CN116580582A - 一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法与设备 - Google Patents

Abstract

本申请的目的是提供一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法与设备，包括：获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，并构建所述至少一个路口子场景；基于路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定无人驾驶车辆在道路路口的实时路权信息，若所述实时路权信息为优先路权，在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。本申请为无人驾驶车辆提供了精准有效的场景决策，营造了安全有序的道路驾驶环境。

Description

一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法与设备

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种用于确定道路路口的路口通行场景及通行道路路口的技术。

背景技术

无人驾驶车辆可自动识别交通指示牌和行车信息，具备雷达、相机、全球卫星导航等电子设施，并安装同步传感器。但是，面临较为复杂的交通环境时，仅仅基于空间搜索或优化的方式进行决策，无人驾驶车辆很难做到像人一样灵活，也很难在需要停车时停在不影响其它车辆通行的位置，容易影响路面上其他车辆的通行状况。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种用于确定道路路口的路口通行场景及通行道路路口的方法与设备。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法，其中，所述路口通行场景包括至少一个路口子场景，所述方法包括：

获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；

根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；

基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应；

基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于通行道路路口的方法，其中，所述道路路口包括如前所述方法确定的路口通行场景，所述方法包括：

获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置；

获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态；

基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权；

若所述实时路权信息为非优先路权，在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权；

若所述实时路权信息为优先路权，在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定道路路口的路口通行场景的设备，其中，所述路口通行场景包括至少一个路口子场景，所述设备包括：

一一模块，用于获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；

一二模块，用于根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；

一三模块，用于基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应；

一四模块，用于基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。

根据本申请的另一个方面，提供了一种用于通行道路路口的设备，其中，所述道路路口包括如前所述方法确定的路口通行场景，所述设备包括：

二一模块，用于获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置；

二二模块，用于获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态；

二三模块，用于基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权；

二四模块，若所述实时路权信息为非优先路权，用于在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权；

二五模块，若所述实时路权信息为优先路权，用于在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上任一所述方法的步骤。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令在被执行时使得系统进行执行如上任一所述方法的步骤。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。

与现有技术相比，本申请通过获取无人驾驶车辆在前方道路的道路路口的至少一个意向停车位置，并获取无人驾驶车辆在道路路口的实时路权信息，结合实时位置，为无人驾驶车辆提供关于道路路口的准确的停车位置及有序的行驶策略，使得无人驾驶车辆的行驶决策更加符合人类的驾驶行为，为无人驾驶车辆提供了精准有效的场景决策，营造了安全有序的道路驾驶环境。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出根据本申请一个实施例的一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法流程图；

图2示出根据本申请另一个实施例的一种道路路口的示例图；

图3示出根据本申请一个实施例的一种通行道路路口的示例图；

图4示出根据本申请一个实施例的一种确定意向停车位置的示例图；

图5示出根据本申请一个实施例的一种端点示例图；

图6示出根据本申请一个实施例的一种用于通行道路路口的方法流程图；

图7示出根据本申请一个实施例的一种计算机设备100的功能模块；

图8示出根据本申请一个实施例的一种计算机设备200的功能模块；

图9示出可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步详细描述。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如，中央处理器(Central Processing Unit，CPU))、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(Read Only Memory，ROM)或闪存(Flash Memory)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(Phase-Change Memory，PCM)、可编程随机存取存储器(Programmable Random Access Memory，PRAM)、静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic Random AccessMemory，DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、数字多功能光盘(Digital Versatile Disc,DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

本申请所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如Android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。优选地，所述设备还可以是运行于所述用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备、网络设备、触摸终端或网络设备与触摸终端通过网络相集成所构成的设备上的程序。

当然，本领域技术人员应能理解上述设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的设备如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或者更多，除非另有明确具体的限定。

图1示出了根据本申请一个方面的一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法，其中，所述路口通行场景包括至少一个路口子场景，该方法应用于计算机设备，所述方法包括步骤S101、步骤S102、步骤S103以及步骤S104。在步骤S101中，获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；在步骤S102中，根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；在步骤S103中，基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应；在步骤S104中，基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。其中，所述计算机设备包括但不限于无人驾驶车辆的控制设备或者与控制设备相连接的网络设备等，所述控制设备用于向无人驾驶车辆的驾驶模块发送对应驾驶指令以控制所述无人驾驶车辆在道路上实现自动驾驶。其中，所述控制设备可以获取无人驾驶车辆采集到的道路相关信息、无人驾驶车辆的实时位置以及当前驾驶状态等，从而生成关于所述无人驾驶车辆的控制指令，或者，控制设备将无人驾驶车辆采集到的道路相关信息、无人驾驶车辆的实时位置以及当前驾驶状态等传输至网络设备并接收网络设备基于该无人驾驶车辆采集到的道路相关信息、无人驾驶车辆的实时位置以及当前驾驶状态等获取的控制指令等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。

