CN116811854A - 汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质 - Google Patents

汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提出一种汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质，根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；根据预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；根据预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；运行轨迹包括调整后的速度和转向角。本发明基于信号交叉口的全量交通要素和驾驶员在标准驾驶过程中感知风险指标共同预测自动驾驶的风险，并根据预测风险值调整车辆运行速度和转向角，从而引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口。

Description

汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域，具体而言，涉及一种汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质。
背景技术
随着汽车自动驾驶技术地飞速发展，现有技术中优化车辆运行轨迹以及在复杂交通场景的决策算法等技术已经取得重大突破。但是自动驾驶运行逻辑的处理仍处于起步阶段，尤其在信号交叉口的复杂场景下，如何精准地识别和预测自动驾驶过程中遇到的风险，以及提升自动驾驶的安全性和舒适性成为被关注的焦点。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质，基于信号交叉口的全量交通要素和驾驶员在标准驾驶过程中感知风险指标共同预测自动驾驶的风险，并根据预测风险值调整车辆运行速度和转向角，从而引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种汽车运行轨迹确定方法，应用于汽车，所述方法包括：
根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；所述碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；
当所述碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据所述碰撞时间、所述车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；
根据所述预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；所述风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；所述标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值；
根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；所述运行轨迹包括调整后的速度和转向角。
在可选的实施方式中，所述根据所述预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值的步骤，包括：
根据车辆状态信息、驾驶员信息和天气信息，确定所述标准风险指标；
将所述预测区域划分为多个网格，计算每个所述网格的所述风险损失参数；
根据所述标准风险指标和每个所述风险损失参数，确定每个所述网格的风险值；
将全部所述网格的风险值进行加权平均，得到所述预测风险值。
在可选的实施方式中，所述根据所述碰撞时间、所述车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域的步骤，包括：
根据所述碰撞时间和所述车辆当前速度，得到车辆行驶距离；
在所述当前行驶车道上，根据所述车辆行驶距离确定所述预测区域。
在可选的实施方式中，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值小于风险阈值且所述车辆当前速度小于速度阈值时，根据所述车辆当前速度、所述速度阈值和加速度系数，确定车辆目标速度；
根据所述车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
在可选的实施方式中，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值大于风险阈值且所述车辆当前速度小于速度阈值时，根据所述车辆当前速度和所述障碍物位置确定目标转向角；
根据所述目标转向角重新计算所述预测区域的目标风险值；
根据所述目标风险值、所述预测风险值、所述风险阈值、所述车辆当前速度和所述目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
在可选的实施方式中，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值小于风险阈值且所述车辆当前速度大于速度阈值时，根据所述车辆当前速度、所述速度阈值和减速度系数，确定车辆目标速度；
根据所述车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
