车辆路径云端规划方法、车辆自动驾驶方法及设备与流程

本发明涉及车辆相关，特别是一种车辆路径云端规划方法、车辆自动驾驶方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

背景技术：

1、车联网平台是一个集成了信息技术、通信技术、车辆工程、交通管理等多个领域的综合性服务平台，旨在通过实时、双向的信息交互与数据分析，实现车辆与车辆(v2v)、车辆与基础设施(v2i)、车辆与云端平台(v2n)、车辆与行人(v2p)之间的无缝连接，以提升交通安全、优化交通效率、增强驾驶体验、支持智能出行服务和推动汽车产业创新。

2、高精度地图，又称高精地图、高清地图或自动驾驶地图，是一种专为满足高级驾驶辅助系统(adas)和自动驾驶(autonomous driving,ad)需求而设计的地理信息数据产品。相较于传统的导航电子地图，高精度地图在精度、内容丰富度、更新频率以及数据结构等方面有显著提升，为自动驾驶车辆提供了精确、详尽且实时的环境描述。高精度地图是自动驾驶技术不可或缺的基石，它为车辆提供了超越传感器视野范围的环境理解能力，增强了自动驾驶系统的安全性、可靠性和决策效率。随着自动驾驶技术的成熟和应用推广，高精度地图的重要性将进一步凸显，并持续推动地图制作技术、数据更新机制以及相关法规政策的革新。

3、自动驾驶中的路径规划是实现车辆自主驾驶的关键技术之一，根据实时环境感知信息和预加载的地图数据，为自动驾驶车辆设计一条安全、高效、合规的行驶路径。

4、现有技术采用单车智能路径规划，即单独靠车辆本身来做自动驾驶的路径规划，其实现的主要步骤为：

5、1.环境感知与数据融合：

6、·传感器配置：单车智能系统通常配备多种传感器，如摄像头、激光雷达(lidar)、超声波传感器、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)等，用于采集周围环境的详细信息，包括障碍物位置、速度、形状，路面状况如车道边线和道路边线，交通标志等。

7、·数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合处理，提高环境感知的准确性和可靠性，减少噪声和冗余信息，构建单车周围的环境模型。

8、2.实时环境分析：

9、·道路特征识别：识别车道线、道路边缘、骑行道、人行横道、交叉口等道路特征，为路径规划提供道路结构信息。

10、3.路径规划算法：

11、·基于道路结构信息，规划满足导航需求(能使得车辆走到终点的意思)的安全路径。

12、4.路径平滑与可行性检查：

13、·路径平滑处理：对规划出的局部路径进行平滑处理，消除不必要的急转弯或突变，提高驾驶的舒适性和控制系统的稳定性。

14、·车辆动力学约束检查：确保规划路径符合车辆的物理限制，如最大加速度、最小转弯半径等。

15、现有技术采用的单车智能技术进行路径规划，感知任务分为两大维度：一是识别静态交通设施，如车道标线、交通信号灯及各类标志；二是辨识动态交通参与者，如车辆、行人及同类两轮车辆。然而，静态交通设施的识别较难。例如信号灯路口前，场景如雨雪/光照/遮挡/信号灯位置移动下，导致红绿灯识别不准，可能导致车辆闯红灯接管。例如车道识别困难路段通行，例如：由于施工重绘，车道数量/宽度/形状、地面标识变化；车道线维护不当，模糊；雨雪天气，车道线难以识别。可能导致车道线感知错误，不按导向箭头行驶、压线行驶。而且很多地方没有车道线，比如路口，所以车就识别不出来，它要沿着什么样的曲线行驶。例如限速标识的识别，如最高限速、区间限速、可变限速标识等。从车辆传感器得到标识的图像，之后还要解析处理成限速信息。

16、因此，现有技术采用的单车智能技术进行路径规划，存在对静态交通设施的识别困难，导致路径规划不准确。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对现有技术采用的单车智能技术进行路径规划，存在对静态交通设施的识别困难，导致路径规划不准确的技术问题，提供一种车辆路径云端规划方法、车辆自动驾驶方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