具体而言，在步骤S101中，获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹。例如，所述行驶轨迹包括从当前位置至道路路口前方预定距离的局部路径，所述局部路径由道路路口的多个位置对应的位置点集组成。所述局部路径可以是从起始位置至目的地的全局路径中直接提取的静态路径，还可以是基于全局路径在道路路口进行局部动态调整确定的动态路径等；在一些情形下，所述局部路径是基于实时路况信息对全局路径的局部调整确定的，如在全局路径的基础上在道路路口的局部调整确定的局部路径，具体地，所述实时路况信息用于指示当前道路的道路路口的车辆通行状况和/或道路障碍状况等，对应车辆通行状况包括当前道路路口的通行车辆数量及前方造成阻碍的车辆位置等，对应道路障碍状况包括当前道路路口的路面阻碍，如道路维修区域或者雨天时被淹没道路路面等。若当前道路的道路路口存在阻碍车辆和/或阻碍路面等，且该阻碍车辆和/或阻碍路面所处位置对行驶轨迹所对应道路车道上的车辆行驶造成了阻碍等，则调整该道路路口附近的局部位置的行驶轨迹绕行对应阻碍车辆和/或阻碍路面，从而实时生成符合无人驾驶车辆的行驶要求的动态局部路径等。在一些实施方式中，所述道路路口通常包括多个道路的重合部分及该重合部分在该多个道路上的延伸部分，如图2中路口中间区域及各个道路上的交通实线区域。所述道路路口用于指示车辆与行人汇集、转向或者疏散的道路相交处，包括平面交叉路口、环形交叉口、立体交叉口等，具体地，对应平面交叉口包括T形、Y形、十字形、X形、错位、环形等平面路口。在此，本申请主要以平面交叉路口为例阐述以下实施例，本领域技术人员应能理解，以下该等实施例同样适用于环形交叉口、立体交叉口等道路路口。在步骤S102中，根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道。例如，每个路口存在多个车道方向的道路，每条道路存在一个或多个车道，在此，根据行驶轨迹确定与当前行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道，其中，所述观测车道用于指示与当前行驶轨迹交汇且对应交通规则不相同的车道区域，该车道区域可以是具体的一个或多个车道或者其他车道区域，如人行横道等，对应观测车道可以是道路上的实际车道，还可以是道路上相同交通规则合并后的合并车道，如与行驶轨迹交汇且交通规则相同、且相邻的多个车道合并而成的合并车道等。其中，计算机设备可以将与行驶轨迹交汇(例如，行驶轨迹中存在轨迹点处于对应车道的路面内)的车道区域确定为观测车道，该观测车道与无人驾驶车辆当前行驶车道相交，其观测车道上的车辆/行人会对该无人驾驶车辆的驾驶形成道路阻碍等。例如，图2中对应无人驾驶车辆当前行驶于南北方向上最右侧的第四车道，与该车道相交的观测车道为东西方向上的四个车道；再例如，图3中对应无人驾驶车辆当前行驶于南北方向上最右侧的第三车道，对应行驶轨迹从该车道转向东西方向上最上侧车道，则与之交汇的车道包括南北方向上左侧的车道以及东西方向上左边三道的车道；还例如，考虑到人行横道对于该无人驾驶车辆通过该道路路口的影响，如图2、图3所示，道路路口中每个道路路口靠近路口一端存在人行横道对应的车道区域，将与行驶轨迹相交的人行横道对应的车道区域确定为对应观测车道，并在对应道路路口设置意向停车位置等。例如，计算机设备可以获取到无人驾驶车辆前方道路的道路路口的人行横道区域的人行横道位置，该人行横道位置用于指示该人行横道区域在前方道路的道路路面所处位置及面积等。在一些实施方式中，对于同一方向仅有一个车道的道路，每一个观测车道可以是指与无人驾驶车辆行驶方向对应行驶轨迹相交的每一个车道；在一些情形下，同一条道路存在多条车道，该多条车道的车道方向相同，我们可以对该同一条道路上的每一个相交的车道进行合并，如将行驶方向/交通规则相同的、相邻(例如，两车道的位置差值小于或等于位置差值阈值等)的相交车道融合为同一个观测车道，并基于该融合后的观测车道计算与行驶轨迹的碰撞位置，从而确定对应的至少一个意向停车位置。

在步骤S103中，基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应。例如，所述意向停车位置用于在无人驾驶车辆的路权信息为非优先路权时进行临时停车。计算机设备可以基于无人驾驶车辆的行驶轨迹，在当前道路路口的行驶轨迹中根据路口的各个观测车道与该行驶轨迹的碰撞关系进行选点，从而从行驶轨迹中确定至少一个目标点，将对应目标点的位置确定为意向停车位置等。所述意向停车位置可以是地图上的一个点坐标，该点坐标用于指示无人驾驶车辆行驶至该点坐标并覆盖该点坐标，当然，该点坐标可以是无人驾驶车辆进行临时停车时无人驾驶车辆的车身上的任一点，例如，车身中心的点或者车身最前端的中间点等。其中，所述至少一个观测车道的车道区域与行驶轨迹通常存在一段交汇轨迹，我们从该交汇轨迹的两个端点中取一个作为对应的意向停车位置，且在同一道路路口对应的取点规则相同，如均取交汇轨迹中的行驶方向上的起始点，或者取交汇轨迹中行驶方向上的结束点等；换言之，每一个观测车道可以确定一个与之一一对应的意向停车位置。对应路口交通指示信息包括用于在道路路口进行交通指示的区域或者标识等，如路口车道、人行横道区域、待左转缓冲区域、交通信号灯或者禁停标识牌等。

在步骤S104中，基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。例如，获取到至少一个观测车道、至少一个意向停车位置后，计算机设备可以基于对应观测车道及意向停车位置构建对应的路口子场景；由于观测车道与意向停车位置一一对应，则我们可以基于每一个观测车道及对应意向停车位置构建一个路口子场景，并确定该路口子场景的交通规则，如车辆在路口子场景对应的行驶轨迹上行驶时的交通规则等。其中，计算机设备可以是直接基于前述至少一个观测车道、至少一个意向停车位置构建对应数量相同的对应的路口子场景；还例如，计算机设备还可以先确定至少一个观测车道、至少一个意向停车位置中是否能够进行车道合并，合并得到对应的合并车道，同时将至少一个意向停车位置中不必要的意向停车位置移除，从而确定对应一个或多个观测车道及一一对应的一个或多个意向停车位置，再基于该合并后的一个或多个观测车道及一个或多个意向停车位置构建对应的路口子场景等。其中，所述交通规则用于指示路口子场景对应观测车道中车辆应遵循的交通规则，如车辆在无红绿灯的道路路口时优先行驶顺序为：直行方向＞左转方向＞右转方向，人行道内行人有高路权，红绿灯路口按照对应车道红绿灯规则通行等。

