自动驾驶车辆规划方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种自动驾驶车辆规划方法、装置、电子设备及存储介质，可用于自动驾驶车辆。

背景技术：

目前，城市道路中路口多、车流量大，当自动驾驶车辆通过交叉路口时，尤其在交叉路口左转时，需要考虑对向车辆的行驶情况。然而，在实际应用场景中，自动驾驶车辆对对向车辆的行驶意图判断失误时，会造成车辆碰撞而对本身及对方带来严重的后果。

因此，现亟需一种能够基于主车与社会车辆的行驶情况准确控制超车或让车以避免车辆碰撞的车辆控制方法。

技术实现要素：

本申请提供了一种自动驾驶车辆规划方法、自动驾驶车辆规划装置、电子设备以及存储介质。

根据本申请的一方面，提供了自动驾驶车辆规划方法，可以包括：

获取自动驾驶车辆的第一行驶信息，所述第一行驶信息包括所述自动驾驶车辆的行驶轨迹及行驶参数；

获取至少一个障碍车辆的第二行驶信息，所述第二行驶信息包括所述障碍车辆的位置信息及行驶参数；

根据获取的所述障碍车辆的第二行驶信息预测所述障碍车辆的驾驶意图；

当判断所述自动驾驶车辆与所述障碍车辆存在汇车可能性时，根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆的驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆的汇车策略；

控制所述自动驾驶车辆按照所述汇车策略行驶。

根据本申请的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆规划装置，可以包括：

自动驾驶车辆信息获取单元，用于获取自动驾驶车辆的第一行驶信息，所述第一行驶信息包括所述自动驾驶车辆的行驶轨迹及行驶参数；

障碍车辆信息获取单元，用于获取至少一个障碍车辆的第二行驶信息，所述第二行驶信息包括所述障碍车辆的位置信息及行驶参数；

障碍车辆行为预测单元，用于根据获取的所述障碍车辆的第二行驶信息预测所述障碍车辆的驾驶意图；

汇车策略规划单元，用于当判断所述自动驾驶车辆与所述障碍车辆存在汇车可能性时，根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆的驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆的汇车策略；

控制单元，用于控制所述自动驾驶车辆按照所述汇车策略行驶。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，可以包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令可用于使所述计算机执行本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法。

根据本申请的技术解决了车辆与车辆的行驶轨迹出现汇车时，根据双方的行驶状态精准预测进入汇车区域的时间点，从而更加精准地控制自动驾驶车辆的行驶速度，避免车辆碰撞引发的人身事故及财产损失。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是用于说明本申请的一个实施例的自动驾驶方法的应用场景的示意图；

图2是用于说明进入离开汇车区域时间与行驶距离之间的关系的示意图；

图3是根据本申请一个实施例的自动驾驶车辆规划方法的流程图；

图4是用于说明本申请的一个实施例的让超博弈的框图；

图5是根据本申请一个实施例的自动驾驶车辆规划装置的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

目前，由于车辆的普及，城市道路中车流量大，并且城市道路路口多，因此车辆行驶过程中需要经常规划让车或超车。并且最近自动驾驶车辆的研发正在受到广泛关注，因此能够使得自动驾驶车辆精准规划让车或超车尤为重要。

本申请实施例中所述自动驾驶车辆可以是利用计算机技术控制车辆行驶的车辆，在非紧急状态下不会急速加速或减速，驾驶速度较为平稳。所述障碍车辆是非自动驾驶车辆，由司机驾驶，受司机的主观意识影响较大。

假设根据获取的障碍车辆的信息预测的障碍车辆的行驶轨迹、速度及加速度是正确的，考虑到自动驾驶车辆的行驶轨迹也是确定的，因此两车的行驶路线相当于确定了自动驾驶车辆与障碍车辆的博弈(汇车)的位置点。这时二维的博弈问题相当于是简化成为了一个一维的时间规划博弈问题。

