CN116534054A - 自动驾驶车辆的横向避让方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自动驾驶车辆的横向避让方法及装置，方法包括：获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件；在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。本发明通过获取检测结果和感知结果，以提高决策信息的全面性和准确信；针对不同的障碍物设置不同的避让条件，以便于根据检测结果和感知结果确定对应障碍物离自车所在车道线的危险程度，进而做出不同的决策，丰富了车辆的决策行为，降低车辆发生碰撞的风险。

Description

自动驾驶车辆的横向避让方法及装置

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的横向避让方法及装置。

背景技术

随着机动车行业的发展，出现了采用部分辅助驾驶的车辆，部分辅助驾驶车辆一般采用跟线行驶功能与自动调速的加减速功能。而随着图像传感器行业、车载雷达传感器以及人工智能算法的升级发展，测距传感器具有更强的环境感知效果，图像识别技术也得到了巨大的提升，使得辅助驾驶系统可以获得更好的输入，从而提高决策的准确性，确保车辆行驶安全。

目前大部分辅助驾驶控制系统可以分为横向决策控制以及纵向决策控制。纵向决策控系统软件是已大部分实现的车辆辅助驾驶系统，比如纵向跟踪车道线、纵向跟车自动加减速等决策行为都属于纵向控制决策行为系统。对于单一的纵向行为控制，车辆在自动驾驶过程中并不安全，车辆自动行驶过程中需要降低横向的碰撞风险，避让比如压线行驶的车辆或者后向准备超车的车辆；另外，辅助驾驶车辆的跟线控制决策行为不够丰富，不能满足目前人们对于辅助驾驶的控制需求。

发明内容

本发明提供一种自动驾驶车辆的横向避让方法及装置，用以解决现有技术中自动驾驶过程中车辆横向碰撞风险较高的缺陷，丰富车辆的决策行为，以在行驶过程中，确保车辆在横向位置上能够更好躲避侵入本车道或者接近车道线行驶的车辆。

本发明提供一种自动驾驶车辆的横向避让方法，包括：获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，所述检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，所述感知结果是预先基于雷达感知得到的；根据所述检测结果和所述感知结果，确定对应障碍物的避让条件；在所述障碍物符合所述避让条件的情况下，根据所述检测结果和所述感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，所述检测结果包括障碍物检测位置，所述感知结果包括障碍物三维边框信息和障碍物感知位置；所述根据所述检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件，包括：根据所述障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，得到障碍物类型；将所述障碍物检测位置和所述障碍物感知位置进行融合，得到融合位置信息；根据所述融合位置信息和预先获取的自车位置，得到所述障碍物相对于自车的相对位置；根据所述相对位置和所述障碍物类型，确定所述障碍物对应的避让条件。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，所述根据所述相对位置和所述障碍物类型，确定所述障碍物对应的避让条件，包括：在所述相对位置为所述障碍物相对位于前方且自车速度大于第一预设阈值的情况下，将所述障碍物的纵向速度不大于所述自车速度作为相应避让条件；在所述相对位置为所述障碍物相对位于后方且所述自车速度大于所述第一预设阈值的情况下，将所述障碍物的纵向速度大于第二预设阈值作为相应避让条件；在所述相对位置为所述障碍物相对位于相邻车道且并行的情况下，若所述障碍物类型为大型车辆，则将所述障碍物相对自车所在车道线的横向距离小于第一设定值作为相应避让条件；若所述障碍物类型为小型车辆，则将所述横向距离小于第二设定值作为相应避让条件；其中，所述第二设定值小于所述第一设定值。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，所述感知结果还包括障碍物感知速度，所述检测结果还包括车道线检测位置，根据所述检测结果和所述感知结果，判断所述障碍物是否符合相应避让条件，包括：将所述障碍物感知速度沿Frenet坐标系的切线向量进行分解，得到实际纵向速度；判断所述实际纵向速度是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件；或者，根据所述融合位置信息和所述车道线检测位置，得到所述障碍物相对自车所在车道线的实际横向距离；将实际横向距离在预设范围之外的障碍物剔除；判断保留的障碍物对应的实际横向距离是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，所述根据所述检测结果和所述感知结果，判断是否存在安全避让空间，包括：根据所述相对位置，判断前方符合第一预设距离处的横向避让空间是否符合第一预设安全距离，判断相邻车道是否存在并行车辆，以及判断在预设时间内是否与所述障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交；当所述前方符合第一预设距离处的横向避让空间符合第一预设安全距离，所述相邻车道不存在并行车辆，以及在所述预设时间内不与所述障碍物沿所述自车行驶方向相交时，执行横向避让行为。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，所述判断相邻车道是否存在并行车辆，包括：根据所述融合位置信息，判断相邻车道中的障碍物与自车沿所述自车行驶方向的相对距离是否小于第三预设阈值，若是，则所述相邻车道存在并行车辆。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，所述感知结果还包括障碍物感知速度，所述判断在预设时间内是否与所述障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交，包括：基于所述融合位置信息进行轨迹预测，得到对应各所述障碍物的障碍物预测轨迹；根据各所述障碍物预测轨迹、所述障碍物感知速度和预先获取的自车速度，得到追击上前向障碍物的第一时间和/或得到被后向障碍物追击上的第二时间；所述前向障碍物为沿所述自车行驶方向、位于自车前方任意车道的障碍物，所述后向障碍物为沿所述自车行驶方向、位于自车后方任意车道的障碍物；判断所述第一时间是否大于第四预设阈值，和/或，判断所述第二时间是否大于第五预设阈值，若所述第一时间大于所述第四预设阈值和/或所述第二时间大于所述第五预设阈值，则在所述预设时间内存在障碍物沿所述自车行驶方向相交。

