车辆行驶轨迹的预测、车辆跟随目标的选择方法及设备与流程

本发明涉及汽车技术领域，尤其是涉及一种车辆行驶轨迹的预测、车辆跟随目标的选择方法及设备。

背景技术：

车载自适应巡航控制(adaptivecruisecontrol，acc)系统作为一种主动安全驾驶辅助装置，是目前提高交通安全、降低驾驶员驾驶强度的有效措施之一。

在车辆的acc系统启动后，车辆行驶轨迹的预测很大程度上决定了acc系统的实用性和安全性。目前，acc系统中并无成熟的车辆行驶轨迹的预测方法。

因此，亟需一种车辆行驶轨迹的预测方法，以在车辆启动acc系统之后预测车辆的行驶轨迹。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种车辆行驶轨迹的预测、车辆跟随目标的选择方法及设备，用以在车辆acc系统启动之后预测车辆的行驶轨迹。

第一方面，本发明实施例提供一种车辆行驶轨迹的预测方法，包括：

获取车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息；

基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值；

根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值；

在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，车道线信息包括长度信息和形状信息；

基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值，包括：

以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系；

在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程；

根据曲线方程和车道线的长度信息，计算评价值。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，车道线信息包括形状信息，运动状态信息包括速度信息和横摆角速度信息；

根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值，包括：

以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系；

在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程；

基于曲线方程，计算车道线在车辆所在位置处的曲率；

基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率；

将车辆当前行驶轨迹的曲率与所述车道线在车辆所在位置处的曲率之差的绝对值，作为匹配值。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，方法还包括：

在确定评价值小于或等于第一预设阈值，和/或匹配值大于或等于第二预设阈值的条件下，基于运动状态信息预测车辆的行驶轨迹。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，运动状态信息包括速度信息和横摆角速度信息；

基于运动状态信息预测车辆的行驶轨迹，包括：

基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率半径；

依据曲率半径，确定车辆所在位置的曲率圆，将曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为车辆的行驶轨迹。

第二方面，本发明实施例提供一种车辆跟随目标的选择方法，用于基于本发明实施例第一方面提供的方法预测出的车辆的行驶轨迹选择车辆的跟随目标，包括：

获取车辆前方道路上的目标对象；

根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，其中，横向间距为车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时，与目标对象在垂直于行驶轨迹方向上的间隔距离，预定位置为目标对象在垂直于行驶轨迹方向上在行驶轨迹中对应的位置；

依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，目标对象包括车辆目标；

依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的跟随目标，包括：依据车辆与车辆目标之间的横向间距，在车辆目标中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，依据车辆与车辆目标之间的横向间距，在车辆目标中选择车辆的跟随目标，包括：

在车辆与车辆目标之间的横向间距小于第一预设距离阈值且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第一跟随目标；

在车辆与车辆目标之间的横向间距大于第一预设距离阈值、小于第一预设距离阈值与车道宽度之和且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第二跟随目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，方法还包括：

依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，目标对象包括非车辆目标；

依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的躲避目标，包括：

依据车辆与非车辆目标之间的横向间距，在非车辆目标中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述方法中，依据车辆与非车辆目标之间的横向间距，在非车辆目标中选择车辆的躲避目标，包括：

在车辆与非车辆目标之间的横向间距小于第二预设距离阈值时，将非车辆目标确定为车辆的第一躲避目标；

在车辆与非车辆目标之间的横向间距大于第二预设距离阈值且小于第二预设距离阈值与车道宽度之和时，将非车辆目标确定为车辆的第二躲避目标；

其中，第二预设距离阈值大于第一预设距离阈值。

第三方面，本发明实施例提供一种车辆行驶轨迹的预测装置，包括：

获取单元，用于获取车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息；

第一计算单元，用于基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值；

第二计算单元，用于根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值；

处理单元，用于在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，车道线信息包括长度信息和形状信息；

第一计算单元具体用于：

以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系；

在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程；

根据曲线方程和车道线的长度信息，计算评价值。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，车道线信息包括形状信息，运动状态信息包括速度信息和横摆角速度信息；