图1是用于说明本申请的一个实施例的自动驾驶车辆规划方法的应用场景的示意图。图1中仅示出了自动驾驶车辆adc左转及障碍车辆obs从对向车道直行穿过的路口的场景，但本申请的自动驾驶车辆规划方法及自动驾驶车辆规划装置可适用于自动驾驶车辆adc直行通过交叉路口且障碍车辆obs从对向车道左转的场景、自动驾驶车辆adc右转且障碍车辆obs从对向左转的场景、自动驾驶车辆adc直行通过交叉路口且障碍车辆obs从左、右道路向直行通过交叉路口等所有在交叉路口发生汇车的场景。本申请的自动驾驶车辆规划方法还可以适用于自动驾驶车辆让超同向行驶的障碍车辆的场景。本申请实施例以图1中所示的自动驾驶车辆adc左转及障碍车辆obs从对向车道直行穿过的交叉路口的场景为例进行具体说明。

参见图1，假设自动驾驶车辆adc采取的行驶轨迹为第一轨迹padc，既在交叉路口左转行驶的轨迹，障碍车辆obs采取的行驶轨迹为从对象车道直行通过交叉路口的第二轨迹pobs，则可以确定自动驾驶车辆adc进入和离开汇车区域(博弈点)i_r的时间点，分别为tadc,i和tadc,o，障碍车辆obs进入和离开博弈点的时间分别为tobs,i和tobs,o。两车不能在交汇点碰撞，可以有两种中情况，即障碍车辆obs超车通过或让车通过，这在时间上可以表示为：

-如果障碍车辆超车通过，则障碍车辆必须在自动驾驶车辆进入汇车区域i_r之前离开博弈地点：即，tobs,o<tadc,i。

-如果障碍车辆让车通过，则障碍车辆必须在自动驾驶车辆离开汇车区域i_r之后进入博弈地点：即，tobs,i>tadc,o。

具体来讲，如图2所示，障碍车辆obs超车通过的情况下，必须在自动驾驶车adc辆进入汇车区域i_r时间tadc,i之前离开汇车区域i_r，如果障碍车辆obs让车通过时，必须在自动驾驶车辆adc离开汇车区域i_r时间tadc,o以后进入汇车区域i_r。自动驾驶车辆adc从当前位置至进入汇车区域i_r的行驶距离sadc,i与自动驾驶车辆从当前位置至离开汇车区域i_r的行驶距离sadc,o是不变的。但根据自动驾驶车辆adc的行驶速度，自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时间tadc,i与离开汇车区域i_r时间tadc,o是可变的，因此自动驾驶车辆adc经过汇车区域i_r的时间长度也是可变化的。这对于障碍车辆obs也是相同的。

图3是根据本申请实施例公开的一种自动驾驶车辆规划方法的流程图。如图3所示，本实施例的自动驾驶车辆规划方法100可包括：

s101、获取自动驾驶车辆adc的第一行驶信息，第一行驶信息包括所述自动驾驶车辆adc的行驶轨迹及行驶参数。

在自动驾驶车辆adc开始行驶前，需要向车辆内安装的导航装置输入目的地，导肮装置根据车辆当前位置及目的地位置规划行车路线，自动驾驶车辆adc根据规划行车路线，根据相应车道的限速规则和道路上的车辆状况行驶。自动驾驶车辆adc中通常安装有获取车辆速度、加速度等车辆行驶信息的内部传感器，并且安装有感测自身车辆周围环境的雷达、摄像头等外部传感器。自动驾驶车辆adc中的控制单元从导航装置获取车辆行驶轨迹以及道路信息，并且从所述内部传感器获取车辆行驶信息，以及从外部传感器获取周边车辆行驶信息。行驶参数可以包括速度、加速度中的至少一个。

s102、获取所述至少一个障碍车辆obs的第二行驶信息，所述第二行驶信息包括所述障碍车辆obs的位置信息及行驶参数。

具体来讲，障碍车辆的第二行驶信息可以包括所述障碍车辆obs的至少两个时刻的位置信息以及道路中障碍车辆obs所在的车道位置，行驶参数可以包括速度、加速度中的至少一个。