在可选的实施方式中，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值大于风险阈值且所述车辆当前速度大于速度阈值时，根据所述车辆当前速度和所述障碍物位置确定目标转向角；
根据所述预测风险值、所述风险阈值、减速度系数、加速度系数、所述速度阈值和所述车辆当前速度，确定车辆目标速度；
根据所述车辆目标速度和所述目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
第二方面，本发明提供一种汽车运行轨迹确定装置，应用于汽车，所述装置包括：
获取模块，用于根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；所述碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；当所述碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据所述碰撞时间、所述车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；
处理模块，用于根据所述预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；所述风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；所述标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值；
调整模块，用于根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；所述运行轨迹包括调整后的速度和转向角。
第三方面，本发明提供一种汽车，所述汽车包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行如前述实施方式任一项所述的汽车运行轨迹确定方法。
第四方面，本发明提供一种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前述实施方式任一项所述的汽车运行轨迹确定方法。
相比于现有技术，本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质，根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；根据预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值；根据预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；运行轨迹包括调整后的速度和转向角。本发明基于信号交叉口的全量交通要素和驾驶员在标准驾驶过程中感知风险指标共同预测自动驾驶的风险，并根据预测风险值调整车辆运行速度和转向角，从而引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定方法的一种示意图。
图2示出了图1中步骤S103的子步骤的一种示意图。
图3示出了确定运行轨迹的一种示意图。
图4示出了预测风险值计算逻辑框架的一种示意图。
图5示出了根据预测得到的汽车运行轨迹的一种示意图。
图6示出了本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定装置的方框示意图。
图7示出了本发明实施例提供的汽车的一种方框示意图。
图标：100-汽车；110-存储器；120-处理器；130-通信模块；200-汽车运行轨迹确定装置；201-获取模块；202-处理模块；203-调整模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
在汽车自动驾驶领域，现有技术在研究优化车辆运行轨迹、协调交通信号以及在复杂场景的决策算法等方面已经取得较为突出的成果。然而，现有技术中自动驾驶运行逻辑的处理仍处于起步阶段，尤其是在信号交叉口的复杂交通环境下，如何准确模拟人类驾驶员行为并合理对应复杂交通环境的混合约束，一直是现阶段自动驾驶车辆在实际应用中所面临的关键点和难点。
经研究发现，现有技术目前主要存在两方面的技术缺陷。第一，缺乏对信号交叉口类人驾驶行为研究的全面数据，在标准驾驶过程中，人类驾驶员通过感官、路边标记和导航系统等途径感知车辆行驶风险，并针对不同的交通情况做出不同的反应。第二，行驶车辆预测风险时仅考虑障碍物(如汽车、树木等)，未考虑信号交叉口的交通标线、交通信号灯以及是否偏离目标车道的影响。
目前，自动驾驶的车辆过信号交叉口的运行逻辑存在一定缺陷，主要体现在自动驾驶采用加速的方式通过信号交叉口中心存在拓宽，这与人类驾驶员的行为恰恰相反，这样容易引发交通事故。同时，一旦在自动驾驶过程中存在风险，基本都是通过降速或停车等待的方式规避风险，无法满足人类对自动驾驶舒适性和安全性的要求。
基于此，本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定方法、装置、汽车和存储介质，基于信号交叉口的全量交通要素和驾驶员在标准驾驶过程中感知风险指标共同预测自动驾驶的风险，并根据预测风险值调整车辆运行速度和转向角，从而引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口。
下面结合附图对本发明的各实施例进行详细说明。
请参照图1，示出了本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定方法的一种示意图，该方法包括以下步骤：