根据本发明提供的一种自动驾驶车辆的横向避让方法，在所述执行横向避让行为之后，包括：获取追击上前向障碍物的第三时间和/或获取被后向障碍物追击上的第四时间；判断所述第三时间是否大于第六预设阈值，判断所述第四时间是否大于第七预设阈值，以及判断当前车道自车前后是否在第二预设距离内不存在障碍物；若所述第三时间大于所述第六预设阈值，所述第四时间大于所述第七预设阈值，且所述当前车道自车前后在第二预设距离内不存在障碍物，触发横向避让回正操作。

本发明还提供一种自动驾驶车辆的横向避让装置，包括：数据获取模块，获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，所述检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，所述感知结果是预先基于雷达感知得到的；第一决策模块，根据所述检测结果和所述感知结果，确定对应障碍物的避让条件；第二决策模块，在所述障碍物符合所述避让条件的情况下，根据所述检测结果和所述感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述自动驾驶车辆的横向避让方法的步骤。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述自动驾驶车辆的横向避让方法的步骤。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述自动驾驶车辆的横向避让方法的步骤。

本发明提供的自动驾驶车辆的横向避让方法及装置，通过获取检测结果和感知结果，以提高决策信息的全面性和准确信；针对不同的障碍物设置不同的避让条件，以便于根据检测结果和感知结果确定对应障碍物离自车所在车道线的危险程度，进而做出不同的决策，丰富了车辆的决策行为，实现了对决策的优化，降低与其他车辆碰撞的风险；在符合避让条件的基础上，进一步判定是否存在安全避让空间，以在执行横向避让行为时降低发生碰撞行为的概率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本发明提供的自动驾驶车辆的横向避让方法的流程示意图之一；

图2是本发明提供的自动驾驶车辆的横向避让方法的流程示意图之二；

图3是本发明提供的自动驾驶车辆的横向避让方法的流程示意图之三；

图4是本发明提供的判断车辆是否回正的流程示意图；

图5是本发明提供的自动驾驶车辆的横向避让装置的结构示意图；

图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了一种自动驾驶车辆的横向避让方法的流程示意图，该方法，包括：