第二计算单元具体用于：

以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系；

在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程；

基于曲线方程，计算车道线在车辆所在位置处的曲率；

基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率；

将车辆当前行驶轨迹的曲率与所述车道线在车辆所在位置处的曲率之差的绝对值，作为匹配值。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，处理单元还用于：

在确定评价值小于或等于第一预设阈值，和/或匹配值大于或等于第二预设阈值的条件下，基于运动状态信息预测车辆的行驶轨迹。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，运动状态信息包括速度信息和横摆角速度信息；

处理单元具体用于：

基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率半径；

依据曲率半径，确定车辆所在位置的曲率圆，将曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为车辆的行驶轨迹。

第四方面，本发明实施例提供一种车辆跟随目标的选择装置，用于基于本发明实施例第一方面提供的方法预测出的车辆的行驶轨迹选择车辆的跟随目标，包括：

获取单元，用于获取车辆前方道路上的目标对象；

计算单元，用于根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，其中，横向间距为车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时，与目标对象在垂直于行驶轨迹方向上的间隔距离，预定位置为目标对象在垂直于行驶轨迹方向上在行驶轨迹中对应的位置；

选择单元，用于依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，目标对象包括车辆目标；

选择单元具体用于：依据车辆与车辆目标之间的横向间距，在车辆目标中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，选择单元具体用于：

在车辆与车辆目标之间的横向间距小于第一预设距离阈值且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第一跟随目标；

在车辆与车辆目标之间的横向间距大于第一预设距离阈值、小于第一预设距离阈值与车道宽度之和且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第二跟随目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，选择单元还用于：

依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，目标对象包括非车辆目标；

选择单元具体用于：

依据车辆与非车辆目标之间的横向间距，在非车辆目标中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供的上述装置中，选择单元具体用于：

在车辆与非车辆目标之间的横向间距小于第二预设距离阈值时，将非车辆目标确定为车辆的第一躲避目标；

在车辆与非车辆目标之间的横向间距大于第二预设距离阈值且小于第二预设距离阈值与车道宽度之和时，将非车辆目标确定为车辆的第二躲避目标；

其中，第二预设距离阈值大于第一预设距离阈值。

第五方面，本发明实施例提供了一种车辆行驶轨迹的预测设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的方法。

第六方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的方法。

第七方面，本发明实施例提供了一种车辆跟随目标的选择设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例第二方面提供的方法。

第八方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例第二方面提供的方法。

本发明实施例提供的一种车辆行驶轨迹的预测、车辆跟随目标的选择方法及设备，通过获取车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息，基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值，根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值，并在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹。采用本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方案，能够在车辆acc系统启动之后预测车辆的行驶轨迹。

附图说明

图1为本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法的示意流程图；

图2为本发明实施例计算用于表征车道线形状的曲线方程的原理示意图；

图3为本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法的具体流程的示意流程图；

图4为本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择方法的示意流程图；

图5为本发明实施例计算本车辆与目标对象之间横向间距的原理示意图；

图6为本发明实施例提供的一种选择跟随目标和躲避目标的场景示意图；

图7为本发明实施例提供的另一选择跟随目标和躲避目标的场景示意图；

图8为本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测装置的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择装置的结构示意图；

图10为本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测设备的结构示意图；

图11为本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明实施例提供的一种车辆行驶轨迹的预测、车辆跟随目标的选择方法及设备的具体实施方式进行详细地说明。

需要说明的是，本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方案，属于对车辆的行驶轨迹的预测，其不仅适用于在车辆acc系统启动之后预测车辆的行驶轨迹，还适用于其它需要预测车辆行驶轨迹的场景，例如，在自动驾驶系统中预测车辆的行驶轨迹。

如图1所示，本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法，其可以包括如下步骤：

步骤101，获取车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息。

具体实施时，车辆的运动状态信息，可以通过安装在车辆上的传感器进行获取。车辆所处车道的车道线信息，也即车辆当前行驶车道的车道线信息，其可以通过安装在车辆上的图像采集设备(例如：摄像机、照相机等)采集图像进行获取。其中，运动状态信息可以包括但不限于：速度信息和横摆角速度信息，车道线信息包括但不限于车道线的长度信息和车道线的形状信息。