s103、根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

自动驾驶车辆可通过外部传感器，例如摄像头获取障碍车辆obs的多个影像，能够从影像判断障碍车辆obs在道路中的车道位置，或者障碍车辆obs的转向灯开启信息。可通过车辆在车道的位置或转向灯开启状态预测车辆的行驶轨迹。自动驾驶车辆还可以根据获取的障碍车辆obs的多个时刻的位置信息计算障碍车辆obs的车速及/或加速度。即，障碍车辆obs的行驶信息可以包括障碍车辆obs在道路中的车道位置(左转车道、直行车道或右转车道)信息、转向灯信息、车速及/或加速度信息。通过障碍车辆obs的行驶轨迹和加速度信息预测障碍车辆的驾驶意图。

s104、当判断所述自动驾驶车辆adc与所述障碍车辆obs存在汇车可能性时，根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆obs的行驶轨迹和驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆adc的汇车策略。

s105、控制所述自动驾驶车辆adc按照所述汇车策略行驶。

根据本申请的实施例的自动驾驶车辆规划方法100，通过预测障碍车辆obs的驾驶意图，给自动驾驶车辆adc提供准确的汇车策略，能够减少因自动驾驶车辆的错误决策引发的交通事故，以及减少驾驶员接管的机率。

可选地，根据本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法100中，所述步骤s103，根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息预测所述障碍车辆obs的驾驶意图，可以包括：

根据获取的所述自动驾驶车辆adc的第一行驶信息算出所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域的时间及离开汇车区域的时间；

根据所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i和/或离开汇车区域i_r的时间tadc,o及所述障碍车辆obs的第二行驶信息，计算所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束；

基于所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

假设障碍车辆obs被检测时的速度为vobs，加速度为aobs，离汇车区域i_r的距离为di，离离开汇车区域i_r的距离为do，则有如下关系式：

-障碍车辆obs超车：f(do,vobs,aobs)<tadc,i

-障碍车辆obs让车：f(di,vobs,aobs)>tadc,o

考虑到使用障碍车辆的速度和加速度(v，a)求解其进入某一位置点的是求解二次方程，可以使用新的约束，距离约束，即：

-障碍车辆超车通过时，在自动驾驶车辆进入汇车区域i_r时刻tadc,i，其应该已经离开汇车区域i_r：

vobstadc,i+1/2aobst²adc,i>do(1)

-障碍车辆让车通过时，在自动驾驶车辆离开汇车区域i_r时刻tadc,o，其应该还未进入汇车区域i_r：

vobstadc,o+1/2aobst²adc,o<di(2)

从上述数学式(1)、(2)，可以求解出障碍车辆在两种情况下的加速度约束，即超车时，aobs>aovertake,threshold,让车时，aobs<ayield,threshold。

可选地，基于所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图，可以包括：获取所述障碍车辆obs的加速度，并通过将所述加速度与所述驾驶意图为超车时的加速度约束和所述驾驶意图为让车时的加速度约束进行比较，确定所述驾驶意图。

关于规划的汇车策略，自动驾驶车辆adc在行驶过程中还要保证障碍车辆obs的舒适性，即障碍车辆obs加速或减速不会太急，处于一个合理的预设加速度范围[adec,comfort,aacc,comfort]，如果计算值无法保证这一点，则认为自动驾驶车辆adc采取的轨迹是不合理的轨迹，应予以剪枝。

换言之，若根据所述障碍车辆obs的第二行驶信息计算出所述障碍车辆obs正在加速且超车加速度约束超出预设加速度范围，则确定所述驾驶意图为让车；若根据所述障碍车辆obs的第二行驶信息计算出的所述障碍车辆obs正在减速且让车加速度约束超出预设加速度范围，则确定所述驾驶意图为超车。

可选地，所述根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息预测所述障碍车辆obs的驾驶意图，还可以包括：

根据已获取的所述障碍车辆obs的各个时刻位置信息估算所述障碍车辆obs的加速度分布；并且

所述基于所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图，可以包括：

通过将所述加速度分布与所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束进行比较，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

