[发明专利]一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统

权利要求书

1.一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法，其特征在于，包括：

获取车载传感器所采集的本车周围的环境数据；

基于所述环境数据,确定本车周围的动态障碍物的可行驶区域；

将动态障碍物的历史状态信息和可行驶区域输入障碍物轨迹预测模型，预测动态障碍物的行驶轨迹；

判断动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹冲突的风险状况，所述本车行驶轨迹根据本车的当前状态信息预测得到，其中，所述风险状况为危险系数，所述判断动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹冲突的风险状况包括：当动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹在同一车道上，根据纵向距离差和当前纵向速度差下的制动安全距离，确定所述危险系数；或者，当动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹在相邻车道上，根据横向距离差和当前横向速度差下的安全反应距离，确定所述危险系数；以及，

根据所述危险系数对本车进行预警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述环境数据包括：动态障碍物、静态障碍物和交通信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述环境数据,确定本车周围的动态障碍物的可行驶区域包括：

根据预设的交通规则，分析动态障碍物与动态障碍物、动态障碍物与静态障碍物、动态障碍物与交通信号之间的关系，提取动态障碍物的所有可行驶区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述障碍物轨迹预测模型为深度神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹冲突的风险状况包括：

根据动态障碍物的预测轨迹与本车行驶轨迹相同位置的时间差；或，相同时间点的速度差、距离差判断危险系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，本车的行驶轨迹是根据本车的当前状态信息和本车控制系统发送的控制指令预测得到的。

7.一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车载传感器所采集的本车周围的环境数据；

可行驶区域确定模块，用于基于所述环境数据,确定本车周围的动态障碍物的可行驶区域；

障碍物轨迹预测模块，用于将动态障碍物的历史状态信息和可行驶区域输入障碍物轨迹预测模型，预测动态障碍物的行驶轨迹；

判断模块，用于判断动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹冲突的风险状况，所述本车行驶轨迹根据本车的当前状态信息预测得到，其中，所述风险状况为危险系数，所述判断动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹冲突的风险状况包括：当动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹在同一车道上，根据纵向距离差和当前纵向速度差下的制动安全距离，确定所述危险系数；或者，当动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹在相邻车道上，根据横向距离差和当前横向速度差下的安全反应距离，确定所述危险系数；以及，根据所述危险系数对本车进行预警。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述环境数据包括：动态障碍物、静态障碍物和交通信号。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述可行驶区域确定模块，具体用于：

根据预设的交通规则，分析动态障碍物与动态障碍物、动态障碍物与静态障碍物、动态障碍物与交通信号之间的关系，提取动态障碍物的所有可行驶区域。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，

所述障碍物轨迹预测模型为深度神经网络模型。

11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述判断模块，具体用于：

根据动态障碍物的预测轨迹与本车行驶轨迹相同位置的时间差；或，相同时间点的速度差、距离差判断危险系数。