[發明專利]一種多車道下自動駕駛車輛綜合危險度評估方法

有效

• 申請號: 201910015058.6
• 申請日: 2019-01-08
• 公開（公告）號: CN109727469B
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 徐燦;趙萬忠;陳青云
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G08G1/0967
• 分類號: G08G1/0967;G08G1/16;B60W30/095
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

本發明公開了一種多車道下自動駕駛車輛綜合危險度評估方法，屬于自動駕駛領域，包括：1）使用激光雷達、攝像頭、GPS等傳感器獲得自車及周圍車輛的位置、速度、橫擺角信息；2）對自車及周圍車輛未來的運動進行預測；3）根據安全距離模型建立了單車道上的危險度評估函數，能客觀評估同一車道上的危險度；4）提出了一個新的危險指標：距離自車前方時間TTF，將單車道的危險評估函數拓展到多車道上；5）根據多車道上的危險度評估函數，綜合考慮車輛未來一段時間的運動情況，建立了多車道上的綜合危險度評估方法。本發明解決現有技術中在多車道直線或曲線道路上，自動駕駛車輛與周圍車輛的客觀危險度評估問題。

技術領域

本發明屬于自動駕駛技術領域，尤其涉及一種多車道下自動駕駛車輛綜合危險度評估方法。

背景技術

隨著交通事故的不斷增長，交通擁堵給駕駛員帶來的駕車體驗不斷下降，人們對于自動駕駛技術的需求更加迫切。而近些年，隨著芯片技術的發展、傳感器精度的提高而成本下降、5G通信的即將來臨，越來越多的公司，如谷歌、特斯拉、百度開始投入大量精力來研究車輛的自動駕駛技術。

自動駕駛技術主要包括環境感知、決策規劃、控制執行三個部分，而決策規劃作為自動駕駛技術最重要的一部分，有很多方面不夠成熟，其中危險度評估就是其中一方面。通常自動駕駛車輛要對周圍環境進行決策規劃，需要有一個可靠的綜合危險度評估算法，能把環境感知得到的周圍交通信息轉化為對于自動駕駛車輛的危險度信息。該危險度評估算法的精確與否將直接決定自動駕駛車輛所規劃出軌跡的安全性、可靠性。

因此一個好的危險度評估算法對于自動駕駛車輛顯得尤其重要。目前對于自動駕駛車輛危險度評估的研究主要是用以下幾個指標：如距離碰撞時間TTC、車頭時距TH、車速V。這些指標對于單車道上危險度評估有一定效果，但是對于多車道，當危險度關系不那么明顯時，直接用以上指標進行評估將不夠客觀，如果用于決策控制將產生很大誤差。

發明內容

針對于上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種多車道下自動駕駛車輛綜合危險度評估方法，以解決現有技術中在多車道道路上，自動駕駛車輛與周圍車輛的客觀危險度評估問題。通過本發明的方法能夠決策出一條安全可靠的軌跡，實現在多車道工況下的自動駕駛。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

本發明的一種多車道下自動駕駛車輛綜合危險度評估方法，包括步驟如下：

1)實時環境感知：采集自動駕駛車輛及周圍車輛的運動信息；

2)對自動駕駛車輛及周圍車輛的未來運動進行預測，得到自動駕駛車輛及周圍車輛的預測軌跡；

3)建立單車道上的危險度評估函數，評估同一車道上的危險度；

4)提出一個新的危險度指標，將單車道上的危險度評估函數擴展到多車道工況下，得到多車道下的危險度評估函數；

5)對預測軌跡進行離散化處理，根據多車道工況下的危險度評估函數，利用加權平均的方法得到多車道上的自動駕駛車輛的綜合危險度。

進一步地，所述步驟1)中的運動信息包括：全局坐標系下的位置信息、速度信息及橫擺角信息。

進一步地，所述步驟2)中對自動駕駛車輛及周圍車輛的未來運動進行預測具體包括如下步驟：

21)得到當前時刻t周圍車輛在各個車道上的運動分布

22)根據周圍車輛的側向速度確定由當前時刻到下一時刻的狀態轉移矩陣

23)根據上述狀態轉移矩陣及周圍車輛的位置q_t進行狀態量的更新，得到下一時刻t+1周圍車輛在各車道上的運動分布

進一步地，所述步驟3)中建立單車道上的危險度評估函數，具體包括如下步驟：