[发明专利]一种适用于长距离城市道路的自动驾驶决策方法及系统

说明书

本发明公开了一种适用于长距离城市道路的自动驾驶决策方法及系统，该方法包括：获取被控车辆的前向图像、车辆位姿、车辆速度，地图信息以及当前场景的有向加权图信息；根据获取到的信息，将当前驾驶任务拆分成多个子驾驶任务，并根据地图信息、车辆位姿以及各子驾驶任务的目标位置，绘制出每一待执行的子驾驶任务的局部地图；获取前向图像特征编码、局部地图视觉特征编码和地图空间信息编码，并基于此生成控制信号，控制被控车辆执行当前待执行的子驾驶任务。本发明通过任务信息、地图信息、速度信息和前向图像信息，挖掘驾驶控制所需特征编码，从而实现了长距离的城市道路自动驾驶。

技术领域

本发明涉及车辆的自动驾驶技术领域，特别涉及一种适用于长距离城市道路的自动驾驶决策方法及系统。

背景技术

随着人工智能技术的发展与成熟，自动驾驶技术越来越受社会的重视。

目前，使用比较广泛的自动驾驶控制系统为基于指定规则的驾驶控制系统，其在有限的场景范围内基于位姿指定控制动作，例如在高速公路上跟车。然而这一方案受到场景规模及传感器能力限制，无法大规模应用在城市道路场景。

当前虽然存在一些新的基于深度强化学习的自动驾驶控制系统，例如通过前向图像传感器或激光雷达传感器作为信号输入，来提取环境信息及其变化情况，从而产生相应的驾驶动作，但现有的此类控制系统仅适用于简单的短距离控制。而在城市场景下，驾驶动作受复杂道路情况影响较严重。在复杂路网下，现有的自动驾驶方案仍无法较好地解决长距离多路口的路径规划及驾驶问题。

发明内容

本发明提供了一种适用于长距离城市道路的自动驾驶决策方法及系统，以解决现有技术无法较好地解决长距离多路口的路径规划及驾驶的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种适用于长距离城市道路的自动驾驶决策方法，该适用于长距离城市道路的自动驾驶决策方法包括：

获取被控车辆的前向图像、车辆位姿以及车辆速度，并根据所述被控车辆的当前驾驶任务，获取相应的地图信息以及当前场景的有向加权图信息；

基于所述地图信息、车辆位姿、有向加权图信息和当前驾驶任务的目标位置，将当前驾驶任务拆分成多个子驾驶任务，并根据所述地图信息、车辆位姿和子驾驶任务的目标位置，绘制出每一待执行的子驾驶任务所对应的局部地图；

对所述前向图像和所述局部地图分别进行特征编码，得到待执行的子驾驶任务对应的前向图像特征编码、局部地图视觉特征编码以及地图空间信息编码；

基于所述前向图像特征编码、局部地图视觉特征编码、地图空间信息编码和车辆速度，生成控制信号，控制所述被控车辆执行当前待执行的子驾驶任务。

进一步地，基于所述地图信息、车辆位姿、有向加权图信息和当前驾驶任务的目标位置，将当前驾驶任务拆分成多个子驾驶任务，包括：

基于所述地图信息、车辆位姿和当前驾驶任务的目标位置，利用有向加权图信息，使用图搜索算法完成当前驾驶任务的最短路径规划；其中，所述有向加权图信息包括所述地图信息中所有路口及各路口的连接关系信息；

将规划出的最短路径拆分成多个子路径，并查找出所述最短路径中距离所述被控车辆预设距离处的位置，以之作为当前待执行的子驾驶任务的目标位置。

进一步地，根据所述地图信息、车辆位姿和子驾驶任务的目标位置，绘制出每一待执行的子驾驶任务所对应的局部地图，包括：

根据所述被控车辆的车辆位姿对地图进行旋转平移，使得所述被控车辆位于坐标原点，且地图正上方为所述被控车辆的车头朝向；

在地图上以不同颜色绘制被控车辆所在位置及子驾驶任务的目标位置；