[发明专利]无人驾驶应急场景下避险/降损控制方法、存储介质和电子装置

说明书

本发明公开一种无人驾驶应急场景下避险/降损控制方法，包括获取自车周围物体信息，构建自车与周围物体的相对位置信息与相对运动信息，作为当前时刻的环境变量，并对下一时刻的所述环境变量进行预测；根据环境变量建立环境约束；进行碰撞预测，具体是：进行制动避撞临界判断，若避撞临界系数B1，自车处于安全行驶状态或通过制动可以避免追尾碰撞，否则需进行换道避撞临界判断；所述换道避撞临界判断是指若换道临界系数S1时，自车处于安全行驶状态或通过换道可以避免追尾碰撞，否则需进行危险评估决策，评估自车周围环境，决策出损害系数最低的路径。

技术领域

本发明涉及无人驾驶汽车的紧急避撞控制领域，特别是涉及一种无人驾驶应急场景下避险/降损控制方法、存储介质和电子装置。

背景技术

汽车紧急避让系统作为一种主动安全技术，通过毫米波雷达、激光雷达或者是摄像头来检测周围环境信息，在即将发生碰撞时帮助驾驶员完成避撞操作，提升驾驶安全性。紧急避让系统按照执行器划分，可分为制动避撞、转向避撞、制动转向联合避撞。

目前的汽车避撞产品主要通过制动方式实现，它通过检测道路前方的障碍物，根据汽车车速和相对距离，当将要发生碰撞时，通过主动制动方式使汽车停车。一般来说，一个完整的汽车避让系统包括4部分：1.环境识别及融合；2.行为决策；3.路径规划；4.路径跟踪。基于智能车辆、无人驾驶车辆的紧急工况下的避撞系统，是在环境识别模块做出避撞决策后，经过上层的路径规划和下层路径跟踪，进行紧急避撞控制。

但是目前针对应急场景中可能无法避免碰撞的情况，无人驾驶车辆如何评估场景的危险程度并决策出危险度最低的路径，仍是亟待研究和解决的问题。

发明内容

为了解决针对无人驾驶应急场景下避险/降损考虑的不足，在规划路径前评估自车周围环境危险程度，以达到更好的避险/降损效果。为此，本发明提出了一种基于车辆行驶环境状态变量构建和车辆自身极限动力学特性来评估自车周围环境危险度和决策最低损害路径，继而规划和跟踪避撞轨迹的系统及其控制方法，以实现无人驾驶应急场景下避险和降低危险损害程度。

本发明第一方面，提供一种无人驾驶应急场景下避险/降损控制方法，包括以下步骤，

获取自车周围物体信息，构建自车与周围物体的相对位置信息与相对运动信息，作为当前时刻的环境变量，并对下一时刻的所述环境变量进行预测；

根据当前时刻的所述环境变量建立环境约束，所述环境约束包括自车与周围物体的最大横向距离约束、最小横向距离约束、换道安全距离约束和最大侧向加速度约束；

根据当前时刻的环境变量和环境约束，进行碰撞预测，具体是：进行制动避撞临界判断，若避撞临界系数B1，自车处于安全行驶状态或通过制动可以避免追尾碰撞，B＝1时，自车达到最迟制动避免追尾碰撞点，B1时，自车无法通过制动避免追尾碰撞，需进行换道避撞临界判断；所述换道避撞临界判断是指若换道临界系数S1时，自车处于安全行驶状态或通过换道可以避免追尾碰撞，S＝1时，自车达到最迟换道避免追尾碰撞点，S1时，即自车无法通过换道避免追尾碰撞，需进行危险评估决策，评估自车周围环境，决策出损害系数最低的路径。

进一步，所述获取自车周围物体信息具体为，通过自车载有的雷达和传感器采集周围物体的位置信息、运动状态信息和大小信息。

进一步，所述避撞临界系数d_x为两车制动过程相对位移，d_x0，bmin为最迟制动避撞时自车与物体的距离。

进一步，所述换道临界系数其中d_x为两车制动过程相对位移，d_x0，smin为允许驾驶员最迟换道避撞时自车与物体的距离。

进一步，所述决策出损害系数最低的路径具体为，根据相对速度指数I(ΔV)、碰撞角度指数I(θ)和相对质量指数I(M)，决策出最低损害路径引入损害系数