[发明专利]一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；根据当前车辆的位置信息确定至少两个单元格；根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率；根据所述至少两个单元格的目标概率确定可行驶区域，通过本发明的技术方案，以解决未能融合多传感器信息、不能对预测道路车辆的意图及轨迹以及预测精度不高的问题，使得智能车能够更好地应对紧急情况的发生，保障车辆的安全平稳行驶。

技术领域

本发明实施例涉及车辆技术领域，尤其涉及一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着智能车研究的不断深入，仅基于道路检测的自动驾驶决策已经无法处理某些紧急情况，例如在某些紧急情况中，由于车辆或行人突然出现，检测到可行的道路变得无法行驶。事实上，当驾驶汽车时，驾驶员通过将障碍物与非障碍物分类来理解场景，而不仅仅是识别道路中的一些标志物。因此，当紧急情况发生时，驾驶员通过对道路环境的理解可以采取不同的应急措施。对于智能车来说，这种对周围环境的语义理解能力同样重要，它为后续的决策过程提供了更全面的信息，允许智能车像人类驾驶员一样驾驶车辆。

道路环境的可行驶区域建模已受到了广泛关注和研究，是智能车用来保障其在道路区域内安全行驶、防止侧翻和碰撞等危险状况发生的关键技术手段。可行驶区域建模主要用于处理原始的传感器数据，通常包括来自立体视觉、雷达和激光雷达的最低级别的原始数据，模型借助上述传感器数据，对当前车辆周围环境进行合理的紧凑表达，其主要信息有边界的位置信息(车道线、路沿、路口)和道路内的障碍物信息等。

最常见的可行驶区域模型是贝叶斯占用过滤器的变体，它们通常简单地称为占用网格或栅格地图。贝叶斯占用滤波器是基于网格的传感器数据表示方法，是最早提出的用于处理激光雷达数据的滤波器，其单元格由固定尺寸的单元组成，每个单元中包含其被障碍物占用的概率，来自激光雷达的原始数据点被放置在网格中，并且使用递归贝叶斯滤波令概率随时间传播。

上述方法虽然在一定程度上可以推理出道路环境的可行区域，但是仍然存在着未能融合多传感器信息、不能对预测道路车辆的意图及轨迹、预测精度不高的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种可行驶区域确定方法、装置、设备及存储介质，以解决未能融合多传感器信息、不能对预测道路车辆的意图及轨迹以及预测精度不高的问题，使得智能车能够更好地应对紧急情况的发生，保障车辆的安全平稳行驶。

第一方面，本发明实施例提供了一种可行驶区域确定方法，包括：

获取当前车辆的状态信息、当前车辆的环境信息和相邻车辆的状态信息，其中，所述状态信息包括：位置信息；

根据当前车辆的位置信息确定至少两个单元格；

根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率；

根据所述至少两个单元格的目标概率确定可行驶区域。

进一步的，根据所述当前车辆的状态信息、环境信息以及相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的目标概率，包括：

根据所述当前车辆的状态信息确定至少两个单元格的第一概率；

根据所述环境信息确定车道线的状态信息；

根据所述车道线的状态信息确定至少两个单元格的第二概率；

根据所述环境信息确定障碍物的位置信息；

根据所述障碍物的位置信息确定至少两个单元格的第三概率；

根据所述相邻车辆的状态信息确定至少两个单元格的第四概率；