路口轨迹规划方法、装置、车辆及存储介质与流程

本技术涉及自动驾驶领域，并且更具体地，涉及自动驾驶领域中的路口轨迹规划方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术：

1、随着智能网联汽车技术的快速发展，高级驾驶辅助系统在复杂交通场景下的应用日益广泛，其中路口通行作为城市道路驾驶中最具挑战性的环节之一，对车辆的轨迹估计与控制精度提出了高要求。

2、相关技术中，现有的l2级辅助驾驶方案主要依赖纯视觉感知或高精地图定位技术来实现路口路径规划与跟踪。然而，纯视觉感知方案在复杂路口环境中面临显著的技术瓶颈：一方面，路口区域存在大量的动态障碍物、不规则的交通标线以及复杂的几何结构，导致基于摄像头的目标检测与车道线识别算法容易出现漏检、误检或特征丢失现象；另一方面，当车辆处于路口中心且周围缺乏明显参照物时，视觉里程计容易产生累积误差，导致横向控制不稳定甚至失控。此外，现有高精地图方案虽然能提供稳定的先验信息，但其构建与维护成本高昂，且对车端计算资源要求极高，难以在大规模量产车型中普及，亟需解决。

技术实现思路

1、本技术提供了一种路口轨迹规划方法、装置、车辆及存储介质，解决了相关技术中因纯视觉感知失效导致的轨迹不稳定以及高精地图方案成本高、算力需求大的问题，通过融合低成本地图先验与实时车辆感知信息，实现了在低算力平台上输出连续平滑且具有高鲁棒性的控制参考轨迹。

2、第一方面，提供了一种路口轨迹规划方法，该方法包括：基于当前车辆的定位信息，根据所述当前车辆的环境感知数据和地图道路先验信息生成融合道路环境表征；基于所述融合道路环境表征和所述地图道路先验信息，生成多条候选可通行轨迹，并确定所述多条候选可通行轨迹之间的拓扑连通关系；根据所述当前车辆的行驶意图信息和所述拓扑连通关系，从所述多条候选可通行轨迹中确定当前车辆的目标可通行轨迹，并基于所述目标可通行轨迹，生成所述当前车辆的控制参考轨迹。

3、本技术实施例的路口轨迹规划方法，通过将地图先验与感知信息深度融合并生成融合道路环境表征，使系统在视觉车道线缺失或结构突变时仍能获得稳定的道路结构先验，有效解决了纯视觉方案在复杂路口场景下的横向控制失效问题。

4、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，所述基于所述融合道路环境表征和所述地图道路先验信息，生成多条候选可通行轨迹，包括：根据所述地图道路先验信息生成先验查询信息；基于所述先验查询信息，在所述融合道路环境表征中执行特征提取与稀疏采样交互，得到所述多条候选可通行轨迹。

5、基于上述技术方案，通过利用地图道路先验信息生成先验查询信息，并基于该先验查询信息在融合道路环境表征中执行稀疏采样交互，使候选轨迹的解码过程受道路先验约束，有效减少了无效搜索区域，提升了轨迹生成效率和特征聚合精度。

6、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述基于所述先验查询信息，在所述融合道路环境表征中执行特征提取与稀疏采样交互，得到所述多条候选可通行轨迹，包括：将所述先验查询信息作为初始查询向量输入至预设的多层级联的解码器中得到当前层更新后的归一化控制点，其中，所述预设的多层级联的解码器包括多层解码层，每层解码层配置有多层感知机、残差计算单元和sigmoid激活单元，其中，所述多层感知机用于根据所述初始查询向量生成当前层的坐标差异增量；所述残差计算单元用于将所述当前层的坐标差异增量和上一层的归一化控制点在逆sigmoid域内进行残差求和得到残差相加结果；所述sigmoid激活单元用于对所述残差相加结果执行 sigmoid 激活，得到所述当前层更新后的归一化控制点。

7、基于上述技术方案，通过采用多层级联的解码器并配置多层感知机、残差计算单元和sigmoid激活单元，在逆sigmoid域内对归一化控制点进行逐层残差更新，既保证了迭代过程中控制点始终位于归一化区间内，又实现了对地图先验与实时感知几何偏差的逐层修正，提升了轨迹几何回归的精度与训练稳定性。

