CN108227695A - 自动驾驶控制装置、包括该装置的***及其方法 - Google Patents

自动驾驶控制装置、包括该装置的***及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种自动驾驶控制装置、一种包括自动驾驶控制装置的***以及一种自动驾驶控制的方法。自动驾驶控制装置包括：高精度车道级道路地图储存器，存储高精度车道级道路地图；位置识别控制器，基于高精度车道级道路地图、位置识别信息和车辆控制信息识别车辆当前位置；以及车辆控制器，基于由位置识别控制器识别的车辆位置和障碍物识别信息生成用于行驶至目的地的路径并且控制车辆行驶。

Description

自动驾驶控制装置、包括该装置的***及其方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年12月14日提交的第10-2016-0170219号韩国专利申请的优先权和权益，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本发明涉及一种自动驾驶控制装置、包括该装置的***及其方法。
背景技术
本节的陈述仅提供与本发明相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。
自主车辆是一种能够通过识别车辆周围障碍物并实时准确地识别车辆的位置来安全行驶到指定目的地的***。存在指示车辆位置的多种方法，例如地心地固(ECEF)坐标系和平面坐标系(例如，TM坐标系)。然而，为了在考虑特殊条件下在道路上行驶的车辆的特点的同时准确定位车辆，需要识别道路上车道的数量，即，车辆当前在哪条车道上行驶，以及车辆与车道内的线的相对位置。
我们发现，包括ECEF坐标系和平面坐标系(例如，TM坐标系)的常规坐标系不能准确识别这种车道信息，因此自动驾驶控制***不能实时准确地识别车辆的位置。
无法实时准确地识别车辆的位置会导致重大事故。因此，期望准确识别车辆在其当前行驶道路上的位置。
发明内容
本发明在完好地保持现有技术优点的同时解决了现有技术中出现的上述问题。
本发明提供一种自动驾驶控制装置、包括该装置的***及其方法，其被设计为根据基于高精度车道级道路地图的位置识别信息和车辆控制信息的信息融合以及障碍物检测信息生成路径，并控制自动驾驶，进而提高自动驾驶的可靠性。
本发明的一方面也提供一种自动驾驶控制装置、包括该装置的***及其方法，其被设计为通过位置识别控制器生成包含位置识别信息和车辆控制信息的简单消息并通过控制器局域网(CAN)通信将该消息发送至车辆控制器以减少通信负载并且实现用于自动驾驶的实时信息识别和处理，进而提高自动驾驶的可靠性。
在本发明的一个方面中，一种自动驾驶控制装置包括：高精度车道级道路地图储存器，配置为存储高精度车道级道路地图；位置识别控制器，配置为基于高精度车道级道路地图、位置识别信息和车辆控制信息识别车辆当前位置；以及车辆控制器，配置为基于由位置识别控制器识别的车辆位置和障碍物识别信息生成用于行驶至目的地的路径并且配置为控制车辆行驶。
高精度车道级道路地图通过LINK ID与导航地图相关联，并且可包括车道信息。
车道信息可包括与车辆当前行驶的车道段与其前、后另一车道段的连接有关的信息。
位置识别控制器可包括：信息融合单元，配置为基于高精度车道级道路地图融合位置识别信息和车辆控制信息；以及位置识别消息生成单元，配置为生成包含融合的位置识别信息和车辆控制信息的位置识别消息。
车辆控制器可包括：路径生成单元，配置为当输入目的地时生成全局路径，并且当车辆行驶时基于位置识别信息、车辆控制信息、高精度车道级道路地图和障碍物检测信息生成局部路径；以及受控变量计算单元，配置为根据局部路径来计算用于车辆控制的受控变量。
