一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测方法、装置及系统与流程

本发明涉及道路交通监测领域，特别地，涉及一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测方法、装置及系统。

背景技术：

1、随着人工智能的不断发展，自动驾驶汽车已开始逐步落地，而在未来很长一段时间内，自动驾驶将与人类驾驶共享道路，因此，需要采取干预措施提高自动驾驶的法规意识，从而才能提高人类对自动驾驶汽车的安全感，不致因自动驾驶汽车的违规操作和过度反应而造成危险行为的发生。而目前的自动驾驶汽车行为决策仅考虑部分简单的法规条例，且考虑的侧重点也仅仅是单纯的安全层面，对于规划的行为是否合规，是否会违规从而导致人类的误解和危险的发生却没有考虑。另一方面，监测车辆行为的法律合规性可以为交通事故的责任追溯提供有力证据。而目前的道路交通法规是面向人类的自然语言编写的，其模糊性和非数字性导致自动驾驶汽车难以理解这些规则，因此有必要对这些规则进行数字化，使得自动驾驶汽车可以正确理解并遵守交通法规。同时正确的监测自动驾驶汽车的行为，可以使其做出合规性决策，也方便意外事故后的责任溯源工作。

2、而目前的道路法规的违规监测仅依靠路侧设备，且仅能监测部分简单明确的规则，如限速违规、闯红灯违规。而没有路端设备的路口更是无从监测。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明提供一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测方法、装置及系统，以解决在目前的道路法规的违规监测仅依靠路侧设备，且仅能监测部分简单明确的规则，如限速违规、闯红灯违规。而没有路端设备的路口更是无从监测的问题。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、第一方面，提供一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测方法，应用于十字路口，所述方法包括以下步骤：

4、接收十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息，所述十字路口静态组成元素信息包括：每个分支路口id、每个分支路口的入口车道数目和出口车道数目、每个车道的标线信息、停止线和人行横道坐标；所述自车状态信息包括：自车决策、自车在全局坐标系中的坐标、自车航向角和自车所属车道以及自车纵向车速；所述环境信息包括他车信息、行人信息、以及信号灯状态，他车信息包括他车在全局坐标系中的坐标、他车的长度、宽度、他车的纵向速度、航向角信息以及他车所属的车道；行人信息包括行人在全局坐标系中的坐标及速度向量；信号灯状态包括红灯、绿灯和黄灯；

5、若所述十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息满足任一条例预设的触发条件，则获取所述条例对应的数据判断是否违规。

6、进一步地，所述若所述十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息满足任一条例预设的触发条件，则获取所述条例对应的数据判断是否违规，包括：

7、当根据所述十字路口静态组成元素信息和自车状态信息判断自车几何中心越过相应停止线时，满足红绿灯通行规则触发条件；

8、获取自车决策信息、自车在全局坐标系下的坐标、自车航向角、自车所属车道和信号灯状态，计算自车是否满足红绿灯通行规则；所述红绿灯通行规则包括：是否遵守了红绿灯规则、是否按车道标线允许方向行驶。

9、进一步地，所述若所述十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息满足任一条例预设的触发条件，则获取所述条例对应的数据判断是否违规，包括：

10、当根据所述十字路口静态组成元素信息和自车状态信息判断自车几何中心位于四条停车线所在直线围成的区域时，满足行驶路线规则触发条件；

11、根据自车所属车道及自车决策，生成最佳虚拟车道及不推荐虚拟车道，其中，所述不推荐虚拟车道为最佳虚拟车道的相邻出口车道；

12、计算自车所属车道、佳出口车道和不推荐虚拟车道与人行横道外边界的交点；

13、根据所述交点和自车决策生成生成最佳虚拟车道边界与不推荐虚拟车道边界；

14、根据自车坐标判断是否在所述最佳虚拟车道边界与不推荐虚拟车道边界内；

15、若在，则判断自车行驶路线不违规；若不在，则判断所述自车行驶路线违规。

16、进一步地，根据自车坐标判断自车行驶路线是否在最佳虚拟车道边界内，若不在，则记录所述数据以供自车学习，用于提高自车行驶路线选择能力。

17、进一步地，所述若所述十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息满足任一条例预设的触发条件，则获取所述条例对应的数据判断是否违规，包括：

