CN109739230A - 驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质，该方法适用于车载控制***中的热备模块，该车载控制***包括：主控模块和热备模块，其中，该方法包括：在确定主控模块工作异常时，获取参考信息集，该参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息，根据该参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，该有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。该技术方案中，热备模块根据获取到的参考信息集生成驾驶轨迹，利用该驾驶轨迹可以控制自动驾驶车辆安全行驶，解决了自动驾驶车辆的车载控制***出现故障时可能出现的安全隐患问题。

Description

驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质。

背景技术

自动驾驶车辆又称无人驾驶车辆，是一种通过电脑***实现无人驾驶的智能车辆，其依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位***协同合作，使车辆的电脑***可以在无人操作的情况下自动安全地操作车辆。

现有技术中，自动驾驶车辆在行驶过程中，车载控制***可能会出现故障问题，导致自动驾驶车辆的驾驶行为异常，存在出现交通事故的隐患。因而，亟需提出一种方法解决自动驾驶车辆的车载控制***出现故障时可能出现的安全隐患。

发明内容

本申请提供一种驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质，以解决自动驾驶车辆的车载控制***出现故障时可能出现安全隐患的问题。

本申请第一方面提供的一种驾驶轨迹生成方法，适用于车载控制***中的热备模块，所述车载控制***包括：主控模块和所述热备模块，所述方法包括：

在确定所述主控模块工作异常时，获取参考信息集，所述参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息；

根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，所述有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。

在第一方面的一种可能设计中，在所述根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹之前，所述方法还包括：

确定所述参考信息集中每个参考信息的置信度；

剔除所述参考信息集中的置信度低于所述预设阈值的无效参考信息，保留所述参考信息集中置信度高于所述预设阈值的有效参考信息。

在第一方面的另一种可能设计中，所述根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，包括：

根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹；

根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息；

基于所述目标路径轨迹和所述目标速度信息，生成所述驾驶轨迹。

在第一方面的上述可能设计中，所述根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹，包括：

根据所述有效车道线信息，确定所述自动驾驶车辆所行驶车道的车道中线和所述车道的可行区间范围；

根据所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，以所述车道中线为基准，确定所述车道内的预设数量个参考点；

基于驾驶轨迹平滑的特性和所述预设数量个参考点的位置，在所述车道的可行区间范围内，生成所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹。

在第一方面的再一种可能设计中，所述至少一个车辆包括：所述自动驾驶车辆、所述自动驾驶车辆所在车道内的有碰撞风险的第一车辆障碍物和/或相邻车道内的有碰撞风险的第二车辆障碍物。

在第一方面的上述可能设计中，所述根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息，包括：

根据所述有效车辆状态信息中所述自动驾驶车辆的当前速度、所述自动驾驶车辆的预设刹停时间，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到停止时的第一加速度；

根据所述第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或所述第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到目标车速时最小的第二加速度，所述目标车速是所述第一车辆障碍物和/或所述第二车辆障碍物中的最小速度；

根据所述自动驾驶车辆与所述有效障碍物信息中固定障碍物的距离信息，确定所述自动驾驶车辆在与所述固定障碍物碰撞前停止时最小的第三加速度；

基于所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度，确定所述目标速度信息，所述目标速度信息对应的速度轨迹是以所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度中的最大值为减速度的匀减速运动形成的轨迹。

本申请第二方面提供一种驾驶轨迹生成装置，适用于车载控制***中的热备模块，所述车载控制***包括：主控模块和所述热备模块，所述装置包括：获取模块和生成模块；

所述获取模块，用于在确定所述主控模块工作异常时，获取参考信息集，所述参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息；

所述生成模块，用于根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，所述有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。

在第二方面的一种可能设计中，所述装置还包括：预处理模块；

所述预处理模块，用于在所述生成模块根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹之前，确定所述参考信息集中每个参考信息的置信度，剔除所述参考信息集中的置信度低于所述预设阈值的无效参考信息，保留所述参考信息集中置信度高于所述预设阈值的有效参考信息。

