CN112265542B - 一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶会车场景处理方法，包括步骤：步骤S1，会车状态判断：判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，继续执行步骤S2；步骤S2，会车类型判断处理：对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作。此外，本发明还公开了一种自动驾驶会车场景处理装置和车辆。本发明公开的自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆，设计科学，能够在遇到会车场景时，主动调节自车的车速和横向位置，从而降低了会车瞬间的自车车速，同时增加了自车与对向车辆间的横向间隔距离，有利于提高行车的安全性，并且满足人们的驾驶习惯。

Description

一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆。

背景技术

随着自动驾驶车辆的应用领域日益扩大，需要处理的驾驶场景也逐渐增加。会车是行车过程中常见的交通场景，在交通规则中，对于会车提出了许多制度和规定。

会车就是相向行驶车辆(包括自车和对向车辆)在同一时间点在某一相同地点交错通过。会车中应根据道路、气候和车型等条件，适当控制车速，保持足够的横向间距，并严格遵守会车有关规定。由于某些会车工况存在一定的碰撞风险，会造成人类驾驶员心理和操作上的慌乱。

目前，现有的自动驾驶领域针对障碍物的处理方案，可以大致分为采样和优化两种。其中，基于采样的障碍物处理方案，通过对状态空间的采样点进行碰撞检测，搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的无碰撞规划路径。基于优化的障碍物处理方案，首先对障碍物进行行为决策，以安全性、舒适性以及效率等作为优化目标，求解运动学的未知参数。

但是，基于采样的障碍物处理方案，对环境信息的表述不够准确，选择搜索终点缺乏灵活性。而基于优化的障碍物处理方案，计算量较大，并且可能存在不收敛的情况。

此外，这两种现有的障碍物处理方案，都没有针对会车场景的特点进行调整的策略，不符合人类的驾驶习惯。

因此，目前迫切需要开发出一种安全且符合人们驾驶习惯的会车场景处理方法，这将具有非常重要的意义。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术存在的技术缺陷，提供一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆。

为此，本发明提供了一种自动驾驶会车场景处理方法，包括以下步骤：

步骤S1，会车状态判断：判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，继续执行步骤S2；

步骤S2，会车类型判断处理：对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作。

优选地，在步骤S2之后，还包括以下步骤：

步骤S3，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离和目标速度；

步骤S4，根据步骤S3确定的自车的横向向右偏移距离和目标速度，获得自车的规划目标终点，自车的规划目标终点即为自车的参考路径的终点；

步骤S5，根据自车的当前位置和步骤S4确定的自车的规划目标终点的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹。

优选地，步骤S11，首先判断自车是否符合预设会车条件，如果符合预设会车条件，则执行步骤S12，否则，判断自车不处于会车状态，不进行处理；

其中，预设会车条件具体为：自车位于最左车道，并且自车左侧不存在物理遮挡物；

步骤S12，筛选自车前方的所有对向车辆(即对向行驶的车辆)，如果存在对向车辆行驶在自车相邻对向车道的情况，判断自车此时处于会车状态，继续执行步骤S2，否则，判断自车不处于会车状态，不进行处理。

优选地，步骤S2具体包括以下子步骤：

步骤S21，首先，判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，如果不存在碰撞风险，判断当前会车状态属于限速类型，对应执行的会车处理操作为：降低自车的车速，而如果存在碰撞风险，则判断当前会车状态不属于限速类型，继续执行步骤S22；

步骤S22，判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域(即不允许两辆车同时通过的区域)，如果不存在冲突区域，判断当前会车状态属于避让类型，对应执行的会车处理操作为：通过控制自车进行横向向右偏移运动，来避免碰撞，而如果存在冲突区域，则判断当前会车状态属于停车类型，对应执行的会车处理操作为：控制自车在冲突区域前停车，等待对向车辆通过。