18、当根据所述十字路口静态组成元素信息和自车状态信息判断自车几何中心位于四条停车线所在直线围成的区域时，满足路权规则触发条件；

19、根据最佳虚拟车道、自车状态信息和十字路口静态组成元素信息以及信号灯状态生成虚拟停止线和高路权监测区域；

20、在自车通过所述虚拟停止线时，判断所述高路权监测区域是否存在他车；

21、若存在，则判断自车违反路权规则；若不存在，则判断自车不违反路权规则。

22、进一步地，所述根据最佳虚拟车道和自车状态信息和十字路口静态组成元素信息生成虚拟停止线和高路权监测区域，包括：

23、根据信号灯状态和自车决策，确定高路权的车道，根据所述高路权的车道得到高路权监测区域；

24、根据自车所属车道和最佳虚拟车道生成虚拟停止线。

25、进一步地，所述若所述十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息满足任一条例预设的触发条件，则获取所述条例对应的数据判断是否违规，包括：

26、当根据所述十字路口静态组成元素信息和自车状态信息判断自车前端进入人行横道区域，但自车几何中心还未进入所述人行横道区域时，满足不妨碍行人规则触发条件；

27、将所述人行横道区域根据车道分为多个人行横道子区域；

28、当自车进入任一人行横道子区域时，判断所述人行横道子区域是否存在行人；

29、若存在，则判断自车妨碍行人。

30、进一步地，若所述人行横道子区域不存在行人，则判断所述人行横道子区域的相邻子区域是否存在朝向自车所在子区域行进的行人；

31、若存在，则判断自车妨碍行人；若不存在，则判断自车不妨碍行人。

32、第二方面，提供一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测装置，应用于十字路口，所述装置包括：

33、信息获取单元，用于接收十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息，所述十字路口静态组成元素信息包括：每个分支路口id、每个分支路口的入口车道数目和出口车道数目、每个车道的标线信息、停止线和人行横道坐标；所述自车状态信息包括：自车决策、自车在全局坐标系中的坐标、自车航向角和自车所属车道以及自车纵向车速；所述环境信息包括他车信息、行人信息、以及信号灯状态，他车信息包括他车在全局坐标系中的坐标、他车的长度、宽度、他车的纵向速度、航向角信息以及他车所属的车道；行人信息包括行人在全局坐标系中的坐标及速度向量；信号灯状态包括红灯、绿灯和黄灯；

34、违规判断单元，用于若所述十字路口静态组成元素信息，自车状态信息和环境信息满足任一条例预设的触发条件，则获取所述条例对应的数据判断是否违规。

35、第三方面，提供一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测系统，包括：

36、处理器；

37、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

38、所述处理器被配置为用于执行第一方面中提供的技术方案中任一项所述的方法。

39、有益效果：

40、本技术技术方案提供一种自动驾驶汽车的车端实时违规监测方法、装置及系统，首先违规监测只需要接收十字路口静态组成元素信息、自车状态信息和环境信息，对于十字路口是否安装监测设备没有要求，因此即使十字路口没有监测设备也能实现违规监测；其次，先判断是否满足任一条例的触发条件，满足时获取相应数据判断违规，能够大大降低数据计算量。最后，不仅根据自身状态信息和十字路口的静态组成元素信息判断，还根据环境信息如他车信息、行人信息、以及信号灯状态进行判断，不仅能够检测限速违规、闯红灯违规等简单规则，还可以对路权规则、礼让行人灯规则进行监测。具有实时监测，监测准确且监测规则多的优点。