在一些实施方式中，在步骤S103中，基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定所述至少一个观测车道中每个观测车道与所述行驶轨迹的起始交汇端点；取所述至少一个观测车道的起始交汇端点作为每个观测车道的意向停车位置，从而获取处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置。例如，如图4所示，对应横向阴影路线为该无人驾驶车辆在该道路路口的观测车道之一，对应无人驾驶车辆行驶方向上的竖向虚线为该无人驾驶车辆在该道路路口的行驶轨迹，通过对应观测车道的车道区域及行驶轨迹的轨迹路线，可以确定该行驶轨迹与对应车道区域的起始交汇端点与结束交汇端点，在一些情形下，我们可以将一个观测车道的车道区域看作一个面，将行驶轨迹看作一条线，从而计算该行驶轨迹在行驶方向上与该车道区域相交的起始点和结束点，将起始点作为起始交汇端点，结束点作为结束交汇端点，计算机设备可以根据每个观测车道的起始交汇端点及结束交汇端点，确定一个或多个初始意向停车位置，例如，根据预设取点规则，从每个观测车道的起始交汇端点作为对应的意向停车位置。例如，对于每一个观测车道的起始交汇端点，我们取起始交汇端点作为对应的意向停车位置，如图4中示出的起始碰撞位置。

在一些实施方式中，所述路口子场景包括对应的场景行驶轨迹；其中，在步骤S104中，针对所述至少一个观测车道中每个观测车道，遍历所述行驶轨迹中的轨迹点，若某轨迹点处于某观测车道的车道区域内，将该轨迹点确定为该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点，并将该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点的集合确定为该观测车道对应的路口子场景的场景行驶轨迹，以获取所述至少一个路口子场景的场景行驶轨迹。例如，通过对应观测车道的车道区域及行驶轨迹的轨迹路线，可以确定该行驶轨迹与对应车道区域的交汇轨迹，在一些情形下，我们可以将一个观测车道的车道区域看作一个面，将行驶轨迹看作一条线，从而计算该行驶轨迹上每一个点是否落入该车道区域对应的面内，若是，则确定该轨迹点为该观测车道与行驶轨迹的交汇点；基于前述交汇规则遍历该行驶轨迹上每一个点，从而确定多个行驶轨迹与该观测车道的车道区域的交汇点，从而将第一个交汇点组成一个点集，该点集即对应着该行驶轨迹与该观测车道的车道区域的交汇轨迹等，该交汇轨迹用于描述无人驾驶车辆在该路口子场景内对应的行驶轨迹。其中，为了简化计算过程，该行驶轨迹与观测车道的车道区域的交汇轨迹的计算过程中，我们可以将无人驾驶车辆看作一个点，从而简单计算出行驶轨迹与每一个车道的交汇轨迹，由于将该无人驾驶车辆看作行驶轨迹上的一个点，则对应交汇轨迹不存在重复线段区域等。在另一些实施方式中，在计算行驶轨迹与车道区域的交汇轨迹的过程中，我们以无人驾驶车辆的实际车身长度确定该无人驾驶车辆在轨迹计算过程中的车身长度等，若车身上任一点与车道区域相碰撞则确定当前行驶轨迹对应的点为对应交汇轨迹上的点集中的点，从而基于该方式确定对应的交汇轨迹，最终可以获的如图4所示的起始位置(例如，图中start示出的车辆位置)至结束位置(例如，图中end示出的车辆位置)对应的交汇轨迹。其中，该交汇轨迹的计算过程可以是在确定起始交汇端点、结束交汇端点计算之后，还可以是发生在起始交汇端点、结束交汇端点计算之前，则计算机设备可以直接根据行驶方向取每个观测车道的交汇轨迹的两个端点作为对应起始交汇端点和结束交汇端点，如基于行驶方向处于该交汇轨迹的前方的端点作为对应结束交汇端点，处于结束交汇端点后方的端点作为对应起始交汇端点等。

在一些实施方式中，所述至少一个路口子场景的数量为多个，所述方法还包括步骤S105(未示出)，在步骤S105中，e根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景；若所述两个待匹配子场景的交通规则相同，则合并所述两个待匹配路口子场景，以获取更新后的至少一个路口子场景；重复执行上述步骤e，直至所述更新后的至少一个路口子场景不存在两个路口子场景被确定为两个待匹配子场景且交通规则相同。例如，计算机设备确定多个路口子场景后，对该多个路口子场景中相邻的、交通规则相同的子场景进行场景合并，将其合并为一个路口子场景，防止过多的意向停车位置/路口子场景对无人驾驶车辆的行驶过程造成干扰，同时优化了路口通行场景。例如，基于每个路口子场景的起始交汇端点、结束交汇端点，从多个路口子场景中确定对应的两个待匹配子场景，该两个待匹配子场景为相邻的路口子场景。在一些实施方式中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：若所述至少一个路口子场景中某两个路口子场景的起始交汇端点、结束交汇端点中存在起始交汇端点与结束交汇端点的距离差值小于或等于预设距离阈值，则将所述某两个路口子场景确定为两个待匹配子场景。例如，在一些情形下，我们将无人驾驶车辆看作一个点，对应行驶轨迹看作一条线，观测车道看作一个面，并计算对应起始交汇端点和结束交汇端点。则计算机设备可以通过设置对应预设距离阈值对相邻的路口子场景进行筛选，从而确定对应两个待匹配子场景。例如，计算机设备获取任意两个路口子场景的起始交汇端点和结束交汇端点，并计算其中一个路口子场景的起始交汇端点与另一个路口子场景的结束交汇端点的距离差值(此处计算出两个距离差值)，若存在任一距离差值小于或等于距离差值阈值(例如，0.5m或者0.2m等)，则确定该两个路口子场景为相邻的两个待匹配子场景。在一些实施方式中，所述起始交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的起始碰撞位置，所述结束交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的结束碰撞位置；其中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点、所述结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：若所述至少一个路口子场景中第一路口子场景的第一起始交汇端点处于第二路口子场景的第二起始交汇端点与第二结束交汇端点的轨迹区间，或，第二路口子场景的第二起始交汇端点处于第一路口子场景的第一起始交汇端点与第一结束交汇端点的轨迹区间，则将所述第一路口子场景、第二路口子场景确定为两个待匹配子场景。例如，在另一些实施方式中，在计算行驶轨迹与车道区域的交汇轨迹的过程中，我们以无人驾驶车辆的实际车身长度确定该无人驾驶车辆在轨迹计算过程中的车身长度等，则对应交汇端点的差值较大(例如，至少包含两个车身，该距离与车道本身距离相近等)，获取任意两个路口子场景的起始交汇端点和结束交汇端点，并通过比较其中一个路口子场景的两个端点中是否存在端点处于另一个路口子场景的两个端点的中间，如我们将路口子场景中起始交汇端点至结束端点交汇端点的点集作为该路口子场景的行驶点组成的轨迹区间，若该两个路口子场景中(如，起始交汇端点S1、S2或结束交汇端点E1、E2)，存在任一路口子场景的两个端点之一处于另一路口子场景的两个端点之间的轨迹区间内(例如，图5示出的S1＜S2＜E1或S2＜E1＜E2；还例如，S2＜S1＜E2或S1＜E2＜E1等)，则确定该两个路口子场景相邻，将该两个路口子场景确定为两个待匹配子场景。

