一种用于智能驾驶系统的控制方法与流程

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体地说，涉及一种用于智能驾驶系统的控制方法。

背景技术：

智能驾驶车辆主要依靠车载传感系统感知道路环境，其能够自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标。智能驾驶车辆是集自动控制、视觉计算、体系结构等众多技术于一体的高度发展的产物，是衡量一个国家科研实力和工业水平的重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

智能驾驶系统是现在所有车企研究的重点，一般智能驾驶系统包含了感知、决策和执行系统。车企研究主要均侧重于决策系统，对于智能驾驶中局部决策控制系统来说，其需要根据实时的期望路径、环境信息以及车身状态，来做出符合当前情况的最佳行为，从而确保车辆安全行驶以及乘坐舒适度。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明提供了一种用于智能驾驶系统的控制方法，所述方法包括：

步骤一、在结构化直行状态下，检测智能驾驶车辆的当前行驶环境是否处于结构化环境中，如果不处于，则将智能驾驶系统的状态机由所述结构化直行状态切换为非结构化直行状态；

步骤二、如果智能驾驶车辆的当前行驶环境处于结构化环境中，则进一步检测所述智能驾驶车辆是否行驶至缓冲区域，其中，如果是，则将智能驾驶系统的状态机由所述结构化直行状态切换为调整缓冲状态。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤二中，如果所述智能驾驶车辆未行驶至所述缓冲区域，则执行：

步骤三、检测所述智能驾驶车辆前方第一预设区域内是否存在障碍物，其中，如果不存在障碍物，则将所述智能驾驶系统的状态机保持为所述结构化直行状态。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤三中，如果所述智能驾驶车辆前方第一预设区域内存在障碍物，则执行：

步骤四、检测所述障碍物是否为静态障碍物，其中，如果是，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述结构化直行状态切换为换道超车状态。

根据本发明的一个实施例，在所述步骤四中，如果所述障碍物为动态障碍物，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述结构化直行状态切换为跟随状态。

根据本发明的一个实施例，在所述跟随状态下，持续检测所述智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物是否消失，其中，如果消失，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述跟随状态切换为结构化直行状态。

根据本发明的一个实施例，在所述跟随状态下，如果所述智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物未消失，则进一步检测障碍物是否为静态障碍物，其中，

如果障碍物为静态障碍物，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述跟随状态切换为换道超车状态；

如果障碍物为动态障碍物，则将所述智能驾驶系统的状态机保持在所述跟随状态。

根据本发明的一个实施例，在所述换道超车状态下，持续检测所述驾驶车辆是否完成换道超车过程，其中，如果完成，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述换道超车状态切换为结构化直行状态，否则将所述智能驾驶系统的状态机保持在所述换道超车状态。

根据本发明的一个实施例，在所述非结构化直行状态下，检测所述智能驾驶车辆是否满足预设结构化直行条件，其中，如果满足，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述非结构化直行状态切换为所述结构化直行状态。

根据本发明的一个实施例，如果车道线标志有效且/或gps数据当前车道线内，则判定所述智能驾驶车辆满足预设结构化直行条件。

根据本发明的一个实施例，如果所述智能驾驶车辆不满足预设结构化执行条件，则检测所述智能驾驶车辆周围第二预设区域内是否存在障碍物，其中，

如果所述第二预设区域内不存在障碍物，则将所述智能驾驶系统的状态机保持在非结构化直行状态；

如果所述第二预设区域内存在障碍物，则将所述智能驾驶系统的状态机由非结构化直行状态切换为非结构化搜索避障状态。

根据本发明的一个实施例，在所述非结构化搜索避障状态，持续检测所述第二预设区域内的障碍物是否消失，其中，如果障碍物消失，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述非结构化搜索避障状态切换为非结构化直行状态，否则将所述智能驾驶系统的状态保持在所述非结构化搜索避障状态。

根据本发明的一个实施例，在所述调整缓冲状态下，检测所述智能驾驶车辆是否进入特殊路段，其中，如果是，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述调整缓冲状态切换为特殊路段状态。

根据本发明的一个实施例，在所述特殊路段状态下，检测所述智能驾驶车辆是否驶离所述特殊路段，其中，

如果所述智能驾驶车辆驶离所述特殊路段，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述特殊路段状态切换为调整缓冲状态，否则将所述智能驾驶系统的状态机保持在所述特殊路段状态。

