绕行轨迹规划方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种绕行轨迹规划方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆逐渐得到发展和应用。在自动驾驶车辆行驶的时候，会为自动驾驶车辆提供规划好的行车轨迹，以使自动驾驶车辆可以依据规划好的行车轨迹自动行驶。
3.目前，在自动驾驶车辆行驶过程中，若感知到障碍物部分进入到自动驾驶车辆所在的车道时，通常会规划自动驾驶车辆的行车轨迹为采用变道超车的方式来主动超越障碍物。但是上述变道超车的方式增大了行车风险。


技术实现要素：

4.本技术提供一种绕行轨迹规划方法、装置、设备及存储介质，以解决采用变道超车的方式来主动超越障碍物导致的增大了行车风险的问题。
5.第一方面，本技术提供一种绕行轨迹规划方法，包括：
6.构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，纵向可行空间图用于表征目标车辆在未来预设时长内离散时刻对应的纵向可行范围以及纵向速度约束信息；
7.基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度；
8.基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径，绕行行为阶段包括绕行前的准备阶段、绕行过程阶段和绕行完成后回到车道中心阶段，绕行行为阶段是根据目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间窗口确定的；
9.根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。
10.可选的，基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径，包括：对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息；根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹，边信息是通过连接相邻的两个绕行行为阶段包含的节点获得的边信息；根据第一预设代价函数，获取目标边对应的轨迹的代价值，第一预设代价函数用于表示代价值与对应轨迹的轨迹差异、速度、碰撞风险以及最大横摆角速度的定量关系；根据代价值，确定行驶参考路径。
11.可选的，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息，包括：对每个绕行行为阶段的纵向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的离散纵向可行距离；基于离散纵向可行距离、车道宽度以及待绕行障碍物的位置信息，对目标车辆的横向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的采样点；根据采样点，获得对应的节点信
息。
12.可选的，根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹，包括：根据绕行参考速度，对边对应的纵向可行距离范围进行离散化和插值处理，确定目标边对应的轨迹。
13.可选的，根据代价值，确定行驶参考路径，包括：以目标车辆的初始位置为根节点，从根节点依次连接绕行行为阶段包含的每条边，获得节点连接序列；确定代价值加和最小的节点连接序列；基于代价值加和最小的节点连接序列对应的边，确定行驶参考路径。
14.可选的，构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，包括：确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值；根据目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，构建纵向可行空间图。
15.可选的，确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，包括：确定目标车辆的初始纵向可行最大距离、初始纵向可行最小距离、初始纵向速度的最小值以及初始纵向速度的最大值；针对未来预设时长内离散时刻待绕行的障碍物，执行以下操作，直至遍历完障碍物：根据目标障碍物纵向所占据的空间和初始纵向可行最小距离，确定目标车辆的目标纵向可行最小距离，以及根据目标障碍物的速度，确定目标纵向速度的最小值，确定目标纵向可行最小距离为新的初始纵向可行最小距离，确定目标纵向速度的最小值为新的初始纵向速度的最小值。
16.可选的，基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度，包括：基于纵向可行空间图，根据目标车辆的最大加速能力、最大减速能力、纵向可行范围内路径的参考线所对应的曲率以及预设曲率和速度约束的对应关系，获得更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息；根据更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息，获得更新后的纵向可行空间图；基于更新后的纵向可行空间图和第二预设代价函数，获取离散时刻对应的目标车辆的第一目标位置，第二预设代价函数用于表示代价值与对应离散时刻采样点的速度、加速度以及加加速度的定量关系；对第一目标位置进行拟合处理，获得目标车辆的参考速度。
17.可选的，根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹，包括：基于纵向可行空间图，进行速度采样，获得采样的备选速度；根据采样的备选速度和行驶参考路径，生成备选绕行轨迹；根据备选绕行轨迹和第三预设代价函数，确定目标绕行轨迹，第三预设代价函数用于表示代价值与对应备选轨迹的碰撞风险、最大加速度、最大加加速度以及最大横摆角速度的定量关系。
18.可选的，基于纵向可行空间图，进行速度采样之前，该绕行轨迹规划方法还包括：根据行驶参考路径、障碍物的位置信息和类型属性，更新纵向可行空间图的纵向速度约束信息。
19.可选的，构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图之前，该绕行轨迹规划方法还包括：对目标车辆在未来预设时长内的障碍物进行聚类处理，获得对应的聚类处理结果；根据聚类处理结果，进行绕行可行性分析；确定目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物。