优选地，在步骤S21中，为了判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，具体操作为：

计算对向车辆的预测轨迹的任意一个位置点与自车的参考路径中的任意一个位置点之间的距离，如果存在距离值小于预设安全距离的情况，则说明存在碰撞风险，反之不存在；

在步骤S22，关于判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，具体包括如下操作：

当对向车道上存在静态障碍物，并且位于对向车道上的静态障碍物右侧剩余空间的宽度，小于自车宽度、对向车辆宽度和预设安全距离三者之和，那么判断自车与对向车辆之间存在冲突区域。

优选地，在步骤S3中，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于限速类型，自车的横向向右偏移距离为零；

如果当前会车状态属于避让类型，根据以下计算公式，计算获得自车的横向向右偏移距离，具体公式如下：

s＝l+0.5w+d；

其中，l表示对向车辆的预测轨迹最右侧的点与自车的参考路径的直线距离；

其中，w表示自车的宽度；d表示预设安全距离，即自车左侧所在直线与对向车辆最右侧所在直线之间保持的横向垂直距离；

如果当前会车状态属于停车类型，根据以下计算公式，计算获得自车的横向向右偏移距离，具体公式如下：

s＝x-d；

其中，x表示自车中心距离冲突区域前的道路最右侧的距离；

d表示预设安全距离，即自车左侧所在直线与对向车辆最右侧所在直线之间保持一定的横向垂直距离。

优选地，在步骤S3中，根据当前会车状态属于的会车类型，确定自车的目标速度，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于限速类型，自车的目标速度为预设第一目标速度；

如果当前会车状态属于避让类型，自车的目标速度为预设第二目标速度；

其中，预设第二目标速度值小于预设第一目标速度值；

如果当前会车状态属于停车类型，自车的目标速度为零。

优选地，在步骤S3中，还包括以下步骤：

控制自车进行匀减速运动，计算自车到达会车位置的减速距离，具体公式如下：

其中，v_ego表示自车的当前车速；

v_goal表示自车的目标速度；

v_obj表示对向车辆的当前车速；

y表示自车当前位置与对向车辆的距离。

此外，本发明还提供了一种自动驾驶会车场景处理装置，包括以下模块：

会车状态判断模块，用于判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，发送触发信号给会车判断模块，触发运行会车类型判断模块；

会车类型判断处理模块，与会车状态判断模块相连接，用于在被所述会车状态判断模块触发运行后，对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作。

优选地，还包括以下模块：

横向向右偏移距离和目标速度确定模块，与会车类型判断处理模块相连接，用于根据所述会车类型判断处理模块确定的当前会车状态所属于的会车类型，确定自车的横向向右偏移距离和目标速度；

规划目标终点确定模块，与横向向右偏移距离和目标速度确定模块相连接，用于根据所述横向向右偏移距离和目标速度确定模块确定的自车的横向向右偏移距离和目标速度，获得自车的规划目标终点，自车的规划目标终点即为自车的参考路径的终点；

行车规划模块，与规划目标终点确定模块相连接，用于根据自车的当前位置和所述规划目标终点确定模块确定的自车的规划目标终点的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹。

另外，本发明还提供了一种车辆，包括前面所述的自动驾驶会车场景处理装置。

由以上本发明提供的技术方案可见，与现有技术相比较，本发明提供了一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆，其设计科学，能够在遇到会车场景时，主动调节自车的车速和横向位置，从而降低了会车瞬间的自车车速，同时增加了自车与对向车辆间的横向间隔距离，有利于进一步提高行车的安全性，并且满足人们的驾驶习惯，具有重大的实践意义。

附图说明

图1为本发明提供的一种自动驾驶会车场景处理方法的基本流程示意图；

图2为本发明提供的一种自动驾驶会车场景处理方法，一种实施例的流程示意图；

图3为本发明所面对的限速类型会车场景示意图；

图4为本发明所面对的避让类型会车场景示意图；

图5为本发明所面对的停车类型会车场景示意图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段更容易理解，下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