自动驾驶控制装置还包括：当前位置计算单元，计算车辆当前位置以确定车辆是否到达目的地。
位置识别信息可包括与车辆当前位置有关的MAP ID、LINK ID和LANE ID中的至少一个。
车辆控制信息可包括当前行驶车道宽度、车辆相对于当前行驶车道中心线的横向偏移、车辆相对于当前行驶车道中心线的方位角、车辆当前位置距下一节点的剩余距离和车辆当前位置的道路曲率中的至少一个。
在本发明的另一方面中，自动驾驶控制***包括：位置识别***，配置为从全球导航卫星***(GNSS)信息中识别车辆当前位置；环境感知传感器***，配置为检测车辆周围的障碍物；以及自动驾驶控制装置，配置为根据来自位置识别***的基于高精度车道级道路地图的位置识别信息和车辆控制信息以及来自环境感知传感器***的障碍物检测信息生成车辆的路径并且配置为控制车辆的自动行驶。
自动驾驶控制装置可包括：位置识别控制器，配置为基于高精度车道级道路地图、位置识别信息和车辆控制信息来识别车辆当前位置；以及车辆控制器，配置为基于由位置识别控制器识别的车辆位置生成用于行驶至目的地的路径并且配置为控制车辆行驶。
自动驾驶控制装置还可包括：高精度车道级道路地图储存器，配置为存储与通过LINK ID与导航地图相关联并且包括车道信息的高精度车道级道路地图。
环境感知传感器***可包括相机、无线电探测和测距(RADAR)传感器、光探测和测距(LiDAR)传感器和超声传感器中的至少一个。
在本发明的另一实施方式中，自动驾驶控制方法包括：当输入目的地时，通过路径生成单元生成全局路径；根据全局路径通过自动驾驶控制装置启动车辆行驶；当车辆行驶时，基于位置识别信息、车辆控制信息、高精度车道级道路地图和障碍物检测信息中的至少一个，通过路径生成单元生成局部路径；以及根据局部路径，通过自动驾驶控制装置控制车辆行驶。
自动驾驶控制方法还可包括：通过自动驾驶控制装置计算车辆的当前位置以确定车辆是否到达目的地，并且当车辆到达目的地时停止控制车辆。
高精度车道级道路地图可通过LINK ID与导航地图相关联，并且包括车道信息。
车道信息可包括与车辆当前行驶的车道段与其前、后另一车道段的连接有关的信息。
位置识别信息可包括与车辆当前位置有关的MAP ID、LINK ID和LANE ID中的至少一个。
车辆控制信息可包括当前行驶车道宽度、车辆相对于当前行驶车道中心线的横向偏移、车辆相对于当前行驶车道中心线的方位角、车辆当前位置距下一节点的剩余距离和车辆当前位置的道路曲率中的至少一个。
局部路径的生成可包括：当根据障碍物检测信息，车辆周围存在障碍物时，确定车道变换时间；生成车道变换曲线；以及计算车辆的受控变量。
车辆的受控变量可包括车辆的转向和速度中的变量。
从这里提供的描述，进一步的应用领域将变得显而易见。应当理解的，描述和具体实例仅旨在用于说明的目的，而不旨在限制本发明的范围。
附图说明
为了可很好地理解本发明，现在将参考附图来描述以示例的方式给出的本发明的各个实施方式，其中：
图1示出自动驾驶控制***的配置；
图2示出高精度车道级道路地图的数据库架构的示例；
图3示出高精度车道级道路地图的示例；
图4示出车辆控制信息的示例；
图5A示出与超越前方车辆的路径有关的车辆控制；
图5B示出与超越前方车辆的路径有关的用于车辆控制的位置识别信息和环境感知传感器信息的示例；
图6A示出当车辆到达目的地时的车辆控制；
图6B示出当车辆到达目的地时用于车辆控制的位置识别信息和环境感知传感器信息的示例；
图7示出自动驾驶控制方法的流程图；
图8示出根据本发明的示例性实施方式的目的地输入的示例；
图9示出根据本发明的示例性实施方式的全局路径的示例；
图10A示出车道变换的示例；
图10B示出超越前方车辆的示例；
图10C示出生成用于在车道变换或超车中车辆控制的消息的示例；
图11A示出进入公路交叉口的示例；
图11B示出离开公路交叉口的示例；