假设测量得到障碍车辆obs历史轨迹为(位置st,速度vt)、(st-1,vt-1)、…，而障碍车辆obs超车或让车时的加速度是不可观测的。为此，这里采取卡尔曼滤波方法对加速度进行推理：假设观测初始时候障碍车辆obs加速度为ao～n(0,σ²0)，基于历史轨迹滤波，可以得到当前时刻at～n(μt,σ²t)。则可以通过高斯分布2σ原则(不可能事件原理)确定障碍车辆obs的加速度分布值[μt-2σt,μt+2σt]。结合该障碍车辆obs的加速度分布值判断障碍车是在让车还是在超车的可能性。

在以上实施例中，引入使用历史信息确认机制，实现更准确的驾驶意图预测。

进一步地，本发明的发明人发现，在实际情况中，由于障碍车辆obs由驾驶员进行驾驶，其实际进行超车或让车的决策时间可能早于或晚于自动驾驶车辆执行预测的时间。例如，障碍车辆obs有可能在自动驾驶车辆adc做出判断之前，已经完成决策的制定，比如开始在加速超车或者减速让车，或者匀速行驶就可以超车或让车了。或者，在自动驾驶车辆adc做出判断之后的某个时间，障碍车辆obs的驾驶员才开始加速超车或减速让车。换言之，在博弈早期，障碍车辆obs并不会认为这是个博弈过程，会追求自身利益最大化，因此障碍车辆obs让超决策并不会早期就会显现出来，并且检测出来的障碍车辆obs早期速度和加速度信号噪声相对大，有可能降低自动驾驶车辆adc规划的正确性。

因此解决根本问题在于判断什么时候开始进行对于障碍车辆obs意图判断，一是需要在博弈关键时刻，即障碍车辆obs必须采取动作避免碰撞的时间点；二是需要在感知稳定时刻，及能够准确检测障碍车辆的位置及速度的时刻；这里需要尽量压短这一时间。

在一实施例中，所述根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息预测所述障碍车辆obs的驾驶意图，可以包括：

根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息及预设加速度范围的极值，将所述障碍车辆obs在进入所述汇车区域之前的行驶划分为准备阶段和博弈阶段；

根据所述障碍车辆obs进入所述博弈阶段后的行驶参数预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

在这里将该方式适用于上述模型中：

-障碍车辆obs让车，需要进行减速，假设障碍车辆obs的最大加速度为aobs,max，则产生动作时间为：

vobstadc,o+1/2aobs,max(tadc,o–τ)²≤di(3)

-障碍车辆obs超车，需要进行加速，假设障碍车辆obs的最小加速带为aobs,mix，则产生动作时间为：

vobstadc,i+1/2aobs,min(tadc,i–τ)²≥do(4)

可选地，根据所述障碍车辆obs进入所述博弈阶段后的行驶参数预测所述障碍车辆obs的驾驶意图，可以包括：

将所述超车加速度约束及所述让车加速度约束与所述障碍车辆obs的加速度分布进行比较，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图为超车或让车。

基于任意上述实施例所预测的障碍车辆obs的驾驶意图，所述根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆obs的驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆adc的汇车策略，例如可包括：

若预测的所述障碍车辆obs的驾驶意图为超车，规划所述自动驾驶车辆adc让车；

若预测的所述障碍车辆obs的驾驶意图为让车，规划所述自动驾驶车辆adc超车。

可选地，根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆obs的驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆adc的汇车策略，可以包括：

根据所述障碍车辆obs的驾驶意图，更新所述障碍车辆obs进入汇车区域的时间和/或离开汇车区域的时间；

若算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i晚于所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i，规划所述自动驾驶车辆adc让车；反之，规划所述自动驾驶车辆adc超车。

换言之，让先到达汇车区域i_r的车辆先行通过，使得在有可能汇车的情况下，通过汇车区域时尽可能少量改变参与博弈的车辆的速度。

可选地，在本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法100，根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆obs的驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆adc的汇车策略，可以包括：

根据获取的所述自动驾驶车辆adc的行驶参数算出所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的所述自动驾驶车辆adc的速度；

根据获取的所述障碍车辆obs的信息预测所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的所述障碍车辆obs的速度并更新所述障碍车辆obs进入汇车区域的时间和/或离开汇车区域的时间；