参见图1至图5，本发明提供了一种自动驾驶会车场景处理方法，包括以下步骤：

步骤S1，会车状态判断：判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，继续执行步骤S2；

在本发明中，具体实现上，步骤S1的会车状态判断操作，具体包括以下子步骤：

步骤S11，首先判断自车是否符合预设会车条件，如果符合预设会车条件，则执行步骤S12，否则，判断自车不处于会车状态，不进行处理；

其中，预设会车条件具体为：自车位于最左车道，并且自车左侧不存在物理遮挡物(即障碍物，例如护栏等物理遮挡物)；需要同时满足这两个条件。

在步骤S11中，需要说明的是，自动驾驶车辆在自动驾驶状态中依赖现有的高精度地图，高精度地图预先存储了车道类型，车道拓扑，车道线和地理位置等信息。

根据自车上安装的定位模块的输出，可以获取自车绝对位置，然后基于高精度地图得到自车所在的车道，再通过高精度地图查找自车车道是否存在同向的左侧平行车道，如果不存在，说明自车位于最左车道。

其中，自车属于最左车道是会车的前提条件，如果自车的左侧有平行车道，并且左侧车辆与自车行驶方向相同，不构成会车场景。

也就是说，判断自车是否位于最左车道，是现有成熟的技术，在此不再赘述。

还需要说明的是，现有的高精度地图中预先记录了车道的左右边界类型、实线、虚线或物理遮挡等，如果自车车道的左侧边界类型不是物理遮挡，则说明自车左侧不存在物理遮挡物。

其中，自车左侧不存在物理遮挡物是会车的前提条件，如果左侧存在护栏灯物理遮挡，左侧不会存在与自车运动方向相反的车辆，不构成会车场景。

同样，判断自车左侧是否存在物理遮挡物，为现有成熟的技术，在此不再赘述。

步骤S12，筛选自车前方的所有对向车辆(即对向行驶的车辆)，如果存在对向车辆行驶在自车相邻对向车道的情况，判断自车此时处于会车状态，继续执行步骤S2，否则，判断自车不处于会车状态，不进行处理；

在步骤S12中，需要说明的是，根据自车上设置的现有的感知模块(例如激光雷达、摄像机等)的输出，可以获取自车周围障碍物(包括对向车辆)的相对位置，从而筛选自车前方的所有对向车辆(即对向行驶的车辆)，速度和类别等信息。其中，位置在自车前方，速度方向与自车相反的车辆属于对向车辆。

在本发明中，自车前方的对向车辆，是作为会车场景中目标车辆的必要条件。

在本发明中，关于判断是否存在对向车辆行驶在自车相邻对向车道的情况，具体为：通过现有的感知模块，可以获取自车周围障碍物(包括对向车辆)的绝对位置，然后通过高精度地图，可以根据自车周围障碍物的绝对位置获取对应的车道，同时提供每条车道所有存在拓扑关系的车道(高精度地图预先存储了车道类型，车道拓扑，车道线和地理位置等信息)。如果对向车辆(作为自车周围障碍物)所在车道的相邻对向车道包含自车车道，则说明对向车辆行驶在自车相邻对向车道。在此为现有成熟的技术手段，在此不再赘述。

其中，行驶在自车相邻对向车道的对向车辆是作为会车场景中目标车辆的必要条件。

步骤S2，会车类型判断处理：对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作；

在本发明中，具体实现上，步骤S2具体包括以下子步骤：

步骤S21，首先，判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，如果不存在碰撞风险，判断当前会车状态属于限速类型，对应执行的会车处理操作为：降低自车的车速，而如果存在碰撞风险，则判断当前会车状态不属于限速类型，继续执行步骤S22；

需要说明的是，当前会车状态属于限速类型时，只需要通过降低车速，就可以提升驾驶员的安全感，如图3所示。

在本发明中，具体实现上，在步骤S21中，对向车辆的预测轨迹，可以根据其周围障碍物分布结合运动状态计算得到，通常采用运动学轨迹估计或机器学习算法得到。

需要说明的是，关于对向车辆的预测轨迹，自车上安装的现有的自动驾驶***中的预测模块，基于对向车辆等自车周围障碍物的历史位置和速度等信息，可以估计出对向车辆等自车周围障碍物未来一段时间内的位置信息，即获得对向车辆等自车周围障碍物的预测轨迹。目前，可以通过现有的卡尔曼滤波或深度学习等算法，获得对向车辆等自车周围障碍物的预测轨迹。此为现有成熟的技术，在此不再赘述。

