[发明专利]一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开了一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法、装置及存储介质，用于降低换道轨迹规划的复杂度。本申请公开的基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法包括：筛选障碍物；根据所述障碍物规划换道轨迹；根据所述换道轨迹建立决策模型；根据所述决策模型控制所述车辆。本申请还提供了一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策装置及存储介质。

技术领域

本申请涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法、装置和存储介质。

背景技术

在冰雪环境下，现有无人驾驶一般分为感知、决策、规划、控制四个部分，其中决策和规划是无人驾驶的两个重要问题。决策部分的功能是根据车辆感知部分获得的障碍物信息等，决策出车辆的行为，包括换道和加速减速等。而规划的功能是依据决策的结果，规划出一条车辆的控制部分可以执行的轨迹，即车辆位置随时间的变化。目前的轨迹规划方法复杂度高，不适合与决策部分相互配合。

发明内容

针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法、装置及存储介质，用以降低换道轨迹规划的复杂度。

第一方面，本申请实施例提供的一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法，包括：

筛选障碍物；

根据所述障碍物规划换道轨迹；

根据所述换道轨迹建立决策模型；

根据所述决策模型控制所述车辆换道。

优选的，所述筛选障碍物包括：

通过以下设备之一或者组合获取障碍物信息：

所述无人驾驶车辆搭载的摄像头；

所述无人驾驶车辆搭载的雷达；

所述无人驾驶车辆搭载的地图。

优选的，所述障碍物信息包括：

与所述车辆行驶方向相同的所有n_l条车道上前后方向的障碍物O(n，p)；

所述O(n，p)包括沿车道方向的纵向距离D(n，p)，相对速度V(n，p)和绝对加速度a(n，p)；

n为车道编号，为1到n_l的整数；

p为障碍物相对位置，p等于f或r，其中f表示为前方障碍物，r表示后方障碍物；

其中，n_l为车道数量。

优选的，所述筛选障碍物包括：

通过下列公式筛选前后方向距离最近的障碍物：

其中，j为障碍物编号，D(j)为障碍物的纵向距离，N为筛选出的障碍物的编号，l_j为障碍物所属车道编号。

进一步的，所述障碍物所属车道编号l_j通过以下公式确定：

其中，f_nll(x)为车道方程；

X(n，p)为障碍物纵向距离；

Y(n，p)为障碍物侧向距离；

f_nll(X(n，p))为纵向距离X(n，p)处的车道线侧向位置；