20.第二方面，本技术提供一种绕行轨迹规划装置，包括：
21.构建模块，用于构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，纵向可行空间图用于表征目标车辆在未来预设时长内离散时刻对应的纵向可行范围以及纵向速度约束信息；
22.获取模块，用于基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度；
23.处理模块，用于基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径，绕行行为阶段包括绕行前的准备阶段、绕行过程阶段和绕行完成后回到车道中心阶段，绕行行为阶段是根据目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间窗口确定的；
24.第一确定模块，用于根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。
25.可选的，处理模块具体用于：对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息；根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹，边信息是通过连接相邻的两个绕行行为阶段包含的节点获得的边信息；根据第一预设代价函数，获取目标边对应的轨迹的代价值，第一预设代价函数用于表示代价值与对应轨迹的轨迹差异、速度、碰撞风险以及最大横摆角速度的定量关系；根据代价值，确定行驶参考路径。
26.可选的，处理模块在用于对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息时，具体用于：对每个绕行行为阶段的纵向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的离散纵向可行距离；基于离散纵向可行距离、车道宽度以及待绕行障碍物的位置信息，对目标车辆的横向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的采样点；根据采样点，获得对应的节点信息。
27.可选的，处理模块在用于根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹时，具体用于：根据绕行参考速度，对边对应的纵向可行距离范围进行离散化和插值处理，确定目标边对应的轨迹。
28.可选的，处理模块在用于根据代价值，确定行驶参考路径时，具体用于：以目标车辆的初始位置为根节点，从根节点依次连接绕行行为阶段包含的每条边，获得节点连接序列；确定代价值加和最小的节点连接序列；基于代价值加和最小的节点连接序列对应的边，确定行驶参考路径。
29.可选的，构建模块具体用于：确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值；根据目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，构建纵向可行空间图。
30.可选的，构建模块在用于确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值时，具体用于：确定目标车辆的初始纵向可行最大距离、初始纵向可行最小距离、初始纵向速度的最小值以及初始纵向速度的最大值；针对未来预设时长内离散时刻待绕行的障碍物，执行以下操作，直至遍历完障碍物：根据目标障碍物纵向所占据的空间和初始纵向可行最小距离，确定目标车辆的目标纵向可行最小距离，以及根据目标障碍物的速度，确定目标纵向速度的最小值，确定目标纵向可行最小距离为新的初始纵向可行最小距离，确定目标纵向速度的最小值为新的初始纵向速度的最小值。
31.可选的，获取模块具体用于：基于纵向可行空间图，根据目标车辆的最大加速能力、最大减速能力、纵向可行范围内路径的参考线所对应的曲率以及预设曲率和速度约束的对应关系，获得更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息；根据更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息，获得更新后的纵向可行空间图；基于更新后的纵向可行空间图和第二预设代价函数，获取离散时刻对应的目标车辆的第一目标位置，第二预设代价函数用于表示代价值与对应离散时刻采样点的速度、加速度以及加加速度的定量关系；对第一目标位置进行拟合处理，获得目标车辆的参考速度。
32.可选的，第一确定模块具体用于：基于纵向可行空间图，进行速度采样，获得采样的备选速度；根据采样的备选速度和行驶参考路径，生成备选绕行轨迹；根据备选绕行轨迹和第三预设代价函数，确定目标绕行轨迹，第三预设代价函数用于表示代价值与对应备选轨迹的碰撞风险、最大加速度、最大加加速度以及最大横摆角速度的定量关系。
33.可选的，该绕行轨迹规划装置还包括更新模块，用于在第一确定模块基于纵向可行空间图，进行速度采样之前，根据行驶参考路径、障碍物的位置信息和类型属性，更新纵向可行空间图的纵向速度约束信息。
34.可选的，该绕行轨迹规划装置还包括第二确定模块，用于在构建模块构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图之前，对目标车辆在未来预设时长内的障碍物进行聚类处理，获得对应的聚类处理结果；根据聚类处理结果，进行绕行可行性分析；确定目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物。
35.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；
36.存储器存储计算机执行指令；
37.处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现如本技术第一方面所述的绕行轨迹规划方法。
38.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时，实现如本技术第一方面所述的绕行轨迹规划方法。
39.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如本技术第一方面所述的绕行轨迹规划方法。
