一种车辆辅助驾驶方法以及车辆与流程

本说明书涉及智能驾驶，具体地说，涉及智能驾驶下的车辆辅助驾驶技术，更具体地说，涉及一种车辆辅助驾驶方法以及车辆。

背景技术：

1、在车辆辅助驾驶过程中，车辆通常依赖自身搭载的摄像头、毫米波雷达等传感器感知周围环境，并基于感知结果规划安全、无碰撞的行驶轨迹。然而，在复杂的多车交通场景中，自车的传感器视野经常被前方或侧方的其他车辆所遮挡，导致被遮挡区域内形成感知盲区。若该盲区内存在行人、电动自行车或其它障碍物，则难以被自车及时发现和识别，从而带来潜在的碰撞风险，影响车辆行驶的安全性。

技术实现思路

1、本说明书实施例提供了一种车辆辅助驾驶方法以及车辆，用于提高车辆行驶的安全性。

2、为实现上述技术目的，本说明书实施例提供了如下技术方案：

3、第一方面，本说明书的一个实施方式提供一种车辆辅助驾驶方法，包括：

4、获取车辆行驶过程中的环境感知信息，并根据所述环境感知信息确定对所述车辆的感知视野产生遮挡的目标车辆；

5、基于所述环境感知信息对所述目标车辆进行轨迹预测，以得到所述目标车辆的预测驾驶行为；

6、获取所述目标车辆的实际驾驶行为，并将所述实际驾驶行为与所述预测驾驶行为进行比对；

7、若所述实际驾驶行为与所述预测驾驶行为的比对结果满足异常条件，则在所述目标车辆造成的视野盲区内配置虚拟风险对象；

8、响应于所述虚拟风险对象的配置，对所述车辆在辅助驾驶过程中的规划轨迹进行调整，调整后的规划轨迹用于避免与所述虚拟风险对象发生碰撞。

9、可选的，在一种可能的实现方式中，所述根据所述环境感知信息确定对所述车辆的感知视野产生遮挡的目标车辆，包括：

10、基于所述环境感知信息确定车辆所处驾驶环境的道路信息；

11、根据所述道路信息确定驾驶环境中的风险区域；

12、将对所述车辆在所述风险区域中造成感知视野遮挡的车辆标记为所述目标车辆。

13、本实现方式中，通过先基于环境感知信息获取道路信息并确定风险区域，再将风险区域内对自车视野造成遮挡的车辆标记为目标车辆，实现了对遮挡车辆的针对性筛选，使得只有与高风险位置相关的遮挡目标才会触发后续异常分析，过滤无关遮挡车辆，并达到聚焦关键风险源的效果，提升了系统决策的精准度和计算资源利用效率。

14、可选的，在一种可能的实现方式中，所述基于所述环境感知信息对所述目标车辆进行轨迹预测，以得到所述目标车辆的预测驾驶行为，包括：

15、基于所述环境感知信息确定所述目标车辆关联的障碍物和车道标识；

16、根据所述障碍物和所述车道标识，对所述目标车辆在视野盲区内不存在障碍物的假设下进行路径规划，以得到参考轨迹和参考车速；

17、通过所述参考轨迹和所述参考车速确定所述目标车辆的预测驾驶行为。

18、本实现方式中，通过基于感知到的障碍物和车道标识，在假设盲区内不存在任何障碍物的前提下为目标车辆规划参考轨迹和参考车速，并以此作为预测驾驶行为，实现了预测基线的客观化和场景化构建，使得后续与实际行为的比对具有明确且合理的参照基准，达到了将目标车辆自身正常行驶意图与其异常行为准确分别的效果，提升了异常行为判断的准确性和可信度。

