本技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种城区驾驶场景中的车辆绕障方法、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、车辆自动绕障作为车辆自动驾驶过程中的核心技术之一，受到广泛关注，尤其是在城区驾驶场景中的车辆自动绕障。
2、然而，现有技术在城区驾驶场景中的车辆绕障方式通常只能针对一些简单的绕障场景进行决策，比如在车辆情况简单、结构化道路中的换道场景等，但是对道路结构复杂、且存在道路拥堵、路边停有临停车、路中遇到慢速车等复杂场景，就无法准确做出绕障决策，从而导致车辆绕障效果较差。
技术实现思路
1、本技术提供了一种城区驾驶场景中的车辆绕障方法、电子设备及存储介质，以解决现有技术在城区驾驶场景中的车辆绕障方式通常只能针对一些简单的绕障场景进行决策，导致车辆绕障效果较差的问题。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种城区驾驶场景中的车辆绕障方法，所述方法包括：
3、获取目标车辆在城区驾驶场景中所对应的感知信息、地图信息和导航信息；
4、利用预设的绕障决策树，对所述感知信息、所述地图信息和所述导航信息进行决策分析，得到所述目标车辆对应的绕障策略，其中，所述绕障决策树是基于不同障碍物类型的绕障场景下的绕障策略预先构建得到；
5、控制所述目标车辆按照所述绕障策略进行绕障。
6、可选地，所述绕障决策树包括障碍物类型决策层、候选车道决策层和最优车道决策层；
7、所述利用预设的绕障决策树，对所述感知信息、所述地图信息和所述导航信息进行决策分析，得到所述目标车辆对应的绕障策略，包括：
8、利用所述障碍物类型决策层对所述感知信息进行决策分析，得到目标障碍物的障碍物类型，其中，所述目标障碍物为位于所述目标车辆行驶方向上的障碍物；
9、利用所述候选车道决策层对所述障碍物类型、所述地图信息和所述导航信息进行决策分析，得到满足所述目标车辆导航方向要求的至少一个候选车道，其中，所述至少一个候选车道包括所述目标车辆的当前行驶车道；
10、利用所述最优车道决策层对所述至少一个候选车道、所述障碍物类型和所述感知信息进行决策分析，得到所述绕障策略。
11、可选地，所述障碍物类型包括第一类型、第二类型、第三类型和第四类型，其中，所述第一类型用于表征非车辆类型的障碍物，所述第二类型用于表征无行驶任务的静止车辆，所述第三类型用于表征正在缓慢行驶的运动车辆，所述第四类型用于表征有行驶任务的静止车辆；
12、所述利用所述障碍物类型决策层对所述感知信息进行决策分析，得到目标障碍物的障碍物类型，包括：
13、利用所述障碍物类型决策层，从所述感知信息中识别出所述目标障碍物和所述目标障碍物的形状，并根据所述目标障碍物的形状确定所述目标障碍物的类型是否属于所述第一类型；
14、在确定所述目标障碍物的类型不属于所述第一类型的情况下，确定所述目标障碍物是否满足所述第二类型对应的预设条件或者所述第三类型对应的预设条件；
15、在确定所述目标障碍物满足所述第二类型对应的预设条件的情况下，确定所述目标障碍物的类型属于所述第二类型；
16、在确定所述目标障碍物满足所述第三类型对应的预设条件的情况下，确定所述目标障碍物的类型属于所述第三类型；
17、在确定所述目标障碍物不满足所述第二类型对应的预设条件，且不满足所述第三类型对应的预设条件的情况下，确定所述目标障碍物的类型属于所述第四类型。
18、可选地，所述第二类型对应的预设条件包括如下任意一项：
19、所述目标障碍物的类型为车辆、所述目标障碍物的运动速度小于第一预设速度的持续时长大于预设时长，且所述目标障碍物存在故障告警；
20、所述目标障碍物的类型为车辆、所述目标障碍物位于最右侧车道、所述目标障碍物的运动速度小于所述第一预设速度的持续时长大于所述预设时长、所述目标障碍物不存在故障告警、所述目标障碍物的右侧边界包络距离右侧车道线的距离小于第一预设距离、所述目标障碍物的左侧边界包络距离左侧车道线的距离与所述目标障碍物的右侧边界包络距离右侧车道线的距离的比值大于第一预设阈值，且所述目标障碍物前方的第二预设距离范围内无其他障碍物。
21、可选地，所述第三类型对应的预设条件包括：