图11C示出根据本发明的示例性实施方式的生成用于在进入或离开公路交叉口中车辆控制的消息的示例；和
图12示出执行本发明的示例性实施方式中的自动驾驶控制方法的计算***的配置。
在此描述的附图仅用于解释目的，而不旨在以任何方式来限制本发明的范围。
具体实施方式
在下文中，将参考附图详细描述本发明的示例实施方式。在附图中，相同附图标记始终用于指示相同或等同元件。另外，没有详细描述公知的功能或配置以免不必要地掩盖本发明的要点。
例如第一、第二、A、B、(a)和(b)的术语用于描述本发明的示例性实施方式中的元件。这些术语仅用于区分一个元件与另一元件，并不通过该术语限制对应元件的本质特征、顺序或次序等。除非另有规定，否则此处使用的所有术语(包括技术或科学术语)具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同的意义。如通用字典中定义的那些术语应被理解为具有与相关技术领域的上下文中的意义相同的含义，并且除非本发明中明确定义有理想化或过于正式的含义，否则不应理解为具有这种含义。
在下文中，将参考图1至12详细描述本发明的示例性实施方式。
图1示出了本发明的示例性实施方式中的自动驾驶控制***的配置。
自动驾驶控制***是指在没有驾驶员干预的情况下能够控制车辆从当前位置安全移动到目的地的***。自动驾驶控制***可融合高精度车道级道路地图、位置识别信息和环境感知信息，以实时识别车辆的当前位置并控制自动行驶，进而提高了自动驾驶控制的可靠性。特别地，该***使用包括车道内车辆的相对位置关系(例如车辆距左线和右线的距离、方向角以及距前方节点的距离)以及位于地图上车辆的地图ID、导航ID和路段(link)ID的高精度车道级道路地图，而不是常规的局部或全局坐标系，因此可更准确地识别车辆的当前位置。
为此，在本发明的示例性实施方式中，自动驾驶控制***包括位置识别***100、环境感知传感器***200、自动驾驶控制装置300、转向***400和制动***500。
位置识别***100可接收全球导航卫星***(GNSS)信息或使用超声波信标(未显示)等来识别车辆的当前位置。
环境感知传感器***200可检测车辆周围的障碍物。为此，环境感知传感器***200包括相机、无线电探测和测距(RADAR)传感器、光探测和测距(LiDAR)传感器和超声传感器。
自动驾驶控制装置300可根据来自位置识别***100的基于高精度车道级道路地图的位置识别信息和车辆控制信息、以及来自环境感知传感器***200的障碍物检测信息来生成车辆的路径以控制自动行驶。为此，自动驾驶控制装置300包括高精度车道级道路地图储存器310、位置识别控制器320、车辆控制器330和路径储存器340。
高精度车道级道路地图储存器310可存储高精度车道级道路地图。通常，导航地图用于将车辆引导至驶向目的地的路径。导航地图是一种拓扑地图，包括路段和节点，并且是用于汽车导航地图、室内机器人的最短路径算法、网络通信模型设计等的体系结构。这种拓扑地图易于简化，并且表示***模型、减少数据量，但是以简洁的形式表示数据使得它在需要更精确和详细表示(例如，高度自动化驾驶地图)的领域中具有有限的应用。为此，本发明中可使用提供更精确表示的高精度车道级道路地图。
图2示出本发明的示例性实施方式中的高精度车道级道路地图的数据库架构的示例，并且图3示出本发明的示例性实施方式中的高精度车道级道路地图的示例。
参考图2和图3，高精度车道级道路地图是指比包括路段和节点的导航地图更精确地包括所有车道信息的地图。这里，节点是指根据具体标准通过区别LINK ID或LANE ID创建新LINK ID或LANE ID的点。例如，节点包括存在新左转车道、交叉口等的点。
