[发明专利]引导车辆行驶的方法、地图生成方法及相关系统

说明书

本申请实施例提供一种引导车辆行驶的方法、路口的地图生成方法及相关系统、存储介质。该方法包括：根据路口、所述路口的驶入道路、所述路口的驶出道路中的障碍物以及车道线生成M条车道拓扑曲线，所述车道拓扑曲线为以所述驶入道路的驶入车道的末端和所述驶出道路的驶出车道的起始点为端点的曲线；对所述M条车道拓扑曲线进行合理性检测处理，以得到K’条车道拓扑曲线，其中，K’不大于M；当所述车辆位于所述驶入道路中时，从所述K’条车道拓扑曲线中确定目标路径。本方案生成的完备合理的车道拓扑曲线更加符合人类驾驶习惯，可以实现在自动驾驶时为车辆提供相应的导航引导信息，有效提升车辆通过该路口的轨迹类人性和通行效率。

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，尤其涉及一种引导车辆行驶的方法、路口的地图生成方法及相关系统、存储介质。

背景技术

在汽车自动驾驶领域，对于不存在实际车道线的交叉路口或存在多种合理驾驶轨迹的S弯、环岛出入口、高架入口等场景中，自动驾驶系统需要进行合理的道路拓扑分析，并提供相应的拓扑导航引导信息，以供车辆进行意图预测、轨迹预测、车道决策和运动规划等。而高质量的道路拓扑分析，不仅要求车道轨迹符合人类驾驶习惯，而且可供合理通行的车道拓扑数量及其导航引导信息也应与人类驾驶经验相符，才能提高自动驾驶车辆行驶轨迹的类人性和智能性，用于他车意图和轨迹预测也更准确。

现有的道路拓扑分析方法大致可以分为两类：基于高精地图制图的道路拓扑生成或基于车辆轨迹聚类的道路拓扑生成。基于高精地图制图的道路拓扑生成方法，大多依赖制图方式获取驶入道路和驶出道路的端点或方向向量，并计算方向向量夹角，再对端点或方向向量进行曲线拟合，因此生成的线型单一且泛化性不足，不能覆盖现实场景中的差异化场景，需要人工干预；而基于车辆轨迹聚类的道路拓扑生成方法，依赖大数据技术收集人驾数据或众包轨迹，再对轨迹进行筛选和聚类，生成车道拓扑曲线，因此必然将带来大量的数据预处理工作，且道路拓扑生成质量与采集的数据质量密切相关，无法得到保证。此外，上述两种方法均无法保证生成的道路拓扑的完备性，也不能区分多条道路拓扑对于当前场景下驾驶行为的优劣，难以辅助意图预测和驾驶决策，且生产过程耗时费力，更新周期长，只能用于离线制图。

因此，如何解决上述问题，实现复杂场景下具有良好泛化性类人性的道路拓扑分析和导航引导是当前需要解决的问题。

目前，通过从两条交汇道路边界上位于交叉路口的结点中，选取路口车道的参考线端点并确定其边界线端点，基于路口驶入道路和驶出道路的端点或方向向量，计算方向向量夹角，最后对端点或方向向量进行曲线拟合，进而实现自动生成路口内虚拟车道参考线及边界。然而，该方案生成的参考线线型单一，对不同路口需要人工调节参数来保证输出质量；且对于非正对的直行路口、有花坛或路牙、围栏等障碍物的场景，无法自动生成可用的参考曲线或者生成的参考曲线轨迹不类人；且对于复杂的多对多路口，生成的道路拓扑不完备，同时也可能存在不合理的道路拓扑，需要人工干预进行合理的拓扑连接关系选择。

发明内容

本申请公开了一种引导车辆行驶的方法、路口的地图生成方法及相关系统、存储介质，可以实现在自动驾驶时为车辆提供相应的导航引导信息，有效提升车辆通过该路口的轨迹类人性和通行效率。

第一方面，本申请实施例提供一种引导车辆行驶的方法，包括：根据路口、所述路口的驶入道路、所述路口的驶出道路中的障碍物以及车道线生成M条车道拓扑曲线，所述车道拓扑曲线为以所述驶入道路的驶入车道的末端和所述驶出道路的驶出车道的起始点为端点的曲线；对所述M条车道拓扑曲线进行合理性检测处理，以得到K’条车道拓扑曲线，其中，K’不大于M；当所述车辆位于所述驶入道路中的第一驶入车道时，从所述K’条车道拓扑曲线中确定目标路径，所述目标路径包括所述K’条车道拓扑曲线中端点为所述第一驶入车道的末端的车道拓扑曲线。