其中，对向车辆的预测轨迹，例如可以为未来8秒每间隔0.1秒对应的对向车辆位置信息。预测轨迹是判断会车场景类型的重要依据。

需要说明的是，关于自车的参考路径，通过自车上设置的现有的自动驾驶规划模块，可以根据自车周围的环境信息实时输出自车未来一段时间内需要经过的位置点，位置点的组合即为参考路径。目前，可以通过现有的混合A*和五次多项式优化等算法，来获取自车的参考路径。此为现有成熟的技术，在此不再赘述。

自车的参考路径，可以为未来8秒每间隔0.1秒对应的自车位置和速度信息。

还需要说明的是，自车的参考路径是判断会车场景类型和状态的重要依据，通过参考路径规划可以控制车辆的位置，从而实现会车功能。

在步骤S21中，为了判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，具体操作为：

计算对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径中两两位置点间(任意两个位置点之间，即对向车辆的预测轨迹的任意一个位置点与自车的参考路径中的任意一个位置点之间)的距离，如果存在距离值小于预设安全距离(例如5m)的情况，则说明存在碰撞风险，反之不存在。

在本发明中，预测轨迹与参考路径是否存在碰撞，是判断会车场景类型的重要依据。

步骤S22，判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域(即不允许两辆车同时通过的区域)，如果不存在冲突区域，判断当前会车状态属于避让类型，对应执行的会车处理操作为：通过控制自车进行横向向右偏移运动，来避免碰撞，而如果存在冲突区域，则判断当前会车状态属于停车类型，对应执行的会车处理操作为：控制自车在冲突区域前停车，等待对向车辆通过。

在本发明中，在步骤S22，关于判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，具体包括如下操作：

参见图5所示，当左侧的静态障碍物(即对向车道上存在静态障碍物)占据可通行区域较多，并且位于对向车道上的静态障碍物右侧剩余空间的宽度，小于自车宽度、对向车辆宽度和预设安全距离(例如0.5m，即对向车辆右侧与自车左侧的预留安全距离)三者之和，那么判断自车与对向车辆之间存在冲突区域，位于对向车道上的静态障碍物右侧剩余空间(水平右侧方向空间)属于冲突区域。

具体实现上，判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，具体可以包括以下子步骤：

第一步，在自车和对向车辆之间每隔一定距离(1m)进行一次检测，从现有的高精度地图中获取检测距离对应左侧道路边界点和右侧边界点的距离。

第二步，筛选所有覆盖了检测距离的静态障碍物，即距离自车的最近距离大于检测距离而距离自车的最远距离小于检测距离的障碍物，障碍物位于检测距离的左右两个点为左侧边界点和右侧边界点。

第三步，将所有障碍物按照从左至右的顺序排序，计算相邻障碍物之间的可通行距离，即左侧障碍物的右侧边界点和右侧障碍物的左侧边界点的距离，作为备选可通行距离。左侧道路边界点与最左侧障碍物的左侧边界点之间的距离以及最右侧障碍物的右侧边界点与右侧道路边界点之间的距离也作为备选可通行距离。

第四步，计算对向车辆宽度，自车车辆宽度和左右安全距离之和作为最小同时通行距离，若最小同时通行距离大于最大的备选可通行距离，说明存在冲突。如果任何检测距离存在冲突，则说明自车与对向车辆之间存在冲突区域。

在本发明中，判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域是判定会车场景类型的重要依据。

需要说明的是，在本发明中，计算冲突位置作为自车减速停车的终点，能够保证自车不会阻碍对向车辆通行。

需要说明的是，如果自车与对向车辆之间不存在冲突区域，即不存在不允许两辆车同时通过的区域，那么说明自车通过横向偏移运动即可避免碰撞，当前会车状态属于避让类型，如图4所示。否则，当前会车状态属于停车类型，需要在冲突区域前停车，等待对向车辆通过，如图5所示。