S11，获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，感知结果是预先基于雷达感知得到的；

S12，根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件；

S13，在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

需要说明的是，本说明书中的S1N不代表自动驾驶车辆的横向避让方法的先后顺序，下面具体结合图2-图4描述本发明的自动驾驶车辆的横向避让方法。

步骤S11，获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，感知结果是预先基于雷达感知得到的。

在本实施例中，获取关于车辆周围环境的待检测结果，包括：获取关于车辆周围环境的待检测图像；对所述待检测图像进行目标检测，得到检测结果，所述检测结果包括障碍物检测位置和车道线检测位置。需要说明的是，待检测图像可以基于自车相机或者摄像头等方式对目标行驶环境进行拍摄，此处不作进一步地限定；目标检测可参考现有检测算法，此处不作进一步阐述。

另外，获取感知结果，包括：利用雷达对目标行驶环境进行感知，得到感知结果，感知结果包括障碍物三维边框信息、障碍物感知位置和障碍物感知速度。需要说明的是，雷达可以采用激光雷达或毫米波雷达等，此处不作进一步地限定。

应当注意，感知结果与检测结果是自车对目标行驶环境中的障碍物的感知和检测，即在同一目标行驶环境中，分别获取待检测图像和感知结果，从而确保感知结果与基于待检测图像检测得到的检测结果在时间上保持对应。另外，障碍物包括目标行驶环境中的道路边缘等容易致使自车发生碰撞风险的静止物体以及其他行驶车辆。

步骤S12，将根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件。

在本实施例中，参考图2，根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件，包括：

S121，根据障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，得到障碍物类型。需要补充的是，根据障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，包括：通过障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，得到静止物体和其他行驶车辆；根据其他行驶车辆的三维边框信息和预设车辆尺寸分类规则，对其他行驶车辆进行划分，得到障碍物类型，障碍物类型包括大型车辆和小型车辆。应当说明的是，车辆尺寸分类规则可以预先基于实际车型和设计需求设置，比如，将大型卡车划分为大型车辆，将中型卡车和小轿车等划分为小型车辆，此处不作进一步地限定。

S122，将障碍物检测位置和障碍物感知位置进行融合，得到融合位置信息。在本实施例中，将障碍物检测位置和障碍物感知位置进行融合，包括：将障碍物检测位置和障碍物感知位置进行匹配，并基于置信度进行融合，得到融合位置信息。需要补充的是，可以利用融合算法将同一时刻的障碍物检测结果和障碍物感知结果进行融合，融合算法可以采用现有算法，此处不作进一步地限定。

在一个可选实施例中，参考图3，在得到融合位置信息之后，包括：将融合位置信息、车道线检测位置和障碍物感知速度由本地坐标系投影至Frenet坐标系；或者，在得到融合位置信息之前，包括：将感知结果和检测结果由本地坐标系投影至Frenet坐标系。需要说明的是，Frenet坐标系是以自车所在车道的中心线作为参考线，使用参考线的切线向量和法线向量建立的坐标系；本地坐标系是以自车朝向和自车朝向的垂直方向建立的坐标系。

S123，根据融合位置信息和预先获取的自车位置，得到障碍物相对于自车的相对位置。需要补充的，在根据融合位置信息和预先获取的自车位置，得到障碍物相对于自车的相对位置之前，包括：通过定位系统获取自车位置。在本实施例中，定位系统可以采用GPS、RTK等传感器。

S124，根据相对位置和障碍物类型，确定障碍物对应的避让条件。

在本实施例中，根据相对位置和障碍物类型，确定障碍物对应的避让条件，包括：在相对位置为障碍物相对位于前方且自车速度大于第一预设阈值的情况下，将障碍物的纵向速度不大于自车速度作为相应避让条件；在相对位置为障碍物相对位于后方且自车速度大于第一预设阈值的情况下，将障碍物的纵向速度大于第二预设阈值作为相应避让条件；在相对位置为障碍物相对位于相邻车道且并行的情况下，若障碍物类型为大型车辆，则将障碍物相对自车所在车道线的横向距离小于第一设定值作为相应避让条件；若障碍物类型为小型车辆，则将横向距离小于第二设定值作为相应避让条件；其中，第二设定值小于第一设定值。