换句话说，导航地图包括与道路上车道总数、道路的整体宽度等有关的粗略信息，但不具有通过数字化属于道路的单个车道的属性/性质(例如，车道宽、曲率和坡度)获得的精确数据。另一方面，高精度车道级道路地图包括先前通过高精度传感器测量并数字化单个车道的物理属性而获得的精确数据以及与每个车道的车道段的唯一连接(车辆当前行驶的车道段与其前、后另一车道段的连接)有关的信息，从而更准确地表示车辆位置或行驶路径。
关于图2所示的数据库(DB)设计，高精度车道级道路地图可通过LINK ID与导航地图相关联。换句话说，可通过将导航地图DB的LINK ID列添加至车道级道路地图DB来建立两个地图DB之间的连接。因此，如果识别出与道路上的车辆位置有关的MAP ID和LINK ID，则可访问与属于对应道路的单个车道有关的信息。
位置识别控制器320可基于高精度车道级道路地图、位置识别信息和车辆控制信息来识别车辆的当前位置。为此，位置识别控制器320包括信息融合单元321和位置识别消息生成单元322。
信息融合单元321可基于高精度车道级道路地图融合位置识别信息和车辆控制信息。这里，可通过考虑所有高精度车道级道路地图、位置识别信息和车辆控制信息来进行信息融合。
位置识别消息生成单元322可生成包含融合的位置识别信息和车辆控制信息的位置识别消息。这里，如下表1所示，位置识别消息包含位置识别信息和车辆控制信息。特别地，位置识别信息包括MAP ID、LINK ID和LANE ID，因此位置识别消息表示车辆当前行驶在哪个车道、哪个道路和哪个地图。车辆控制信息包括车道宽度、偏移、方向角、剩余距离和曲率，并且表示车辆在当前行驶车道内的相对位置。图4示出本发明的示例性实施方式中的车辆控制信息的示例。参考图4，示出当前行驶车道的宽度、车辆相对于当前行驶车道中心线的横向偏移、车辆相对于当前行驶车道中心线的方位角(j)、当前位置距下一节点的剩余距离和当前位置的道路的曲率(r)。
【表1】
车辆控制器330可融合位置识别消息与来自环境感知传感器***200的障碍物检测信息以生成车辆的路径并且确定最佳受控变量。
为此，车辆控制器330包括路径生成单元331、受控变量计算单元332和当前位置计算单元333。
路径生成单元331可在输入期望目的地时生成全局路径，并且在车辆行驶时使用位置识别信息、车辆控制信息、高精度车道级道路地图和障碍物检测信息生成局部路径。表2示出生成从当前位置至目的地的路径的示例性配置。
【表2】
MAP ID LINK ID LANE ID 备注
4780050 8820 312 出发点
4780050 8820 311
4780050 0 1278 右转
4780050 11000 101
4780050 11000 102
4780050 11000 105
4780050 0 1312 左转
4780050 13010 221
4780050 13010 220 目的地
受控变量计算单元332可根据局部路径来计算用于车辆控制的受控变量。下面将描述计算受控变量的示例。
图5A示出本发明的示例性实施方式中的与超越前方车辆的路径有关的车辆控制，并且图5B示出本发明的示例性实施方式中的与超越前方车辆的路径有关的用于车辆控制的位置识别信息和环境感知传感器信息的示例。参考图5A和图5B，基于以下信息：LINK ID：11000、LANE ID：101、路宽：3.5m、偏移：+1.2m、方位角：+10.6度、剩余距离：300m、侧部和后方障碍物：无(×)、前方障碍物：有(O)、距障碍物的距离：65.5m、移动的障碍物的速度：68KPH、车辆当前速度：71KPH，受控变量计算单元332可确定车道变换时间、生成车道变换曲线以及计算受控变量，以将转向角增加+3度、速度增加+0.2m/s2。
图6A示出本发明的示例性实施方式中的当车辆到达目的地时的车辆控制，并且图6B示出本发明的示例性实施方式中的当车辆到达目的地时用于车辆控制的位置识别信息和环境感知传感器信息的示例。参考图6A和6B，基于以下信息：LINK ID：13010、LANE ID：220、路宽：3.3m、偏移：-0.4m、方位角：-1.6度、剩余距离：100m、侧部和后方障碍物：无(×)、前方障碍物：无(×)，受控变量计算单元332可确定无需变换车道，并且计算受控变量以保持转向角为0度、减速至-0.1m/s2。