2、本发明提供一种车辆路径云端规划方法，应用在云端的电子设备上，包括：

3、获取车辆信息；

4、根据所述车辆信息，生成路径，获取所述路径上的路径信息；

5、将所述路径以及所述路径信息发送到车辆。

6、进一步地，所述车辆信息至少包括车辆当前位置、航向、变道需求信息以及换道状态，所述根据所述车辆信息，生成路径，获取所述路径上的路径信息，包括：

7、根据车辆当前位置，确定当前车道；

8、如果所述换道状态为不换道或者换道已经无法取消，则生成当前车道的路径作为当前路径，获取所述当前路径上的路径信息；或者

9、如果所述换道状态为开始换道，则生成当前车道的路径作为当前路径，并根据变道需求信息确定目标车道，生成目标车道的路径作为目标路径，获取所述当前路径以及所述目标路径上的路径信息。

10、更进一步地：

11、所述生成当前车道的路径作为当前路径，包括：从车辆当前位置出发，将所述当前车道沿所述航向延伸预设距离的路径作为当前路径；

12、所述根据变道需求信息确定目标车道，生成目标车道的路径作为目标路径，包括：将所述当前车道在所述航向，由所述变道需求信息所指示的方向一侧的车道作为目标车道，从车辆当前位置向所述目标车道做垂线，从垂足出发，将所述目标车道沿所述航向延伸预设距离的路径作为目标路径。

13、进一步地，所述路径信息包括：路径上沿航向位于车辆前方的信号灯的倒计时和灯态、路径上沿航向位于车辆前方的信号灯路口停止线的位置、沿路径行驶到路口的转向信息、路径上多个位置的限速信息。

14、本发明提供一种车辆自动驾驶方法，应用在车辆的电子设备上，包括：

15、定时向云端上传车辆信息，获取云端服务器返回的路径作为云端路径，获取云端服务器返回的路径信息作为云端路径信息；

16、获取路面实时环境信息，根据所述路面实时环境信息、所述云端路径信息控制车辆沿所述云端路径行驶。

17、进一步地，所述云端路径包括当前路径和/或目标路径，所述向云端上传车辆信息，包括：

18、获取车辆的变道需求信息；

19、如果无变道需求，则确定换道状态为不换道，将车辆当前位置、航向、变道需求信息以及换道状态作为车辆信息，上传云端服务器；

20、如果有变道需求，且车辆当前位置未进入目标路径所指示的目标车道，则确定换道状态为开始换道，将车辆当前位置、航向、变道需求信息以及换道状态作为车辆信息，上传云端服务器；

21、如果变道需求，且车辆当前位置已进入目标路径所指示的目标车道，则确定换道状态为换道已经无法取消，将车辆当前位置、航向、变道需求信息以及换道状态作为车辆信息，上传云端服务器。

22、进一步地，所述根据所述路面实时环境信息、所述云端路径信息控制车辆沿所述云端路径行驶，包括：

23、如果在预设时间内接收到云端服务器返回的路径以及路径信息，则根据所述路面实时环境信息、所述云端路径信息控制车辆沿所述云端路径行驶，否则

24、获取根据车辆传感器识别的车辆识别路径以及车辆识别路径信息，根据所述路面实时环境信息、所述车辆识别路径信息控制车辆沿所述车辆识别路径行驶。

25、本发明提供一种电子设备，包括：

26、至少一个处理器；以及，

27、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，

28、所述存储器存储有可被至少一个所述处理器执行的指令，所述指令被至少一个所述处理器执行，以使至少一个所述处理器能够执行如前所述的车辆路径云端规划方法或者如前所述的车辆自动驾驶方法。

29、本发明提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如前所述的车辆路径云端规划方法的所有步骤或者如前所述的车辆自动驾驶方法的所有步骤。

30、本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如前所述的车辆路径云端规划方法或者如前所述的车辆自动驾驶方法。

31、本发明通过云端服务器结合车辆提供的车辆信息，在云端服务器生成路径以及路径信息，并由车辆根据云端服务器下发的路径以及路径信息进行自动控制。优化了自动驾驶车辆的行驶决策，还提升了系统整体的效能、稳定性和经济性，为自动驾驶技术的广泛应用奠定了坚实的基础。