应当注意的是，基于障碍物相对于自车的相对位置以及障碍物类型，设定不同的避让条件，从而针对不同的障碍物确定其离自车所在车道线的危险程度，进而做出不同的决策，实现了对决策的优化，降低与其他行驶车辆碰撞的风险；另外，考虑了自车前后向及邻测车道的其他行驶车辆，具有丰富的适应性、决策的全面性和更大的空间感知距离。

另外，第一预设阈值、第二预设阈值可以根据自车行驶环境和自车车型设置，此处不作进一步的限定，比如第一预设阈值可以为10km/h，第二预设阈值可以为自车车速+2km/h；第一设定值和第二设定值可以根据实际车道宽度设置，比如第一设定值可以为(wd/2)+1.0，第二设定值可以为(wd/2)+0.5。

另外，根据检测结果和感知结果，判断障碍物是否符合相应避让条件，包括：将障碍物感知速度沿Frenet坐标系的切线向量进行分解，得到实际纵向速度；判断实际纵向速度是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件；或者，根据融合位置信息和车道线检测位置，得到障碍物相对自车所在车道线的实际横向距离；将实际横向距离在预设范围之外的障碍物剔除；判断保留的障碍物对应的实际横向距离是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件。

需要说明的是，通过判断实际横向距离是否符合预设范围，对障碍物进行筛选，以保留位于自车前向邻车道横向压线或接近压线的其他行驶车辆以及后向临车道将要超本车的其他行驶车辆，以便于后续针对上述情况的其他行驶车辆进行判断，确定自车是否执行横向避让行为，大大节省了算力资源。另外，预设范围可以根据自车车型以及实际车道宽度进行设置，比如自车为卡车时，假设车道宽度表示为wd，横向距离表示为ld，预设范围可以为wd/2<ld<3wd，或者，预设范围可以设置为-3wd<ld<-wd/2，此处不作进一步地限定。

在一个可选实施例中，在得到障碍物至自车所在车道线的实际横向距离之后，还包括：根据障碍物距离自车所在车道线的实际横向距离，判断障碍物是否正在汇入自车所在车道线，得到对应障碍物的横向行为，从而便于后续判断横向距离是否符合预设范围时，结合横向行为，进一步确定障碍物是否正在压线、接近压线或正在超赶自车。

步骤S13，在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

在本实施例中，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，包括：根据相对位置，判断前方符合第一预设距离处的横向避让空间是否符合第一预设安全距离，判断相邻车道是否存在并行车辆，以及判断在预设时间内是否与障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交；当前方符合第一预设距离处的横向避让空间符合第一预设安全距离，相邻车道不存在并行车辆，以及在预设时间内不与障碍物沿自车行驶方向相交时，执行横向避让行为。

需要补充的是，第一预设距离和第一预设安全距离可以根据实际车道的限行速度、自车的实际行驶速度以及自车的制动范围确定，比如第一预设距离可以设置为300m，第一预设安全距离可以设置为0.5m；横向避让空间是预先基于自车垂直于车道宽度方向设置的参数，用于确保自车能够安全进行横向避让，横向避让空间的大小可以根据实际自车的大小以及道路宽度确定，此处不作进一步地限定。

更进一步地说，判断相邻车道是否存在并行车辆，包括：根据融合位置信息，判断相邻车道中的障碍物与自车沿自车行驶方向的相对距离是否小于第三预设阈值，若是，则相邻车道存在并行车辆。需要补充的是，第三预设阈值可以根据实际设计需求设置，比如为16m，此处不作进一步地限定。