在第二方面的另一种可能设计中，所述生成模块，包括：第一确定单元、第二确定单元和生成单元；

所述第一确定单元，用于根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹；

所述第二确定单元，用于根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息；

所述生成单元，用于基于所述目标路径轨迹和所述目标速度信息，生成所述驾驶轨迹。

在第二方面的上述可能设计中，所述第一确定单元，具体用于根据所述有效车道线信息，确定所述自动驾驶车辆所行驶车道的车道中线和所述车道的可行区间范围，根据所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，以所述车道中线为基准，确定所述车道内的预设数量个参考点，基于驾驶轨迹平滑的特性和所述预设数量个参考点的位置，在所述车道的可行区间范围内，生成所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹。

在第二方面的再一种可能设计中，所述至少一个车辆包括：所述自动驾驶车辆、所述自动驾驶车辆所在车道内的有碰撞风险的第一车辆障碍物和/或相邻车道内的有碰撞风险的第二车辆障碍物。

在第二方面的上述可能设计中，所述第二确定单元，具体用于根据所述有效车辆状态信息中所述自动驾驶车辆的当前速度、所述自动驾驶车辆的预设刹停时间，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到停止时的第一加速度，根据所述第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或所述第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到目标车速时最小的第二加速度，所述目标车速是所述第一车辆障碍物和/或所述第二车辆障碍物中的最小速度，根据所述自动驾驶车辆与所述有效障碍物信息中固定障碍物的距离信息，确定所述自动驾驶车辆在与所述固定障碍物碰撞前停止时最小的第三加速度，基于所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度，确定所述目标速度信息，所述目标速度信息对应的速度轨迹是以所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度中的最大值为减速度的匀减速运动形成的轨迹。

本申请第三方面提供一种驾驶轨迹生成装置，包括处理器、存储器及存储在所述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第一方面以及第一方面各种可能设计所述的方法。

本申请第四方面提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面以及第一方面各种可能设计所述的方法。

本申请第五方面提供一种运行指令的芯片，所述芯片用于执行上述第一方面以及第一方面各种可能设计所述的方法。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质，热备模块在确定主控模块工作异常时，获取参考信息集，该参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息，根据该参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，该有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。该技术方案中，热备模块根据获取到的参考信息集生成驾驶轨迹，利用该驾驶轨迹可以控制自动驾驶车辆安全行驶，在一定程度上避免了交通事故的发生，解决了自动驾驶车辆的车载控制***出现故障时可能出现的安全隐患问题。

附图说明

图1为本申请实施例提供的车载控制***的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例一的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例二的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例三的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例四的流程示意图；

图6为自动驾驶车辆所行驶车道的场景示意图；

图7为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例五的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例一的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例二的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例三的结构示意图；

图11为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例四的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法应用于自动驾驶车辆的车载控制***中，图1为本申请实施例提供的车载控制***的结构示意图。如图1所示，该车载控制***包括：主控模块11和热备模块12。在该主控模块11出现故障时，利用该热备模块12暂时控制自动驾驶车辆的行驶状态。

可选的，该主控模块11和热备模块12可以相互连接，通常情况下，该主控模块11正常工作时，该主控模块11控制自动驾驶车辆的自动行驶，该热备模块12可以辅助主控模块11控制自动驾驶车辆的行驶状态，该主控模块11异常工作时，该热备模块12可以代替该主控模块11控制自动驾驶车辆的行驶状态，以保证自动驾驶车辆的安全行驶。

示例性的，在本实施例中，该主控模块11是性能较高的***，通常情况下，车载控制***只利用主控模块11根据获取到的车辆状态信息和该自动驾驶车辆所行驶路径的实时路况信息(包括交通拥堵信息、路径限制信息)来控制自动驾驶车辆的行驶状态，而检测到该主控模块11的工作状态出现异常时，则利用热备模块12获取自动驾驶车辆所处的故障场景的参考信息集，并根据参考信息集确定的驾驶轨迹控制自动驾驶车辆的行驶状态。

值得说明的是，在本申请的实施例中，该热备模块12可以是成本较低、***资源有限的硬件平台，其具备的有限资源能够在主控模块11出现故障时，替代主控模块11暂时工作一段时间，以避免出现交通事故。