计算机设备确定两个待匹配子场景后，基于两个待匹配子场景对应的观测车道的车道交通规则，进行合并条件判断，若所述两个待匹配子场景的观测车道的车道交通规则相同，则合并所述两个待匹配路口子场景，以获取更新后的至少一个路口子场景。重复迭代执行上述步骤e，直至更新后的至少一个路口子场景中不存在任意两个路口子场景满足上述合并条件(被确定为两个待匹配子场景且交通规则相同)。

在一些实施方式中，所述合并所述两个待匹配路口子场景，包括：合并所述两个待匹配路口子场景的观测车道确定对应合并观测车道；取所述两个待匹配路口子场景对应的两个起始交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口起始位置的起始交汇端点，作为所述合并观测车道的起始交汇端点；取所述两个待匹配路口子场景对应的两个结束交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口结束位置的结束交汇端点，作为所述合并观测车道的结束交汇端点。例如，若确定两个待匹配路口子场景的交通规则相同，则合并对应该两个待匹配路口子场景，如将两个待匹配路口子场景中两个观测车道的车道区域合并，确定对应合并观测车道的车道区域，由于两个待匹配路口子场景的交通规则相同，则该合并后的路口子场景的交通规则沿用前述相同的交通规则。在合并过程中，计算机设备从两个起始交汇端点、两个结束交汇端点中取距离差值最大的一组(两个端点)作为该合并观测车道的起始交汇端点和结束交汇端点，例如，图5中示出两个路口子场景的起始交汇端点S1、S2及结束交汇端点E1、E2，可以将该四个端点任意两两之间作差，确定对应的距离差值，并将距离差值最大的一组包含的两个端点确定为合并观测车道的端点，并根据对应端点的位置关系将其分别确定为合并观测车道的起始交汇端点、结束交汇端点等。还例如，参考图5，根据所述两个待匹配路口子场景对应的两个起始交汇端点(例如，S1、S2)的位置，将靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口起始位置(例如，行驶轨迹中进入道路路口的位置，S1相较于S2更加靠近路口起始位置)的起始交汇端点(例如，S1)，作为所述合并观测车道的起始交汇端点；根据所述两个待匹配路口子场景对应的两个结束交汇端点(例如，E1、E2)的位置，将靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口结束位置(例如，行驶轨迹中驶出道路路口的位置，E2相较于E1更加靠近路口结束位置)的结束交汇端点(例如，S2)，作为所述合并观测车道的结束交汇端点。

图6示出根据本申请一个方面的一种用于通行道路路口的方法，其中，所述道路路口包括如前所述方法确定的路口通行场景，在此不再赘述。其中，该通行道路路口的方法应用于计算机设备，具体包括步骤S201、步骤S202、步骤S203、步骤S204以及步骤S205。在步骤S201中，获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置；在步骤S202中，获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态；在步骤S203中，基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权；在步骤S204中，若所述实时路权信息为非优先路权，在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权；在步骤S205中，若所述实时路权信息为优先路权，在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。

具体而言，在步骤S201中，获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置。例如，计算机设备可以获取无人驾驶车辆在道路路口的实时位置，如该无人驾驶车辆的经纬度或者地图位置等，该实时位置的精度较高(误差小于或等于1m等)，基于该实时位置能够准确描述该无人驾驶车辆在道路中所在车道以及在车道中的位置等，从而实现车辆精确定位和驾驶控制等。

在步骤S202中，获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态。所述道路路口的路口障碍信息包括但不限于当前道路路面上在行驶轨迹行驶方向上的行人、车辆及其他障碍物等，所述交通信号灯是指用于指挥交通运行的信号灯，一般由红灯、绿灯以及黄灯组成，红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示等，在一些情形下，对应交通信号灯通常包括机动车信号灯、人行横道信号灯、方向指示灯、车道信号灯、闪光警告信号灯、道路与铁路平面交叉道口信号灯等，这些交通信号灯对于无人驾驶车辆的通行状态具有指示意义，根据不同颜色的指示灯或者不同交通信号灯的颜色组成，确定当前无人驾驶车辆是否具有通行权限等。