在一个示例中，车辆的运动状态信息包括车辆的速度信息和横摆角速度信息，其速度信息可以通过安装在车辆上的速度传感器获取，其横摆角速度信息可以通过安装在车辆上的惯性测量单元(inertialmeasurementunit，imu)测量获取。

步骤102，基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值。

本发明实施例中，将车道线的有效性作为衡量车道线是否适合作为车辆行驶轨迹的一个指标。其中，车道线的有效性用于对车道线的弯曲度和长度进行综合评价。举例来说，在车道线的弯曲度很大的情况下，若车道线的有效长度较长，则其有效性也可能较高。

具体在计算用于表征车道线有效性的评价值时，可以首先以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系，然后在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程，并根据曲线方程和车道线的长度信息，计算评价值。

具体实施时，如图2所示，以车辆中心为坐标原点，车辆行驶方向为x轴，车辆行驶方向的垂直方向为y轴，建立平面坐标系，在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程。

具体来说，用于表征车道线形状的曲线方程可以为三次多项式，具体表达式为：y＝c3×x³+c2×x²+c1×x+c0

其中，y为车道线上各点的横向坐标值，x为车道线上各点的纵向坐标值，c0、c1、c2和c3均为多项式系数。若当前车道为直线，则c2和c3均接近于0。

在确定用于表征车道线形状的曲线方程之后，可以根据曲线方程和车道线的长度信息，计算评价值，具体计算表达式如下：

其中，r为用于表征车道线有效性的评价值，l为车道线长度，k1和k2为比例系数，c2和c3均为用于表征车道线形状的曲线方程中的多项式系数。

在一个示例中，假设车辆所在车道一侧车道线的曲线方程中各项系数为：c0＝2.2617，c1＝0.0298，c2＝-0.0028，c3＝0.000001，车道线长度l为20米，k1取值为1×10³，k2取值为2×10⁶，则采用上述计算评价值的表达式计算可得，该车道线的评价值为0.4647。

步骤103，根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值。

本发明实施例中，将车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度作为衡量车道线是否适合作为车辆行驶轨迹的另一指标。

具体在计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值时，可以先以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系，然后在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程，并基于曲线方程，计算车道线在车辆所在位置处的曲率，然后基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率，将车辆当前行驶轨迹的曲率与所述车道线在车辆所在位置处的曲率之差的绝对值，作为用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值。

本步骤中，确定用于表征车道线形状的曲线方程的方法与步骤102中确定用于表征车道线形状的曲线方程的方法相同。

在确定用于表征车道线形状的曲线方程之后，基于曲线方程中的多项式系统c1和c2计算车道线在车辆所在位置处的曲率，具体表达式如下：

其中，b1为车道线在车辆所在位置处的曲率，c1和c2均为用于表征车道线形状的曲线方程中的多项式系数。

在基于车辆的速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率时，可以采用如下表达式：

其中，b2为车辆当前行驶轨迹的曲率，ω为车辆的横摆角速度，v为车辆的速度。

在计算车道线在车辆所在位置处的曲率和车辆当前行驶轨迹的曲率之后，即可将车辆当前行驶轨迹的曲率与所述车道线在车辆所在位置处的曲率之差的绝对值，作为用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值，具体计算表达式为：

其中，p为表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值，b1为车道线在车辆所在位置处的曲率，b2为车辆当前行驶轨迹的曲率。

在一个示例中，若沿用步骤102中的示例，也即假设车辆所在车道一侧车道线的曲线方程中各项系数为：c0＝2.2617，c1＝0.0298，c2＝-0.0028，c3＝0.000001，车辆速度为15.7米/秒，车辆横摆角速度为-1.0073度/秒，则采用上述计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值的表达式计算可得，用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值为0.0045。

步骤104，在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹。

本发明实施例中，将车道线的有效性和车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度，作为衡量车道线是否适合作为车辆行驶轨迹的指标，因此，在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹。