当前位置计算单元333可计算车辆的当前位置并确定车辆是否已经到达目的地。
路径储存器340可存储由路径生成单元331生成的从车辆当前位置至目的地的全局路径和局部路径，通过考虑障碍物检测信息生成该局部路径。
转向***400可在自动驾驶控制装置300的控制下控制车辆的转向。
制动***500可在自动驾驶控制装置300的控制下进行车辆的减速和制动(停止)。
如上所述，通过考虑高精度车道级道路地图、位置识别信息、车辆控制信息和障碍物检测信息的全部的融合来生成车辆的路径，因此可提高自动驾驶可靠性。
在下文中，将参考图7详细描述本发明的示例性实施方式中的自动驾驶控制方法。
首先，当在步骤S101中输入目的地时，自动驾驶控制装置300可在步骤S102中生成全局路径。图8示出本发明的示例性实施方式中的目的地输入的示例，并且图9示出本发明的示例性实施方式中的全局路径的示例。
当车辆开始行驶时，自动驾驶控制装置300可在步骤S103中基于位置识别信息、车辆控制信息、高精度车道级道路地图和障碍物检测信息生成局部路径。
此后，自动驾驶控制装置300可在步骤S104中通过计算受控变量控制车辆以便根据局部路径行驶，在步骤S105中计算车辆的当前位置，以及在步骤S106中当车辆已经到达目的地时结束驾驶控制。
图10A示出本发明的示例性实施方式中的车道变换的示例，图10B示出本发明的示例性实施方式中的超越前方车辆的示例，并且图10C示出本发明的示例性实施方式中的生成用于车道变换或超车中车辆控制的消息的示例。
如图10A和图10B所示，当车辆变换车道或超越另一车辆时，如图10C和下表3所示，自动驾驶控制装置300可通过以下操作来控制车辆：生成包含LINK ID、MAP ID、LANE ID和行驶车道信息(车辆控制信息)的位置识别消息，基于位置识别消息和障碍物检测信息生成用于车道变换或超车的局部路径，以及计算使车辆根据局部路径行驶的受控变量。
【表3】
图11A示出本发明的示例性实施方式中的进入公路交叉口的示例，图11B示出本发明的示例性实施方式中的离开公路交叉口的示例，以及图11C示出本发明的示例性实施方式中的生成在进入或离开公路交叉中用于车辆控制的消息的示例。
如图11A和图11B所示，当车辆进入或离开公路交叉口时，如图11C和下表4所示，自动驾驶控制装置300可通过以下操作来控制车辆：生成包含LINK ID、MAP ID、LANE ID和行驶车道信息(车辆控制信息)的位置识别消息，基于位置识别消息和障碍物检测信息生成用于进入或离开公路交叉口的局部路径，以及计算使车辆根据局部路径行驶的受控变量。
【表4】
通过使用MAP ID、LINK ID和LANE ID来识别车辆的位置，并且使用车道信息来识别车辆的位置，可实现更准确的位置识别。
另外，通过生成包含除车辆位置之外的车辆控制所需的最少信息(道路宽、偏移、方向角、剩余距离和曲率)的位置识别消息，本发明可通过最少信息提供车辆控制所需的车辆位置关系和信息。
另外，通过包含在位置识别消息中的位置识别信息和车辆控制信息与环境感知传感器信息的融合，可实时生成自主车辆的路径并且可确定受控变量。
图12示出执行本发明的示例性实施方式中的自动驾驶控制方法的计算***的配置。
参考图12，计算***1000包括：至少一个处理器1100、总线1200、存储器1300、用户界面输入装置1400、用户界面输出装置1500、储存器1600和网络接口1700。这些元件通过总线1200连接。