40.本技术提供的绕行轨迹规划方法、装置、设备及存储介质，通过构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度；基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径；根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。由于本技术基于绕行参考速度，根据目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间确定行驶参考路径，进而确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹，以使目标车辆按照目标绕行轨迹主动超越障碍物，因此，能够大大降低行车风险，提升行车效率，行车更加灵活，舒适性更强。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1为本技术一实施例提供的应用场景示意图；
43.图2为本技术一实施例提供的绕行轨迹规划方法的流程图；
44.图3为本技术另一实施例提供的绕行轨迹规划方法的流程图；
45.图4为本技术一实施例提供的绕行轨迹规划装置的结构示意图；
46.图5为本技术提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
47.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
48.本技术的技术方案中，所涉及的金融数据或用户数据等信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
49.在复杂多变的驾驶路况中，如何在保证行车安全的前提下，提高行车效率，增强行车灵活性和改善行车体验，让自动驾驶车辆的行车过程更接近人类驾驶行为，是自动驾驶轨迹规划需要研究的课题之一。
50.目前，在自动驾驶车辆行驶过程中，若感知到障碍物(比如行人或非机动车等慢速障碍物)部分进入到自动驾驶车辆所在的车道时，自动驾驶车辆的车道会由于受到遮挡而无法通过，这时，对于自动驾驶车辆的行车决策通常有两种决策：一种是选择相对保守的策略，即跟在障碍物后面，缓速通行，这种策略虽然可以极大程度降低行车风险，但行驶效率低；另一种是采取相对激进的超车策略，即寻找合适时机，采用变道超车的方式来主动超越障碍物，但是上述变道超车的方式增大了行车风险。
51.基于上述问题，本技术提供一种绕行轨迹规划方法、装置、设备及存储介质，在障碍物即将或已经部分侵入到自动驾驶车辆所在的车道时，在预留有足够的横向安全阈值的基础上，采取主动绕行超车的策略，能够大大降低行车风险，行车更加灵活，舒适性更强。
52.以下，首先对本技术提供的方案的应用场景进行示例说明。
53.图1为本技术一实施例提供的应用场景示意图。如图1所示，本应用场景中，自动驾驶车辆101在道路102上行驶，在道路102上的障碍物103部分侵入到自动驾驶车辆101所在的车道时，自动驾驶车辆101根据规划好的绕行轨迹主动超越障碍物103，继续在道路102上行驶。其中，自动驾驶车辆101如何获得规划好的绕行轨迹的具体实现过程可以参见下述各实施例的方案。
54.需要说明的是，图1仅是本技术实施例提供的一种应用场景的示意图，本技术实施例不对图1中包括的设备进行限定，也不对图1中设备之间的位置关系进行限定。
55.接下来，通过具体实施例介绍绕行轨迹规划方法。
56.图2为本技术一实施例提供的绕行轨迹规划方法的流程图。本技术实施例的方法可以应用于电子设备中，该电子设备可以是服务器或服务器集群等。如图2所示，本技术实
施例的方法包括：
57.s201、构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图。
58.其中，纵向可行空间图用于表征目标车辆在未来预设时长内离散时刻对应的纵向可行范围以及纵向速度约束信息。
59.本技术实施例中，未来预设时长比如为未来10s。示例性地，纵向可行空间图的横坐标比如为未来预设时长内的离散时刻，纵向可行空间图的纵坐标比如为与每一个离散时刻对应的纵向可行范围，在纵向可行范围内有对应的纵向速度约束信息。在确定了目标车辆要在未来预设时长内绕行障碍物后，可以基于障碍物的预测轨迹，构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图。对于如何构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，可参考后续实施例，此处不再赘述。
60.s202、基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度。
61.该步骤中，在获得了纵向可行空间图后，可以基于纵向可行空间图，获得目标车辆的参考速度。对于如何基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度，可参考后续实施例，此处不再赘述。
62.s203、基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径。
63.其中，绕行行为阶段包括绕行前的准备阶段、绕行过程阶段和绕行完成后回到车道中心阶段，绕行行为阶段是根据目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间窗口确定的。
64.示例性地，基于对目标车辆驾驶场景的感知和对障碍物的预测信息，对于即将或已经部分侵入到目标车辆车道的静态或慢速移动的障碍物进行聚类处理，视作一个障碍物群，并合理假定该障碍物群以一个相同的速度向前移动，基于目标车辆的当前车速，计算纵向最快与距离目标车辆最近的障碍物处于同一位置的时间，比如用t_min表示，计算纵向最快超出距离目标车辆最远的障碍物的时间，比如用t_max表示。遍历查询每个障碍物在时间范围为[t_min,t_max]内的预测轨迹，获取每个障碍物的纵向范围的边界信息和横向范围的边界信息，不断更新障碍物群的纵向最小边界值、纵向最大边界值、横向最小边界值和横向最大边界值，最终得到障碍物群在时间范围为[t_min,t_max]内的纵向范围和横向范围。基于车道宽度，剔除障碍物群所占据的横向范围，确定有足够的横向空间实现目标车辆对障碍物的绕行，即拓展后的空间边界能够保证目标车辆没有完全侵入到隔壁车道，定义该拓展后的目标车辆的纵向可行空间窗口为[s_interact_min,s_interact_max]以及横向可行空间窗口为[d_interact_min,d_interact_max]，其中，s_interact_min表示拓展后的目标车辆的纵向可行空间窗口的最小值，对应障碍物群的纵向最小边界值；s_interact_max表示拓展后的目标车辆的纵向可行空间窗口的最大值，对应障碍物群的纵向最大边界值；d_interact_min表示拓展后的目标车辆的横向可行空间窗口的最小值；d_interact_max表示拓展后的目标车辆的横向可行空间窗口的最大值。