8、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述确定所述多条候选可通行轨迹之间的拓扑连通关系，包括：提取所述多条候选可通行轨迹对应的实例特征；将所述候选可通行轨迹对应的实例特征分别投影至起点特征空间和终点特征空间，生成对应于每条候选可通行轨迹起点的起点向量及对应于每条候选可通行轨迹终点的终点向量；针对任意两条不同的候选可通行轨迹，基于一条候选可通行轨迹的所述终点向量与另一条候选可通行轨迹的所述起点向量的匹配程度，预测两条候选可通行轨迹之间的连接概率；基于所述连接概率构建表示所述多条候选可通行轨迹之间关系的邻接矩阵或有向连通图，得到所述多条候选可通行轨迹之间的拓扑连通关系。

9、基于上述技术方案，通过将候选轨迹实例特征分别投影至起点与终点特征空间，并基于终点向量与起点向量的匹配程度预测任意两条轨迹之间的连接概率，再据此构建邻接矩阵或有向连通图，能够以结构化方式表达复杂路口各通行分支之间的连通逻辑。

10、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述根据所述当前车辆的行驶意图信息和所述拓扑连通关系，从所述多条候选可通行轨迹中确定当前车辆的目标可通行轨迹，包括：基于所述多条候选可通行轨迹，确定所述当前车辆所处的初始候选可通行轨迹；以所述初始候选可通行轨迹为根节点，根据所述行驶意图信息在所述拓扑连通关系中进行有向图遍历，将与所述行驶意图信息相匹配的候选可通行轨迹作为所述目标可通行轨迹。

11、基于上述技术方案，通过以当前车辆所处候选轨迹为根节点，并根据行驶意图信息在拓扑连通关系中进行有向图遍历，能够在多岔路、分汇流等复杂场景下精准剪枝无关分支，激活与导航或驾驶意图相匹配的目标轨迹，显著提升了复杂路口下的路径选择准确率。

12、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述基于所述目标可通行轨迹，生成所述当前车辆的控制参考轨迹，包括：识别所述目标可通行轨迹对应的参数化表达，所述参数化表达包括贝塞尔曲线控制点、样条曲线控制点、多项式曲线参数、折线控制点或离散轨迹点中的至少一种；对所述参数化表达进行解析，生成连续平滑的离散轨迹点序列，并将所述离散轨迹点序列作为所述车辆控制参考轨迹。

13、基于上述技术方案，通过识别目标可通行轨迹的参数化表达并对该参数化表达进行解析生成连续平滑的离散轨迹点序列，使目标轨迹从高维参数空间高效转换为底盘可执行的离散控制点，避免了传统密集采样带来的计算冗余，同时保证了轨迹的平滑性和控制接口的兼容性。

14、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述目标可通行轨迹以所述贝塞尔曲线控制点表示，所述基于所述目标可通行轨迹，生成所述当前车辆的控制参考轨迹，还包括：确定基函数矩阵，所述基函数矩阵由预设的离散化时间参数计算得到；基于所述目标可通行轨迹，确定所述当前车辆的目标车道线，并提取所述目标车道线对应的贝塞尔控制点集合构成点集矩阵；根据所述基函数矩阵和所述点集矩阵生成离散轨迹点序列，并根据所述离散轨迹点序列生成所述当前车辆的控制参考轨迹。

15、基于上述技术方案，通过预计算由离散化时间参数确定的基函数矩阵，并以目标车道线的贝塞尔控制点点集矩阵与基函数矩阵执行线性乘法生成离散轨迹点序列，使得具备连续特性的参考轨迹可单步矩阵运算解析生成，在确保轨迹曲率平滑、消除方向盘高频抖动的同时，大幅降低了轨迹生成的在线计算延迟。

16、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述根据所述当前车辆的环境感知数据和地图道路先验信息生成融合道路环境表征，包括：基于所述当前车辆的定位信息，将所述环境感知数据与所述地图道路先验信息转换至可相互关联的统一表征空间；对转换至所述统一表征空间后的所述环境感知数据与所述地图道路先验信息进行信息融合，生成所述融合道路环境表征。