另外，判断在预设时间内是否与障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交，包括：基于融合位置信息进行轨迹预测，得到对应各障碍物的障碍物预测轨迹；根据各障碍物预测轨迹、障碍物感知速度和预先获取的自车速度，得到追击上前向障碍物的第一时间和/或得到被后向障碍物追击上的第二时间；前向障碍物为沿自车行驶方向、位于自车前方任意车道的障碍物，后向障碍物为沿自车行驶方向、位于自车后方任意车道的障碍物；判断第一时间是否大于第四预设阈值，和/或，判断第二时间是否大于第五预设阈值，若第一时间大于第四预设阈值和/或第二时间大于第五预设阈值，则在预设时间内存在障碍物沿自车行驶方向相交。

需要补充的是，在基于融合位置信息进行轨迹预测时，基于当前帧融合位置信息和在先帧融合位置信息，对各障碍物未来时刻的轨迹进行预测，轨迹预测的方式可参考现有轨迹预测方式，此处不作进一步地阐述。另外，第四预设阈值可以根据目标车辆和前向障碍物的车速设置，第五预设阈值可以根据自车车速和后向障碍物的障碍物感知速度设置，比如，第四预设阈值可以为10s，第五预设阈值可以为5s，此处不作进一步地限定。

应当注意的是，在根据检测结果和感知结果，判断障碍物是否符合相应避让条件时，需要根据连续帧数的检测结果和感知结果，判断障碍物是否符合相应避让条件，并根据连续帧数的检测结果和感知结果，判断障碍物符合相应避让条件，且连续帧数符合预设帧数，从而避免根据单帧检测结果和感知结果判断事物以致误触发横向避让行为决策的情况。预设帧数可以为3帧，可以为5帧，具体可以根据实际设计需求以及实验情况确定，此处不作进一步地限定。

此外，在自车执行横向避让行为时，其跟踪的车道线向左或者向右偏移一定的距离。在一个可选实施例中，对于触发向自车一侧横向避让行为决策的自动驾驶车辆，其跟踪的车道线相对于原有车道中心线向该侧偏移0.45m，对于触发向车辆另一侧横向避让行为决策的车辆，其跟踪的车道线相对于原有车道中心线向该另一侧偏移0.45m。

在一个可选实施例中，参考图4，在执行横向避让行为之后，包括：获取追击上前向障碍物的第三时间和/或获取被后向障碍物追击上的第四时间；判断第三时间是否大于第六预设阈值，判断第四时间是否大于第七预设阈值，以及判断当前车道自车前后是否在第二预设距离内不存在障碍物；若第三时间大于第六预设阈值，第四时间大于第七预设阈值，且当前车道自车前后在第二预设距离内不存在障碍物，触发横向避让回正操作。

应当注意，在获取第三时间和第四时间时，由于自车在执行横向避让行为后，其行驶车道、障碍物相对于自车的相对位置均发生了变化，因此需要重新获取检测结果和感测结果，其余步骤可参考上文得到追击上前向障碍物的第一时间和/或得到被后向障碍物追击上的第二时间的方式，此处不作赘述。另外，第六预设阈值可以根据目标车辆和前向障碍物的车速设置，第七预设阈值可以根据目标车辆和后向障碍物的车速设置，比如，第六预设阈值可以为8s，第七预设阈值可以为5s，此处不作进一步地限定。

综上所述，本发明实施例通过获取检测结果和感知结果，以提高决策信息的全面性和准确信；针对不同的障碍物设置不同的避让条件，以便于根据检测结果和感知结果确定对应障碍物离自车所在车道线的危险程度，进而做出不同的决策，丰富了车辆的决策行为，实现了对决策的优化，降低与其他车辆碰撞的风险；在符合避让条件的基础上，进一步判定是否存在安全避让空间，以在执行横向避让行为时降低发生碰撞行为的概率。

下面对本发明提供的自动驾驶车辆的横向避让装置进行描述，下文描述的自动驾驶车辆的横向避让装置与上文描述的自动驾驶车辆的横向避让方法可相互对应参照。

图5示出了一种自动驾驶车辆的横向避让装置的结构示意图，该装置，包括：

数据获取模块51，获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，感知结果是预先基于雷达感知得到的；