22、目标速度差值大于第二预设速度，其中，所述目标速度差值为目标速度与所述目标障碍物的运动速度之间的速度差值，所述目标速度是基于所述目标车辆的设定速度和所述目标车辆所在的当前行驶车道的限速值确定得到，所述第二预设速度是基于所述目标速度确定得到。
23、可选地，所述利用所述候选车道决策层对所述障碍物类型、所述地图信息和所述导航信息进行决策分析，得到满足所述目标车辆导航方向要求的至少一个候选车道，包括：
24、利用所述候选车道决策层，对所述地图信息和所述导航信息进行分析，得到所述目标车辆所在道路的各车道的参考线长度、各车道的前方路况信息和各车道的车道线信息；
25、在所述目标障碍物的类型属于所述第一类型或者所述第二类型的情况下，将满足第一预设条件的至少一个车道确定为所述至少一个候选车道，其中，所述第一预设条件为参考线长度大于第二预设阈值，且前方路况良好；
26、在所述目标障碍物的类型属于所述第三类型或者所述第四类型的情况下，将满足第二预设条件的至少一个车道确定为所述至少一个候选车道，其中，所述第二预设条件为参考线长度大于所述第二预设阈值、前方路况良好，且车道线为虚线或者距离实线车道线的起始点的长度大于第三预设阈值。
27、可选地，所述利用所述最优车道决策层对所述至少一个候选车道、所述障碍物类型和所述感知信息进行决策分析，得到所述绕障策略，包括：在所述至少一个候选车道为一个候选车道，且所述障碍物类型属于所述第一类型或者所述第二类型的情况下，将所述候选车道确定为最优车道，并根据所述最优车道，确定所述绕障策略，其中，所述绕障策略为借道绕障；
28、在所述至少一个候选车道为一个候选车道，且所述障碍物类型属于所述第三类型或者所述第四类型的情况下，将所述候选车道确定为最优车道，并根据所述最优车道，确定所述绕障策略，其中，所述绕障策略为保持所述目标车辆的当前行驶车道行驶；
29、在所述至少一个候选车道为多个候选车道，且所述障碍物类型属于所述第一类型或者所述第二类型的情况下，将所述多个候选车道中除所述目标车辆的当前行驶车道之外的任一车道确定为最优车道，并根据所述最优车道，确定所述绕障策略，其中，所述绕障策略为换道绕障；
30、在所述至少一个候选车道为多个候选车道，且所述障碍物类型属于所述第三类型或者所述第四类型的情况下，基于所述感知信息从所述多个候选车道中确定出最优车道，并根据所述最优车道，确定所述绕障策略，其中，所述绕障策略为换道绕障或者保持所述目标车辆的当前行驶车道行驶。
31、可选地，所述基于所述感知信息从所述多个候选车道中确定出最优车道，包括：
32、基于所述感知信息，确定所述目标车辆的运动速度和所述多个候选车道中各候选车道对应的车流平均速度和车流密度；
33、基于第三预设条件，从所述多个候选车道中确定出所述最优车道，其中，所述第三预设条件为所述车流平均速度大于第四预设阈值，且所述车流密度小于第五预设阈值，所述第四预设阈值和所述第五预设阈值均与所述目标车辆的运动速度正相关。
34、第二方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
35、存储器，用于存放计算机程序；
36、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面中任一项所述的城区驾驶场景中的车辆绕障方法。
37、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的城区驾驶场景中的车辆绕障方法。
38、本技术实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本技术实施例提供的该方法，通过获取目标车辆在城区驾驶场景中所对应的感知信息、地图信息和导航信息；利用预设的绕障决策树，对所述感知信息、所述地图信息和所述导航信息进行决策分析，得到所述目标车辆对应的绕障策略，其中，所述绕障决策树是基于不同障碍物类型的绕障场景下的绕障策略预先构建得到；控制所述目标车辆按照所述绕障策略进行绕障。通过上述方式，由于绕障决策树包括不同障碍物类型的绕障场景下的绕障策略，因而可以利用绕障决策树，对不同障碍物类型的绕障场景进行决策分析，准确地确定出最终的绕障策略，从而有效避免了现有技术中只能针对一些简单的绕障场景进行决策而导致车辆绕障效果较差的问题。