[发明专利]轨迹碰撞风险评估方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种轨迹碰撞风险评估方法、装置、电子设备和存储介质。轨迹碰撞风险评估方法包括：基于行车关注区域，对环境栅格地图进行处理，获得至少表征行车关注区域的障碍物信息的占据栅格地图；根据障碍物信息，对占据栅格地图进行处理，获得至少表征行车关注区域的碰撞风险的代价栅格地图；获得候选轨迹集，生成目标车辆随每条候选轨迹运动的行车包络线；根据行车包络线和代价栅格地图，确定每条候选轨迹的碰撞风险代价。本发明的轨迹碰撞风险评估方案，基于栅格地图稠密表达障碍物信息，能够避免点云分割和聚类导致的精度损失；基于车辆轮廓的行车包络线，能够准确计算出候选轨迹的碰撞风险代价。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体地说，涉及一种轨迹碰撞风险评估方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

目前广泛应用于自动驾驶领域的轨迹规划方案，其过程包括：根据激光点云中表达车道和障碍物的点云数据，结合车辆状态，生成多项式曲线构成的候选轨迹→对生成的一批候选轨迹进行碰撞风险代价评估→根据碰撞风险代价，对候选轨迹进行运动学性能约束检测和精确的碰撞检测，选中通过检测的代价最低的候选轨迹作为直接的轨迹输出，或作为更为精细的轨迹后优化的输入。

其中，在对候选轨迹进行碰撞风险代价评估时，上述的轨迹规划方案存在如下两方面的缺陷：

一方面，进行障碍物避让方向的决策，即判断车辆应当从左侧还是右侧绕过障碍物时，大多以多边形表达的障碍物为基础，这依赖于前置感知模块对点云做分割和聚类处理，而感知模块在将障碍物点云划分为多边形的过程中存在精度损失；

另一方面，进行碰撞风险计算时，通常以候选轨迹上的点，也即沿候选轨迹行驶时的车辆中心点为基准进行碰撞风险代价的估计，这是一种相对粗糙的估计方式，因为车辆中心点到障碍物的距离，不能精确地代表车辆的碰撞风险。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种轨迹碰撞风险评估方法、装置、电子设备和存储介质，基于栅格地图稠密地表达障碍物信息，利于障碍物避让方向的决策，避免点云分割和聚类导致的精度损失；此外，基于车辆轮廓随候选轨迹运动的行车包络线进行碰撞风险代价评估，能够准确计算出碰撞风险代价，进而可以支持更加精细化的基于障碍物避让的轨迹规划。

根据本发明的一个方面，提供一种轨迹碰撞风险评估方法，包括：基于行车关注区域，对环境栅格地图进行处理，获得至少表征所述行车关注区域的障碍物信息的占据栅格地图；根据所述障碍物信息，对所述占据栅格地图进行处理，获得至少表征所述行车关注区域的碰撞风险的代价栅格地图；获得候选轨迹集，生成目标车辆随每条候选轨迹运动的行车包络线；根据所述行车包络线和所述代价栅格地图，确定每条所述候选轨迹的碰撞风险代价。

在一些实施例中，所述对环境栅格地图进行处理前，还包括：根据所述目标车辆的轮廓信息和当前车道的车道信息，生成所述目标车辆沿所述当前车道行驶的车体覆盖区域；根据所述当前车道的相邻车道的车道信息，扩展所述车体覆盖区域，生成所述行车关注区域。

在一些实施例中，所述环境栅格地图的每个栅格具有初始的概率；所述对环境栅格地图进行处理，包括：根据所述环境栅格地图的每个栅格的概率与一概率阈值的关系，将所述环境栅格地图转换为占据栅格地图，使所述占据栅格地图中，至少所述行车关注区域内的障碍物及所述行车关注区域的侧边界对应的栅格的概率，被置为表征存在障碍物的目标概率值。

在一些实施例中，所述将所述环境栅格地图转换为占据栅格地图后，还包括：对所述占据栅格地图进行形态学处理，使与所述行车关注区域内的障碍物对应的栅格所关联的栅格的概率，被置为所述目标概率值；以及，对所述目标概率值对应的栅格区块的边缘进行平滑处理，使经平滑处理后所述栅格区块中新增的栅格的概率，被置为所述目标概率值。