[发明专利]轨迹规划的方法、装置、控制器和智能车

说明书

一种轨迹规划的方法、装置、控制器和智能车，用以实现有效检测障碍物进而规划智能车的行驶轨迹。该方法包括：智能车的控制器获取多个传感器采集的障碍物数据后，对多个传感器采集的障碍物数据进行去重处理得到目标障碍物的检测结果，最后基于目标障碍物的检测结果进行车辆的轨迹规划。结合多个传感器的障碍物数据，全面检测智能车周围的障碍物，并且可以有效去除重复的障碍物，可以用于合理规划智能车的行驶轨迹，提高自动驾驶的安全性。

技术领域

本申请涉及智能车(smart/inteligent car)领域，尤其涉及一种自动驾驶(automatic driving，ADS)过程中的轨迹规划的方法、装置、控制器和智能车。

背景技术

自动驾驶中障碍物感知是指自动驾驶过程中传感器检测自车周围的障碍物信息，是车辆实现自动驾驶的基础。当前检测障碍物的方法主要依赖于车载传感器。通常每辆智能车会利用激光雷达和高精地图相配合的方式确认智能车的障碍物信息，进而规划智能车的行驶轨迹，但是，激光雷达受天气影响比较大，使用场景和精度均存在局限性。另一种方式则是利用摄像头作为检测设备，由于摄像头只能采集二维图像，需要通过复杂的处理过程才能识别图像中物体的类别，但是，又无法识别同一类物体中不同个体，导致摄像头也无法满足智能车在自动驾驶过程对各种复杂场景中障碍物检测的需求，无法合理规划智能车的行驶轨迹，影响自动驾驶的安全性。因此，如何有效检测障碍物进而规划智能车的行驶轨迹成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种轨迹规划的方法、装置、控制器和智能车，用以实现有效检测障碍物进而规划智能车的行驶轨迹。

第一方面，本申请提供了一种轨迹规划的方法，方法可以由智能车中的控制器实现。控制器获取多个传感器采集的障碍物数据后，对多个传感器采集的障碍物数据进行去重处理得到目标障碍物的检测结果，最后基于目标障碍物的检测结果进行车辆的轨迹规划，其中，多个传感器包含至少两种类型的传感器。

通过上述方法，可以解决目前无法满足智能车的障碍物检测的需求导致无法合理规划智能车的行驶轨迹的问题。本方法可以结合多个传感器的障碍物数据，全面检测智能车周围的障碍物，并且可以有效去除重复的障碍物，可以用于合理规划智能车的行驶轨迹，提高自动驾驶的安全性。

在一个可能的设计中，控制器对多个传感器采集的障碍物数据进行去重处理得到目标障碍物的检测结果时，具体方法可以为：控制器根据多个传感器的感知范围将多个传感器划分为多个感知组，并根据多个感知组的感知范围组成的最大范围将多个感知组分成多个计算组；然后分别对每个计算组中的传感器采集的障碍物数据进行第一去重处理后，对多个计算组对应的第一去重结果进行第二去重处理，得到第二去重结果；其中，任一个计算组包含至少两个感知组，至少两个感知组的最大范围之间有重叠；任一个感知组包含至少两个传感器，至少两个传感器的类型为至少两种类型，任一个感知组中的传感器的感知范围有重叠；所有感知组中各个传感器的感知范围的总范围覆盖智能车的全景范围。

通过上述方法，控制器可以将多个传感器先划分为感知组，再将感知组划分为计算组，然后同时对几个计算组中的数据做去重处理，最后再对计算组间的数据去重，这样可以同时执行多个去重过程，进而提高障碍物去重精度和效率。

在另一个可能的设计中，控制器对任一个计算组中的传感器采集的障碍物数据进行第一去重处理时，具体方法可以为：控制器对任一个计算组中每个感知组中的传感器采集的障碍物数据进行第一去重处理，然后对任一个计算组中至少两个感知组对应的第一去重结果进行第二去重处理，得到任一个计算组对应的第二去重结果，第二去重结果包括目标障碍物的检测结果。通过上述方法，可以同时对几个感知组中的障碍物数据去重后，再对感知组间的数据去重，可以同时执行过个去重过程，提高去重效率，并且组内去重后再组间去重可以提高去重精度。