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原文传递一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法

专利名称：	一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法
摘要：	本发明公开了一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，包括以下步骤：利用智能网联技术，感知计算路口附近自车、他车与行人实时的速度与位置信息，并对自车进行全局路径规划；计算自车、他车与行人通过路口的时间窗口；基于有限状态机方法调整自车行驶加速度上限；以自车行驶加速度上限值为基础，综合考虑车辆运动学约束、曲率约束以及乘坐舒适性约束和安全性约束，进行自车运动规划。本发明在已知自车、他车与行人通过路口的时间窗口情况下，利用有限状态机的思想，调整自车的驾驶策略，尽可能避免自车的时间窗口与他车和行人的时间窗口重叠，实现错峰通过路口，减小路口事故发生概率，保证自动驾驶的安全性和可靠性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	南京航空航天大学
发明人：	陈可禹;张寒;叶宇林
专利状态：	有效
申请日期：	2022-10-14T00:00:00+0800
发布日期：	2022-12-30T00:00:00+0800
申请号：	CN202211259087.5
公开号：	CN115534997A
代理机构：	南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人：	柏尚春
分类号：	B60W60/00;B60W30/095;B60W30/09;B60W30/18;B;B60;B60W;B60W60;B60W30;B60W60/00;B60W30/095;B60W30/09;B60W30/18
申请人地址：	210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
主权项：	1.一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)利用智能网联技术，感知计算路口附近自车、他车与行人实时的速度与位置信息，并对自车进行全局路径规划； (2)计算自车、他车与行人通过路口的时间窗口； (3)基于有限状态机方法调整自车行驶加速度上限； (4)根据步骤(3)中得到的自车行驶加速度上限以及步骤(1)中得到的信息，进行自车运动规划。 2.根据权利要求1所述的一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤： (11)基于路口处固定摄像机收集到的路口区域图像信息，路侧服务器利用3D多目标跟踪算法计算路口附近自车、他车与行人的实时速度信息与相对路口的位置信息； (12)结合高精地图，对自车进行全局路径规划，计算自车通过路口的全局规划路径。 3.根据权利要求1所述的一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤： (21)构建自车的时间窗口图： Δtc＝[tca,tcl] 其中，tca为自车到达路口的时间，tcl为自车驶离路口的时间； (22)构建他车的时间窗口图： Δtm＝[tma,tml] 其中，tma为他车到达路口的时间，tml为他车离开路口的时间，Da和Dl是他车到达路口的距离以及离开路口的距离，Ds是安全距离，受他车自身长度影响，tms是安全距离时间，vm是他车的行驶速度；有i辆他车，则同时具有i个他车的时间窗口； (23)构建行人的时间窗口图：考虑到行人和他车一样，具有不确定的速度，故其时间窗口的计算类似步骤(22)，假设一个行人通过路口，其到达路口的时间为tpa和离开路口的时间为tpl可由下列公式计算： Δtp＝[tpa，tpl] 其中，tpa和tpl分别为行人到达路口的时间和离开路口的时间；da和dl是行人到达路口的距离以及离开路口的距离，vp是该行人的速度，tps是安全距离时间，tps略大于tms；有j个行人，则同时具有j个行人的时间窗口。 4.根据权利要求1所述的一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：根据自车、他车与行人通过路口的时间窗口，基于有限状态机方法，决定自车的行驶状态，其中自车包括三种行驶状态：保持、加速、减速；他车及行人生成的时间窗口认为是不重叠的，自车在同一速度下只有一种时间窗口；将可能出现的所有时间窗口情况简化为两个“物体”的时间窗口及一个自车的时间窗口，其中自车的时间窗口为[tca，tcl]；物体1的时间窗口：[ta1，tl1]；物体2的时间窗口：[ta2，tl2]，其中tl1＜ta2；最终时间窗口可分为五种不同的情况，根据不同情况作出不同的行驶状态调整，达到错峰通过路口的目的，具体五种情况如下： ①tl2＞tcl＞ta2＞tca且tcl-tca＜ta2-tl1：该情况下，自车在物体2之前进入路口，且二者时间窗口有一定重合，但自车与物体1的时间窗口不重合，即自车可以通过加速与物体2错峰通过路口，而不与物体1在路口相遇；在此情况下，为了保证行驶安全，自车选择加速状态，以一定的加速度步长提高自车行驶加速度上限，避免自车与物体2的时间窗口重叠，具体如以下公式： ax，new＝ax，old+Δaxuntil tcl＜ta2 其中，ax，old表示更新前自车行驶加速度上限，ax，new表示更新后自车行驶加速度上限，Δax表示加速度步长； ②tcl＞tl1＞tca＞ta1且tcl-tca＜ta2-tl1：该情况下，自车在物体1之后进入路口，且二者时间窗口有一定重合；但自车与物体2的时间窗口不重合，即自车可以通过减速与物体1错峰通过路口，而不与物体2在路口相遇；在此情况下，为了保证行驶安全，自车选择减速状态，以一定的减速度步长降低自车行驶加速度上限，避免自车与物体2的时间窗口重叠，具体如以下公式： ax，new＝ax，old-Δaxuntil tl1＜tca ③ta2＞tcl＞tca＞tl1：该情况下，自车的时间窗口与物体1和物体2都不重合，即目前没有碰撞危险，自车选择保持状态，即保持原有的规划速度曲线； ④tcl＞ta2＞tl1＞tca且自车已经进入了路口内部：该情况下，自车的时间窗口和物体1和物体2都有不同程度的重合，且由于自车已经进入路口，通过加速或减速达到完全与物体1或物体2错峰的危险较大；故根据物体类别的安全重要程度决定自车与两物体的时间窗口重合程度；其中行人的权重为wp，他车的权重为wc，具体如何选择加速或减速状态从而调整自车行驶加速度上限，由以下公式决定：其中，w1、w2分别表示物体1和物体2的权重，由物体类别决定，如类别是行人，则值为wp；如类别是他车，则值为wc； ⑤tcl＞ta2＞tl1＞tca且自车没有进入路口内部：该情况下，由于自车并未进入路口内部，故为安全起见，选择减速状态，通过减速的方式，降低自车行驶加速度上限，延后自车进入路口的时间，从而实现与物体1、2错峰经过路口，具体公式如下： ax，new＝ax，old-Δaxuntil tl2＜tca。 5.根据权利要求1所述的一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下：以自车行驶加速度上限值为基础，综合考虑车辆运动学约束、曲率约束以及乘坐舒适性约束和安全性约束，进行自车运动规划。 6.根据权利要求2所述的一种面向路口多物体参与的自动驾驶决策方法，其特征在于，所述全局路径规划基于图搜索的Dijkstra算法、A*算法、PRM算法和RRT算法实现。