其中，第一预设阈值和第二预设阈值均可以根据经验值自由设定，例如，第一预设阈值取值为0.5，第二预设阈值取值为0.003。

在一个示例中，若第一预设阈值取值为0.5，第二预设阈值取值为0.003，则步骤102中计算出的评价值为0.4647，小于第一预设阈值，步骤103中计算出的匹配值为0.0045，大于0.003，则步骤102示例中示出的车道线不能预测车辆的行驶轨迹。

需要说明的是，在本发明其它实施例中，若步骤102中计算出用于表征车道线有效性的评价值之后，确定评价值小于第一预设阈值，则也可以不执行步骤103，直接确定车道线不能预测车辆的行驶轨迹，以减少计算量。

在一种可能的实施方式中，若确定评价值小于或等于第一预设阈值，和/或匹配值大于或等于第二预设阈值，则基于运动状态信息预测车辆的行驶轨迹。

具体实施时，基于运动状态信息预测车辆的行驶轨迹时，基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率半径，依据曲率半径，确定车辆所在位置的曲率圆，将曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为车辆的行驶轨迹。

具体基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率半径的计算表达式为：

其中，r为车辆当前行驶轨迹的曲率半径，ω为车辆的横摆角速度，v为车辆的速度。

在计算出车辆当前行驶轨迹的曲率半径之后，基于该曲率半径在车辆所在位置作曲率圆，然后将曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为车辆的行驶轨迹。其中，包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，可以是以车辆所在位置为起点，沿车辆行驶方向的预设长度的圆弧，预设长度可以根据经验值设定，例如，50米。

下面结合图3对本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法的具体预测过程进行详细说明。

如图3所示，本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法，其具体过程可以包括如下步骤：

步骤301，获取车辆所处车道的车道线信息和车辆的运动状态信息。其中，车辆的运动状态信息可以包括但不限于：速度信息和横摆角速度信息，车道线信息包括但不限于车道线的长度信息和车道线的形状信息。

步骤302，基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值。

步骤303，判断计算出的评价值是否大于第一预设阈值，若计算出的评价值大于第一预设阈值，则执行步骤304，否则，执行步骤307。其中，第一预设阈值可以根据经验值设定，例如，第一预设阈值取值为0.5。

步骤304，在确定计算出的评价值大于第一预设阈值时，基于运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值。

步骤305，判断计算出的匹配值是否小于第二预设阈值，若计算出的匹配值小于第二预设阈值，则执行步骤306，否则，执行步骤307。其中，第二预设阈值可以根据经验值设定，例如，第二预设阈值取值为0.003。

步骤306，在确定计算出的匹配值小于第二预设阈值时，以车道线作为预测出的车辆的行驶轨迹。

步骤307，在确定计算出的评价值小于第一预设阈值，或者确定计算出的匹配值大于第二预设阈值时，基于运动状态信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率半径。

步骤308，依据计算出的曲率半径，预测车辆的行驶轨迹。具体来说，依据曲率半径，确定车辆所在位置的曲率圆，将曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为预测出的车辆的行驶轨迹。

以上介绍了本发明实施例在车辆acc系统启动之后，预测车辆行驶轨迹的方法，本发明实施例还提供一种车辆跟随目标的选择方法，用于基于本发明实施例上述实施例提供的方法预测出的车辆的行驶轨迹，选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标。

本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择方法，如图4所示，其可以包括如下步骤：

步骤401，获取车辆前方道路上的目标对象。

具体实施时，获取车辆前方道路上的目标对象时，可以结合图像采集设备(例如，照相机和摄像机)和雷达设备采集的数据进行获取。具体来说，可以将图像采集设备采集的数据与雷达设备采集的数据相融合，进而确定车辆前方道路上的目标对象的类型和位置。

本发明实施例中，依据目标对象的类型将目标对象划分为车辆目标和非车辆目标两类。具体划分目标对象的类型时，可以结合图像采集设备采集的数据进行划分。

步骤402，根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，其中，横向间距为车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时，与目标对象在垂直于行驶轨迹方向上的间隔距离，预定位置为目标对象在垂直于行驶轨迹方向上在行驶轨迹中对应的位置。