在本发明中，在步骤S2之后，还可以包括以下步骤：

步骤S3，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离和目标速度；

步骤S4，根据步骤S3确定的自车的横向向右偏移距离和目标速度，

获得自车的规划目标终点(即自车的参考路径的终点)；

在本发明中，需要说明的是，关于步骤S4，目前可以通过现有的混合A*和五次多项式优化等算法，来获取自车的参考路径以及参考路径的终点。此为现有成熟的技术，在此不再赘述。

步骤S5，根据自车的当前位置和步骤S4确定的自车的规划目标终点(即自车的参考路径的终点)的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹(例如运用现有的搜索算法或者其他能够生成行车路径的现有算法)。

需要说明的是，该行车轨迹是满足车辆动力学约束并且安全的轨迹。

在本发明中，需要说明的是，关于步骤S5，目前可以通过现有的混合A*和五次多项式优化等算法，根据根据自车的当前位置和步骤S4确定的自车的规划目标终点(即自车的参考路径的终点)的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹。此为现有成熟的技术，在此不再赘述。

需要说明的是，对于本发明，关于步骤S3，为了保证会车过程中存在足够的安全距离，需要根据会车类型计算相应的横向偏移距离。若当前属于限速类型，自车可以保持当前参考路径，不需要向右偏移。若当前属于避让类型，自车需要与障碍物最右侧保持一定安全距离。

在本发明中，具体实现上，在步骤S3中，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于限速类型，自车不需要横向向右偏移，即自车的横向向右偏移距离为零。

在本发明中，具体实现上，在步骤S3中，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于避让类型，根据以下计算公式，计算获得自车的横向向右偏移距离，具体公式如下：

s＝l+0.5w+d；

其中，l表示对向车辆(其属于动态障碍物)的预测轨迹最右侧的点与自车的参考路径的直线距离(考虑障碍物面积)，以右为正；

其中，w表示自车的宽度，d表示预设安全距离(即自车左侧所在直线与对向车辆最右侧所在直线之间保持的横向垂直距离)，考虑到感知和控制误差，d一般取0.5m左右，例如为0.5m。

需要说明的是，自车的横向向右偏移距离，是指自车参考路径的路点沿道路方向向右平移的距离。

具体实现上，l表示对向车辆(其属于动态障碍物)的预测轨迹最右侧的点与自车的参考路径的直线距离(考虑障碍物面积)，具体可以未：通过计算对向车辆的预测轨迹中每个点对应的对向车辆上的四个角点(即车辆的四角位置点)，与自车参考路径的垂直距离，取最小值，将该最小值作为l。

在这里，需要说明的是，如果当前会车状态属于避让类型，自车需要与对向车辆(其属于动态障碍物)最右侧保持一定的安全距离d。

在本发明中，具体实现上，在步骤S3中，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于停车类型，根据以下计算公式，计算获得自车的横向向右偏移距离，具体公式如下：

s＝x-d；

其中，x表示自车中心距离位于冲突区域前的道路最右侧边界线的距离；

d表示预设安全距离(即自车左侧所在直线与对向车辆最右侧所在直线之间保持一定的横向垂直距离)，考虑到感知和控制误差，d一般取0.5m左右，例如为0.5m。

具体实现上，根据现有的高精度地图，可以获取自车所在道路的右侧边界，计算自车位置与道路右侧边界线的垂向距离，该垂向距离即为：自车中心距离位于冲突区域前的道路最右侧边界线的距离x。

在这里，需要说明的是，如果当前会车状态属于停车类型，那么，自车需要行驶至道路最右侧，为对向车辆提供充足的空间。

在本发明中，具体实现上，在步骤S3中，根据当前会车状态属于的会车类型，确定自车的目标速度，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于限速类型，自车的目标速度为预设第一目标速度(例如20km/h左右)。