根据本发明的一个实施例，在所述调整缓冲状态下，如果所述智能驾驶车辆未进入所述特殊路段，检测是否接收到缓冲区域退出标志，其中，如果接收到，则将所述智能驾驶系统的状态机由所述调整缓冲状态切换为结构化直行状态，否则将所述智能驾驶系统的状态机保持在所述调整缓冲状态。

本发明所提供的方法根据驾驶环境对智能驾驶系统的顶层状态进行了划分(即将驾驶阶段划分为了车辆启动阶段、车辆旅行阶段和车辆停车阶段)，再根据智能驾驶车辆在行驶阶段的行为特征来构造了智能驾驶系统的底层状态空间(例如状态树)。这样本方法也就可以将智能驾驶系统的不同动作投射到底层状态空间，进行状态机的转换，这样也就提高了智能驾驶系统的实时性，同时能够使得智能驾驶系统的控制逻辑更加简明。

本发明所提供的用于智能驾驶系统的控制方法能够应用于智能驾驶车辆在结构化和非结构化道路的智能行驶过程，其能够对采集的实时路况数据进行筛选等预处理，分析和处理当前车辆的驾驶行为，进而解决在复杂道路环境下智能驾驶系统对驾驶行为的最优决策。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：

图1是根据本发明一个实施例的用于智能驾驶系统的控制方法所使用的状态树示意图；

图2是根据本发明一个实施例的用于智能驾驶系统的控制方法的实现流程示意图；

图3是根据本发明一个实施例的当智能驾驶系统的状态机处于非结构化直行状态时的状态机转移方式；

图4是根据本发明一个实施例的当智能驾驶系统的状态机处于非结构化搜索避障状态时的状态机转移方式；

图5是根据本发明一个实施例的当智能驾驶系统的状态机处于调整缓冲状态时的状态机转移方式；

图6是根据本发明一个实施例的当智能驾驶系统的状态机处于跟随状态时的状态机转移方式；

图7是根据本发明一个实施例的当智能驾驶系统的状态机处于换道超车状态时的状态机转移方式；

图8是根据本发明一个实施例的状态机转移示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

对于智能驾驶系统的行为决策模块来说，详尽的状态树虽然会提高系统的智能化程度，但是这样也增加了系统的复杂度。如果系统过于复杂，那么将会使得状态触发条件产生重叠现象，同时还会增加系统的设计难度。

针对上述问题，本发明提供了一种新的用于智能驾驶系统的控制方法，其能够为在复杂道路环境下智能驾驶系统对驾驶行为的最优决策奠定基础。

由于日常道路中不可避免地会夹杂着非结构化道路，因此本发明所提供的方法将智能驾驶车辆的行驶场景分为了结构化道路和非结构化道路。具体地，如图1所示，本实施例中，在结构化道路和非结构化道路下，该方法所应用的车辆状态优选地主要包括：结构化直行、非结构化直行、非结构化避障、前车跟随、换道超车、调整缓冲和特殊路段七个部分。

图2示出了本实施例所提供的用于智能驾驶系统的控制方法的实现流程示意图。

如图2所示，本实施例中，当智能驾驶车辆启动后，该方法会在步骤s201中将智能驾驶车辆的状态即设置为结构化直行状态，即智能驾驶车辆启动后自身状态机的默认状态为结构化直行状态。

在结构化直行状态下，该方法会在步骤s202中判断智能驾驶车辆的当前行驶环境是否处于结构化环境中。具体地，本实施例中，该方法在步骤s202中优选地通过检测车道线状态来判断当前行驶环境是否处于结构化环境中。其中，如果能够检测到车道线(即车道线识别有效)，那么该方法在步骤s202中也就可以判定智能驾驶车辆的当前行驶环境处于结构化环境中；而如果无法检测到车道线(即车道线识别无效)，那么该方法在步骤s202中也就可以判定智能驾驶车辆的当前行驶环境处于非结构化环境中。

当然，在本发明的其它实施例中，该方法还可以采用其它合理方式来判断智能驾驶车辆的当前行驶环境是否处于结构化环境中，本发明不限于此。

如果智能驾驶车辆的当前行驶环境处于非结构化环境中，如图2所示，本实施例中，该方法将会在步骤s203中将智能驾驶系统的状态机由结构化直行状态切换为非结构化直行状态。

而如果智能驾驶车辆的当前行驶环境处于结构化环境中，那么此时该方法将会在步骤s204中进一步检测智能驾驶车辆是否行驶至缓冲区域。其中，如果智能驾驶车辆行驶至缓冲区域，那么该方法则会在步骤s205中将智能驾驶系统的状态机由结构化直行状态切换为调整缓冲状态。