步骤S101，根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间。
其中，碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间。
在本发明实施例中，获取车辆当前位置的坐标，障碍物位置的坐标、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，根据车辆当前位置的坐标和障碍物位置的坐标计算两者之间的欧拉距离，再根据欧拉距离和车辆长度计算得到车辆与障碍物的距离，最后根据车辆与障碍物的距离和两者之间的速度差得到碰撞时间。
在实际应用中，碰撞时间的公式为：
其中，TTC为碰撞时间，坐标(x1,y1)为车辆当前位置，坐标(x2,y2)为障碍物位置，v1为车辆当前速度，v2为障碍物移动速度，L1为车辆长度，车辆长度通常取4.8米。
步骤S102，当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域。
在本发明实施例中，当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，说明存在车辆与障碍物碰撞的风险，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道构建车辆运行影响范围，即预测区域。
步骤S103，根据预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值。
其中，风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值。
在本发明实施例中，风险损失参数是综合考虑信号交叉口的交通标识、风险对象和车辆目标车道得到的，其中，交通标识可以包括斑马线、实线、交通灯、车道线等。风险对象可以为行人、机动车、非机动车、牲畜等交通参与者，也可以为石头、树木等静态物体。车辆目标车道根据车辆在导航系统中所设置的起点和终点所确定，当车辆驶离车辆目标车道时，则可能存在绕路或走错路的风险。
步骤S104，根据预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹。
其中，运行轨迹包括调整后的速度和转向角。
在本发明实施例中，通过比对预测风险值和风险阈值，以及车辆当前速度和速度阈值的大小，改变汽车的行驶速度和转向角实现类人驾驶运行逻辑，生成多组替换轨迹，通过风险最小化方法，从多组替换轨迹中选择最优轨迹作为信号交叉口自动驾驶运行轨迹。
需要说明的是，碰撞时间阈值、风险阈值以及速度阈值都可以通过交互界面或第三方服务器预置在汽车中，支持修改。对此，本发明不予限定。
综上所述，本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定方法，根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；根据预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值；根据预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；运行轨迹包括调整后的速度和转向角。本发明基于信号交叉口的全量交通要素和驾驶员在标准驾驶过程中感知风险指标共同预测自动驾驶的风险，并根据预测风险值调整车辆运行速度和转向角，从而引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口。
可选地，在实际应用中，车辆行驶过程中，车辆通常在当前行驶车道上碰撞到障碍物。步骤S102中根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域的子步骤可以包括：
根据碰撞时间和车辆当前速度，得到车辆行驶距离；在当前行驶车道上，根据车辆行驶距离确定预测区域。
在本发明实施例中，在车辆当前行驶车道上，计算车辆碰撞到障碍物时，车辆行驶距离。将车辆碰到障碍物时已行驶距离所在的当前行驶车道区域作为预测区域，进行碰撞风险预测。
可选地，在实际应用中，根据信号交叉口的全量交通要素构建全量风险损失参数体系，并通过标准驾驶模拟实验证得到影响标准风险指标计算的重要参数。请参照图2，步骤S103的子步骤可以包括：
步骤S1031，根据车辆状态信息、驾驶员信息和天气信息，确定标准风险指标。
在本发明实施例中，车辆状态信息包括车辆当前位置，车辆转角中心、车辆长度、转向角、车辆当前速度和车辆实际行驶距离。驾驶员信息包括驾驶员反应时间、驾驶员性别和驾驶员年龄。天气信息包括常规天气和不良天气，常规天气包括晴天和多云天气，不良天气包括下雨、下雪、能见度低等天气。
需要说明的是，根据驾驶员风险场理论，标准驾驶过程中，驾驶员所感知的风险与实际风险存在偏差，且该偏差受车辆状态信息、驾驶员信息和天气信息共同影响。
在本发明实施例中，驾驶员感知风险场是由上述多个参数共同影响的三维高斯函数，该函数可以用于计算标准风险指标，该函数表达形式如下所示：
其中，z(x,y)为车辆在当前位置所面临的标准风险指标，(x,y)为车辆当前位置的坐标，(xc,yc)为车辆转角中心的坐标，L为车辆长度，δ为转向角，α为高斯函数的高度，σ为高斯函数的宽度。
车辆行驶过程中，其风险感知函数的变化由高斯函数的高度和宽度共同决定。高度的计算公式为：
α＝(pg+a+w)··(s实际-t理论)2
其中，(pg+a+w)·为高度计算函数的斜率，pg、pa和pw均采用二分类进行归一化处理，取值均为0和1。pg为驾驶员性别风险系数，例如，0表示驾驶员性别为男，1表示驾驶员性别为女。pa为驾驶员年龄风险系数，例如，1表示年龄超过年龄分界值，0表示年龄未超过年龄分界值。pw为天气风险系数，例如，1表示不良天气，0表示常规天气。b为斜率系数，v为车辆当前速度，s实际为车辆实际行驶距离，t理论为理论上驾驶员反应时间，一般取3.5秒。