[0065]
根据目标车辆的纵向可行空间窗口，将目标车辆的纵向可行空间依照绕行行为切割成三部分：绕行前的准备-》绕行过程-》绕行完成后回到车道中心，对应为三个纵向连续的绕行行为阶段，即绕行前的准备阶段、绕行过程阶段和绕行完成后回到车道中心阶段。其中，绕行前的准备阶段对应的目标车辆的纵向可行范围为[0,s_interact_min]，绕行过程
阶段对应的目标车辆的纵向可行范围为[s_interact_min,s_interact_max]，绕行完成后回到车道中心阶段对应的目标车辆的纵向可行范围为[s_interact_max,s_path_max]，其中的s_path_max为预先设定的一次路径规划的最远距离。可以理解，确定了每个绕行行为阶段对应的纵向可行范围，即确定了每个绕行行为阶段对应的纵向可行空间；确定了拓展后的目标车辆的横向可行空间窗口，即确定了绕行过程阶段对应的横向可行空间。
[0066]
该步骤中，在获得了绕行参考速度、目标车辆的绕行行为阶段对应的纵向可行空间以及绕行过程阶段对应的横向可行空间后，可以基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径。对于如何基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径，可参考后续实施例，此处不再赘述。
[0067]
s204、根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。
[0068]
该步骤中，在获得了纵向可行空间图和行驶参考路径后，可以根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。对于如何根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹，可参考后续实施例，此处不再赘述。
[0069]
在确定了目标车辆在在未来预设时长内的目标绕行轨迹后，可以控制目标车辆按照目标绕行轨迹主动超越障碍物。
[0070]
本技术实施例提供的绕行轨迹规划方法，通过构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度；基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径；根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。由于本技术实施例基于绕行参考速度，根据目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间确定行驶参考路径，进而确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹，以使目标车辆按照目标绕行轨迹主动超越障碍物，因此，能够大大降低行车风险，提升行车效率，行车更加灵活，舒适性更强。
[0071]
图3为本技术另一实施例提供的绕行轨迹规划方法的流程图。在上述实施例的基础上，本技术实施例对如何规划绕行轨迹进行进一步说明。如图3所示，本技术实施例的方法可以包括：
[0072]
s301、对目标车辆在未来预设时长内的障碍物进行聚类处理，获得对应的聚类处理结果；根据聚类处理结果，进行绕行可行性分析；确定目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物。
[0073]
本技术实施例中，示例性地，参考s203步骤中的示例，目标车辆在未来预设时长内的障碍物比如为即将或已经部分侵入到目标车辆车道的静态或慢速移动的障碍物。该步骤中，基于对目标车辆驾驶场景的感知和对障碍物的预测信息，对于即将或已经部分侵入到目标车辆车道的静态或慢速移动的障碍物进行聚类处理，视作一个障碍物群，获得该障碍物群对应的聚类处理结果，即获得障碍物群在时间范围为[t_min,t_max]内的纵向可行范围和横向可行范围。根据聚类处理结果，进行绕行可行性分析，具体地，首先，将障碍物群在时间范围为[t_min,t_max]内的纵向可行范围定义为交互纵向区域，对于该交互纵向区域，
需要对目标车辆所在车道的车道线属性进行处理，比如车道线属性为双黄线时,该交互纵向区域被认定为横向不可拓展区域，即确定目标车辆在未来预设时长内不可绕行障碍物；其次，基于车道宽度，剔除障碍物所占据的横向范围，判断是否存在足够的横向空间实现对障碍物群的绕行，拓展后的空间边界应该保证目标车辆没有完全侵入到隔壁车道，若存在合理的横向空间，则该拓展后的目标车辆的纵向可行空间窗口即为[s_interact_min,s_interact_max]以及横向可行空间窗口即为[d_interact_min,d_interact_max]，因此，确定了每个绕行行为阶段对应的纵向可行空间以及确定了绕行过程阶段对应的横向可行空间，即确定了目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物。
[0074]
本技术实施例中，图2中s201步骤可以进一步包括如下的s302和s303两个步骤：
[0075]
s302、确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值。
[0076]
该步骤中，在确定目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物后，可以确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值。
[0077]
进一步地，可选的，确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，可以包括：确定目标车辆的初始纵向可行最大距离、初始纵向可行最小距离、初始纵向速度的最小值以及初始纵向速度的最大值；针对未来预设时长内离散时刻待绕行的障碍物，执行以下操作，直至遍历完障碍物：根据目标障碍物纵向所占据的空间和初始纵向可行最小距离，确定目标车辆的目标纵向可行最小距离，以及根据目标障碍物的速度，确定目标纵向速度的最小值，确定目标纵向可行最小距离为新的初始纵向可行最小距离，确定目标纵向速度的最小值为新的初始纵向速度的最小值。
[0078]
示例性地，未来预设时长比如为未来10s，获取无干扰状态下目标车辆的最大可行距离(表示为max_drivable_length)，即目标车辆在物理约束下，未来10s的最远可行距离。考虑目标车辆的驾驶场景限速，根据目标车辆的驾驶场景限速初始化max_drivable_length，即获得了目标车辆的初始纵向可行最大距离。目标车辆的初始纵向可行最小距离比如为0，目标车辆的初始纵向速度的最小值比如为0，目标车辆的初始纵向速度的最大值比如为目标车辆的驾驶场景限速。