下面结合图5对本发明实施例步骤402中所提到的横向间距进行详细说明。如图5所示，假设车辆50为本车辆，车辆51为目标对象，则车辆50与目标对象之间51的横向间距，是指车辆50沿行驶轨迹行驶到预定位置52时，与目标对象51在垂直于行驶轨迹方向上的间隔距离，也即图5中示出的间隔距离53。其中，预定位置52为目标对象51在垂直于行驶轨迹方向上在行驶轨迹中对应的位置，换句话说，预定位置52与目标对象51处于同一垂直于行驶轨迹的直线上。

本步骤中，确定车辆与目标对象之间的横向距离时，依赖于本发明上述实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法预测出的行驶轨迹。

由于本发明上述实施例提供的车辆行驶轨迹的预测方法预测出的行驶轨迹为两种情况，因此，本步骤中，根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，可以分为以下两种实施方式，具体来说：

实施方式一、以车道线作为预测出的车辆行驶轨迹的情况。

此种实施方式中，可以根据用于表征车道线形状的曲线方程，计算本车辆以及目标对象在平面坐标系中的坐标位置，然后基于本车辆以及目标对象在平面坐标系中的坐标位置，计算本车辆与目标对象之间的横向间距。

实施方式二、以曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为预测出的车辆行驶轨迹的情况。

此种实施方式中，可以先根据用于表征车道线形状的曲线方程，计算本车辆以及目标对象在平面坐标系中的坐标位置，然后根据目标对象的纵向坐标值计算出本车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时的横向坐标值，进而基于计算出的本车辆在预定位置时的横向坐标值和目标对象的横向坐标值，计算本车辆与目标对象之间的横向间距。

具体实施时，根据目标对象的纵向坐标值计算出本车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时的横向坐标值时，其计算表达式为：

车辆的行驶轨迹向左转时：

车辆的行驶轨迹向右转时：

其中，yego为本车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时的横向坐标值，xobj为目标对象的纵向坐标值，r为行驶轨迹的曲率半径。

步骤403，依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，由于目标对象包括车辆目标和非车辆目标，因此，为了减少计算量，在目标对象中选择车辆的跟随目标时，可以在车辆目标中选择跟随目标。

实际应用中，在选择车辆的跟随目标时，通常在车辆的前方、左侧和右侧选择三个车辆目标作为车辆的跟随目标。当然，若车辆前方的目标对象中包括的车辆目标不足三个，则也可以选取少于三个的跟随目标。

具体选择车辆的跟随目标时，若车辆与车辆目标之间的横向间距小于第一预设距离阈值，且车辆目标与车辆行驶方向相同，则将车辆目标确定为车辆的第一跟随目标；若车辆与车辆目标之间的横向间距大于第一预设距离阈值，小于第一预设距离阈值与车道宽度之和，且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第二跟随目标。

其中，第一预设距离阈值可以根据经验值设定，例如，第一预设距离阈值为本车辆宽度与车辆目标宽度之和的一半。

需要说明的是，第一跟随目标可以是车辆前方的跟随目标，第二跟随目标可以是车辆左侧和车辆右侧的跟随目标，当然，本发明其它实施例中，第一跟随目标也可以是车辆左侧和右侧的跟随目标，第二跟随目标可以是车辆前方的跟随目标，此处并不用于具体限定。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例还可以依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，由于目标对象包括车辆目标和非车辆目标，因此，为了减少计算量，在目标对象中选择车辆的躲避目标时，可以在非车辆目标中选择躲避目标。

实际应用中，在选择车辆的躲避目标时，通常在车辆的前方、侧边选择两个非车辆目标作为车辆的躲避目标。当然，若车辆前方的目标对象中包括的非车辆目标不足两个，则也可以选取少于两个的躲避目标。

具体选择车辆的躲避目标时，若车辆与非车辆目标之间的横向间距小于第二预设距离阈值，将非车辆目标确定为车辆的第一躲避目标；若车辆与非车辆目标之间的横向间距大于第二预设距离阈值，且小于第二预设距离阈值与车道宽度之和，将非车辆目标确定为车辆的第二躲避目标。