示例性的，在本实施例中，该车载控制***还可以包括：与该主控模块11和该热备模块12连接的检测模块13和报警模块14。该检测模块13可以用于检测主控模块11和该热备模块12的工作状态，报警模块14可以用于在主控模块11和/或热备模块12的工作状态出现异常时，进行报警。

可选的，图1示出的实施例以车载控制***包括主控模块11、热备模块12、检测模块13、报警模块14为例进行说明。值得说明的是，该车载控制***还可以包括探测设备、控制设备以及电源设备等其他类型的设备。本申请实施例并不对车载控制***的具体组成进行限定，其可以根据实际情况进行确定。

本申请实施例提出了一种驾驶轨迹生成方法、装置及存储介质，在确定主控模块工作异常时，热备模块获取参考信息集，该参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息，根据该参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，该有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。该技术方案中，热备模块根据获取到的参考信息集生成驾驶轨迹，利用该驾驶轨迹可以控制自动驾驶车辆安全行驶，在一定程度上避免了交通事故的发生。

下面，通过具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

图2为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例一的流程示意图。该方法适用于图1所示车载控制***中的热备模块。如图2所示，该驾驶轨迹生成方法可以包括如下步骤：

步骤21：在确定主控模块的工作异常时，获取参考信息集，该参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息。

示例性的，在本实施例中，当车载控制***的主控模块出现故障时，为了保证自动驾驶车辆仍可以正常行驶一段时间，该热备模块可以利用安装在车辆上的传感器实时检测该自动驾驶车辆周围，例如，该自动驾驶车辆所行驶车道的车道线信息，与该自动驾驶车辆相距预设距离范围内的障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息。可选的，本实施例中的至少一个车辆包括：自动驾驶车辆本身和其他的车辆。

在本实施例中，车载控制***的热备模块可以根据获取到的车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息综合确定该自动驾驶车辆所处的场景信息，并生成对应的驾驶轨迹。

示例性的，在本实施例中，该障碍物信息可以包括：位于该自动驾驶车辆所行驶车道内的固定障碍物、正在行驶过程中的但与该自动驾驶车辆有碰撞风险的车辆等。本实施例并不限定障碍物信息的具体表现形式，其可以根据实际情况确定。

示例性的，在一种可能的设计中，热备模块可以利用设置在自动驾驶车辆上的探测设备通过视觉感知或障碍物感知获取上述参考信息集。其中，该探测设备包括：激光设备、摄像设备、雷达设备、红外设备。

示例性的，该探测设备可以包括但不局限于包括如下设备中的任意一种：雷达设备、激光设备、摄像设备、雷达设备、红外设备。例如，该探测设备还可以是超声波探测设备、测距探测设备、视觉探测设备等及其组合。

在本实施例中，自动驾驶车辆在行驶的过程中，车载控制***可以通过设置在自动驾驶车辆上的探测设备向周围发送探测信号，以获取该自动驾驶车辆预设距离范围内的物体的相关信息。例如，利用探测设备扫描周围的物体，通过视觉感知或障碍物感知方法获取车道线信息、障碍物信息、各个车辆的位置、速度、加速度等车辆状态信息，以及路侧的交通信号灯和道路状况信息，并将这些信息作为自动驾驶车辆生成驾驶轨迹的参考信息集。

步骤22：根据该参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹。

其中，该有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。

在本实施例中，为了使得准确的驾驶轨迹，热备模块可以将置信度高于预设阈值的参考信息作为参考依据，以生成该自动驾驶车辆的驾驶轨迹。示例性的，本实施例中，将该参考信息集中置信度高于预设阈值的参考信息称为有效参考信息。

示例性的，热备模块可以基于获取到的有效车道线信息、至少一个车辆的有效车辆状态信息生成目标路径轨迹，基于获取到的障碍物信息和至少一个车辆的有效车辆状态信息生成目标速度信息。该目标路径轨迹和目标速度信息可以整合成自动驾驶车辆的驾驶轨迹。

值得说明的是，在本实施例中，热备模块对硬件资源的要求较低，仅需要保障主控模块工作异常开始到用户接管自动驾驶车辆的期间不发生碰撞事故，沿原有车道续航或刹停即可。因而，在本实施例中，对热备模块的性能要求不高，降低了自动驾驶车辆的成本。