在步骤S203中，基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权。例如，计算机设备确定前方道路的道路路口不存在路口障碍，或者对应路口障碍信息相对于无人驾驶车辆的行驶轨迹为空，且对应交通信号灯相对于该无人驾驶车辆的通行状态为可通行状态，则确定该无人驾驶车辆的实时路权信息为优先路权；否则，确定无人驾驶车辆的实时路权信息为非优先路权。如在一些实施方式中，所述获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述道路路口的路口障碍信息，其中，所述路口障碍信息为存在道路障碍或不存在道路障碍；其中，在步骤S203中，若所述路口障碍信息为不存在道路障碍，且交通信号灯的通行状态为可通行，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息为优先路权；否则，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息为非优先路权。例如，通过调用实时位置对应的监控图像或者车辆拍摄图像等，确定该道路路口当前是否存在行人、障碍车辆或者其他障碍物等；其中，所述障碍车辆包括与该无人驾驶车辆的行驶方向不同的车辆及行驶方向相同且行驶速度小于该无人驾驶车辆一定速度差值的车辆等；其他障碍物如施工路面、水淹路面或者紧急车辆(例如，警车或者救护车等)。所述路口障碍信息相对于无人驾驶车辆的行驶轨迹为空是指道路路口中在该道路轨迹对应的路线上不存在道路障碍，对应交通信号灯相对于该无人驾驶车辆为可通行状态是指该无人驾驶车辆的行驶轨迹对应的行驶方向(例如，直行、左转、右转或者掉头等)的交通信号灯为绿灯，或者其他关联交通信号灯与该行驶方向的通行状态相适应，如该行驶方向上的人行横道交通信号灯为红灯等，通常来说，对于同一道路路口的多个交通信号灯，该多个交通信号灯指示的交通许可是相适配的，计算机设备可以通过驾驶方向对应的机动车交通信号灯来确定对应通行状态等。在一些实施方式中，道路路口的道路障碍信息用于指示该道路路口在距离无人驾驶车辆预设距离阈值(例如，50米或者100米等)内的路面范围内是否存在路面障碍，从而保证该路面障碍信息更新的实时性及准确性等。

在步骤S204中，若所述实时路权信息为非优先路权，在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权。例如，若该无人驾驶车辆的实时路权信息为非优先路权，则计算机设备将所述无人驾驶车辆行驶至所述当前位置前方的首个意向停车位置进行临时停车，所述当前位置对应的意向停车位置即为当前位置在行驶轨迹中的前方的首个意向停车位置。在临时停车期间，计算机设备基于实时位置、路口障碍信息及通行状态等确定对应实时路权信息，待对应实时路权信息调整为优先路权时，启动该无人驾驶车辆，并沿着行驶轨迹继续行驶等。

在步骤S205中，若所述实时路权信息为优先路权，在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。例如，当无人驾驶车辆的实时路权信息为优先路权时，则控制该无人驾驶车辆沿着行驶轨迹继续行驶，直至通过该道路路口，或者，在继续行驶期间，计算机设备基于实时位置、路口障碍信息及通行状态等确定对应实时路权信息调整为非优先路权时，则在当前位置的前方首个意向停车位置进行临时停车。

例如，如图2所示的道路路口，车辆从道路路口由南向北行驶，该段路口轨迹为直行，在该道路路口的各个路口道路设置有对应的待定区域(例如，缓冲区域或者人行横道区域等)，我们可以在该待定区域前方(如图2中①所示位置)设置第一意向停车位置，在待定区域进入路口的位置(如图2中②所示位置)设置第二意向停车位置，在路口中行驶轨迹与旁向车道的道路中间线的碰撞位置(如图2中③所示位置)设置第三意向停车位置，在路口驶出方向与道路北方向的待定区域的碰撞位置(如图2中④所示位置)设置第四意向停车位置等。无人驾驶车辆还可以通过位置传感器等确定无人驾驶车辆的实时位置，基于该实时位置确定无人驾驶车辆前方的道路障碍信息、交通信号等的通行状态等，其中，无人驾驶车辆通过采集装置获取前方道路的道路障碍信息，通过摄像装置采集道路图像并在道路图像中进行人物、车辆识别等确定前方是否存在行人和停驻车辆等，同时，并基于该图像信息识别前方交通信号灯的信号灯颜色，从而确定对应交通信号灯的通行状态等。若道路路口中在无人驾驶车辆直行方向上不存在道路障碍，且交通信号灯对于由南向北的直行方向为绿灯，则确定该无人驾驶车辆的实时路权信息为优先路权；否则，确定其实时路权信息为非优先路权。具体地，若无人驾驶车辆在当前位置对应实时路权信息为优先路权，则保持该无人驾驶车辆继续行驶；若无人驾驶车辆在当前位置对应实时路权信息为非优先路权，则将该无人驾驶车辆行驶至第一意向停车位置并在该第一意向停车位置进行临时停车。还例如，若无人驾驶车辆在当前位置对应实时路权信息为优先路权，并保持该无人驾驶车辆继续行驶至第二意向停车位置与第三意向停车位置之间时，通过摄像装置拍摄到在第三意向停车位置与第四意向停车位置之间存在路口障碍(例如，不遵守交通规则的行人或者车辆等或者前方车辆急停等)，则将对应实时路权信息调整为非优先路权，并在第三意向停车位置临时停车，直至对应路口障碍消失后，且对应交通信号灯对应该直行方向为绿灯时，重新将该无人驾驶车辆的实时路权信息调整为优先路权，从而启动该无人驾驶车辆向前行驶直至通过该道路路口等。

在一些实施方式中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的前方路口子场景，若所述前方路口子场景中不存在道路障碍，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。例如，所述前方路口子场景包括无人驾驶车辆当前行驶过程中在实时位置前方的、需要进行道路障碍检测的一个或多个路口子场景，该前方路口子场景的路面检测区域我们可以通过设定一定距离阈值确定，还可以根据该道路路口的意向停车位置的数量确定，例如，通过当前所处的实时位置，取前方N个意向停车位置对应路口子场景作为对应的前方路口子场景，减少计算压力的同时，能够保证路权判断的准确性并提高判断效率等。若任一前方路口子场景中存在道路障碍，则确定路口障碍信息为存在道路障碍，仅当任一前方路口子场景中均不存在道路障碍时，则确定路口障碍信息为不存在道路障碍。在一些实施方式中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的后方路口子场景，若所述后方路口子场景中不存在优先通行的车辆，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。当然，在一些情形下，我们还需要考虑无人驾驶车辆后方的路面区域是否有紧急情况需要无人驾驶车辆进行临时停车等，如后方有救护车或者警车正在驶来需要无人驾驶车辆靠边停车进行让道等。所述后方路口子场景包括无人驾驶车辆当前行驶过程中在实时位置后方、需要进行道路障碍检测的一个或多个路口子场景，该后方路口子场景的路面检测区域我们可以通过设定一定距离阈值确定，还可以根据该道路路口的意向停车位置的数量确定，例如，通过当前所处的实时位置，取行驶方向后方N个意向停车位置对应路口子场景作为对应的后方路口子场景。若任一后方路口子场景中存在道路障碍，则确定路口障碍信息为存在道路障碍，仅当任一后方路口子场景中均不存在道路障碍时，则确定路口障碍信息为不存在道路障碍。所述后方路口子场景中的道路障碍通常为带有紧急任务(例如，洒水车、消防车、救护车或者警车等)的车辆或者车速与当前无人驾驶车辆的车速大于或等于车速阈值(如30km/h等)的紧急让行车辆等。