本实施例中，如果智能驾驶车辆未行驶至缓冲区域，那么该方法则会在步骤s206中进一步检测智能驾驶车辆前方第一预设区域内是否存在障碍物。具体地，本实施例中，该方法可以通过智能驾驶车辆所配备的相关传感器(例如车载雷达或者车载摄像头等)来检测自身前方第一预设区域内是否存在障碍物。当然，在本发明的其它实施例中，该方法还可以采用其它合理方式来检测智能驾驶车辆前方第一预设区域内是否存在障碍物，本发明不限于此。同时，在本发明的不同实施例中，上述第一预设区域的大小可以根据实际需要配置为不同的合理值，本发明并不对上述第一预设区域的具体取值进行限定。

如果智能驾驶车辆前方第一预设区域内不存在障碍物，这么则表示智能驾驶车辆能够沿所处车道继续行驶，因此该方法此时也就会在步骤s207中将智能驾驶系统的状态机保持为结构化直行状态。

而如果智能驾驶车辆前方第一预设区域内存在障碍物，那么该方法也就需要针对该障碍物进行响应。具体地，如图2所示，本实施例中，此时该方法会在步骤s208中进一步检测该障碍物是否为静态障碍物。具体地，本实施例中，该方法在步骤s208中优选地通过检测该障碍物的速度是否小于预设速度阈值来判断该障碍物是否为静态障碍物。其中，如果该障碍物的速度小于预设速度阈值，那么该方法也就可以在步骤s208中判定该障碍物为静态障碍物，否则则会判定该障碍物为非静态障碍物(即动态障碍物)。

本实施例中，上述预设速度阈值优选地为1m/s。当然，在本发明的其它实施例中，根据实际需要，上述预设速度阈值还可以配置为其它合理值，本发明不限于此。

本实施例中，如果智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物为动态障碍物，那么该方法则会在步骤s209中将智能驾驶系统的状态机由结构化直行状态切换为跟随状态；而如果智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物为静态障碍物，那么该方法则会在步骤s210中将智能驾驶系统的状态机由结构化直行状态切换为换道超车状态，从而控制智能驾驶车辆通过换道来超过上述障碍物。

需要指出的是，在本发明的其它实施例中，当在步骤s206中检测出智能驾驶车辆前方第一预设区域内存在障碍物时，该方法还可以根据实际需要采用其它合理方式来控制状态机转移，本发明不限于此。

图3示出了本实施例中当智能驾驶系统的状态机处于非结构化直行状态时的状态机转移方式。

如图3所示，当智能驾驶系统的状态机处于非结构化直行状态时，该方法会在步骤s301中检测智能驾驶车辆是否满足预设结构化直行条件。具体地，本实施例中，该方法在步骤s301中优选地通过检测车道线和/或gps数据来判断智能驾驶车辆是否满足预设结构化直行条件。其中，如果该方法检测到车道线标志有效并且车辆gps数据大部分(例如70％以上)在当前车道线内，那么该方法也就可以判定此时智能驾驶车辆满足结构化直行条件。

当然，在本发明的其它实施例中，根据实际需要，该方法既可以根据车道线标志或是车辆gps数据来判断智能驾驶车辆是否结构化直行条件，也可以采用其它合理方式来判断智能驾驶车辆是否满足结构化直行条件，本发明不限于此。

本实施例中，如果智能驾驶车辆满足预设结构化直行条件，那么该方法则会在步骤s302中将智能驾驶系统的状态机由非结构化直行状态切换为结构化直行状态。

而如果智能驾驶车辆不满足结构化直行条件，如图3所示，本实施例中，该方法将会在步骤s303中进一步检测智能驾驶车辆周围第二预设区域内是否存在障碍物。其中，如果智能驾驶车辆周围第二预设区域内不存在障碍物，那么该方法则会在步骤s304中将智能驾驶系统的状态机保持在非结构化直行状态；而如果智能驾驶车辆周围第二预设区域内存在障碍物，那么该方法则会在步骤s305中将智能驾驶系统的状态机由非结构化直行状态切换为非结构化搜索避障状态，以控制智能驾驶车辆躲避上述障碍物。