[0079]
在获得了目标车辆的初始纵向可行最大距离、初始纵向可行最小距离、初始纵向速度的最小值以及初始纵向速度的最大值后，对未来10s进行等时间间隔离散化处理，获得对应的离散时刻。对于每个离散时刻(表示为t_i)，查询待绕行障碍物(表示为obs_i)的预测轨迹，可以得到t_i离散时刻待绕行障碍物obs_i纵向占据的空间范围为：[obs_i_s_min,obs_i_s_max]，其中，obs_i_s_min表示待绕行障碍物obs_i纵向所占据的空间的最小值，obs_i_s_max表示待绕行障碍物obs_i纵向所占据的空间的最大值，该空间范围为目标车辆不可穿行区域。考虑到目标车辆需要绕行障碍物，即为一个超车过程，因此，目标车辆在t_i离散时刻的目标纵向可行最小距离为obs_i_s_max。并且由于是非倒车的轨迹规划，需要保证t_i离散时刻的目标纵向可行最小距离不小于前一离散时刻的目标纵向可行最小距离，且全程受最大可行距离的约束。如果是距离目标车辆较近的障碍物，则需要将目标车辆的目标纵向速度的最小值更新为障碍物的速度。对未来10s内的每个离散时刻待绕行的障碍
物，由离散时刻t＝0s开始，按照固定的时间分辨率逐步迭代计算至t＝10s，获得每个离散时刻t_i的纵向可行纵向范围(对应目标纵向可行最小距离和目标纵向可行最大距离)和纵向速度约束信息(对应目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值)。
[0080]
s303、根据目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，构建纵向可行空间图。
[0081]
该步骤中，示例性地，未来预设时长比如为未来10s，在获得了目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值后，可以根据目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，构建目标车辆对应未来10s内的纵向可行空间图，用以描述目标车辆在未来10s每一个离散时刻对应的纵向可行最小距离和纵向可行最大距离，即目标车辆在未来10s每一个离散时刻对应的纵向可行范围，在纵向可行范围内有对应的目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，即纵向速度约束信息。
[0082]
本技术实施例中，图2中s202步骤可以进一步包括如下的s304至s307四个步骤：
[0083]
s304、基于纵向可行空间图，根据目标车辆的最大加速能力、最大减速能力、纵向可行范围内路径的参考线所对应的曲率以及预设曲率和速度约束的对应关系，获得更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息。
[0084]
该步骤中，预设曲率和速度约束的对应关系比如为预先离线标定的曲率-速度约束表格，纵向可行范围内路径的参考线比如为纵向可行范围内路径的中心线。示例性地，首先确定以下三个约束条件：(1)考虑行车体验和目标车辆的控制器控制信号(比如油门踏板的开度对应的控制信号)的连续性，需要保证目标车辆初始状态(即速度和加速度)的连续，即起始点时的规划初始速度、初始加速度依照目标车辆当前的执行状态被初始化；(2)考虑目标车辆的执行能力，比如目标车辆的最大加速能力和最大减速能力，确定后一离散时刻的可执行速度的约束信息以及后一离散时刻的可执行距离的约束信息；(3)考虑车道形状，比如转弯过程中过高的车速容易导致目标车辆失稳或降低乘车体验，因此，需要依照车道线曲率对目标车辆的速度添加约束；具体地，比如对于每个离散时刻t_i，满足纵向可行范围的边界值约束的任一采样点表示为(t_i,s_i)，其中，s_i表示任一采样点的纵向可行距离，查询参考线上对应的曲率信息，并通过查询预设曲率和速度约束的对应关系，得到该位置处的最大速度约束。
[0085]
基于纵向可行空间图中目标车辆在未来预设时间范围内离散时刻对应的纵向可行范围以及纵向速度约束信息，根据上述三个约束条件，可以获得更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息。
[0086]
s305、根据更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息，获得更新后的纵向可行空间图。
[0087]
该步骤中，在获得了未来预设时长内每个离散时刻对应的更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息后，可以根据更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息，获得更新后的纵向可行空间图。
[0088]
s306、基于更新后的纵向可行空间图和第二预设代价函数，获取离散时刻对应的目标车辆的第一目标位置。
[0089]
其中，第二预设代价函数用于表示代价值与对应离散时刻采样点的速度、加速度
以及加加速度的定量关系。
[0090]
示例性地，过低的行车速度会带来行车效率较低的问题，而过快的速度容易影响行车体验，严重时甚至会造成车辆失稳，因此，定义第二预设代价函数时，需要权衡目标车辆的行驶效率和舒适度，即：出于对行驶效率的考量，希望行车距离倾向为越远越好；出于舒适度的考量，希望行车过程更加平稳，加速度和加加速度(即加速度的增量)倾向为越小越好。因此，将第二预设代价函数定义为代价值与对应离散时刻采样点的速度、加速度以及加加速度的定量关系。该步骤中，在获得了更新后的纵向可行空间图后，可以基于更新后的纵向可行空间图和第二预设代价函数，获得每个离散时刻对应的目标车辆的第一目标位置，该过程可以理解为一个有限空间内的动态规划求解过程，最终可以搜索得到满足纵向可行范围的边界值的按照时间递增的一个离散序列，表示为s-t离散序列，其中，s表示离散时刻t对应的目标车辆的第一目标位置。
[0091]
s307、对第一目标位置进行拟合处理，获得目标车辆的参考速度。
[0092]
该步骤中，在获得了第一目标位置后，可以对第一目标位置进行拟合处理，获得目标车辆的参考速度。示例性地，对于s306步骤示例获得的s-t离散序列点做拟合，即可得到目标车辆的参考速度，该参考速度具体描述为位置-时间曲线的形式。
[0093]
本技术实施例中，图2中s203步骤可以进一步包括如下的s308至s311四个步骤：