在一些实施方式中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的前方路口子场景和后方路口子场景；若所述前方路口子场景中不存在道路障碍，且所述后方路口子场景中不存在优先通行的车辆，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。例如，通常为了尽可能地保障无人驾驶车辆在道路上的行驶的安全性和准确性，我们通常需要对前方路口子场景和后方路口子场景同时进行道路障碍判断，若任一路口子场景中存在道路障碍，则确定路口障碍信息为存在道路障碍，仅当任一路口子场景中均不存在道路障碍时，则确定路口障碍信息为不存在道路障碍。在一些实施方式中，对于前方路面区域可以遵循前述路面检测的检测事项进行严格检测，对于无人驾驶车辆后方路面区域则可以忽略部分检测进行宽松的路面检测，仅需要判断是否存在需要让行的紧急车辆等，如仅检测是否存在路面紧急车辆或者后方车速大于无人驾驶车辆一定速度的车辆等。

前文主要对本申请的一种用于确定道路路口的路口通行场景及通行道路路口的方法的各实施例进行了具体介绍，此外，申请还提供了能够实施上述各实施例的具体设备，下面我们结合图6、图7进行介绍。

图7示出了根据本申请一个方面的一种用于确定道路路口的路口通行场景的计算机设备100，其中，所述路口通行场景包括至少一个路口子场景，所述计算机设备100包括一一模块101、一二模块102、一三模块103以及一四模块104。一一模块101，用于获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；一二模块102，用于根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；一三模块103，用于基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应；一四模块104，用于基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。

在一些实施方式中，一三模块103，用于基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定所述至少一个观测车道中每个观测车道与所述行驶轨迹的起始交汇端点；取所述至少一个观测车道的起始交汇端点作为每个观测车道的意向停车位置，从而获取处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置。在一些实施方式中，所述路口子场景包括对应的场景行驶轨迹；其中，一四模块104，用于针对所述至少一个观测车道中每个观测车道，遍历所述行驶轨迹中的轨迹点，若某轨迹点处于某观测车道的车道区域内，将该轨迹点确定为该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点，并将该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点的集合确定为该观测车道对应的路口子场景的场景行驶轨迹，以获取所述至少一个路口子场景的场景行驶轨迹。

在此，所述图7示出的一一模块101、一二模块102、一三模块103以及一四模块104对应的具体实施方式与前述图1示出的步骤S101、步骤S102、步骤S103以及步骤S104的实施例相同或相似，因而不再赘述，以引用的方式包含于此。

在一些实施方式中，所述至少一个路口子场景的数量为多个，所述计算机设备100还包括一五模块(未示出)，e根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景；若所述两个待匹配子场景的交通规则相同，则合并所述两个待匹配路口子场景，以获取更新后的至少一个路口子场景；重复执行上述步骤e，直至所述更新后的至少一个路口子场景不存在两个路口子场景被确定为两个待匹配子场景且交通规则相同。在一些实施方式中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：若所述至少一个路口子场景中某两个路口子场景的起始交汇端点、结束交汇端点中存在起始交汇端点与结束交汇端点的距离差值小于或等于预设距离阈值，则将所述某两个路口子场景确定为两个待匹配子场景。在一些实施方式中，所述起始交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的起始碰撞位置，所述结束交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的结束碰撞位置；其中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点、所述结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：若所述至少一个路口子场景中第一路口子场景的第一起始交汇端点处于第二路口子场景的第二起始交汇端点与第二结束交汇端点的轨迹区间，或，第二路口子场景的第二起始交汇端点处于第一路口子场景的第一起始交汇端点与第一结束交汇端点的轨迹区间，则将所述第一路口子场景、第二路口子场景确定为两个待匹配子场景。

在一些实施方式中，所述合并所述两个待匹配路口子场景，包括：合并所述两个待匹配路口子场景的观测车道确定对应合并观测车道；取所述两个待匹配路口子场景对应的两个起始交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口起始位置的起始交汇端点，作为所述合并观测车道的起始交汇端点；取所述两个待匹配路口子场景对应的两个结束交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口结束位置的结束交汇端点，作为所述合并观测车道的结束交汇端点。

在此，所述一五模块对应的具体实施方式与前述步骤S105的实施例相同或相似，因而不再赘述，以引用的方式包含于此。

图8示出根据本申请一个方面的一种用于通行道路路口的计算机设备200，其中，所述道路路口包括如前所述方法确定的路口通行场景，在此不再赘述。其中，该计算机设备200包括二一模块201、二二模块202、二三模块203、二四模块204以及二五模块205。二一模块201，用于获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置；二二模块202，用于获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态；二三模块203，用于基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权；二四模块204，若所述实时路权信息为非优先路权，用于在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权；二五模块205，若所述实时路权信息为优先路权，用于在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。

在一些实施方式中，所述获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述道路路口的路口障碍信息，其中，所述路口障碍信息为存在道路障碍或不存在道路障碍；其中，二三模块203，若所述路口障碍信息为不存在道路障碍，且交通信号灯的通行状态为可通行，用于确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息为优先路权；否则，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息为非优先路权。

在一些实施方式中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的前方路口子场景，若所述前方路口子场景中不存在道路障碍，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。在一些实施方式中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的后方路口子场景，若所述后方路口子场景中不存在优先通行的车辆，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。

在一些实施方式中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的前方路口子场景和后方路口子场景；若所述前方路口子场景中不存在道路障碍，且所述后方路口子场景中不存在优先通行的车辆，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。