具体的，本实施例的驾驶轨迹生成方法尤其适用于高速自动驾驶，且主控模块发生故障时切换到热备模块控制的场景下。由于热备模块基于获取到的上述参考信息集可以生成安全性、合理性的驾驶轨迹，减少了迭代带来的资源开销和模块复杂度，故该热备模块生成该驾驶轨迹所需要的硬件资源少、芯片处理能力低，因而降低了成本。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法，热备模块在确定主控模块工作异常时，获取参考信息集，该参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息，根据该参考信息集中置信度高于预设阈值的参考信息的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹。该技术方案中，自动驾驶车辆根据热备模块生成的驾驶轨迹继续行驶，可以在一定程度上避免了交通事故的发生，确保自动驾驶车辆安全行驶。

示例性的，在上述实施例的基础上，图3为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例二的流程示意图。如图3所示，在本实施例中，在上述步骤22(根据该参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹)之前，该方法还可以包括如下步骤：

步骤31：确定该参考信息集中每个参考信息的置信度。

示例性的，在本实施例中，热备模块通过探测设备等获取到该自动驾驶车辆的参考信息集后，热备模块分析不同探测设备在不同时刻输出的车道线信息、障碍物信息和至少一个车辆的车辆状态信息，计算出该参考信息集中每个参考信息的置信度。

例如，对于该自动驾驶车辆所行驶车道上的障碍物，热备模块可以获取激光雷达、摄像设备、红外设备在多个连续时刻输出的对于该障碍物的多个描述信息，通过对该多个描述信息进行综合分析，确定出其中的正确信息和错误信息，根据正确信息和错误信息的在该多个描述信息中的比例，确定获取到的障碍物信息的置信度。

同理，对于参考信息集中的车道线信息、至少一个车辆的车辆状态信息的置信度确定方法同确定障碍物信息置信度的方法类似，此处不再赘述。

步骤32：剔除该参考信息集中的置信度低于预设阈值的无效参考信息，保留该参考信息集中置信度高于预设阈值的有效参考信息。

示例性的，在本实施例中，热备模块可以事先设定置信度的阈值，例如，以预设阈值作为确定无效参考信息和有效参考信息的分界线，将置信度低于预设阈值的参考信息称为无效参考信息，将置信度高于预设阈值的参考信息称为有效参考信息。

本实施例中，为了提高后续生成的驾驶轨迹的合理性和安全性，可以将参考信息集中的无效参考信息剔除，保留该参考信息集中的有效参考信息，以使热备模块可以只依据该参考信息集中的有效参考信息生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法，热备模块确定该参考信息集中每个参考信息的置信度，并剔除该参考信息集中的置信度低于预设阈值的无效参考信息，保留该参考信息集中置信度高于预设阈值的有效参考信息，这样热备模块可以只根据参考信息集中的有效参考信息生成驾驶轨迹，提高了驾驶轨迹的合理性和安全性，为自动驾驶车辆的安全行驶奠定了基础。

示例性的，在上述实施例的基础上，图4为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例三的流程示意图。如图4所示，在本实施例中，上述步骤22(根据该参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹)可以通过如下步骤实现：

步骤41：根据该有效参考信息中的有效车道线信息和该自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆的目标路径轨迹。

在本实施例中，热备模块利用有效参考信息中的有效车道线信息可以首先确定出该自动驾驶车辆在所行驶车道上的参考线函数以及其在该车道上的区间范围，再结合该自动驾驶车辆的有效车辆状态信息确定出预设时间段内的预设行驶距离，进而确定出该自动驾驶车辆在该预设行驶距离范围内的目标路径轨迹。

关于该步骤41的具体实现方式可以参见下述图5所示实施例的记载，此处不再赘述。

步骤42：根据该有效参考信息中的有效障碍物信息和至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆的目标速度信息。

在本实施例中，热备模块利用有效参考信息中的有效障碍物信息，首先将该自动驾驶车辆所在行驶车道或相邻车道上的障碍物信息分成多种情况，例如，该自动驾驶车辆所行驶车道内存在固定障碍物和/或有碰撞风险的车辆障碍物，或者相邻车道存在有碰撞风险的车辆障碍物等。其次，根据至少一个车辆的有效车辆状态信息分别求出不同情况下，该自动驾驶车辆的行驶加速度，最后，确定出该自动驾驶车辆的目标速度信息。