[0094]
s308、对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息。
[0095]
示例性地，一个节点为一次路径优化求解过程的最小单元，节点中存储有对应的采样点以及与对应的前向节点或后向节点的连接信息。该步骤中，目标车辆的绕行行为阶段包括绕行前的准备阶段、绕行过程阶段和绕行完成后回到车道中心阶段，每个绕行行为阶段都有对应的可行空间，因此，可以对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息。
[0096]
进一步地，可选的，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息，可以包括：对每个绕行行为阶段的纵向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的离散纵向可行距离；基于离散纵向可行距离、车道宽度以及待绕行障碍物的位置信息，对目标车辆的横向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的采样点；根据采样点，获得对应的节点信息。
[0097]
示例性地，对每个绕行行为阶段的纵向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的离散纵向可行距离。对于每个离散纵向可行距离，可以查询车道宽度信息，获得绕行前的准备阶段和绕行完成后回到车道中心阶段包含的离散纵向可行距离分别对应的目标车辆的横向可行空间；对于绕行过程阶段包含的离散纵向可行距离，可以根据s301步骤中确定的横向可行空间窗口[d_interact_min,d_interact_max]，获得对应的目标车辆的横向可行空间，该横向可行空间是根据车道宽度以及待绕行障碍物的位置信息获得的。可以理解，每个离散纵向可行距离和对应的目标车辆的横向可行空间构成了对应的采样层。一般情况下每个绕行行为阶段对应多个采样层。
[0098]
对目标车辆的横向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的采样点。每个采样点存储着包括关于车道相对位置的横向和纵向信息(用sd_state表示)，以及是否可以沿着参考线方向直接向前延伸的属性信息(表示为extendable)。其中，处于绕行过程阶段的采
样点具有沿着参考线方向直接向前延伸的属性，而向前延伸的终点为该绕行过程阶段对应的最远距离。因此，目标车辆的每个绕行行为阶段对应有一个纵向可行范围，每个绕行行为阶段包含离散连续的采样层，该采样层对应有纵向位置和横向可行范围；该采样层中包含离散的采样点，每个采样点存储有sd_state信息、每个绕行行为阶段对应的索引信息、每个绕行行为阶段包含的采样点是否可以沿着参考线方向直接向前延伸的属性信息以及每个绕行行为阶段对应的最远距离信息。根据采样点，获得对应的节点信息，可以理解，采样点与节点一一对应。
[0099]
s309、根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹，其中，边信息是通过连接相邻的两个绕行行为阶段包含的节点获得的边信息。
[0100]
示例性地，边是通过连接相邻的两个绕行行为阶段包含的节点获得的，因此，包括前向节点和后向节点。边的构建过程需要遵循以下规则：前向节点的纵向位置对应的纵向可行距离一定小于后向节点的纵向位置对应的纵向可行距离；位于同一绕行行为阶段的任意两个节点不具有前后节点属性，不可相连，而某一个绕行行为阶段的节点作为前向节点时，可连接至下一个绕行行为阶段中的任意节点；其中，如果某个节点对应的采样点具有可以沿着参考线方向直接向前延伸的属性，则该节点作为前向节点时，除了可连接下一个绕行行为阶段中的采样点外，还可以沿着参考线方向延伸到当前绕行行为阶段对应的最远距离，并由此延伸点作为一个新的采样点，连接至下一个绕行行为阶段中的任意节点，构成一条新的边。该步骤中，在获得了绕行参考速度和边信息后，可以根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹。
[0101]
进一步地，可选的，根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹，可以包括：根据绕行参考速度，对边对应的纵向可行距离范围进行离散化和插值处理，确定目标边对应的轨迹。
[0102]
示例性地，对于每一条连接好的边，基于边对应的纵向可行距离范围，从参考速度上截取到该纵向可行距离范围对应的位置-时间曲线段，通过离散化和插值处理，确定目标边对应的轨迹。其中，轨迹包含的轨迹点对应有位置、速度、加速度以及朝向角等信息。
[0103]
s310、根据第一预设代价函数，获取目标边对应的轨迹的代价值。
[0104]
其中，第一预设代价函数用于表示代价值与对应轨迹的轨迹差异、速度、碰撞风险以及最大横摆角速度的定量关系。
[0105]
该步骤中，代价值也可以称为花费。在轨迹规划中，在定义第一预设代价函数时，需要考虑如下四个因素：(1)一致性，表征与上一步执行轨迹的相似程度，因为驾驶控制过程的连续性，轨迹的差异直接影响方向盘控制信号的变化幅度，为了前后两次轨迹规划结果的一致稳定，前后的执行路径不应偏差过大；(2)碰撞风险，基于障碍物的预测轨迹，计算候选轨迹与目标车辆的驾驶场景中障碍物的潜在碰撞风险，对于静态障碍物和动态障碍物分别预留有不同的安全阈值，因为路径层面上静态障碍物的碰撞不可避免，而动态障碍物可以通过尝试调速消除碰撞风险；(3)稳定性，考虑到控制器的执行能力和执行效果，需要对轨迹的横摆角速度有一定的约束，避免横摆角速度过大引起车辆失稳；(4)驾驶倾向性，表征驾驶过程的倾向，轨迹的速度越慢，稳定性越高，但是会造成行车效率低下，因此，驾驶倾向性是作为轨迹的稳定程度和执行效率之间的一种权衡，保证稳定的前提下，提高车速，进而提高驾驶效率。基于上述四个因素，将第一预设代价函数定义为代价值与对应轨迹的
轨迹差异、速度、碰撞风险以及最大横摆角速度的定量关系。
[0106]
该步骤中，在确定了第一预设代价函数后，可以根据第一预设代价函数，获取目标边对应的轨迹的代价值。
[0107]
s311、根据代价值，确定行驶参考路径。
[0108]
该步骤中，在获得了目标边对应的轨迹的代价值后，可以根据目标边对应的轨迹的代价值，确定行驶参考路径。该行驶参考路径也可以理解为最优路径。
[0109]
进一步地，可选的，根据代价值，确定行驶参考路径，包括：以目标车辆的初始位置为根节点，从根节点依次连接绕行行为阶段包含的每条边，获得节点连接序列；确定代价值加和最小的节点连接序列；基于代价值加和最小的节点连接序列对应的边，确定行驶参考路径。