如果当前会车状态属于避让类型，自车的目标速度为预设第二目标速度(例如10km/h左右)；

其中，预设第二目标速度值小于预设第一目标速度值；

如果当前会车状态属于停车类型，自车的目标速度为零。

在本发明中，具体实现上，在步骤S3中，还包括以下步骤：

控制自车进行匀减速运动，计算自车到达会车位置的减速距离，具体公式如下：

其中，v_ego表示自车的当前车速；

v_goal表示自车的目标速度(即目标车速)；

v_obj表示对向车辆的当前车速；

y表示自车当前位置与对向车辆的距离(具体为自车的车头最前侧位置与对向车辆的车头最前侧位置的垂直距离)。

需要说明的是，会车位置为：对向车辆与自车纵向距离为零时自车的位置。

还需要说明的是，自车的当前车速v_ego由自车上安装的定位模块提供。对向车辆的车速v_obj和相对距离y，由自车上安装的现有的感知模块提供，自车的目标速度由上述逻辑得到(例如20km/h左右，或者10km/h左右)。

在本发明中，通过以上公式，就可以计算获得自车到达会车位置的减速距离，在这里，不需要得到会车位置的具***置。

需要说明的是，对于本发明，为了降低自车在会车瞬间中的车速，需要估计会车瞬间所在位置(即会车位置)，并且根据会车类型确定会车位置的目标车速。若当前属于限速类型，自车目标速度可以取20km/h左右，若当前属于避让类型，自车目标速度可以取10km/h左右。

还需要说明的是，对于本发明，如果当前会车类型属于停车类型，自车需要在冲突区域前停车，等待对向车辆通过，因此减速距离为自车的位置(具体为车头最前侧位置)与冲突区域间的垂直距离，目标车速为0km/h。

其中，冲突区域位置前文已经描述，自车的位置通过现有的定位模块获取，自车及冲突区域间的垂直距离为上面所描述的存在冲突的检测距离。

基于以上技术方案可知，与现有技术相比较，本发明提出了会车场景的判断方法和分类标准，可以将会车场景规划目标终点，选择转换为横向偏移距离和目标速度计算。同时，提出了针对不同会车类型，对应的规划目标终点计算方法和关键参数设计原则。

在本发明中，自车的规划目标终点(即自车的参考路径的终点)，由横向偏移距离和目标限速值(即目标速度)决定，如前步骤S4所述，目前可以通过现有的混合A*和五次多项式优化等算法，来获取自车的参考路径以及参考路径的终点。此为现有成熟的技术，在此不再赘述。

其中，横向偏移距离和目标限速值(即目标速度)这二者的计算方式及关键参数取决于会车类型，如前所述。

此外，基于以上本发明提供的一种自动驾驶会车场景处理方法，为了执行上述自动驾驶会车场景处理方法，本发明还提供了一种自动驾驶会车场景处理装置，该装置包括以下模块：

会车状态判断模块，用于判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，发送触发信号给会车判断模块，触发运行会车类型判断模块；

会车类型判断处理模块，与会车状态判断模块相连接，用于在被所述会车状态判断模块触发运行后，对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作；

在本发明中，基于以上本发明提供的一种自动驾驶会车场景处理方法，对于本发明提供的自动驾驶会车场景处理装置，还包括以下模块：

横向向右偏移距离和目标速度确定模块，与会车类型判断处理模块相连接，用于根据所述会车类型判断处理模块确定的当前会车状态所属于的会车类型，确定自车的横向向右偏移距离和目标速度；

规划目标终点确定模块，与横向向右偏移距离和目标速度确定模块相连接，用于根据所述横向向右偏移距离和目标速度确定模块确定的自车的横向向右偏移距离和目标速度，获得自车的规划目标终点，自车的规划目标终点即为自车的参考路径的终点；

行车规划模块，与规划目标终点确定模块相连接，用于根据自车的当前位置和所述规划目标终点确定模块确定的自车的规划目标终点的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹(例如运用现有的搜索算法或者其他能够生成行车路径的现有算法)。

需要说明的是，该行车轨迹是满足车辆动力学约束并且安全的轨迹。

需要说明的是，行车轨迹规划，为现有的行车路径规划方式，可以采用现有公知的方法确定，在此不再赘述。

另外，本发明还提供了一种车辆，所述车辆包括前面所述的自动驾驶会车场景处理装置。

需要说明的是，在本发明中，具体实现上，本发明中的目标速度计算时估计自车减速过程，也可以基于梯形加速度和最小冲击度等运动学模型。

在本发明中，具体实现上，本发明中计算得到规划目标终点后，可以在周围进行采样，生成若干个规划终点，用于生成运动轨迹。

与现有技术相比较，本发明提供的一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆，其具有以下的有益技术效果：