第一决策模块52，根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件；

第二决策模块53，在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

在本实施例中，数据获取模块51，包括：图像获取单元，获取关于车辆周围环境的待检测图像；目标检测单元，对所述待检测图像进行目标检测，得到检测结果，所述检测结果包括障碍物检测位置和车道线检测位置。

另外，数据获取模块51，还包括：感知单元，利用雷达对目标行驶环境进行感知，得到感知结果，感知结果包括障碍物三维边框信息、障碍物感知位置和障碍物感知速度。

第一决策模块52，包括：类型获取单元，根据障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，得到障碍物类型；融合单元，将障碍物检测位置和障碍物感知位置进行融合，得到融合位置信息；相对位置获取单元，根据融合位置信息和预先获取的自车位置，得到障碍物相对于自车的相对位置；第一决策单元，根据相对位置和障碍物类型，确定障碍物对应的避让条件。

进一步地，类型获取单元，包括：第一分类单子元，通过障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，得到静止物体和其他行驶车辆；第二分类子单元，根据其他行驶车辆的三维边框信息和预设车辆尺寸分类规则，对其他行驶车辆进行划分，得到障碍物类型，障碍物类型包括大型车辆和小型车辆。

进一步地，融合单元，包括：融合子单元，将障碍物检测位置和障碍物感知位置进行匹配，并基于置信度进行融合，得到融合位置信息。

进一步地，第一决策单元，包括：第一条件确定子单元，在相对位置为障碍物相对位于前方且自车速度大于第一预设阈值的情况下，将障碍物的纵向速度不大于自车速度作为相应避让条件；第二条件确定子单元，在相对位置为障碍物相对位于后方且自车速度大于第一预设阈值的情况下，将障碍物的纵向速度大于第二预设阈值作为相应避让条件；第三条件确定子单元，在相对位置为障碍物相对位于相邻车道且并行的情况下，若障碍物类型为大型车辆，则将障碍物相对自车所在车道线的横向距离小于第一设定值作为相应避让条件；若障碍物类型为小型车辆，则将横向距离小于第二设定值作为相应避让条件；其中，第二设定值小于第一设定值。

进一步地，第一决策单元，还包括：速度获取子单元，将障碍物感知速度沿Frenet坐标系的切线向量进行分解，得到实际纵向速度；第一判断子单元，判断实际纵向速度是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件；或者，距离获取子单元，根据融合位置信息和车道线检测位置，得到障碍物相对自车所在车道线的实际横向距离；筛选子单元，将实际横向距离在预设范围之外的障碍物剔除；第二判断子单元，判断保留的障碍物对应的实际横向距离是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件。

在一个可选实施例中，第一决策单元，还包括：横向行为获取子单元，在得到障碍物至自车所在车道线的实际横向距离之后，根据障碍物距离自车所在车道线的实际横向距离，判断障碍物是否正在汇入自车所在车道线，得到对应障碍物的横向行为，从而便于后续判断横向距离是否符合预设范围时，结合横向行为，进一步确定障碍物是否正在压线、接近压线或正在超赶自车。

在一个可选实施例中，第一决策模块52，还包括：投影单元，在得到融合位置信息之后，将融合位置信息、车道线检测位置和障碍物感知速度由本地坐标系投影至Frenet坐标系；或者，在得到融合位置信息之前，将感知结果和检测结果由本地坐标系投影至Frenet坐标系。

在一个可选实施例中，第一决策模块52，还包括：定位单元，在根据融合位置信息和预先获取的自车位置，得到障碍物相对于自车的相对位置之前，通定位系统获取自车位置。在本实施例中，定位系统可以采用GPS、RTK等传感器。

第二决策模块53，包括：根据相对位置，第一判断单元判断前方符合第一预设距离处的横向避让空间是否符合第一预设安全距离，第二判断单元判断相邻车道是否存在并行车辆，以及第三判断单元判断在预设时间内是否与障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交；第二决策单元，当前方符合第一预设距离处的横向避让空间符合第一预设安全距离，相邻车道不存在并行车辆，以及在预设时间内不与障碍物沿自车行驶方向相交时，执行横向避让行为。