关于该步骤42的具体实现方式可以参见下述图7所示实施例的记载，此处不再赘述。

值得说明的是，本申请实施例并不限定该步骤42和步骤41的执行顺序，热备模块可以先执行步骤42生成目标速度信息，再执行步骤41生成目标轨迹信息，也可以同时执行步骤41和步骤42以得到目标路径轨迹和目标速度信息，具体可以根据实际情况确定。

步骤43：基于该目标路径轨迹和目标速度信息，生成驾驶轨迹。

在本实施例中，当热备模块确定出该自动驾驶车辆的目标路径轨迹和目标速度信息之后，将该目标速度信息整合到对应时刻的目标路径轨迹上，产生相应时刻的驾驶轨迹点集合，所有驾驶轨迹点集合形成的曲线即为自动驾驶车辆的驾驶轨迹。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法，根据该有效参考信息中的有效车道线信息和该自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆的目标路径轨迹，根据该有效参考信息中的有效障碍物信息和至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆的目标速度信息，最后基于该目标路径轨迹和目标速度信息生成驾驶轨迹。该技术方案，热备模块根据获取到的有效参考信息分别确定出目标路径轨迹和目标速度信息，再生成轨迹信息，提高了驾驶轨迹的合理性和安全性。

示例性的，在上述实施例的基础上，图5为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例四的流程示意图。如图5所示，在本实施例中，上述步骤41(根据该有效参考信息中的有效车道线信息和该自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆的目标路径轨迹)可以通过如下步骤实现：

步骤51：根据该有效车道线信息，确定该自动驾驶车辆所行驶车道的车道中线和该车道的可行区间范围。

可选的，在本实施例中，热备模块根据该有效车道线信息确定出该自动驾驶车辆所行驶车道的两侧车道线参数，根据两侧车道线的相对位置，将两侧车道线的中心线作为车道中线，将两侧车道线之间的垂直距离范围作为该车道的可行区间范围。

例如，图6为自动驾驶车辆所行驶车道的场景示意图。如图6所示，自动驾驶车辆正行驶在车道60上，该车道60两侧分别为车道线601和车道线602，相应的，该车道的中心线称为车道中线61，车道线601和车道线602之间的范围为车道的可行区间范围。

步骤52：根据该自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，以该车道中线为基准，确定该车道内的预设数量个参考点。

可选的，在本实施例中，热备模块从获取到的该自动驾驶车辆的有效状态信息中，确定出当前行驶速度，根据该当前行驶速度在该车道上确定出预设数量个参考点，相邻两个参考点之间的距离与当前行驶速度和采样时间间隔有关。

关于参考点的数量和采样时间间隔可以根据实际情况确定，本实施例并不对其进行限定。

步骤53：基于驾驶轨迹平滑的特性和该预设数量个参考点的位置，在该车道的可行区间范围内，生成该自动驾驶车辆的目标路径轨迹。

在本实施例中，基于实际驾驶轨迹平滑的特性，生成的目标路径轨迹应该是一条平滑、曲率及曲率变换率较小的，且趋近于该车道中参考线函数的曲线。

示例性的，在本实施例中，可以将自动驾驶车辆的驾驶轨迹映射到二维平面上。假设该自动驾驶车辆的目标路径轨迹为以车辆为原点的函数y(x)＝ax³+bx²+cx，该函数是过原点且三价可导函数，该目标路径轨迹的参考线函数为z(x)＝dx³+ex²+fx+g。其中，x表示自动驾驶车辆在行驶方向的坐标，y(x)表示自动驾驶车辆在x处时，其在车道线上且x垂直方向的坐标。a、b、c为待求解的路径轨迹的系数；d、e、f、g为可以根据两侧车道线参数和车道中线求解的已知常数。

可选的，为了保证该自动驾驶车辆的安全行驶，该自动驾驶车辆的目标路径轨迹函数在对应的坐标处最好与参考线函数差的绝对值最小，即目标为：其中，表示函数y(x)求三次导数后的函数，表示函数y(x)求二次导数后的函数。