图4示出了本实施例中当智能驾驶系统的状态机处于非结构化搜索避障状态时的状态机转移方式。

如图4所示，当智能驾驶系统的状态机处于非结构化搜索避障状态时，该方法会在步骤s401中持续检测智能驾驶车辆周围第二预设区域内是否仍存在障碍物，即上述第二预设区域内的障碍物是否消失。其中，如果上述第二预设区域内的障碍物消失，那么则表示此时智能驾驶车辆已经避开上述障碍物，因此此时该方法则会在步骤s402中将智能驾驶系统的状态机由非结构化搜索避障状态切换为非结构化直行状态；而如果上述第二预设区域内的障碍物仍未消失，那么则表示此时智能驾驶车辆认为避开上述障碍物，因此此时该方法则会在步骤s305中将智能驾驶系统的状态机保持在非结构化搜索避障状态，以控制智能驾驶车辆继续进行避障行驶。

当然，在本发明的其它实施例中，当智能驾驶系统的状态机处于非结构化搜索避障状态时，该方法还可以采用其它合理方式来控制智能驾驶系统状态机的跳转，本发明不限于此。

同时，需要指出的时，在本发明的其它实施例中，当智能驾驶系统的状态机处于非结构化直行状态时，该方法还可以采用其它合理方式来控制智能驾驶系统状态机的跳转，本发明同样不限于此。

图5示出了本实施例中当智能驾驶系统的状态机处于调整缓冲状态时的状态机转移方式。

如图5所示，当智能驾驶车辆的状态机处于调整缓冲状态时，该方法会在步骤s501中检测智能驾驶车辆是否进入特殊路段。本实施例中，上述特殊路段优选地包括弯道以及匝道等路段。

当智能驾驶车辆进入特殊路段，该方法则会在步骤s502中将智能驾驶系统的状态机由调整缓冲状态切换为特殊路段状态。在特殊路段状态下，该方法优选地通过调用gps数据来控制智能驾驶车辆的行驶状态。

在步骤s503中，该方法会持续检测智能驾驶车辆是否驶离上述特殊路段。其中，如果智能驾驶车辆驶离上述特殊路段，那么该方法则会在步骤s504中将智能驾驶系统的状态机由特殊路段状态切换为调整缓冲状态；而如果智能驾驶车辆未驶离上述特殊路段，那么该方法则会在步骤s505中将智能驾驶系统的状态机保持在特殊路段状态。

如图5所示，本实施例中，如果该方法在步骤s501中判断处智能驾驶车辆未驶入特殊路段，那么该方法则会在步骤s506中检测是否接收到缓冲区域退出标志。本实施例中，缓冲区域的入口和出口位置分别设置有缓冲区域进入标志和缓冲区域退出标志，该方法可以通过检测上述标志来判断智能驾驶车辆是否进入或退出缓冲区域。

本实施例中，如果该方法在步骤s506中检测到缓冲区域退出标志，那么则表示智能驾驶车辆此时驶离缓冲区域，因此该方法此时会在步骤s507中将智能驾驶系统的状态机由调整缓冲状态切换为结构化直行状态；而如果该方法在步骤s506中未检测到缓冲区域退出标志，那么则表示此时智能驾驶车辆仍未出缓冲区域中，那么此时该方法会在步骤s508中将智能驾驶系统的状态机保持在调整缓冲状态。

需要指出的时，在本发明的其它实施例中，当智能驾驶系统的状态机处于调整缓冲状态时，该方法还可以采用其它合理方式来控制智能驾驶系统状态机的跳转，本发明同样不限于此。

图6示出了本实施例中当智能驾驶系统的状态机处于跟随状态时的状态机转移方式。

如图6所示，当智能驾驶车辆的状态机处于跟随状态时，该方法会在步骤s601中持续检测智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物是否消失。其中，如果智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物消失，那么则表示智能驾驶车辆可以继续直行，因此该方法会在步骤s602中将智能驾驶系统的状态机由跟随状态切换为结构化直行状态。

如果智能驾驶车辆前方第一预设区域内的障碍物未消失，那么本实施例中，该方法则会在步骤s603中进一步检测该障碍物是否未静态障碍物。具体地，本实施例中，该方法优选地通过检测该障碍物的速度并判断该速度是否小于第二预设速度阈值，来地判断该障碍物是否未静态障碍物。

需要指出的时，在本发明的不同实施例中，上述第二预设速度阈值的具体取值可以根据实际需要配置为不同的合理值，本发明并不对第二预设速度阈值的具体取值进行限定。

如果该障碍物为静态障碍物，那么该方法则会在步骤s604中将智能驾驶系统的状态机由跟随状态切换为换道超车状态；而如果该障碍物为非静态障碍物，那么该方法则会在步骤s605中将智能驾驶系统的状态机保持在跟随状态。

