一种检测车辆排队状态的方法和系统与流程

本发明涉及自动驾驶规划领域，并且更具体地，涉及一种检测车辆排队状态的方法和系统。

背景技术：

1、自动驾驶规划模块一般分为横向路径规划和纵向速度规划，其中，横向路径规划负责生成一条不包含时间信息的空间路径，为了保证通行效率，自车（待检测车辆）会基于上述空间路径对前方堵塞障碍物进行绕行动作，然而在车辆排队状态下进行绕行动作既会造成道路拥堵，无法回归等问题，也容易产生碰撞风险，因此需要对场景进行识别判断，以保证快速准确识别车流排队状态，从而能够帮助自车做出更合理的决策。现有技术中，主要是基于机器学习或深度学习模型来识别车流排队状态，以做出相应的绕行决策，但该方法对数据质量和算力要求较高。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中基于机器学习或深度学习模型来识别车流排队状态，以做出相应的绕行决策对数据质量和算力要求高的技术问题，本发明提供一种检测车辆排队状态的方法和装置。

2、根据本发明的一方面，本发明提供一种检测车辆排队状态的方法，包括：

3、根据自车的当前车速，设置的扫描时间和最小扫描距离确定获取自车前方的堵塞障碍物的扫描范围；

4、根据所述扫描范围内的全部堵塞障碍物的运行速度，生成有效障碍物列表；

5、根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的信息和设置的状态阈值确定每个堵塞障碍物的最终行驶状态，其中，所述最终行驶状态包括停车状态和非停车状态；

6、根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的最终行驶状态确定车辆排队状态的最终检测结果，其中，所述最终检测结果包括自车处于车辆排队状态和自车处于非车辆排队状态。

7、根据本发明的另一方面，本发明提供一种检测车辆排队状态的系统，所述系统包括：

8、扫描范围模块，用于根据自车的当前车速，设置的扫描时间和最小扫描距离确定获取自车前方的堵塞障碍物的扫描范围；

9、障碍物列表模块，用于根据所述扫描范围内的全部堵塞障碍物的运行速度，生成有效障碍物列表；

10、第一检测模块，用于根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的信息和设置的状态阈值确定每个堵塞障碍物的最终行驶状态，其中，所述最终行驶状态包括停车状态和非停车状态；

11、第二检测模块，用于根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的最终行驶状态确定车辆排队状态的最终检测结果，其中，所述最终检测结果包括自车处于车辆排队状态和自车处于非车辆排队状态。

12、根据本发明的又一个方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本发明上述任一方面所述的方法。

13、根据本发明的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本发明上述任一方面所述的方法。

14、本发明所述的检测车辆排队状态的方法和系统，其中，所述方法包括根据自车的当前车速，设置的扫描时间和最小扫描距离确定获取自车前方的堵塞障碍物的扫描范围；根据所述扫描范围内的全部堵塞障碍物的运行速度，生成有效障碍物列表；根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的信息和设置的状态阈值确定每个堵塞障碍物的最终行驶状态；根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的最终行驶状态确定车辆排队状态的最终检测结果。所述方法和系统在实际工程中解决了基于神经网络和深度学习进行车辆排队状态检测带来的数据量大，算力高等问题，对于车辆排队的检测准确率达到97%以上，快速高效，并且易于基于此检测结果进行自车状态机的跳转设计，既保证了自车的通行效率，又提高了自车的智能性。

技术特征：

1.一种检测车辆排队状态的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据自车的当前车速，设置的扫描时间和最小扫描距离确定获取自车前方的堵塞障碍物的扫描范围，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述扫描范围内的全部堵塞障碍物的运行速度，生成有效障碍物列表，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述扫描范围内的全部堵塞障碍物的运行速度，生成有效障碍物列表之后还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据自车的当前车速，设置的默认车速和安全通行宽度默认值计算自车相对于有效障碍物列表中的每个堵塞障碍物的期望安全通行宽度，其计算公式为：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述期望安全通行宽度和设置的通行宽度阈值确定自车的第一检测结果，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的信息和设置的状态阈值确定每个堵塞障碍物的最终行驶状态，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的最终行驶状态确定车辆排队状态的最终检测结果，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的最终行驶状态确定车辆排队状态的最终检测结果之后还包括：

10.一种检测车辆排队状态信息的系统，其特征在于，所述系统包括：

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至9中任意一个所述的方法。

12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

技术总结本发明提供一种检测车辆排队状态的方法和系统，所述方法包括根据自车的当前车速，设置的扫描时间和最小扫描距离确定获取自车前方的堵塞障碍物的扫描范围；根据所述扫描范围内的全部堵塞障碍物的运行速度，生成有效障碍物列表；根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的信息和设置的状态阈值确定每个堵塞障碍物的最终行驶状态；根据所述有效障碍物列表中每个堵塞障碍物的最终行驶状态确定车辆排队状态的最终检测结果。所述方法和系统在实际工程中解决了基于神经网络和深度学习进行车辆排队状态检测带来的数据量大，算力高等问题，更快速高效，并且易于基于此检测结果进行自车状态机的跳转设计，既保证了自车的通行效率，又提高了自车的智能性。技术研发人员：刘汉卿,潘学亮,吕强,苗乾坤受保护的技术使用者：新石器慧通（北京）科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2