在本实施例中，为了保证自动驾驶车辆的驾驶轨迹在本车道内，该函数y(x)需要满足如下约束条件：left(x)≤ax³+bx²+cx≤right(x)，其中，left(x)表示该自动驾驶车辆以车辆行驶方向为前，其左侧的车道线函数，right(x)表示该自动驾驶车辆以车辆行驶方向为前，其右侧的车道线函数。

即，本实施例的目的是在最优时，求解函数y(x)中的系数a、b、c的问题。示例性的，求解函数y(x)中的系数a、b、c的问题可以采用凸优化方法解决，关于凸优化方法的方案属于现有技术，此处不再赘述。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法，热备模块根据该有效车道线信息，确定该自动驾驶车辆所行驶车道的车道中线和该车道的可行区间范围，根据该自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，以该车道中线为基准，确定该车道内的预设数量个参考点，基于驾驶轨迹平滑的特性和预设数量个参考点的位置，在该车道的可行区间范围内，生成自动驾驶车辆的目标路径轨迹。该技术方案中，热备模块生成的目标路径轨迹是平滑且曲率及曲率变化率小，趋势为沿车道中线行驶的曲线，合理性高，安全性好，提高了行驶的安全性。

示例性的，在本实施例的一种可能设计中，上述至少一个车辆包括：该自动驾驶车辆、该自动驾驶车辆所在车道内的有碰撞风险的第一车辆障碍物和/或相邻车道内的有碰撞风险的第二车辆障碍物。

相应的，在上述实施例的基础上，图7为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法实施例五的流程示意图。如图7所示，在本实施例中，上述步骤42(根据该有效参考信息中的有效障碍物信息和至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆的目标速度信息)可以通过如下步骤实现：

步骤71：根据该有效车辆状态信息中自动驾驶车辆的当前速度、自动驾驶车辆的预设刹停时间，确定该自动驾驶车辆从当前速度匀减速到停止时的第一加速度。

在本实施例中，为了保证自动驾驶车辆在高速自动驾驶工作场景下，能够同时保障速度及体感加速度的平滑处理。因而，可以根据障碍物信息和至少一个车辆的有效车辆状态信息确定出最合理的目标速度信息。

作为一种示例，假设自动驾驶车辆所行驶车道内没有障碍物，热备模块可以根据自动驾驶车辆的当前速度、自动驾驶车辆的预设刹停时间，在对用户的舒适性影响最小的情况下，计算出第一加速度，该第一加速度为该自动驾驶车辆从当前速度匀减速到停止时的加速度。

步骤72：根据该第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或该第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，确定该自动驾驶车辆从当前速度匀减速到目标车速时最小的第二加速度。

其中，该目标车速是第一车辆障碍物和/或第二车辆障碍物中的最小速度。

可选的，作为另一种示例，假设自动驾驶车辆所行驶车道内存在有碰撞风险的第一车辆障碍物和/或相邻车道内的有碰撞风险的第二车辆障碍物，为了避免自动驾驶车辆与第一车辆障碍物或第二车辆障碍物发生碰撞风险，该自动驾驶车辆的目标速度应小于第一车辆障碍物和第二车辆障碍物之中的最小速度。

所以，在本实施例中，热备模块在考虑车内用户舒适度的前提下，根据该第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或该第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，计算出第二加速度，该第二加速度为该自动驾驶车辆从当前速度匀减速到目标车速时最小的第二加速度。

步骤73：根据该自动驾驶车辆与所述有效障碍物信息中固定障碍物的距离信息，确定该自动驾驶车辆在与所述固定障碍物碰撞前停止时最小的第三加速度。

可选的，作为再一种示例，假设自动驾驶车辆所行驶车道内存在固定障碍物，为了避免发生碰撞风险，该自动驾驶车辆需要在行驶到该固定障碍物所在位置之前停止，因而，热备模块需要计算出自动驾驶车辆在与该固定障碍物碰撞前停止时最小的第三加速度。

步骤74：基于该第一加速度、第二加速度、第三加速度，确定该目标速度信息，该目标速度信息对应的速度轨迹是以第一加速度、第二加速度、第三加速度中的最大值为减速度的匀减速运动形成的轨迹。