处理器1100可为处理存储在存储器1300和/或储存器1600中命令的中央处理单元(CPU)或半导体装置。存储器1300和储存器1600包括各种类型的易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。
因此，结合本文公开的示例性实施方式所描述的方法或算法的步骤可直接体现在硬件模块或由处理器1100执行的软件模块或两者的组合中。软件模块可存在于存储介质中，即，存储器1300和/或储存器1600，例如RAM、闪速存储器、ROM、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、寄存器、硬盘、可移动磁盘和CD-ROM。
示例性存储介质可耦合至处理器1100，使得处理器1100可从存储介质读取信息并将信息写入存储介质。替代地，存储介质可与处理器1100集成。处理器1100和存储介质可存在于专用集成电路(ASIC)中。ASIC可存在于用户终端中。在另一实施方式中，处理器1100和存储介质可作为单独组件存在于用户终端中。
本发明的示例性实施方式可被设计为：基于包括车道信息的高精度车道级道路地图，根据位置识别信息、车辆控制信息和障碍物检测信息的融合生成路径，并且控制自动驾驶，进而提高自动驾驶的可靠性。
另外，本发明可通过位置识别控制器生成包含位置识别信息和车辆控制信息的简单消息并通过控制器局域网(CAN)通信将该消息发送至车辆控制器，进而减少通信负载并实现用于自动驾驶的实时信息识别和处理。
在上文中，尽管已参考示例性实施方式和附图描述了本发明，但本发明不限于此，本发明所属技术领域内的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下可对其进行各种修改和更改。
附图中每一个元件的符号说明
100 位置识别***
200 环境感知传感器***
300 自动驾驶控制装置
400 转向***
500 制动***
310 高精度车道级道路地图储存器
320 位置识别控制器
330 车辆控制器
340 路径储存器
321 信息融合单元
322 位置识别消息生成单元
331 路径生成单元
332 受控变量计算单元
333 当前位置计算单元

Claims (20)

1.一种自动驾驶控制装置，包括：
高精度车道级道路地图储存器，配置为存储高精度车道级道路地图；
位置识别控制器，配置为基于所述高精度车道级道路地图、位置识别信息和车辆控制信息来识别车辆的当前位置；以及
车辆控制器，配置为基于由所述位置识别控制器识别的车辆的当前位置和障碍物识别信息来生成用于行驶至目的地的路径，并且控制所述车辆的行驶。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶控制装置，其中，所述高精度车道级道路地图通过LINK ID与导航地图相关联，并且包括车道信息。
3.根据权利要求2所述的自动驾驶控制装置，其中，所述车道信息包括与所述车辆当前行驶的车道段与其前、后另一车道段的连接有关的信息。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶控制装置，其中，所述位置识别控制器包括：
信息融合单元，配置为基于所述高精度车道级道路地图来融合所述位置识别信息和所述车辆控制信息；以及
位置识别消息生成单元，配置为生成包含融合的位置识别信息和车辆控制信息的位置识别消息。
5.根据权利要求1所述的自动驾驶控制装置，其中，所述车辆控制器包括：
路径生成单元，配置为：当输入所述目的地时，生成全局路径，并且当所述车辆行驶时，使用所述位置识别信息、所述车辆控制信息、所述高精度车道级道路地图和所述障碍物检测信息来生成局部路径；以及
受控变量计算单元，配置为根据所述局部路径计算用于车辆控制的受控变量。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶控制装置，还包括：当前位置计算单元，配置为计算所述车辆的当前位置以确定所述车辆是否已经到达所述目的地。