若算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i与预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i的差小于预定值，则根据算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域时的速度与预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域时的速度规划所述自动驾驶车辆adc超车或让车。

因为，两车进入汇车区域i_r的时间差异比较小的情况下，行驶速度能够决定两车离开汇车区域i_r的时间。因此在此情况下，可以使得速度更高的车辆超车通过。

具体地，算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i与预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i的差小于预定值的情况下，在算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的速度大于预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的速度，则规划所述自动驾驶车辆adc超车通过，在算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的速度小于预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的速度，则规划所述自动驾驶车辆adc让车通过。

由于让车和超车时对于自动驾驶车辆adc和障碍车辆obs来讲时相对的，即障碍车辆obs超车，自动驾驶车辆adc必然需要让车，且障碍车辆obs让车的情况下，自动驾驶车辆adc才能够超车通过。因此以下通过预测分析障碍车辆obs的让超意图，说明本申请的自动驾驶车辆规划方法。

为了保证车辆的安全，尤其在预测的自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间与预测的障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间非常接近时时需要更加准确预测障碍车辆obs的驾驶行为。

自动驾驶车辆adc让车的时候，选择不需要障碍车辆obs加速的轨迹；自动驾驶车辆adc超车时，选择不需要障碍车辆obs减速的轨迹。

通过判断障碍车辆obs时让车还是超车，可以反推出自动驾驶车辆adc按照轨迹行驶时需要超车还是让车，如果让车，则需要采取减速行为，如果是超车，则需要采取加速行为。

在此为了满足感知稳定需要，准备阶段首先必须是自动驾驶车辆adc能够稳定检测到障碍车辆obs移动速度的区域，并且为了能够准确反映障碍车辆obs在博弈阶段所采取的驾驶意图，尽量靠近汇车区域的区域。另外，准备阶段的位置还要满足直行让车或超车所需的距离。

具体来讲，所述准备阶段可以根据所述障碍车辆obs的速度及离所述汇车区域的距离确定。即障碍车辆obs的当前速度越高，障碍车辆obs采取让车行为时需要更长的减速距离，因此需要更早判断障碍车辆obs的意图。

以下参见图4详细说明本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法100的博弈策略。

参见图4，在步骤s200，自动驾驶车辆adc获取自身当前速度及行驶轨迹，在步骤s202，根据当前速度及行驶轨迹计算自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r进入时间tadc,i及离开时间tadc,o。在步骤s201，获取障碍车辆obs的历史轨迹。在步骤s204，根据障碍车辆obs的历史轨迹计算障碍车辆obs的速度及加速度分布值。具体地，利用获取的障碍车辆obs的历史轨迹计算障碍车辆obs的加速度均值及标准偏差值，从而计算障碍车辆obs的加速度分布值。在步骤s205，利用数式(4)计算障碍车辆obs超车加速度约束。在此，为了更加确保避免汇车碰撞，障碍车辆obs能够加速的时间缩短预定时间τ。在步骤s209，将计算得到的障碍车辆obs所需超车加速度约束与障碍车辆obs的加速度分布值进行比较，如果障碍车辆obs的超车加速度约束在上述加速度分布值以内，说明障碍车辆obs的超车加速度约束是可用的，在步骤s211、障碍车辆obs的超车轨迹和自动驾驶车辆adc让车轨迹进行比较，在步骤s213，根据比较结果判断汇车策略是否合理，合理则在步骤s215，保留该方案，否则在s214，剪枝。

在步骤s206，利用数式(3)计算障碍车辆obs让车加速度度约束，在此为了更加确保避免汇车碰撞，障碍车辆obs能够减速的时间缩短预定时间τ。在步骤s210，将计算得到的障碍车辆obs所需让车加速度约束与障碍车辆obs的加速度分布值进行比较，如果障碍车辆obs的让车加速度约束在上述加速度分布值以内，说明障碍车辆obs的让车加速度约束是可用的，在步骤s212、障碍车辆obs的让车轨迹和自动驾驶车辆adc超车轨迹进行比较，在步骤s213，根据比较结果判断汇车策略是否合理，合理则在步骤s215，保留该方案，否则在s214，剪枝。