示例性的，在本实施例中，热备模块根据自动驾驶车辆所处场景计算出的第一加速度、第二加速度和第三加速度会在自动驾驶车辆行驶过程中进行实时更新，因而，在本实施例中，自动驾驶车辆可以根据实际所处场景，选择对应的加速度形成实际的目标速度信息。

可选的，该目标速度信息对应的速度轨迹是以第一加速度、第二加速度、第三加速度中的最大值为减速度的匀减速运动形成的轨迹。

本申请实施例提供的驾驶轨迹生成方法，热备模块结合该有效车辆状态信息中自动驾驶车辆的当前速度、该自动驾驶车辆的预设刹停时间，以及第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，再结合自动驾驶车辆与该有效障碍物信息中固定障碍物的距离信息，确定出目标速度信息。该技术方案中，热备模块确定的目标速度信息更贴合实际场景，能够保证自动驾驶车辆在主控模块故障时的安全行驶。

值得说明的是，本实施例的驾驶轨迹生成方法对于高速的自动驾驶场景尤为重要，这是因为安全性是必须百分之百保障的，是自动驾驶车辆的根本，也是与竞品相比的核心竞争力。本实施例中，热备模块作为低成本安全框架的最佳选择，其中，驾驶轨迹生成方法是热备模块保证自动驾驶车辆正常行驶的核心功能，其能够在硬件资源有限和处理能力有效的前提下，保证自动驾驶车辆安全行驶。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

图8为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例一的结构示意图。该装置可以集成在车载控制***中的热备模块中，也可以通过该热备模块实现，该车载控制***包括：主控模块和热备模块。如图8所示，该装置可以包括：获取模块81和生成模块82。

其中，该获取模块81，用于在确定所述主控模块工作异常时，获取参考信息集，所述参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息；

该生成模块82，用于根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，所述有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。

示例性的，图9为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例二的结构示意图。如图9所示，在本实施例中，该装置还可以包括：预处理模块91。

该预处理模块91，用于在该生成模块82根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹之前，确定所述参考信息集中每个参考信息的置信度，剔除所述参考信息集中的置信度低于所述预设阈值的无效参考信息，保留所述参考信息集中置信度高于所述预设阈值的有效参考信息。

示例性的，图10为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例三的结构示意图。如图10所示，在本实施例中，上述生成模块82，包括：第一确定单元101、第二确定单元102和生成单元103。

该第一确定单元101，用于根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹；

该第二确定单元102，用于根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息；

该生成单元103，用于基于所述目标路径轨迹和所述目标速度信息，生成所述驾驶轨迹。

示例性的，在本实施例中，该第一确定单元101，具体用于根据所述有效车道线信息，确定所述自动驾驶车辆所行驶车道的车道中线和所述车道的可行区间范围，根据所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，以所述车道中线为基准，确定所述车道内的预设数量个参考点，基于驾驶轨迹平滑的特性和所述预设数量个参考点的位置，在所述车道的可行区间范围内，生成所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹。

示例性的，在本实施例中，所述至少一个车辆包括：所述自动驾驶车辆、所述自动驾驶车辆所在车道内的有碰撞风险的第一车辆障碍物和/或相邻车道内的有碰撞风险的第二车辆障碍物。

相应的，在本实施例中，该第二确定单元102，具体用于根据所述有效车辆状态信息中所述自动驾驶车辆的当前速度、所述自动驾驶车辆的预设刹停时间，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到停止时的第一加速度，根据所述第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或所述第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到目标车速时最小的第二加速度，所述目标车速是所述第一车辆障碍物和/或所述第二车辆障碍物中的最小速度，根据所述自动驾驶车辆与所述有效障碍物信息中固定障碍物的距离信息，确定所述自动驾驶车辆在与所述固定障碍物碰撞前停止时最小的第三加速度，基于所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度，确定所述目标速度信息，所述目标速度信息对应的速度轨迹是以所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度中的最大值为减速度的匀减速运动形成的轨迹。

本申请实施例提供的装置，可用于执行图2至图7所示实施例中的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，确定模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上确定模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上***(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。