其中，第二预设距离阈值大于第一预设距离阈值，第二预设距离阈值可以根据经验值设定，例如，第二预设距离阈值比第一预设距离阈值大0.2。

需要说明的是，第一躲避目标可以是车辆前方的躲避目标，第二跟随目标可以是车辆侧边的躲避目标，当然，本发明其它实施例中，第一跟随目标也可以是车辆侧边的躲避目标，第二跟随目标可以是车辆前方的躲避目标，此处并不用于具体限定。

在一个示例中，如图6所示，图6示出了以车道线作为预测出的车辆行驶轨迹时，在车辆前方的目标对象中，选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标的场景。

在另一示例中，如图7所示，图7示出了以曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为预测出的车辆行驶轨迹时，在车辆前方的目标对象中，选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标的场景。

本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择方法，根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，进而根据确定出的车辆与目标对象之间的横向间距，选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标，车辆的行驶轨迹不同，其选择的跟随目标和躲避目标也可能不同，因此，使得选择出的跟随目标和躲避目标鲁棒性更好，且准确率更高。另外，通过选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标，能够为acc系统提供更加全面的道路信息。

基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种车辆行驶轨迹的预测装置和一种车辆跟随目标的选择装置。

如图8所示，本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测装置，包括：

获取单元801，用于获取车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息。

第一计算单元802，用于基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值。

第二计算单元803，用于根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值。

处理单元804，用于在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹。

在一种可能的实施方式中，车道线信息包括长度信息和形状信息；第一计算单元802具体用于：以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系；在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程；根据曲线方程和车道线的长度信息，计算评价值。

在一种可能的实施方式中，车道线信息包括形状信息，运动状态信息包括速度信息和横摆角速度信息；第二计算单元803具体用于：以车辆所在位置为坐标原点，车辆行驶方向与车辆行驶方向的垂直方向中的一个为横向坐标轴，另一为纵向坐标轴，建立平面坐标系；在平面坐标系中，基于车道线的形状信息，确定用于表征车道线形状的曲线方程；基于曲线方程，计算车道线在车辆所在位置处的曲率；基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率；将车辆当前行驶轨迹的曲率与所述车道线在车辆所在位置处的曲率之差的绝对值，作为匹配值。

在一种可能的实施方式中，处理单元804还用于：在确定评价值小于或等于第一预设阈值，和/或匹配值大于或等于第二预设阈值的条件下，基于运动状态信息预测车辆的行驶轨迹。

在一种可能的实施方式中，运动状态信息包括速度信息和横摆角速度信息；处理单元804具体用于：基于速度信息和横摆角速度信息，计算车辆当前行驶轨迹的曲率半径；依据曲率半径，确定车辆所在位置的曲率圆，将曲率圆上包含车辆所在位置的预设长度的圆弧，作为车辆的行驶轨迹。

本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测装置，通过获取车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息，基于车道线信息，计算用于表征车道线有效性的评价值，根据运动状态信息和车道线信息，计算用于表征车道线与车辆当前行驶轨迹之间匹配度的匹配值，并在确定评价值大于第一预设阈值且匹配值小于第二预设阈值的条件下，以车道线作为车辆的行驶轨迹，从而实现在车辆acc系统启动之后预测车辆的行驶轨迹。

如图9所示，本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择装置，用于基于本发明实施例上述实施例提供的方法预测出的车辆的行驶轨迹，迹选择车辆的跟随目标，包括：

获取单元901，用于获取车辆前方道路上的目标对象。

计算单元902，用于根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，其中，横向间距为车辆沿行驶轨迹行驶到预定位置时，与目标对象在垂直于行驶轨迹方向上的间隔距离，预定位置为目标对象在垂直于行驶轨迹方向上在行驶轨迹中对应的位置。

选择单元903，用于依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，目标对象包括车辆目标；选择单元903具体用于：依据车辆与车辆目标之间的横向间距，在车辆目标中选择车辆的跟随目标。