19、可选的，在一种可能的实现方式中，所述若所述实际驾驶行为与所述预测驾驶行为的比对结果满足异常条件，则在所述目标车辆造成的视野盲区内配置虚拟风险对象，包括：

20、确定所述实际驾驶行为与所述预测驾驶行为的偏移参数，所述偏移参数包括横向偏移和纵向偏移中的至少一种；

21、若所述偏移参数达到偏移阈值，则确定比对结果满足异常条件；

22、对所述视野盲区进行网格化分割，以得到多个网格位置；

23、确定所述目标车辆的运动状态；

24、基于所述网格位置配置虚拟对象，并结合所述运动状态确定所述虚拟对象的运动速度；

25、将所述网格位置确定为所述虚拟风险对象的空间位置，并将所述运动速度确定为所述虚拟风险对象的移动速度，以生成具有位置与速度属性的虚拟风险对象。

26、本实现方式中，通过确定实际驾驶行为与预测驾驶行为之间的横向和纵向偏移参数，并在偏移参数达到阈值时对视野盲区进行网格化分割，结合目标车辆的运动状态反推出每个网格位置对应的虚拟对象运动速度，进而形成若干组位置与速度组合的虚拟风险对象，实现了从宏观行为异常到微观风险对象具象化的完整推导链条，达到了将模糊的异常信号转化为可用于路径规划的明确风险实体的效果，从而提升了盲区风险量化的粒度和可操作性。

27、可选的，在一种可能的实现方式中，所述对所述视野盲区进行网格化分割，以得到多个网格位置，包括：

28、获取所述目标车辆对应的历史环境感知信息；

29、确定当前时刻被所述目标车辆遮挡的遮挡区域；

30、基于所述历史环境感知信息对所述遮挡区域中已经感知的区域进行信息补充，以得到所述视野盲区；

31、对所述视野盲区进行网格化分割，以得到多个网格位置。

32、本实现方式中，通过在网格化分割前获取目标车辆遮挡形成前的历史环境感知信息，并利用该历史信息对当前遮挡区域中已被感知过的无障碍区域进行剔除，仅保留持续未被感知的部分作为进而的视野盲区，实现了对于盲区范围的精炼收缩，减少了无效网格的生成数量，达到了在保证覆盖潜在风险的前提下压缩计算规模的效果，提升了虚拟对象配置环节的计算效率和风险定位的准确性。

33、可选的，在一种可能的实现方式中，所述结合所述运动状态确定所述虚拟对象的运动速度，包括：

34、根据所述虚拟对象所在的网格位置，确定所述虚拟对象与所述目标车辆之间的纵向距离和横向距离；

35、基于所述纵向距离和所述目标车辆的车速，计算所述目标车辆与所述虚拟对象的预期碰撞时间；

36、基于所述横向距离和所述预期碰撞时间，确定所述虚拟对象的运动速度。

37、本实现方式中，通过根据虚拟对象所在网格位置获取其与目标车辆之间的纵向距离和横向距离，利用纵向距离和目标车车速计算预期碰撞时间，再由横向距离与预期碰撞时间反推虚拟对象的运动速度，实现了位置与速度之间基于运动学关系的物理耦合，使得生成的虚拟风险对象在时间与空间维度上能够与目标车的异常行为自洽，达到了提升虚拟对象场景合理性的效果，进而改善了后续碰撞评估和路径规划的可靠程度。

38、可选的，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

39、根据环境感知信息确定所述视野盲区对应的道路类型；

40、确定所述道路类型对应的速度阈值，所述速度阈值基于不同道路对象在对应道路类型的道路中行驶的平均速度；

41、将所述速度阈值与所述虚拟对象的运动速度进行比对，以对所述虚拟风险对象进行筛选。

42、本实现方式中，通过根据视野盲区所处的道路类型确定对应的速度阈值，该阈值基于行人或非机动车等道路对象在该类型道路下的平均速度设定，并用该阈值对虚拟对象的运动速度进行比对筛选，排除超出合理范围的速度组合，实现了对虚拟风险对象的场景化物理约束，剔除了不符合实际交通特征的对象，达到了降低误报警概率的效果，进一步提升了系统预警的可信度和驾乘人员的接受度。