具体地，若预测结果为所述障碍车辆obs加速超车通过，且所述最小加速度在所述加速度分布值中时，所述自动驾驶车辆adc让车通过；若预测结果为所述障碍车辆obs加速超车通过，且所述最小加速度不再所述加速度分布值中时，所述自动驾驶车辆adc减速让车通过；若预测结果为所述障碍车辆obs减速让车通过，且所述最大加速度在所述加速度分布值中时，所述自动驾驶车辆adc超车通过；若预测结果为所述障碍车辆obs减速让车通过，且所述最大加速度不在所述加速度分布值中时，所述自动驾驶车辆adc加速超车通过。若所述自动驾驶车辆adc加速超车通过时所需速度超过相应道路限速时放弃超车行为。所述自动驾驶车辆adc让车通过时所需加速度小于预定值时放弃让车通过行为。

根据本发明实施例的自动驾驶车辆规划方法中，准备阶段长度和/或位置可以根据所述障碍车辆obs的速度确定。

可选的，在所述自动驾驶车辆adc加速超车通过时所需速度超过相应道路限速的情况下可以放弃超车行为。并且在所述自动驾驶车辆adc让车通过时所需加速度小于预定值的情况下可以放弃让车通过行为。

上述实施例中，以障碍车辆obs的角度分析了让车或超车时加速度的计算过程，对于自动驾驶车辆adc来说，其让车或超车时也需要满足上述加速度分布值，从而能够判断自动驾驶车辆adc的让车或超车方案是否合理。因此对自动驾驶车辆adc的让车及超车判断过程不再进行具体说明。

本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法100通过尽可能早期预测障碍车辆obs的驾驶意图以及分析相应让超合理性，在车辆与车辆的行驶轨迹出现交汇时，更加精准做出让超决策，从而能够更加精准地控制自动驾驶车辆的行驶速度，避免车辆碰撞引发的人身事故及财产损失。

图5是根据本申请实施例公开的一种自动驾驶车辆规划装置500的框图。本实施例的自动驾驶车辆规划装置500可适用自动驾驶车辆或无人车辆行驶过程中，对自动驾驶车辆adc与障碍车辆obs有汇车可能性时控制自动驾驶车辆adc让车或超车的行为。所述自动驾驶车辆规划装置500可以包括：自动驾驶车辆信息获取单元501，用于获取自动驾驶车辆adc的第一行驶信息，所述第一行驶信息包括所述自动驾驶车辆adc的行驶轨迹及行驶参数；障碍车辆信息获取单元502，用于获取所述至少一个障碍车辆obs的第二行驶信息，所述第二行驶信息包括所述障碍车辆obs的位置信息及行驶参数；障碍车辆行为预测单元503，用于根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息预测所述障碍车辆obs的驾驶意图；汇车策略规划单元504，用于当判断所述自动驾驶车辆adc与所述障碍车辆obs存在汇车可能性时，根据所述第一行驶信息和所述障碍车辆obs的驾驶意图，规划所述自动驾驶车辆adc的汇车策略；控制单元505，用于控制所述自动驾驶车辆adc按照所述汇车策略行驶。

可选地，所述障碍车辆行为预测单元503还可以用于，

根据获取的所述自动驾驶车辆adc的第一行驶信息算出所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i及离开汇车区域i_r的时间tadc,o；

根据所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i和/或离开汇车区域i_r的时间tadc,o及所述障碍车辆obs的第二行驶信息，计算所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束；

基于所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

可选地，所述障碍车辆行为预测单元503还可以用于，

获取所述障碍车辆obs的加速度，并通过将所述加速度与所述驾驶意图为超车时的加速度约束和所述驾驶意图为让车时的加速度约束进行比较，确定所述驾驶意图。

可选地，所述障碍车辆行为预测单元503还可以用于，

若根据所述障碍车辆obs的第二行驶信息计算出所述障碍车辆obs正在加速且超车加速度约束超出预设加速度范围，则确定所述驾驶意图为让车；

若根据所述障碍车辆obs的第二行驶信息计算出的所述障碍车辆obs正在减速且让车加速度约束超出预设加速度范围，则确定所述驾驶意图为超车。

可选地，所述障碍车辆行为预测单元503还可以用于，

根据已获取的所述障碍车辆obs的各个时刻位置信息估算所述障碍车辆obs的加速度分布；

通过将所述加速度分布与所述障碍车辆obs的超车加速度约束和让车加速度约束进行比较，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