宽度的计算公式为：
σ＝c+(m+(pg+a+w)··|δ|)·实际
其中，c为车辆宽度系数，由车辆自身宽度决定，并通常取在高斯分布置信区间95％水平下，即为车辆自身宽度的1/4。本发明实施例预设车辆自身宽度为2米，c取值为0.5。m为车辆行驶过程中外界的负向影响系数，一般车辆运行在自由流或笔直道路时取值为0，d为车辆状态信息和驾驶员信息对高斯宽度的影响系数。
在本发明实施例中，上述参数b、m、d、pg、pa、pw均采用回归模型进行预测，预测所用数据来自于标准驾驶模拟实验，且该实验分别对直行、左转和右转三种情况，以及红灯、绿灯和有无行人过街四种场景进行实验测试，并通过高斯回归对参数b、m、d进行回归计算，得到高拟合率的参数，并将得到b、m、d这三个参数的预置在汽车中，用于计算标准风险指标。
进一步地，根据标准驾驶模拟实验的数据分析驾驶员性别、驾驶员年龄以及天气对驾驶风险的影响，并将归一化处理后的驾驶员性别风险系数、驾驶员年龄风险系数以及天气风险系数预置在汽车中，以便更精确的确定标准风险指标。
需要说明的是，在实际应用中，可根据实际情况调整用于确定标准风险指标的参数，或者采用其他不同的分类方法对参数进行分类，对此，本发明实施例不予限定。
步骤S1032，将预测区域划分为多个网格，计算每个网格的风险损失参数。
在本发明实施例中，基于网格理论，将预测区域划分为多个矩形网格，每个网格均匀分布在预测区域中，对各个网格的风险损失参数进行计算，每个网格内可能存在多种风险，将对应的多个风险损失参数进行累加，得到该网格的风险损失参数。
需要说明的是，为了更精准预测各个风险，本发明采用层次分析法设计了一份涵盖信号交叉口交通环境的全量交通要素的风险评估问卷，交通要素包括信号交叉口的交通标识(如斑马线、实线、绿灯等交通标志或标线)、信号交叉口的风险对象(如红灯、有无行人等交通参与者)和车辆目标车道(如车辆有无驶入目标车道)。
该问卷基于5级李克特量表，并采用三级分类理论进行设置。为了确定不同交通要素的风险损失参数，招募人数众多的驾驶员参加信号交叉口驾驶模拟实验，驾驶员根据实验数据填写风险评估问卷中每种场景对应的交通要素的重要程度。根据问卷结果，采用层次分析法获取各个交通要素对应的风险损失参数。每种交通要素对驾驶风险的影响各不相同，根据具体影响将风险损失参数共包括三种类型，分别为第一级风险损失参数、第二级风险损失参数和第三级风险损失参数。
作为一种模拟实验方式，第一级风险损失参数用于表征驾驶主观激励，即驾驶员主观将车辆行驶在目标车道的意愿，当车辆未行驶在车辆目标车道(如车辆左转时，行驶在直行车道)，则存在第一级风险，可以将第一级风险损失参数Clane设置为1000。
第二级风险损失参数用于表征信号交叉口的交通标志和标线对驾驶风险的影响，驾驶员在驾车驶过信号交叉口时需要遵守交通法规，主要是斑马线和实线对驾驶风险产生的影响。当车辆的预测区域内存在斑马线或实线时，则存在第二级风险，可以将第二级风险损失参数Croad设置为2000。
第三级风险损失参数用于判断信号交叉口是否存在红灯和交通参与者等风险对象，第三级风险损失参数具备最高的风险值，当驾驶员在信号交叉口预测区域内发现信号灯为红灯或者路上有行人等交通参与者时，则存在第三级风险，可以将第三级风险损失参数Cobs设置为4000。
进一步地，第一级风险损失参数、第二级风险损失参数和第三级风险损失参数对应的交通环境以及风险损失值均被设置为汽车中，用于计算每个网格的风险损失参数。假设预测区域某一个网格中存在斑马线和行人，则该网格中存在第二级风险和第三级风险，将第二级风险损失参数和第三级风险损失参数累加作为该网格的风险损失参数，即3000+4000＝7000。
对于计算第一级风险损失参数时，存在两种情况。第一，当车辆靠近信号交叉口停止线(比如车辆距离停止线70米以内)时，一般采用实线分割车道，实线表示车辆只能在当前车道上行驶，变道意愿为0，即第一级风险损失参数Clane为0，网格通过第二级风险损失参数和第三级风险损失参数即可计算该网格的风险损失参数。当车辆离信号交叉口停止线较远(比如车辆距离停止线70米之外)时，一般采用虚线分割车道，允许车辆变道，那么网格的风险损失参数由第一级风险损失参数、第二级风险损失参数和第三级风险损失参数共同确定。
需要说明的是，风险评估问卷和信号交叉口驾驶模拟实验中所涉及的交通要素可根据实际应用进行调整，计算风险损失参数的规则同样可以根据实际应用进行变更，对此，本发明不予限定。
综上，本发明基于信号交叉口全量交通要素构建一个风险损失参数的评估框架，综合考虑信号交叉口所涉及的各种关键交通要素，为量化信号交叉口复杂的交通情况提供了数据基础，同时也为交通管理部门评价和管理道路交通提供科学的指标依据。
步骤S1033，根据标准风险指标和每个风险损失参数，确定每个网格的风险值。
在本发明实施例中，分别计算每个风险损失参数与标准风险指标的乘积，得到该网格对应的风险值，网格可以是如图3所示的当前行驶车道中深色网格。
步骤S1034，将全部网格的风险值进行加权平均，得到预测风险值。
在本发明实施例中，通过加权平均计算预测区域的预测风险值，预测风险值计算逻辑框架如图4所示，根据逻辑框架计算得到的预测风险值可以分为低、中、高三个等级。
综上，本发明通过网格理论将信号交叉口的风险损失参数和标准风险指标集成到特定的信号交叉口场景的驾驶员标准驾驶过程中。通过增加驾驶人在标准驾驶过程中感知风险指标(即标准风险指标)，能够更有效构建更为类人的驾驶模型，从而实现更全面、更准确的信号交叉口的风险预测。本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定方法能够为各类信号交叉口智能管理系统与自动驾驶车辆风险计算系统提供非常有价值的参考意义。