43、可选的，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

44、在车辆行驶过程中，若通过环境感知信息检测到视野盲区内的实际障碍物，则采用所述实际障碍物替换虚拟风险对象；

45、基于所述实际障碍物进行辅助驾驶过程中的规划轨迹。

46、本实现方式中，通过在车辆持续行驶过程中一旦通过环境感知信息检测到视野盲区内的实际障碍物，便立即采用该实际障碍物替换之前配置的虚拟风险对象，并基于实际障碍物进行后续路径规划，实现了从推测性预测到确定性感知的无缝切换，达到了使车辆响应与真实环境状态实时对齐的效果，提升了系统在盲区逐步暴露过程中的决策连续性和灵活性，从而提升车辆性的安全性。

47、可选的，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

48、若将所述虚拟风险对象配置到路径规划后，无法规划出避免碰撞的可通行轨迹，则控制车辆沿当前车道减速行驶，直至超过目标车辆或确认视野盲区内不存在障碍物。

49、本实现方式中，通过在将虚拟风险对象纳入路径规划后，若发现无论如何调整均无法规划出可通行的无碰撞轨迹，则控制车辆沿当前车道减速缓慢前行，直至超过目标车辆或确认盲区内无障碍物，实现了在空间约束极端不利时的降级保守控制策略，达到了避免因强行规划复杂避让轨迹而引发控制失稳或无效操作的效果，提升了系统在狭窄、拥挤等特殊行驶工况下的鲁棒性和行驶连续性。

50、第二方面，本说明书的一个实施方式提供了一种车辆辅助驾驶装置，包括：

51、获取单元，用于获取车辆行驶过程中的环境感知信息，并根据所述环境感知信息确定对所述车辆的感知视野产生遮挡的目标车辆；

52、处理单元，用于基于所述环境感知信息对所述目标车辆进行轨迹预测，以得到所述目标车辆的预测驾驶行为；

53、所述处理单元，还用于获取所述目标车辆的实际驾驶行为，并将所述实际驾驶行为与所述预测驾驶行为进行比对；

54、所述处理单元，还用于若所述实际驾驶行为与所述预测驾驶行为的比对结果满足异常条件，则在所述目标车辆造成的视野盲区内配置虚拟风险对象；

55、所述处理单元，还用于响应于所述虚拟风险对象的配置，对所述车辆在辅助驾驶过程中的规划轨迹进行调整，调整后的规划轨迹用于避免与所述虚拟风险对象发生碰撞。

56、第三方面，本说明书的一个实施方式还提供了一种车辆辅助驾驶系统，包括传感器与整车控制器，所述传感器用于进行车辆相关数据的采集；所述整车控制器用于执行如上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的车辆辅助驾驶方法。

57、第四方面，本说明书的一个实施方式还提供了一种车辆，所述车辆包括：存储器，用于存储可执行程序代码；处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述可执行程序代码，使得所述车辆执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的车辆辅助驾驶方法。

58、第五方面，本说明书的一个实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车辆辅助驾驶方法。

59、第六方面，本说明书实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序可以存储在计算机可读存储介质或云端中；所述计算机设备的处理器读取所述计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的车辆辅助驾驶方法的步骤。

60、从上述技术方案可以看出，本说明书实施例提供的车辆辅助驾驶方法通过获取车辆行驶过程中的环境感知信息，并根据环境感知信息确定对车辆的感知视野产生遮挡的目标车辆，实现了对潜在风险源的定位；然后基于环境感知信息对目标车辆进行轨迹预测，以得到目标车辆的预测驾驶行为，建立了与实际行为比对的参照基线；同时获取目标车辆的实际驾驶行为，并将实际驾驶行为与预测驾驶行为进行比对，在满足异常条件时，在目标车辆造成的视野盲区内配置虚拟风险对象，实现了对未感知障碍物的提前推断；在此基础上，将虚拟风险对象纳入路径规划以调整规划轨迹，从而在直接感知到盲区障碍物前提前避让，降低了因被遮挡障碍物突然出现导致的碰撞风险，提高车辆行驶的安全性。