进一步地，第二判断单元，包括：相对距离判断子单元，根据融合位置信息，判断相邻车道中的障碍物与自车沿自车行驶方向的相对距离是否小于第三预设阈值，若是，则相邻车道存在并行车辆。

进一步地，第三判断单元，包括：包括：轨迹预测子单元，基于融合位置信息进行轨迹预测，得到对应各障碍物的障碍物预测轨迹；追击时间获取子单元，根据各障碍物预测轨迹、障碍物感知速度和预先获取的自车速度，得到追击上前向障碍物的第一时间和/或得到被后向障碍物追击上的第二时间；前向障碍物为沿自车行驶方向、位于自车前方任意车道的障碍物，后向障碍物为沿自车行驶方向、位于自车后方任意车道的障碍物；时间判断子单元，判断第一时间是否大于第四预设阈值，和/或，判断第二时间是否大于第五预设阈值，若第一时间大于第四预设阈值和/或第二时间大于第五预设阈值，则在预设时间内存在障碍物沿自车行驶方向相交。

在一个可选实施例中，该装置，还包括：避让回正模块，在执行横向避让行为之后，判断能否执行横向避让回正行。具体而言，避让回正模块，包括：追击时间获取单元，获取追击上前向障碍物的第三时间和/或获取被后向障碍物追击上的第四时间；时间判断单元，判断第三时间是否大于第六预设阈值，判断第四时间是否大于第七预设阈值，以及判断当前车道自车前后是否在第二预设距离内不存在障碍物；若第三时间大于第六预设阈值，第四时间大于第七预设阈值，且当前车道自车前后在第二预设距离内不存在障碍物，触发横向避让回正操作。

综上所述，本发明实施例通过数据获取模块获取检测结果和感知结果，以提高决策信息的全面性和准确信；针对不同的障碍物设置不同的避让条件，以便于第一决策模块根据检测结果和感知结果确定对应障碍物离自车所在车道线的危险程度，进而做出不同的决策，丰富了车辆的决策行为实现了对决策的优化，降低与其他车辆碰撞的风险；在符合避让条件的基础上，利用第二决策模块进一步判定是否存在安全避让空间，以在执行横向避让行为时降低发生碰撞行为的概率。

图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)61、通信接口(Communications Interface)62、存储器(memory)63和通信总线64，其中，处理器61，通信接口62，存储器63通过通信总线64完成相互间的通信。处理器61可以调用存储器63中的逻辑指令，以执行自动驾驶车辆的横向避让方法，该方法包括：获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，感知结果是预先基于雷达感知得到的；根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件；在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

此外，上述的存储器63中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的自动驾驶车辆的横向避让方法，该方法包括：获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，感知结果是预先基于雷达感知得到的；根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件；在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的自动驾驶车辆的横向避让方法，该方法包括：获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，感知结果是预先基于雷达感知得到的；根据检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件；在障碍物符合避让条件的情况下，根据检测结果和感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，包括：

获取关于车辆周围环境的检测结果和感知结果；其中，所述检测结果是预先基于待检测图像进行目标检测得到的，所述感知结果是预先基于雷达感知得到的；

根据所述检测结果和所述感知结果，确定对应障碍物的避让条件；

在所述障碍物符合所述避让条件的情况下，根据所述检测结果和所述感知结果，判断是否存在安全避让空间，并基于存在安全避让空间，执行横向避让行为。

2.根据权利要求1所述自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，所述检测结果包括障碍物检测位置，所述感知结果包括障碍物三维边框信息和障碍物感知位置；

所述根据所述检测结果和感知结果，确定对应障碍物的避让条件，包括：

根据所述障碍物三维边框信息，对障碍物进行划分，得到障碍物类型；

将所述障碍物检测位置和所述障碍物感知位置进行融合，得到融合位置信息；

根据所述融合位置信息和预先获取的自车位置，得到所述障碍物相对于自车的相对位置；

根据所述相对位置和所述障碍物类型，确定所述障碍物对应的避让条件。

3.根据权利要求2所述自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，所述根据所述相对位置和所述障碍物类型，确定所述障碍物对应的避让条件，包括：