可选地，在实际应用中，当预测区域属于安全路段且车辆目前以合理速度驾驶时，则对车辆进行加速。步骤S104的子步骤可以包括：
当预测风险值小于风险阈值且车辆当前速度小于速度阈值时，根据车辆当前速度、速度阈值和加速度系数，确定车辆目标速度；根据车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
在本发明实施例中，当预测风险值和车辆当前速度均小于对应的阈值时，说明目前预测区域没有安全风险，无需转向变道或降速。根据速度阈值与车辆当前速度的差值确定允许提速的范围，在允许提速的范围内根据加速度系数确定此次调整的车辆目标速度，并将车辆目标速度和当前转向角作为下一时刻的运行轨迹。
作为一种实施方式，假设，k时刻车辆当前速度为vk，车辆的加速度系数为kv，速度阈值为vdes。那么k+1时刻车辆目标速度的计算公式为：
vk+1＝vk+kv·(vdes-vk)
其中，加速度系数通常取值为0.14，速度阈值通常取值为40千米/小时。
可选地，在实际应用中，当预测区域存在安全风险且车辆处于低速驾驶时，可以通过转向规避风险，使转向后的风险值低于风险阈值，从而降低车辆行驶过程中所面临的风险。步骤S104的子步骤可以包括：
当预测风险值大于风险阈值且车辆当前速度小于速度阈值时，根据车辆当前速度和障碍物位置确定目标转向角；根据目标转向角重新计算预测区域的目标风险值；根据目标风险值、预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
在本发明实施例中，当预测风险值大于风险阈值且车辆当前速度小于速度阈值时，说明目标区域存在安全风险，并且车辆当前行驶速度处于合理范围内，此时则通过转向的方式降低安全风险。例如，将转向范围设置为[δk-90°,δk+90°]，根据车辆当前速度和障碍物位置遍历计算转向范围内每个转向角度对应的风险值，当存在至少一个小于风险阈值的风险值时，将对应的转向角作为替换转向角，将风险值最小的替换转向角作为目标转向角。
显然，目标转向角对应的风险值小于风险阈值，当车辆当前速度小于速度阈值时，根据公式vk+1＝vk+kv·(vdes-vk)计算车辆在下一时刻的行驶速度，并作为车辆目标速度，最终根据目标转向角和车辆目标速度确定车辆在下一时刻的运行轨迹，以使车辆驾驶风险值降低至风险阈值。
作为又一种实施方式，为了提高转向范围内每个转向角的计算风险值的效率，可以优先计算转向范围内最小转向角和最大转向角的风险值，如果得到的风险值仍然大于风险阈值，则说明仅仅通过转向无法达到车辆安全驾驶的效果。如果最小转向角或最大转向角对应的风险值都大于预测风险值，则通过降速的方式降低车辆驾驶风险。
当预测风险值大于最小转向角或最大转向角对应的风险值时，则需要在转向的同时降低车辆行驶速度。比较最小转向角和最大转向角对应的风险值，将风险值最小的转向角作为目标转向角，并根据公式vk+1＝vk+kvc·(Ck-Cop)计算车辆在下一时刻的行驶速度，并作为车辆目标速度。其中，kvc为减速度系数，Cop为目标转向角对应的风险值，Ck为预测风险值，最后根据目标转向角和车辆目标速度确定车辆在下一时刻的运行轨迹，以使车辆驾驶风险值降低至目标转向角对应的风险值。
可选地，在实际应用中，当预测区域属于安全路段，但车辆当前速度高于速度阈值时，则对车辆进行减速。步骤S104的子步骤可以包括：
当预测风险值小于风险阈值且车辆当前速度大于速度阈值时，根据车辆当前速度、速度阈值和减速度系数，确定车辆目标速度；根据车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
在本发明实施例中，当预测风险值低于风险阈值时，说明目前预测区域没有安全风险，无需转向变道，但由于车辆当前车速超过速度阈值，通过公式vk+1＝vk+kvc·(vdes-vk)计算车辆在下一时刻的行驶速度，并作为车辆目标速度，最终根据目标转向角和车辆目标速度确定车辆在下一时刻的运行轨迹，以使车辆运行速度减速到速度阈值。
可选地，在实际应用中，当预测区域存在安全风险且车辆处于高速驾驶时，需要通过转向和减速的方式共同降低车辆行驶过程中所面临的风险。步骤S104的子步骤可以包括：
当预测风险值大于风险阈值且车辆当前速度大于速度阈值时，根据车辆当前速度和障碍物位置确定目标转向角；根据预测风险值、风险阈值、减速度系数、加速度系数、速度阈值和车辆当前速度，确定车辆目标速度；根据车辆目标速度和目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
在本发明实施例中，根据前文描述的预测风险值大于风险阈值时挑选风险值最小的转向角方式确定目标转向角，并根据公式vk+1＝vk+kv·(vdes-vk)+kvc·(Ct-Ck)计算车辆在下一个时刻的行驶速度，并作为车辆目标速度，最后根据目标转向角和车辆目标速度确定车辆在下一时刻的运行轨迹，从而通过限速控制和风险控制共同调节实现车辆降速，进而降低车辆驾驶风险。
在本发明实施例中，根据上述各个实施例预测的汽车运行轨迹如图5所示，其中arc length为预测的汽车运行轨迹。
需要说明的是，加速度系数、减速度系数、驾驶员反应时间和车辆宽度系数都可以通过交互界面或第三方服务器预置在汽车中，其中，减速度系数是根据前文提及的实验数据拟合而成，本发明实施例中所涉及的各参数推荐值如表1所示。
表1