在此，所述图8示出的二一模块201、二二模块202、二三模块203、二四模块204以及二五模块205对应的具体实施方式与前述图6示出的步骤S201、步骤S202、步骤S203、步骤S204以及步骤S205的实施例相同或相似，因而不再赘述，以引用的方式包含于此。

在此，所述一五模块对应的具体实施方式与前述步骤S105的实施例相同或相似，因而不再赘述，以引用的方式包含于此。

除上述各实施例介绍的方法和设备外，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如前任一项所述的方法被执行。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被计算机设备执行时，如前任一项所述的方法被执行。

本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个计算机程序；

当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前任一项所述的方法。

图9示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统；

如图9所示在一些实施例中，系统800能够作为各所述实施例中的任意一个上述设备。在一些实施例中，系统800可包括具有指令的一个或多个计算机可读介质(例如，系统存储器或NVM/存储设备820)以及与该一个或多个计算机可读介质耦合并被配置为执行指令以实现模块从而执行本申请中所述的动作的一个或多个处理器(例如，(一个或多个)处理器805)。

对于一个实施例，系统控制模块810可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器805中的至少一个和/或与系统控制模块810通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。

系统控制模块810可包括存储器控制器模块830，以向系统存储器815提供接口。存储器控制器模块830可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。

系统存储器815可被用于例如为系统800加载和存储数据和/或指令。对于一个实施例，系统存储器815可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。在一些实施例中，系统存储器815可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。

对于一个实施例，系统控制模块810可包括一个或多个输入/输出(I/O)控制器，以向NVM/存储设备820及(一个或多个)通信接口825提供接口。

例如，NVM/存储设备820可被用于存储数据和/或指令。NVM/存储设备820可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。

NVM/存储设备820可包括在物理上作为系统800被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问而不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备820可通过网络经由(一个或多个)通信接口825进行访问。

(一个或多个)通信接口825可为系统800提供接口以通过一个或多个网络和/或与任意其他适当的设备通信。系统800可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信。

对于一个实施例，(一个或多个)处理器805中的至少一个可与系统控制模块810的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块830)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器805中的至少一个可与系统控制模块810的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(SiP)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器805中的至少一个可与系统控制模块810的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器805中的至少一个可与系统控制模块610的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(SoC)。

在各个实施例中，系统800可以但不限于是：服务器、工作站、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)。在各个实施例中，系统800可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，系统800包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。

需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。本领域技术人员应能理解，计算机程序指令在计算机可读介质中的存在形式包括但不限于源文件、可执行文件、安装包文件等，相应地，计算机程序指令被计算机执行的方式包括但不限于：该计算机直接执行该指令，或者该计算机编译该指令后再执行对应的编译后程序，或者该计算机读取并执行该指令，或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程序。在此，计算机可读介质可以是可供计算机访问的任意可用的计算机可读存储介质或通信介质。

通信介质包括藉此包含例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的通信信号被从一个系统传送到另一系统的介质。通信介质可包括有导的传输介质(诸如电缆和线(例如，光纤、同轴等))和能传播能量波的无线(未有导的传输)介质，诸如声音、电磁、RF、微波和红外。计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据可被体现为例如无线介质(诸如载波或诸如被体现为扩展频谱技术的一部分的类似机制)中的已调制数据信号。术语“已调制数据信号”指的是其一个或多个特征以在信号中编码信息的方式被更改或设定的信号。调制可以是模拟的、数字的或混合调制技术。

作为示例而非限制，计算机可读存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动的介质。例如，计算机可读存储介质包括，但不限于，易失性存储器，诸如随机存储器(RAM,DRAM,SRAM)；以及非易失性存储器，诸如闪存、各种只读存储器(ROM,PROM,EPROM,EEPROM)、磁性和铁磁/铁电存储器(MRAM,FeRAM)；以及磁性和光学存储设备(硬盘、磁带、CD、DVD)；或其它现在已知的介质或今后开发的能够存储供计算机系统使用的计算机可读信息/数据。

在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

在权利要求书中规定了各个实施例的各个方面。在下列编号条款中规定了各个实施例的这些和其他方面：

1.一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法，其中，所述路口通行场景包括至少一个路口子场景，所述方法包括：

获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；

根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；

基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应；

基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。

2.根据条款1所述的方法，其中，所述基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，包括：

基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定所述至少一个观测车道中每个观测车道与所述行驶轨迹的起始交汇端点；

取所述至少一个观测车道的起始交汇端点，作为每个观测车道的意向停车位置，从而获取处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置。

3.根据条款1或2所述的方法，其中，所述路口子场景包括对应的场景行驶轨迹；其中，所述基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，还包括：

针对所述至少一个观测车道中每个观测车道，遍历所述行驶轨迹中的轨迹点，若某轨迹点处于某观测车道的车道区域内，将该轨迹点确定为该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点，并将该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点的集合确定为该观测车道对应的路口子场景的场景行驶轨迹，以获取所述至少一个路口子场景的场景行驶轨迹。

4.根据条款2所述的方法，其中，所述至少一个路口子场景的数量为多个，所述方法还包括：

e根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景；若所述两个待匹配子场景的交通规则相同，则合并所述两个待匹配路口子场景，以获取更新后的至少一个路口子场景；

重复执行上述步骤e，直至所述更新后的至少一个路口子场景不存在两个路口子场景被确定为两个待匹配子场景且交通规则相同。

5.根据条款4所述的方法，其中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：

若所述至少一个路口子场景中某两个路口子场景的起始交汇端点、结束交汇端点中存在起始交汇端点与结束交汇端点的距离差值小于或等于预设距离阈值，则将所述某两个路口子场景确定为两个待匹配子场景。

6.根据条款4所述的方法，其中，所述起始交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的起始碰撞位置，所述结束交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的结束碰撞位置；其中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点、所述结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：

若所述至少一个路口子场景中第一路口子场景的第一起始交汇端点处于第二路口子场景的第二起始交汇端点与第二结束交汇端点的轨迹区间，或，第二路口子场景的第二起始交汇端点处于第一路口子场景的第一起始交汇端点与第一结束交汇端点的轨迹区间，则将所述第一路口子场景、第二路口子场景确定为两个待匹配子场景。