17、基于上述技术方案，通过基于定位信息将环境感知数据与地图道路先验信息转换至可相互关联的统一表征空间后再进行融合，使异构异源数据在空间坐标系上精确对齐，消除了地图投影误差与感知坐标系差异对后续轨迹解码的干扰，保证了融合道路环境表征的物理一致性。

18、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述对转换至所述统一表征空间后的所述环境感知数据与所述地图道路先验信息进行信息融合，生成所述融合道路环境表征，包括：确定所述统一表征空间的当前表征类型；基于所述当前表征类型，对所述环境感知数据与所述地图道路先验信息进行信息融合，生成所述融合道路环境表征。

19、基于上述技术方案，通过确定统一表征空间的当前表征类型并据此选择对应的融合策略，使本方法能够自适应地在前视表征空间和鸟瞰图表征空间等多种架构下部署运行，突破了单一感知表征空间的适配局限，提升了技术方案在不同车型平台和算力平台上的兼容性。

20、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述当前表征类型为前视表征空间类型，所述基于所述当前表征类型，对所述环境感知数据与所述地图道路先验信息进行信息融合，生成所述融合道路环境表征，包括：基于所述当前车辆的定位信息和相机参数，将所述地图道路先验信息投影至前视坐标系，得到投影后的地图道路先验信息；基于所述环境感知数据，确定所述当前车辆的前视感知特征；将所述投影后的地图道路先验信息和所述前视感知特征进行融合，生成所述融合道路环境表征。

21、基于上述技术方案，通过在当前表征类型为前视表征空间时，将地图道路先验信息投影至前视坐标系并与前视感知特征融合，使仅搭载前视摄像头的低算力量产车型在不引入bev感知架构的前提下，仍能借助地图道路先验信息增强前视特征的道路结构表达能力。

22、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述当前表征类型为鸟瞰图表征空间，所述基于所述当前表征类型，对所述环境感知数据与所述地图道路先验信息进行信息融合，生成所述融合道路环境表征，包括：将所述环境感知数据转换至预设鸟瞰图空间得到转换后的环境感知数据；将所述地图道路先验信息转换至所述预设鸟瞰图空间得到转换后的地图道路先验信息；对所述转换后的环境感知数据和所述转换后的地图道路先验信息进行融合，生成所述融合道路环境表征。

23、基于上述技术方案，通过在当前表征类型为鸟瞰图表征空间时，将环境感知数据与地图道路先验信息共同转换至预设鸟瞰图空间进行融合，使二者在统一bev网格上实现像素级对齐与通道级拼接，为后续基于bev特征的解码器提供了空间位置信息更加丰富、道路拓扑表达更为清晰的融合特征输入。

24、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述基于当前车辆的定位信息，对所述当前车辆的环境感知数据和地图道路先验信息进行融合之前，还包括：判断所述当前车辆的定位信息是否有效更新；当所述当前车辆的定位信息有效更新时，基于当前定位信息进行坐标转换，否则，沿用上一时刻有效定位数据或基于车辆运动状态进行定位递推。

25、基于上述技术方案，通过在融合之前执行定位数据更新判定，当定位有效更新时基于当前定位信息进行坐标转换，当定位未更新或异常时沿用上一时刻有效定位数据或基于车辆运动状态进行短时外推，有效抵御了信号短暂丢失或更新延迟对坐标转换连续性的冲击，增强了鲁棒性。

26、第二方面，提供一种路口轨迹规划装置，包括：融合模块，用于基于当前车辆的定位信息，根据所述当前车辆的环境感知数据和地图道路先验信息生成融合道路环境表征；拓扑构建模块，用于基于所述融合道路环境表征和所述地图道路先验信息，生成多条候选可通行轨迹，并确定所述多条候选可通行轨迹之间的拓扑连通关系；轨迹规划模块，用于根据所述当前车辆的行驶意图信息和所述拓扑连通关系，从所述多条候选可通行轨迹中确定当前车辆的目标可通行轨迹，并基于所述目标可通行轨迹，生成所述当前车辆的控制参考轨迹。

27、第三方面，提供一种车辆，该车辆包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序，以实现上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

28、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行，以实现上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。