综上，本发明实施例提供了基于比对风险可接收度(即比对预测风险值和风险阈值)、车速可接受度(即比对车辆当前速度和速度阈值)以及车道可接受度(即车辆是否运行在目标车道上)的汽车运行轨迹确定方法，不仅考虑了信号交叉口各种交通情况下的车辆运行轨迹确定逻辑，同时也考虑了车辆目的地的吸引力法则。实现类人的信号交叉口自动驾驶车辆运行，在风险识别和预测的基础上，引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口，从而消除信号交叉口风险并优化整体交通流量。该方法不仅加强对信号交叉口的复杂交通环境风险的判断，并为开发更复杂、更有效的自动驾驶系统铺路。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种汽车运行轨迹确定装置。其基本原理及产生的技术效果和上述实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。
请参照图6，图6示出了本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定装置200的方框示意图。汽车运行轨迹确定装置200应用于汽车，汽车运行轨迹确定装置200包括获取模块201，处理模块202和调整模块203。
获取模块201，用于根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域。
处理模块202，用于根据预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值。
调整模块203，用于根据预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；运行轨迹包括调整后的速度和转向角。
综上所述，本发明实施例提供的汽车运行轨迹确定装置，获取模块用于根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；当碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据碰撞时间、车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域。处理模块用于根据预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值。调整模块用于根据预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；运行轨迹包括调整后的速度和转向角。本发明基于信号交叉口的全量交通要素和驾驶员在标准驾驶过程中感知风险指标共同预测自动驾驶的风险，并根据预测风险值调整车辆运行速度和转向角，从而引导车辆更安全、高效且舒适的通过信号交叉口。
可选地，获取模块201，具体用于根据碰撞时间和车辆当前速度，得到车辆行驶距离；在当前行驶车道上，根据车辆行驶距离确定预测区域。
可选地，处理模块202，具体用于根据车辆状态信息、驾驶员信息和天气信息，确定标准风险指标；将预测区域划分为多个网格，计算每个网格的风险损失参数；根据标准风险指标和每个风险损失参数，确定每个网格的风险值；将全部网格的风险值进行加权平均，得到预测风险值。
可选地，调整模块203，具体用于当预测风险值小于风险阈值且车辆当前速度小于速度阈值时，根据车辆当前速度、速度阈值和加速度系数，确定车辆目标速度；根据车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
可选地，调整模块203，具体用于当预测风险值大于风险阈值且车辆当前速度小于速度阈值时，根据车辆当前速度和障碍物位置确定目标转向角；根据目标转向角重新计算预测区域的目标风险值；根据目标风险值、预测风险值、风险阈值、车辆当前速度和目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
可选地，调整模块203，具体用于当预测风险值小于风险阈值且车辆当前速度大于速度阈值时，根据车辆当前速度、速度阈值和减速度系数，确定车辆目标速度；根据车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
可选地，调整模块203，具体用于当预测风险值大于风险阈值且车辆当前速度大于速度阈值时，根据车辆当前速度和障碍物位置确定目标转向角；根据预测风险值、风险阈值、减速度系数、加速度系数、速度阈值和车辆当前速度，确定车辆目标速度；根据车辆目标速度和目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
请参照图7，图7示出了本发明实施例提供的汽车100的一种方框示意图。汽车100可以是轿车、运动型多功能车、卡车、客车、出租车、公交车等支持自动驾驶的汽车。汽车100包括存储器110、处理器120及通信模块130。存储器110、处理器120以及通信模块130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
其中，存储器110用于存储程序或者数据。存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric ErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器120用于读/写存储器110中存储的数据或程序，并执行相应地功能。例如，当存储器110中存储的计算机程序被处理器120执行时，可以实现上述各实施例所揭示的汽车运行轨迹确定方法。
通信模块130用于通过网络建立汽车100与其它通信终端之间的通信连接，并用于通过网络收发数据。