7.根据权利要求1所述的自动驾驶控制装置，其中，所述位置识别信息包括与所述车辆的当前位置有关的MAP ID、LINK ID和LANE ID中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的自动驾驶控制装置，其中，所述车辆控制信息包括当前行驶车道的宽度、所述车辆相对于所述当前行驶车道中心线的横向偏移、所述车辆相对于所述当前行驶车道中心线的方位角、所述车辆的当前位置距下一节点的剩余距离和所述车辆的当前位置的道路曲率中的至少一个。
9.一种自动驾驶控制***，包括：
位置识别***，配置为根据全球导航卫星***(GNSS)信息识别车辆的当前位置；
环境感知传感器***，配置为检测所述车辆周围的障碍物；以及
自动驾驶控制装置，配置为根据来自所述位置识别***的基于高精度车道级道路地图的位置识别信息和车辆控制信息以及来自所述环境感知传感器***的障碍物检测信息来生成所述车辆的路径，并且控制所述车辆的自动驾驶。
10.根据权利要求9所述的自动驾驶控制***，其中，所述自动驾驶控制装置包括：
位置识别控制器，配置为基于所述高精度车道级道路地图、所述位置识别信息和所述车辆控制信息来识别所述车辆的当前位置；以及
车辆控制器，配置为基于由所述位置识别控制器识别的车辆位置来生成用于行驶至目的地的路径，并且控制所述车辆的行驶。
11.根据权利要求9所述的自动驾驶控制***，其中，所述自动驾驶控制装置还包括：高精度车道级道路地图储存器，配置为存储通过LINK ID与导航地图相关联并且包括车道信息的高精度车道级道路地图。
12.根据权利要求9所述的自动驾驶控制***，其中，所述环境感知传感器***包括相机、无线电探测和测距(RADAR)传感器、光探测和测距(LiDAR)传感器和超声传感器中的至少一个。
13.一种自动驾驶控制方法，包括：
当输入目的地时，通过路径生成单元生成全局路径；
根据所述全局路径，通过自动驾驶控制装置启动车辆行驶；
当所述车辆行驶时，基于位置识别信息、车辆控制信息、高精度车道级道路地图和障碍物检测信息中的至少一个，通过所述路径生成单元生成局部路径；以及
通过所述自动驾驶控制装置控制所述车辆以根据所述局部路径行驶。
14.根据权利要求13所述的自动驾驶控制方法，还包括：
通过所述自动驾驶控制装置计算所述车辆的当前位置以确定所述车辆是否已经到达所述目的地，并且
当所述车辆已经到达所述目的地时，停止控制所述车辆。
15.根据权利要求13所述的自动驾驶控制方法，其中，所述高精度车道级道路地图通过LINK ID与导航地图相关联，并且包括车道信息。
16.根据权利要求15所述的自动驾驶控制方法，其中，所述车道信息包括与所述车辆当前行驶的车道段与所述车辆前或后的另一车道段的连接有关的信息。
17.根据权利要求13所述的自动驾驶控制方法，其中，所述位置识别信息包括与所述车辆的当前位置有关的MAP ID、LINK ID和LANE ID中的至少一个。
18.根据权利要求13所述的自动驾驶控制方法，其中，所述车辆控制信息包括当前行驶车道的宽度、所述车辆相对于所述当前行驶车道中心线的横向偏移、所述车辆相对于所述当前行驶车道中心线的方位角、所述车辆的当前位置距下一节点的剩余距离和所述车辆的当前位置的道路曲率中的至少一个。
19.根据权利要求13所述的自动驾驶控制方法，其中，所述局部路径的生成包括：当根据所述障碍物检测信息，所述车辆周围存在障碍物时，确定车道变换时间；生成车道变换曲线；以及计算所述车辆的受控变量。
20.根据权利要求19所述的自动驾驶控制方法，其中，所述车辆的受控变量包括与使所述车辆转向和所述车辆的速度相关联的变量。
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