[0110]
示例性地，搜索以目标车辆所在的初始位置为根节点，由根节点出发连接到每条边，将其中的后向节点作为前向节点再去连接下一个绕行行为阶段的每条边,一直到达边的节点不存在对应的后向节点为止。对每一种连接方式的每个节点，遍历每个连接成边的前向节点，找到代价值加和最小的节点连接序列，即为最优解。将代价值加和最小的节点连接序列对应的边依次相连，得到行驶参考路径(即最优路径)，具体描述为行驶参考路径曲线的形式。可以理解，节点中存储了到达该节点的最小花费的前向节点和对应的最小花费值信息。
[0111]
s312、根据行驶参考路径、障碍物的位置信息和类型属性，更新纵向可行空间图的纵向速度约束信息。
[0112]
示例性地，对获得的行驶参考路径的纵向位置信息进行离散采样，并基于行驶参考路径曲线插值得到横向位置信息，代表目标车辆中心相对于参考线的横向偏置；同时，查询障碍物的位置信息，计算目标车辆与障碍物横向最小空间，基于障碍物的类型属性(比如行人、机动车或非机动车等)设定速度约束，若目标车辆与障碍物过近，则需要主动减速谨慎通行；若在安全范围外，则可以正常速度通行，重新更新目标车辆的纵向可行空间图的纵向速度约束信息，以缩小求解空间，精细化速度求解空间，进而提高速度优化的求解精度和求解效率。
[0113]
本技术实施例中，图2中s204步骤可以进一步包括如下的s313步骤：
[0114]
s313、基于更新后的纵向可行空间图，进行速度采样，获得采样的备选速度；根据采样的备选速度和行驶参考路径，生成备选绕行轨迹；根据备选绕行轨迹和第三预设代价函数，确定目标绕行轨迹。
[0115]
其中，第三预设代价函数用于表示代价值与对应备选轨迹的碰撞风险、最大加速度、最大加加速度以及最大横摆角速度的定量关系。
[0116]
示例性地，在定义第三预设代价函数时，需要综合考量备选轨迹的潜在碰撞风险，即同一时刻目标车辆与障碍物出现在同一位置的概率；轨迹的舒适性，即轨迹的加速度及其变化率；轨迹的稳定性，即轨迹的最大横摆角速度。因此，将第三预设代价函数定义为代价值与对应备选轨迹的碰撞风险、最大加速度、最大加加速度以及最大横摆角速度的定量关系。该步骤中，在更新后的纵向可行空间图内进行速度采样，获得采样的备选速度。基于采样的备选速度，结合行驶参考路径生成备选绕行轨迹。对于每一条备选绕行轨迹，根据第三预设代价函数，从备选绕行轨迹中确定目标绕行轨迹，将该目标绕行轨迹发布给控制模
块，以控制目标车辆按照规划好的绕行轨迹行驶。
[0117]
本技术实施例提供的绕行轨迹规划方法，通过对目标车辆在未来预设时长内的障碍物进行聚类处理，获得对应的聚类处理结果；根据聚类处理结果，进行绕行可行性分析；确定目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物；确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值；根据目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，构建纵向可行空间图；基于纵向可行空间图，根据目标车辆的最大加速能力、最大减速能力、纵向可行范围内路径的参考线所对应的曲率以及预设曲率和速度约束的对应关系，获得更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息；根据更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息，获得更新后的纵向可行空间图；基于更新后的纵向可行空间图和第二预设代价函数，获取离散时刻对应的目标车辆的第一目标位置；对第一目标位置进行拟合处理，获得目标车辆的参考速度；对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息；根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹；根据第一预设代价函数，获取目标边对应的轨迹的代价值；根据代价值，确定行驶参考路径；根据行驶参考路径、障碍物的位置信息和类型属性，更新纵向可行空间图的纵向速度约束信息；基于更新后的纵向可行空间图，进行速度采样，获得采样的备选速度；根据采样的备选速度和行驶参考路径，生成备选绕行轨迹；根据备选绕行轨迹和第三预设代价函数，确定目标绕行轨迹。由于本技术实施例基于绕行参考速度，根据目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间确定行驶参考路径，根据行驶参考路径、障碍物的位置信息和类型属性，更新纵向可行空间图的纵向速度约束信息，进而基于更新后的纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹，以使目标车辆按照目标绕行轨迹主动超越障碍物，因此，能够大大降低行车风险，提升行车效率，行车更加灵活，舒适性更强，且能够提高确定目标绕行轨迹的效率。
[0118]
下述为本技术装置实施例，可以用于执行本技术方法实施例。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术方法实施例。
[0119]
图4为本技术一实施例提供的绕行轨迹规划装置的结构示意图，如图4所示，本技术实施例的绕行轨迹规划装置400包括：构建模块401、获取模块402、处理模块403和第一确定模块404。其中：
[0120]
构建模块401，用于构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图，纵向可行空间图用于表征目标车辆在未来预设时长内离散时刻对应的纵向可行范围以及纵向速度约束信息。
[0121]
获取模块402，用于基于纵向可行空间图，获得目标车辆的绕行参考速度。
[0122]
处理模块403，用于基于绕行参考速度，对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样和评估，确定行驶参考路径，绕行行为阶段包括绕行前的准备阶段、绕行过程阶段和绕行完成后回到车道中心阶段，绕行行为阶段是根据目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间窗口确定的。
[0123]
第一确定模块404，用于根据纵向可行空间图和行驶参考路径，确定目标车辆在未来预设时长内的目标绕行轨迹。
[0124]
在一些实施例中，处理模块403可以具体用于：对目标车辆的绕行行为阶段对应的