可选地，所述汇车策略规划单元504还可以用于，

若预测的所述障碍车辆obs的驾驶意图为超车，规划所述自动驾驶车辆adc让车；

若预测的所述障碍车辆obs的驾驶意图为让车，规划所述自动驾驶车辆adc超车。

可选地，所述汇车策略规划单元504还可以用于，

根据所述障碍车辆obs的驾驶意图，更新所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i和/或离开汇车区域i_r的时间tobs,o；

若算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i晚于所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i，规划所述自动驾驶车辆adc让车；反之，规划所述自动驾驶车辆adc超车。

可选地，所述汇车策略规划单元504还可以用于，

根据获取的所述自动驾驶车辆adc的行驶参数算出所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的所述自动驾驶车辆adc速度；

根据所述障碍车辆obs的驾驶意图，预测所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的所述障碍车辆obs的速度并更新所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i和/或离开汇车区域i_r的时间tobs,o；

若算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r的时间tadc,i与预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r的时间tobs,i差小于预定值，则根据算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的速度与预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的速度规划所述自动驾驶车辆adc超车或让车。

可选地，所述汇车策略规划单元504还可以用于，

若算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的速度大于预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的速度，则规划所述自动驾驶车辆adc超车通过；

若算出的所述自动驾驶车辆adc进入汇车区域i_r时的速度小于预测的所述障碍车辆obs进入汇车区域i_r时的速度，则规划所述自动驾驶车辆adc让车通过。

可选地，所述汇车策略规划单元504还可以用于，

将所述超车加速度约束及所述让车加速度约束与所述障碍车辆obs的加速度分布进行比较，预测所述障碍车辆obs的驾驶意图为超车或让车。

可选地，所述障碍车辆行为预测单元503还可以用于，

根据获取的所述障碍车辆obs的第二行驶信息及预设加速度范围的极值，将所述障碍车辆obs在进入所述汇车区域i_r之前的行驶划分为准备阶段和博弈阶段；

根据所述障碍车辆obs进入所述博弈阶段后的行驶参数预测所述障碍车辆obs的驾驶意图。

可选地，所述汇车策略规划单元还可以用于，

在所述自动驾驶车辆adc加速超车通过时所需速度超过相应道路限速的情况下放弃超车行为；

在所述自动驾驶车辆adc让车通过时所需加速度小于预定值的情况下放弃让车通过行为。

本申请的实施例提供的一种自动驾驶车辆规划方法及自动驾驶车辆规划装置，应用于计算机技术中的自动驾驶领域，以达到自动驾驶车辆adc与障碍车辆obs有汇车可能性的情况下精确判断障碍车辆obs的意图，使得能够更加稳定地控制自动驾驶车辆adc的行驶，避免车辆相互碰撞。

本申请实施例的自动驾驶车辆规划方法及自动驾驶车辆规划方法，通过合理规划自动驾驶车辆adc的让超策略，从而能够确保双方的安全；交互车辆的舒适性；确保自身的舒适性；从而达到合作共赢。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

该电子设备包括：一个或多个处理器、存储器，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。

存储器即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的自动驾驶车辆规划方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的自动驾驶车辆规划方法。

存储器作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的自动驾驶车辆规划方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的自动驾驶车辆规划方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据本申请实施例的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本申请实施例的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算机程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对向的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算机程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本申请实施例的技术方案，解决了车辆与车辆的行驶轨迹出现交汇时，根据双方的行驶状态精准预测进入汇车区域的时间点，从而更加精准地控制车辆的行驶速度，避免车辆碰撞引发的人身事故及财产损失。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。