1、本发明设计的会车场景处理方法，能够保证自动驾驶车辆在会车过程中保持合理的车速，自车和对向车辆都存在充足的空间通过，提高了行驶安全性，并且符合人类的驾驶习惯，从而提升了乘客的乘坐体验。

2、本发明设计的规划终点选择方法，充分结合了自车行驶环境和当前会车场景类型的特点，转换为横向向右偏移距离和目标速度计算，实现过程简洁清晰。

综上所述，与现有技术相比较，本发明提供的一种自动驾驶会车场景处理方法及其装置、车辆，其设计科学，能够在遇到会车场景时，主动调节自车的车速和横向位置，从而降低了会车瞬间的自车车速，同时增加了自车与对向车辆间的横向间隔距离，有利于进一步提高行车的安全性，并且满足人们的驾驶习惯，具有重大的实践意义。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种自动驾驶会车场景处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，会车状态判断：判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，继续执行步骤S2；

步骤S2，会车类型判断处理：对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作；

步骤S2具体包括以下子步骤：

步骤S21，首先，判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，如果不存在碰撞风险，判断当前会车状态属于限速类型，对应执行的会车处理操作为：降低自车的车速，而如果存在碰撞风险，则判断当前会车状态不属于限速类型，继续执行步骤S22；

步骤S22，判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，如果不存在冲突区域，判断当前会车状态属于避让类型，对应执行的会车处理操作为：通过控制自车进行横向向右偏移运动，来避免碰撞，而如果存在冲突区域，则判断当前会车状态属于停车类型，对应执行的会车处理操作为：控制自车在冲突区域前停车，等待对向车辆通过；

在步骤S21中，为了判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，具体操作为：

计算对向车辆的预测轨迹的任意一个位置点与自车的参考路径中的任意一个位置点之间的距离，如果存在距离值小于预设安全距离的情况，则说明存在碰撞风险，反之不存在；

在步骤S22，关于判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，具体包括如下操作：

当对向车道上存在静态障碍物，并且位于对向车道上的静态障碍物右侧剩余空间的宽度，小于自车宽度、对向车辆宽度和预设安全距离三者之和，那么判断自车与对向车辆之间存在冲突区域。

2.如权利要求1所述的自动驾驶会车场景处理方法，其特征在于，在步骤S2之后，还包括以下步骤：

步骤S3，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离和目标速度；

步骤S4，根据步骤S3确定的自车的横向向右偏移距离和目标速度，获得自车的规划目标终点，自车的规划目标终点即为自车的参考路径的终点；

步骤S5，根据自车的当前位置和步骤S4确定的自车的规划目标终点的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹。

3.如权利要求1所述的自动驾驶会车场景处理方法，其特征在于，步骤S11，首先判断自车是否符合预设会车条件，如果符合预设会车条件，则执行步骤S12，否则，判断自车不处于会车状态，不进行处理；

其中，预设会车条件具体为：自车位于最左车道，并且自车左侧不存在物理遮挡物；

步骤S12，筛选自车前方的所有对向车辆，如果存在对向车辆行驶在自车相邻对向车道的情况，判断自车此时处于会车状态，继续执行步骤S2，否则，判断自车不处于会车状态，不进行处理。

4.如权利要求2所述的自动驾驶会车场景处理方法，其特征在于，在步骤S3中，根据步骤S2所判断的当前会车状态所属会车类型，确定自车的横向向右偏移距离，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于限速类型，自车的横向向右偏移距离为零；