在所述相对位置为所述障碍物相对位于前方且自车速度大于第一预设阈值的情况下，将所述障碍物的纵向速度不大于所述自车速度作为相应避让条件；

在所述相对位置为所述障碍物相对位于后方且所述自车速度大于所述第一预设阈值的情况下，将所述障碍物的纵向速度大于第二预设阈值作为相应避让条件；

在所述相对位置为所述障碍物相对位于相邻车道且并行的情况下，若所述障碍物类型为大型车辆，则将所述障碍物相对自车所在车道线的横向距离小于第一设定值作为相应避让条件；若所述障碍物类型为小型车辆，则将所述横向距离小于第二设定值作为相应避让条件；其中，所述第二设定值小于所述第一设定值。

4.根据权利要求2所述自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，所述感知结果还包括障碍物感知速度，所述检测结果还包括车道线检测位置，根据所述检测结果和所述感知结果，判断所述障碍物是否符合相应避让条件，包括：

将所述障碍物感知速度沿Frenet坐标系的切线向量进行分解，得到实际纵向速度；

判断所述实际纵向速度是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件；或者，

根据所述融合位置信息和所述车道线检测位置，得到所述障碍物相对自车所在车道线的实际横向距离；

将实际横向距离在预设范围之外的障碍物剔除；

判断保留的障碍物对应的实际横向距离是否符合相应避让条件，若符合，则对应障碍物符合相应避让条件。

5.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，所述根据所述检测结果和所述感知结果，判断是否存在安全避让空间，包括：

根据所述相对位置，判断前方符合第一预设距离处的横向避让空间是否符合第一预设安全距离，判断相邻车道是否存在并行车辆，以及判断在预设时间内是否与所述障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交；

当所述前方符合第一预设距离处的横向避让空间符合第一预设安全距离，所述相邻车道不存在并行车辆，以及在所述预设时间内不与所述障碍物沿所述自车行驶方向相交时，执行横向避让行为。

6.根据权利要求5所述的自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，所述判断相邻车道是否存在并行车辆，包括：

根据所述融合位置信息，判断相邻车道中的障碍物与自车沿所述自车行驶方向的相对距离是否小于第三预设阈值，若是，则所述相邻车道存在并行车辆。

7.根据权利要求5所述的自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，所述感知结果还包括障碍物感知速度，所述判断在预设时间内是否与所述障碍物沿预先获取的自车行驶方向相交，包括：

基于所述融合位置信息进行轨迹预测，得到对应各所述障碍物的障碍物预测轨迹；

根据各所述障碍物预测轨迹、所述障碍物感知速度和预先获取的自车速度，得到追击上前向障碍物的第一时间和/或得到被后向障碍物追击上的第二时间；所述前向障碍物为沿所述自车行驶方向、位于自车前方任意车道的障碍物，所述后向障碍物为沿所述自车行驶方向、位于自车后方任意车道的障碍物；

判断所述第一时间是否大于第四预设阈值，和/或，判断所述第二时间是否大于第五预设阈值，若所述第一时间大于所述第四预设阈值和/或所述第二时间大于所述第五预设阈值，则在所述预设时间内存在障碍物沿所述自车行驶方向相交。

8.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的横向避让方法，其特征在于，在所述执行横向避让行为之后，包括：

获取追击上前向障碍物的第三时间和/或获取被后向障碍物追击上的第四时间；

判断所述第三时间是否大于第六预设阈值，判断所述第四时间是否大于第七预设阈值，以及判断当前车道自车前后是否在第二预设距离内不存在障碍物；

若所述第三时间大于所述第六预设阈值，所述第四时间大于所述第七预设阈值，且所述当前车道自车前后在第二预设距离内不存在障碍物，触发横向避让回正操作。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述自动驾驶车辆的横向避让方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述自动驾驶车辆的横向避让方法的步骤。