可行空间进行采样，获得对应的节点信息；根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹，边信息是通过连接相邻的两个绕行行为阶段包含的节点获得的边信息；根据第一预设代价函数，获取目标边对应的轨迹的代价值，第一预设代价函数用于表示代价值与对应轨迹的轨迹差异、速度、碰撞风险以及最大横摆角速度的定量关系；根据代价值，确定行驶参考路径。
[0125]
可选的，处理模块403在用于对目标车辆的绕行行为阶段对应的可行空间进行采样，获得对应的节点信息时，可以具体用于：对每个绕行行为阶段的纵向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的离散纵向可行距离；基于离散纵向可行距离、车道宽度以及待绕行障碍物的位置信息，对目标车辆的横向可行空间进行等距离间隔采样，获得对应的采样点；根据采样点，获得对应的节点信息。
[0126]
可选的，处理模块403在用于根据绕行参考速度和边信息，确定目标边对应的轨迹时，可以具体用于：根据绕行参考速度，对边对应的纵向可行距离范围进行离散化和插值处理，确定目标边对应的轨迹。
[0127]
可选的，处理模块403在用于根据代价值，确定行驶参考路径时，可以具体用于：以目标车辆的初始位置为根节点，从根节点依次连接绕行行为阶段包含的每条边，获得节点连接序列；确定代价值加和最小的节点连接序列；基于代价值加和最小的节点连接序列对应的边，确定行驶参考路径。
[0128]
在一些实施例中，构建模块401可以具体用于：确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值；根据目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值，构建纵向可行空间图。
[0129]
可选的，构建模块401在用于确定目标车辆在未来预设时长内离散时刻绕行障碍物对应的目标纵向可行最小距离、目标纵向可行最大距离、目标纵向速度的最小值以及目标纵向速度的最大值时，可以具体用于：确定目标车辆的初始纵向可行最大距离、初始纵向可行最小距离、初始纵向速度的最小值以及初始纵向速度的最大值；针对未来预设时长内离散时刻待绕行的障碍物，执行以下操作，直至遍历完障碍物：根据目标障碍物纵向所占据的空间和初始纵向可行最小距离，确定目标车辆的目标纵向可行最小距离，以及根据目标障碍物的速度，确定目标纵向速度的最小值，确定目标纵向可行最小距离为新的初始纵向可行最小距离，确定目标纵向速度的最小值为新的初始纵向速度的最小值。
[0130]
在一些实施例中，获取模块402可以具体用于：基于纵向可行空间图，根据目标车辆的最大加速能力、最大减速能力、纵向可行范围内路径的参考线所对应的曲率以及预设曲率和速度约束的对应关系，获得更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息；根据更新后的纵向可行范围和纵向速度约束信息，获得更新后的纵向可行空间图；基于更新后的纵向可行空间图和第二预设代价函数，获取离散时刻对应的目标车辆的第一目标位置，第二预设代价函数用于表示代价值与对应离散时刻采样点的速度、加速度以及加加速度的定量关系；对第一目标位置进行拟合处理，获得目标车辆的参考速度。
[0131]
在一些实施例中，第一确定模块404可以具体用于：基于纵向可行空间图，进行速度采样，获得采样的备选速度；根据采样的备选速度和行驶参考路径，生成备选绕行轨迹；根据备选绕行轨迹和第三预设代价函数，确定目标绕行轨迹，第三预设代价函数用于表示
代价值与对应备选轨迹的碰撞风险、最大加速度、最大加加速度以及最大横摆角速度的定量关系。
[0132]
可选的，该绕行轨迹规划装置400还包括更新模块405，用于在第一确定模块404基于纵向可行空间图，进行速度采样之前，根据行驶参考路径、障碍物的位置信息和类型属性，更新纵向可行空间图的纵向速度约束信息。
[0133]
可选的，该绕行轨迹规划装置400还包括第二确定模块406，用于在构建模块401构建目标车辆在未来预设时长内绕行障碍物对应的纵向可行空间图之前，对目标车辆在未来预设时长内的障碍物进行聚类处理，获得对应的聚类处理结果；根据聚类处理结果，进行绕行可行性分析；确定目标车辆在未来预设时长内可绕行障碍物。
[0134]
本实施例的装置，可以用于执行上述任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
[0135]
图5为本技术提供的一种电子设备结构示意图。如图5所示，该电子设备500可以包括：至少一个处理器501和存储器502。
[0136]
存储器502，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。
[0137]
存储器502可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0138]
处理器501用于执行存储器502存储的计算机执行指令，以实现前述方法实施例所描述的绕行轨迹规划方法。其中，处理器501可能是一个中央处理器(central processing unit，cpu)，或者是特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。具体的，在实现前述方法实施例所描述的绕行轨迹规划方法时，该电子设备例如可以是终端、服务器等具有处理功能的电子设备。在实现前述方法实施例所描述的绕行轨迹规划方法时，该电子设备例如可以是车辆上的电子控制单元。
[0139]
可选的，该电子设备500还可以包括通信接口503。在具体实现上，如果通信接口503、存储器502和处理器501独立实现，则通信接口503、存储器502和处理器501可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外部设备互连(peripheral component，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0140]
可选的，在具体实现上，如果通信接口503、存储器502和处理器501集成在一块芯片上实现，则通信接口503、存储器502和处理器501可以通过内部接口完成通信。
[0141]
本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，程序指令用于上述实施例中的绕行轨迹规划方法。
[0142]
本技术还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的绕行轨
迹规划方法。
[0143]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。