7.根据条款4至6中任一项所述的方法，其中，所述合并所述两个待匹配路口子场景，包括：

合并所述两个待匹配路口子场景的观测车道确定对应合并观测车道；

取所述两个待匹配路口子场景对应的两个起始交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口起始位置的起始交汇端点，作为所述合并观测车道的起始交汇端点；

取所述两个待匹配路口子场景对应的两个结束交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口结束位置的结束交汇端点，作为所述合并观测车道的结束交汇端点。

8.一种用于通行道路路口的方法，其中，所述道路路口包括如条款1至7中任一项所述方法确定的路口通行场景，所述方法包括：

获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置；

获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态；

基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权；

若所述实时路权信息为非优先路权，在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权；

若所述实时路权信息为优先路权，在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。

9.根据条款8所述的方法，其中，所述获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息，包括：

根据所述实时位置确定所述道路路口的路口障碍信息，其中，所述路口障碍信息为存在道路障碍或不存在道路障碍；

其中，所述基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权，包括：

若所述路口障碍信息为不存在道路障碍，且交通信号灯的通行状态为可通行，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息为优先路权；否则，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息为非优先路权。

10.根据条款9所述的方法，其中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：

根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的前方路口子场景，若所述前方路口子场景中不存在道路障碍，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。

11.根据条款9所述的方法，其中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：

根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的后方路口子场景，若所述后方路口子场景中不存在优先通行的车辆，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。

12.根据条款9所述的方法，其中，所述根据所述实时位置获取所述道路路口的路口障碍信息，包括：

根据所述实时位置确定所述无人驾驶车辆的前方路口子场景和后方路口子场景；

若所述前方路口子场景中不存在道路障碍，且所述后方路口子场景中不存在优先通行的车辆，则确定所述路口障碍信息为不存在道路障碍；否则，确定所述路口障碍信息为存在道路障碍。

13.一种计算机设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如条款1至12中任一项所述方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令在被执行时使得系统进行执行如条款1至12中任一项所述方法的步骤。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如条款1至12中任一项所述方法的步骤。

Claims (10)

1.一种用于确定道路路口的路口通行场景的方法，其中，所述路口通行场景包括至少一个路口子场景，所述方法包括：

获取无人驾驶车辆在道路路口的行驶轨迹；

根据所述行驶轨迹确定与所述行驶轨迹交汇的一个或多个观测车道；

基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，其中，所述观测车道与所述意向停车位置一一对应；

基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，其中，所述路口子场景包括对应的意向停车位置、观测车道及交通规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置，包括：

基于所述至少一个观测车道的车道区域及所述行驶轨迹，确定所述至少一个观测车道中每个观测车道与所述行驶轨迹的起始交汇端点；

取所述至少一个观测车道的起始交汇端点，作为每个观测车道的意向停车位置，从而获取处于所述行驶轨迹上的至少一个意向停车位置。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述路口子场景包括对应的场景行驶轨迹；其中，所述基于所述至少一个观测车道、所述至少一个意向停车位置，构建所述至少一个路口子场景，还包括：

针对所述至少一个观测车道中每个观测车道，遍历所述行驶轨迹中的轨迹点，若某轨迹点处于某观测车道的车道区域内，将该轨迹点确定为该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点，并将该观测车道与所述行驶轨迹的交汇点的集合确定为该观测车道对应的路口子场景的场景行驶轨迹，以获取所述至少一个路口子场景的场景行驶轨迹。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少一个路口子场景的数量为多个，所述方法还包括：

e根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景；若所述两个待匹配子场景的交通规则相同，则合并所述两个待匹配路口子场景，以获取更新后的至少一个路口子场景；

重复执行上述步骤e，直至所述更新后的至少一个路口子场景不存在两个路口子场景被确定为两个待匹配子场景且交通规则相同。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点及结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：

若所述至少一个路口子场景中某两个路口子场景的起始交汇端点、结束交汇端点中存在起始交汇端点与结束交汇端点的距离差值小于或等于预设距离阈值，则将所述某两个路口子场景确定为两个待匹配子场景。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述起始交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的起始碰撞位置，所述结束交汇端点包括所述无人驾驶车辆与车道的结束碰撞位置；其中，所述根据所述至少一个路口子场景的所述起始交汇端点、所述结束交汇端点，从所述多个路口子场景中确定两个待匹配子场景，包括：

若所述至少一个路口子场景中第一路口子场景的第一起始交汇端点处于第二路口子场景的第二起始交汇端点与第二结束交汇端点的轨迹区间，或，第二路口子场景的第二起始交汇端点处于第一路口子场景的第一起始交汇端点与第一结束交汇端点的轨迹区间，则将所述第一路口子场景、第二路口子场景确定为两个待匹配子场景。

7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，所述合并所述两个待匹配路口子场景，包括：

合并所述两个待匹配路口子场景的观测车道确定对应合并观测车道；

取所述两个待匹配路口子场景对应的两个起始交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口起始位置的起始交汇端点，作为所述合并观测车道的起始交汇端点；

取所述两个待匹配路口子场景对应的两个结束交汇端点中靠近所述无人驾驶车辆在道路路口的路口结束位置的结束交汇端点，作为所述合并观测车道的结束交汇端点。

8.一种用于通行道路路口的方法，其中，所述道路路口包括如权利要求1至7中任一项所述方法确定的路口通行场景，所述方法包括：

获取所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时位置；

获取无人驾驶车辆在所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态；

基于所述道路路口的路口障碍信息以及交通信号灯的通行状态，确定所述无人驾驶车辆在所述道路路口的实时路权信息，所述实时路权信息包括优先路权或非优先路权；

若所述实时路权信息为非优先路权，在所述道路路口中所述实时位置所处路口子场景的意向停车位置进行临时停车，直至所述实时路权信息调整为优先路权；

若所述实时路权信息为优先路权，在所述道路路口继续行驶，直至所述实时路权信息调整为非优先路权时进行临时停车。

9.一种计算机设备，其中，该设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令在被执行时使得系统进行执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。