定单元，用于基于所述障碍物关联信息确定对应所述障碍物的中心点；

最近遮挡点确定单元，用于基于所述目标遮挡区域的遮挡区域信息确定所述目标遮挡区域对应的最近遮挡点；

第一判断单元，用于在所述中心点与所述最近遮挡点的距离大于第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到所述预设限速条件。

14.如权利要求13所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述第一判断单元还用于在所述中心点与所述最近遮挡点的距离小于或者等于所述第一设定阈值时，确定当前驾驶场景属于非必要限速场景，并调用所述行驶控制模块采用设定行驶控制策略控制所述自动驾驶车辆沿着所述待行驶车道的行驶状态。

15.如权利要求12所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述第一判断模块包括：

第二判断单元，用于在所述障碍物关联信息表征所述目标遮挡区域内不存在所述障碍物时，则确定当前驾驶场景属于必要限速场景，达到所述预设限速条件。

16.如权利要求12-15中任一项所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述目标限速区域生成模块包括：

中心线获取单元，用于获取所述自动驾驶车辆的所述待行驶车道的车道参考线，以及所述目标遮挡车道的中心线；

交点获取单元，用于获取所述车道参考线和所述中心线的交点；

目标限速区域生成单元，用于以所述交点为基准，沿着所述待行驶车道且向靠近所述自动驾驶车辆的方向延展第一设定区域，以得到所述目标限速区域；

其中，所述第一设定区域的外边沿位于所述目标遮挡车道的边界处或边界外。

17.如权利要求16所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述目标限速区域生成单元用于以所述交点为基准，沿着所述待行驶车道且向靠近所述自动驾驶车辆的方向延展所述第一设定区域，并沿着所述待行驶车道且远离所述自动驾驶车辆的方向延展第二设定区域，将所述第一设定区域和所述第二设定区域的共同区域作为所述目标限速区域。

18.如权利要求17所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述第一设定区域大于或者等于所述第二设定区域。

19.如权利要求16所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述行驶控制装置还包括：

实际行驶速度获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆的实际行驶速度；

第二判断模块，用于在所述实际行驶速度超出预设速度阈值时，调用所述标限速区域生成模块将所述目标限速区域靠近自动驾驶车辆的起始边界向外延伸，以更新得到扩展后的新的所述目标限速区域。

20.如权利要求12所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述目标遮挡区域获取模块包括：

初始遮挡区域获取单元，用于基于所述自动驾驶车辆中装载的激光雷达、位置传感器、速度传感器中的至少一种设备，获取所述自动驾驶车辆在行驶路口处对应的初始遮挡区域；

目标遮挡区域获取单元，用于采用预设筛选规则筛选出所述初始遮挡区域中的有效遮挡区域，以作为所述目标遮挡区域。

21.如权利要求20所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述预设筛选规则的所述目标遮挡区域符合以下条件中的至少一种：

包含所述目标遮挡车道所在区域、最近遮挡点与所述待行驶车道的车道参考线的距离小于第二设定阈值、对应的区域面积在预设面积范围内。

22.如权利要求12所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置，所述车道关联信息确定模块包括：

第一车道获取单元，用于基于高精度地图获取所述目标遮挡区域所在位置处对应的若干第一车道；

目标遮挡车道确定单元，用于从所述若干第一车道中选取最靠近车道遮挡物的车道作为所述目标遮挡车道；

车道关联信息确定单元，用于获取所述目标遮挡车道对应的所述车道关联信息；

所述障碍物关联信息获取模块还用于基于所述基于高精度地图和所述车道关联信息，获取所述目标遮挡车道中每个所述障碍物的所述障碍物关联信息。

23.一种自动驾驶车辆，所述自动驾驶车辆包括如权利要求12-22中任一项所述的自动驾驶车辆的行驶控制装置。

24.一种电子设备，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1-11中任一项所述的方法。

25.一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1-11中任一项所述的方法。

26.一种计算机程序产品，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1-11中任一项所述的方法。

Images