在一种可能的实施方式中，选择单元903具体用于：在车辆与车辆目标之间的横向间距小于第一预设距离阈值且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第一跟随目标；在车辆与车辆目标之间的横向间距大于第一预设距离阈值、小于第一预设距离阈值与车道宽度之和且车辆目标与车辆行驶方向相同时，将车辆目标确定为车辆的第二跟随目标。

在一种可能的实施方式中，选择单元903还用于：依据车辆与目标对象之间的横向间距，在目标对象中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，目标对象包括非车辆目标；选择单元903具体用于：依据车辆与非车辆目标之间的横向间距，在非车辆目标中选择车辆的躲避目标。

在一种可能的实施方式中，选择单元903具体用于：在车辆与非车辆目标之间的横向间距小于第二预设距离阈值时，将非车辆目标确定为车辆的第一躲避目标；在车辆与非车辆目标之间的横向间距大于第二预设距离阈值且小于第二预设距离阈值与车道宽度之和时，将非车辆目标确定为车辆的第二躲避目标；其中，第二预设距离阈值大于第一预设距离阈值。

本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择装置，根据车辆的行驶轨迹，确定车辆与目标对象之间的横向间距，进而根据确定出的车辆与目标对象之间的横向间距，选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标，车辆的行驶轨迹不同，其选择的跟随目标和躲避目标也可能不同，因此，使得选择出的跟随目标和躲避目标鲁棒性更好，且准确率更高。另外，通过选择车辆的跟随目标和车辆的躲避目标，能够为acc系统提供更加全面的道路信息。

另外，结合图1-图3及图8描述的本发明实施例的车辆行驶轨迹的预测方法和装置可以由车辆行驶轨迹的预测设备来实现。图10示出了本发明实施例提供的车辆行驶轨迹的预测设备的硬件结构示意图。

车辆行驶轨迹的预测设备可以包括处理器1001以及存储有计算机程序指令的存储器1002。

具体地，上述处理器1001可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器1002可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器1002可包括硬盘驱动器(harddiskdrive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universalserialbus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器1002可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器1002可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器1002是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器1002包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器1001通过读取并执行存储器1002中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种车辆行驶轨迹的预测方法。

在一个示例中，车辆行驶轨迹的预测设备还可包括通信接口1003和总线1010。其中，如图10所示，处理器1001、存储器1002、通信接口1003通过总线1010连接并完成相互间的通信。

通信接口1003，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线1010包括硬件、软件或两者，将车辆行驶轨迹的预测设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线1010可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

该车辆行驶轨迹的预测设备可以基于获取到的车辆的运动状态信息和车辆所处车道的车道线信息，执行本发明实施例中的车辆行驶轨迹的预测方法，从而实现结合图1-图3及图8描述的车辆行驶轨迹的预测方法和装置。

另外，结合上述实施例中的车辆行驶轨迹的预测方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车辆行驶轨迹的预测方法。

另外，结合图4-图7及图9描述的本发明实施例的车辆跟随目标的选择方法和装置可以由车辆跟随目标的选择设备来实现。图11示出了本发明实施例提供的车辆跟随目标的选择设备的硬件结构示意图。

车辆跟随目标的选择设备可以包括处理器1101以及存储有计算机程序指令的存储器1102。

具体地，上述处理器1101可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器1102可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器1102可包括硬盘驱动器(harddiskdrive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universalserialbus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器1102可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器1102可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器1102是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器1102包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器1101通过读取并执行存储器1102中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种车辆跟随目标的选择方法。

在一个示例中，车辆跟随目标的选择设备还可包括通信接口1103和总线1110。其中，如图11所示，处理器1101、存储器1102、通信接口1103通过总线1110连接并完成相互间的通信。

通信接口1103，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线1110包括硬件、软件或两者，将车辆跟随目标的选择设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线1110可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

该车辆跟随目标的选择设备可以基于获取到的车辆前方的目标对象，执行本发明实施例中的车辆跟随目标的选择方法，从而实现结合图4-图7及图9描述的车辆跟随目标的选择方法和装置。

另外，结合上述实施例中的车辆跟随目标的选择方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车辆跟随目标的选择方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。