应当理解的是，图7所示的结构仅为汽车100的结构示意图，汽车100还可包括比图7中所示更多或者更少的组件，或者具有与图7所示不同的配置。图7中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本发明实施例还提供了一种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120执行时实现上述各实施例所揭示的汽车运行轨迹确定方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，应用于汽车，所述方法包括：
根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；所述碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；
当所述碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据所述碰撞时间、所述车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；
根据所述预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；所述风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；所述标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值；
根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；所述运行轨迹包括调整后的速度和转向角。
2.根据权利要求1所述的汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值的步骤，包括：
根据车辆状态信息、驾驶员信息和天气信息，确定所述标准风险指标；
将所述预测区域划分为多个网格，计算每个所述网格的所述风险损失参数；
根据所述标准风险指标和每个所述风险损失参数，确定每个所述网格的风险值；
将全部所述网格的风险值进行加权平均，得到所述预测风险值。
3.根据权利要求1所述的汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述碰撞时间、所述车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域的步骤，包括：
根据所述碰撞时间和所述车辆当前速度，得到车辆行驶距离；
在所述当前行驶车道上，根据所述车辆行驶距离确定所述预测区域。
4.根据权利要求1所述的汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值小于风险阈值且所述车辆当前速度小于速度阈值时，根据所述车辆当前速度、所述速度阈值和加速度系数，确定车辆目标速度；
根据所述车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
5.根据权利要求1所述的汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值大于风险阈值且所述车辆当前速度小于速度阈值时，根据所述车辆当前速度和所述障碍物位置确定目标转向角；
根据所述目标转向角重新计算所述预测区域的目标风险值；
根据所述目标风险值、所述预测风险值、所述风险阈值、所述车辆当前速度和所述目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
6.根据权利要求1所述的汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值小于风险阈值且所述车辆当前速度大于速度阈值时，根据所述车辆当前速度、所述速度阈值和减速度系数，确定车辆目标速度；
根据所述车辆目标速度和当前转向角，确定汽车的运行轨迹。
7.根据权利要求1所述的汽车运行轨迹确定方法，其特征在于，所述根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹的步骤，包括：
当所述预测风险值大于风险阈值且所述车辆当前速度大于速度阈值时，根据所述车辆当前速度和所述障碍物位置确定目标转向角；
根据所述预测风险值、所述风险阈值、减速度系数、加速度系数、所述速度阈值和所述车辆当前速度，确定车辆目标速度；
根据所述车辆目标速度和所述目标转向角，确定汽车的运行轨迹。
8.一种汽车运行轨迹确定装置，其特征在于，应用于汽车，所述装置包括：
获取模块，用于根据车辆当前位置、障碍物位置、车辆长度、车辆当前速度和障碍物移动速度，确定碰撞时间；所述碰撞时间表征车辆碰撞到障碍物所消耗的行驶时间；当所述碰撞时间小于碰撞时间阈值时，根据所述碰撞时间、所述车辆当前速度和当前行驶车道，确定预测区域；
处理模块，用于根据所述预测区域的风险损失参数和标准风险指标，确定预测风险值；所述风险损失参数表征信号交叉口交通环境的风险指标，根据信号交叉口的交通标识、信号交叉口的风险对象以及车辆目标车道确定；所述标准风险指标表征标准驾驶过程中生成的驾驶风险值；
调整模块，用于根据所述预测风险值、风险阈值、所述车辆当前速度和速度阈值，确定汽车的运行轨迹；所述运行轨迹包括调整后的速度和转向角。
9.一种汽车，其特征在于，所述汽车包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行如权利要求1-7任一项所述的汽车运行轨迹确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的汽车运行轨迹确定方法。
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