图7示出了本实施例中当智能驾驶系统的状态机处于换道超车状态时的状态机转移方式。

如图7所示，当智能驾驶车辆的状态机处于换道超车状态时，该方法会在步骤s701中检测智能驾驶车辆是否完成换道超车过程。具体地，本实施例中，智能驾驶车辆的换道超车过程优选地包括换道、超车和回道三个过程。其中，智能驾驶车辆由超车过程转为回道过程需要考虑侧方车辆状态，只有当侧方车辆状态满足回道条件时，智能驾驶系统才会控制该车辆由超车过程转为回道过程。

本实施例中，该方法通过检测智能驾驶车辆与车辆回道过程中的换道终点距离之间的间距来判断智能驾驶车辆是否完成超车过程。其中，如果智能驾驶车辆与车辆回道过程中的换道终点距离之间的间距小于指定长度(例如1m等)，那么该方法也就可以判定此时智能驾驶车辆完成换道超车过程。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，上述指定长度可以根据实际需要配置为不同的合理值，本发明并不对上述指定长度的具体取值进行赘述。

本实施例中，如果智能驾驶车辆完成换道超车过程，那么该方法则会在步骤s702中将智能驾驶系统的状态机由换道超车状态切换为结构化直行状态；而如果智能驾驶车辆未完成换道超车过程，那么该方法则会在步骤s703中将智能驾驶系统的状态机保持在换道超车状态，以使得智能驾驶车辆继续进行换道超车过程。

综合上述内容，本实施例所提供的用于智能驾驶系统的控制方法也就可以控制智能驾驶系统形成如图8所示的状态机转移示意图。在图8中，数字1、2、3用于表示顺位，数值越小的状态机跳转的优先级也就越高。checkzone表示第二预设区域，其优选地为车辆轨迹左右两侧2m范围。

本发明所提供的用于智能驾驶系统的控制方法在实施过程中，将驾驶阶段划分为了三个阶段，即：车辆启动(launch)阶段、车辆旅行(travel)阶段和车辆停车(park)阶段。

其中，车辆启动阶段表征的是车辆从停靠站出发向既定路径汇入的过程，在此过程中，本方法将会关闭换道避障模块(即无法正常按照图8所示的条件进行状态机跳转)和速度分配模块，车辆将会以定速(例如2.5m/s)行驶。

旅行阶段表征的是车辆成功汇入既定路径后的行驶阶段，其判定条件为轨迹与路径的平均横向误差小于指定误差(例如30cm)，在此过程中，本方法将会开启换道避障策略(即能够正常按照图8所示的条件进行状态机跳转)和速度分配策略，同时gps-车道(即gps-lane)跟随切换模式启动。

车辆停车阶段表征的是车辆进入终点区域附近，其判定条件为接收到全局发送的终点标志信号。在车辆停车阶段，智能驾驶系统将开启终点停车功能。这样当停止线被识别后，本方法会计算车辆与停止线的距离，如果该距离小于第一指定距离阈值(例如4m)，本方法则会发布缓慢停车指令；而如果停止线无法被识别，此时本方法将会以gps终点为标志，当gps终点距离小于第二指定距离阈值(例如10m)时，本方法将会发布缓慢停车指令。在车辆停车阶段，本方法优选的会关闭换道避障模块和速度分配模块，从而以定速(例如2.5m/s)行驶。

从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法根据驾驶环境对智能驾驶系统的顶层状态进行了划分(即将驾驶阶段划分为了车辆启动阶段、车辆旅行阶段和车辆停车阶段)，再根据智能驾驶车辆在行驶阶段的行为特征来构造了智能驾驶系统的底层状态空间(例如状态树)。这样本方法也就可以将智能驾驶系统的不同动作投射到底层状态空间，进行状态机的转换，这样也就提高了智能驾驶系统的实时性，同时能够使得智能驾驶系统的控制逻辑更加简明。

本发明所提供的用于智能驾驶系统的控制方法能够应用于智能驾驶车辆在结构化和非结构化道路的智能行驶过程，其能够对采集的实时路况数据进行筛选等预处理，分析和处理当前车辆的驾驶行为，进而解决在复杂道路环境下智能驾驶系统对驾驶行为的最优决策。

应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构或处理步骤，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

虽然上述示例用于说明本发明在一个或多个应用中的原理，但对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的原理和思想的情况下，明显可以在形式上、用法及实施的细节上作各种修改而不用付出创造性劳动。因此，本发明由所附的权利要求书来限定。