[发明专利]一种车辆盲区识别方法、自动驾驶辅助系统以及包括该系统的智能驾驶车辆

说明书

一种车辆盲区识别方法(100)、自动驾驶辅助系统(50)以及包括该自动驾驶辅助系统(50)的智能驾驶车辆(21)，该车辆盲区识别方法(100)包括：首先获取车辆(21)周围环境信息，然后根据车辆(21)周围环境信息判断车辆(21)行驶场景，判断车辆(21)当前是处于无障碍物场景还是有障碍物场景，在有障碍物场景下，至少基于障碍物(22)和障碍物(22)的速度确定危险驾驶盲区。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，特别地，涉及一种车辆盲区识别方法、自动驾驶辅助系统以及包括该系统的智能驾驶车辆。

背景技术

随着人工智能技术结合汽车应用的快速发展，辅助驾驶和自动驾驶技术渐渐走向市场，越来越先进的辅助驾驶和自动驾驶技术也要求车辆能够应对更复杂的交通场景和危险情况，尤其是在复杂的城市交通环境中，由于动态、静态交通车辆，路口绿化带、墙壁等障碍物形成遮挡，导致自动驾驶感知传感器的探测区域受到限制，对于感知盲区内的交通参与者突然出现在自车行驶轨迹前方极易出现碰撞事故，特别是行人和骑行者易发生不遵守交通规则的行为并且轨迹变化不定，碰撞风险大大增加。

现有技术中应对碰撞风险主要有以下的方案：

1.基于感知传感器探测到的已知信息，对交通参与者进行目标跟踪和轨迹预测，一旦发现有碰撞风险会采取避让控制，并没有针对当前行驶场景识别出隐藏的碰撞风险，对于盲区遮挡区域突发的风险难以很好解决，只能在交通参与者进入感知范围时对于这种紧急情况触发自动紧急制动避障系统，在反应距离较小时难以避免碰撞。

2.利用V2X技术获取交通参与者的信息给到自动驾驶系统，自动驾驶系统通过自车的传感器采集的信息与来自V2X技术获取的信息得到丰富的数据可以对当前交通场景的交通参与者的行为进行有效预测，从而避免车辆与交通参与者的碰撞，但当前自动驾驶技术的实现难以依赖V2X技术，要求完备的道路基础设施及车辆、行人配备智能设备难以在短期内实现商业化应用。

基于以上，需要一种方案，其可以准确地识别车辆在行驶过程中的盲区，并基于盲区做出自动驾驶策略以有效规避可能的碰撞风险；并且，该方案应当可以基于车辆自身就可以实现。

发明内容

为了解决上述问题，本申请各种实施例提供了一种车辆盲区识别方法、驾驶辅助系统和采用该系统的车辆，以实现精确地识别车辆驾驶盲区，并在此基础上做出有效的安全驾驶策略。

第一方面，本申请各种实施例提供一种车辆盲区识别方法，包括：首先获取车辆周围环境信息，例如道路图像、动/静态目标信息、交通灯信息等；然后根据车辆周围环境信息判断车辆行驶场景，例如车道线检测、交通标识检测、自车定位、静态/动态对象检测等；判断车辆当前是处于无障碍场景还是有障碍场景，在有障碍物场景下，至少基于障碍物和障碍物的速度确定危险驾驶盲区。

第一方面的技术方案可以确认车辆所处的场景是有障碍物还是无障碍物，在有障碍物的情况下，进一步综合地考虑障碍物和障碍物的速度对盲区所产生的影响。

在一个可能的设计中，在有障碍物的时候，进一步判断障碍物的速度是否为零，如果障碍物速度为零时，确定障碍物产生遮挡的区域为危险驾驶盲区；如果障碍物速度不为零时，障碍物产生遮挡的区域为总盲区，障碍物以最大减速度制动在总盲区中扫过的长度或面积为安全驾驶盲区，依据总盲区和安全驾驶盲区确定危险驾驶盲区。通过引入安全驾驶盲区，从而使得对方案对盲区的确认更加精确。

在一个可能的设计中，当车辆和障碍物同向行驶时，危险驾驶盲区为总盲区减去安全驾驶盲区；当车辆和障碍物对向行驶时，危险驾驶盲区为总盲区加上安全驾驶盲区。这里区分了车辆在和障碍物的速度是同向还是对向，并依此确认危险驾驶盲区。

在一个可能的设计中，依据所述车辆行驶场景确定车辆所处场景的风险系数，车辆在不同的场景下出现盲区所带来的风险不同，技术方案中对此做了区分；然后依据所述危险驾驶盲区和所述车辆所处场景的风险系数确定车辆盲区风险等级，从而可以定量化地评估车辆盲区风险等级。