图11为本申请实施例提供的驾驶轨迹生成装置实施例四的结构示意图。如图11所示，该装置可以包括：处理器111、存储器112、通信接口113和***总线114，所述存储器112和所述通信接口113通过所述***总线114与所述处理器111连接并完成相互间的通信，所述存储器112用于存储计算机执行指令，所述通信接口113用于和其他设备进行通信，所述处理器111执行所述计算机程序时实现如上述图2至图7所示实施例中的方案。

该图11中提到的***总线可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，EISA)总线等。所述***总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器CPU、网络处理器(networkprocessor，NP)等；还可以是数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现场可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可选的，本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述图2至图7所示实施例的方法。

可选的，本申请实施例还提供一种运行指令的芯片，所述芯片用于执行上述图2至图7所示实施例的方法。

本申请实施例还提供一种程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在存储介质中，至少一个处理器可以从所述存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时可实现上述图2至图7所示实施例的方法。

本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系；在公式中，字符“/”，表示前后关联对象是一种“相除”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。

可以理解的是，在本申请的实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的实施例的范围。

可以理解的是，在本申请的实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种驾驶轨迹生成方法，适用于车载控制***中的热备模块，所述车载控制***包括：主控模块和所述热备模块，其特征在于，所述方法包括：

在确定所述主控模块工作异常时，获取参考信息集，所述参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息；

根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，所述有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹之前，所述方法还包括：

确定所述参考信息集中每个参考信息的置信度；

剔除所述参考信息集中的置信度低于所述预设阈值的无效参考信息，保留所述参考信息集中置信度高于所述预设阈值的有效参考信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，包括：

根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹；

根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息；

基于所述目标路径轨迹和所述目标速度信息，生成所述驾驶轨迹。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹，包括：

根据所述有效车道线信息，确定所述自动驾驶车辆所行驶车道的车道中线和所述车道的可行区间范围；

根据所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，以所述车道中线为基准，确定所述车道内的预设数量个参考点；

基于驾驶轨迹平滑的特性和所述预设数量个参考点的位置，在所述车道的可行区间范围内，生成所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一个车辆包括：所述自动驾驶车辆、所述自动驾驶车辆所在车道内的有碰撞风险的第一车辆障碍物和/或相邻车道内的有碰撞风险的第二车辆障碍物。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息，包括：

根据所述有效车辆状态信息中所述自动驾驶车辆的当前速度、所述自动驾驶车辆的预设刹停时间，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到停止时的第一加速度；

根据所述第一车辆障碍物的有效车辆状态信息和/或所述第二车辆障碍物的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆从所述当前速度匀减速到目标车速时最小的第二加速度，所述目标车速是所述第一车辆障碍物和/或所述第二车辆障碍物中的最小速度；

根据所述自动驾驶车辆与所述有效障碍物信息中固定障碍物的距离信息，确定所述自动驾驶车辆在与所述固定障碍物碰撞前停止时最小的第三加速度；

基于所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度，确定所述目标速度信息，所述目标速度信息对应的速度轨迹是以所述第一加速度、所述第二加速度、所述第三加速度中的最大值为减速度的匀减速运动形成的轨迹。

7.一种驾驶轨迹生成装置，适用于车载控制***中的热备模块，所述车载控制***包括：主控模块和所述热备模块，其特征在于，所述装置包括：获取模块和生成模块；

所述获取模块，用于在确定所述主控模块工作异常时，获取参考信息集，所述参考信息集包括：车道线信息、障碍物信息以及至少一个车辆的车辆状态信息；

所述生成模块，用于根据所述参考信息集中的有效参考信息，生成自动驾驶车辆的驾驶轨迹，所述有效参考信息是置信度高于预设阈值的参考信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述生成模块，包括：第一确定单元、第二确定单元和生成单元；

所述第一确定单元，用于根据所述有效参考信息中的有效车道线信息和所述自动驾驶车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标路径轨迹；

所述第二确定单元，用于根据所述有效参考信息中的有效障碍物信息和所述至少一个车辆的有效车辆状态信息，确定所述自动驾驶车辆的目标速度信息；

所述生成单元，用于基于所述目标路径轨迹和所述目标速度信息，生成所述驾驶轨迹。

9.一种驾驶轨迹生成装置，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在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上述权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-6任一项所述的方法。