[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

说明书

本申请提供一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统，所述方法包括，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；利用动态障碍物的历史状态信息和可行驶区域，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。可以计算障碍物轨迹与本车轨迹的风险系数，进行提前预警。

【技术领域】

本申请涉及自动控制领域，尤其涉及一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统。

【背景技术】

现有车辆辅助驾驶系统中常见的有自适应巡航控制系统(Adaptive CruiseControl)和紧急自动刹车系统(Autonomous Emergency Brake)，系统通过检测所在行驶道路的障碍物状态，在某些条件促发后才确定采取加速还是刹车减速策略。

但这些现有车辆辅助驾驶系统存在不足之处：

1、预警时间较短，由于使用被动式检测技术，只有当这些条件被触发，例如当障碍物进入行驶区域，才采取报警或动作，无法在障碍物进入行驶区域之前采取相应策略。通常在这些条件被触发时，车辆已经处于一定危险状态，预留给驾驶员或是辅助驾驶系统的时间往往不足以保证安全，更无法保证舒适性。

2、适用场景较窄，仅能适用于道路场景简单的道路场景，如高速路、城市环路，很难适用常见的复杂城市道路场景。

3、缺乏主动的预判能力。

【发明内容】

本申请的多个方面提供一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统，用于计算障碍物轨迹与本车轨迹的风险系数，进行提前预警。

本申请的一方面，提供一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法，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；

利用动态障碍物的历史状态信息和可行驶区域，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。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述环境数据包括：动态障碍物、静态障碍物和交通信号。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，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。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，利用动态障碍物的历史状态信息和可行驶区域，预测动态障碍物的行驶轨迹包括：

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。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述障碍物轨迹预测模型为深度神经网络模型。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，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。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，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。

本申请的另一方面，提供一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶系统，包括：