如果当前会车状态属于避让类型，根据以下计算公式，计算获得自车的横向向右偏移距离，具体公式如下：

s＝l+0.5w+d；

其中，l表示对向车辆的预测轨迹最右侧的点与自车的参考路径的直线距离；

其中，w表示自车的宽度；d表示预设安全距离，即自车左侧所在直线与对向车辆最右侧所在直线之间保持的横向垂直距离；

如果当前会车状态属于停车类型，根据以下计算公式，计算获得自车的横向向右偏移距离，具体公式如下：

s＝x-d；

其中，x表示自车中心距离位于冲突区域前的道路最右侧边界线的距离；

d表示预设安全距离，即自车左侧所在直线与对向车辆最右侧所在直线之间保持一定的横向垂直距离；

在步骤S3中，根据当前会车状态属于的会车类型，确定自车的目标速度，具体包括以下步骤：

如果当前会车状态属于限速类型，自车的目标速度为预设第一目标速度；

如果当前会车状态属于避让类型，自车的目标速度为预设第二目标速度；

其中，预设第二目标速度值小于预设第一目标速度值；

如果当前会车状态属于停车类型，自车的目标速度为零。

5.如权利要求2所述的自动驾驶会车场景处理方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括以下步骤：

控制自车进行匀减速运动，计算自车到达会车位置的减速距离，具体公式如下：

其中，v_ego表示自车的当前车速；

v_goal表示自车的目标速度；

v_obj表示对向车辆的当前车速；

y表示自车当前位置与对向车辆的距离。

6.一种自动驾驶会车场景处理装置，其特征在于，包括以下模块：

会车状态判断模块，用于判断自车是否处于会车状态，当自车处于会车状态时，发送触发信号给会车判断模块，触发运行会车类型判断模块；

会车类型判断处理模块，与会车状态判断模块相连接，用于在被所述会车状态判断模块触发运行后，对当前的会车状态进行分类，判断对应的会车类型，然后根据预先设置的多个不同会车类型与多个不同会车处理操作之间的对应关系，执行对应的会车处理操作；

会车类型判断处理模块，具体执行以下操作：

第一步，首先，判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，如果不存在碰撞风险，判断当前会车状态属于限速类型，对应执行的会车处理操作为：降低自车的车速，而如果存在碰撞风险，则判断当前会车状态不属于限速类型，继续执行第二步；

第二步，判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，如果不存在冲突区域，判断当前会车状态属于避让类型，对应执行的会车处理操作为：通过控制自车进行横向向右偏移运动，来避免碰撞，而如果存在冲突区域，则判断当前会车状态属于停车类型，对应执行的会车处理操作为：控制自车在冲突区域前停车，等待对向车辆通过；

在第一步中，会车类型判断处理模块为了判断对向车辆的预测轨迹与自车的参考路径是否存在碰撞风险，具体操作为：

计算对向车辆的预测轨迹的任意一个位置点与自车的参考路径中的任意一个位置点之间的距离，如果存在距离值小于预设安全距离的情况，则说明存在碰撞风险，反之不存在；

在第二步，会车类型判断处理模块关于判断自车与对向车辆之间是否存在冲突区域，具体包括如下操作：

当对向车道上存在静态障碍物，并且位于对向车道上的静态障碍物右侧剩余空间的宽度，小于自车宽度、对向车辆宽度和预设安全距离三者之和，那么判断自车与对向车辆之间存在冲突区域。

7.如权利要求6所述的自动驾驶会车场景处理装置，其特征在于，还包括以下模块：

横向向右偏移距离和目标速度确定模块，与会车类型判断处理模块相连接，用于根据所述会车类型判断模块处理确定的当前会车状态所属于的会车类型，确定自车的横向向右偏移距离和目标速度；

规划目标终点确定模块，与横向向右偏移距离和目标速度确定模块相连接，用于根据所述横向向右偏移距离和目标速度确定模块确定的自车的横向向右偏移距离和目标速度，获得自车的规划目标终点，自车的规划目标终点即为自车的参考路径的终点；

行车规划模块，与规划目标终点确定模块相连接，用于根据自车的当前位置和所述规划目标终点确定模块确定的自车的规划目标终点的位置，生成车辆从当前位置到达规划目标终点之间的行车轨迹。

8.一种车辆，其特征在于，包括权利要求6或7所述的自动驾驶会车场景处理装置。

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