障碍物风险场环境建模方法及其装置、相关产品与流程

1.本发明涉及自动驾驶领域，特别涉及一种障碍物风险场环境建模方法、一种障碍物风险场环境建模装置、一种存储介质、一种包含指令的计算机程序产品、一种电子设备和一种移动工具。


背景技术：

2.自动驾驶系统是一个集环境感知、决策控制和动作执行等功能于一体的综合系统，是充分考虑车辆与交通环境协调规划的系统，也是未来智能交通系统的重要组成部分。
3.在自动驾驶系统中，决策控制模块是至关重要的组成部分，其上游为感知、定位等基础信息输出，由于感知传感器对环境的描述主要依托于车体坐标系，而定位对自车信息的描述主要依托于大地坐标系，因此在决策规划模块使用感知定位信息时需进行环境建模，将静态地图与动态环境信息进行整合。障碍物风险场搭建作为环境建模的关键环节，其风险场的真实性、稳定性决定了自动驾驶系统横、纵向涉及障碍物交互的功能效果。
4.目前障碍物风险场环境建模方法主要针对非结构化道路工况，通过对感知到的周边环境障碍物，在全局坐标系或自车坐标系下，基于栅格地图或人工势场等方法进行处理后直接进行局部路径规划。
5.在结构化道路工况下，自车与障碍物受交通规则、交通标识约束，因此无法直接应用现有的栅格地图或人工势场方法进行障碍物风险场环境建模。


技术实现要素：

6.本发明实施例旨在至少解决上述技术问题之一。
7.第一方面，本发明实施例提供一种障碍物风险场环境建模方法，包括：
8.以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立当前帧障碍物栅格图；
9.根据障碍物的当前帧感知数据确定障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域；
10.计算并更新各障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧障碍物风险场。
11.第二方面，本发明实施例提供一种障碍物风险场环境建模装置，包括：
12.建图模块，用于以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立当前帧障碍物栅格图；
13.占据区域确定模块，用于根据障碍物的当前帧感知数据确定所述障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域；
14.障碍物风险场构建模块，用于计算并更新各障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧障碍物风险场。
15.第三方面，本发明实施例提供一种存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法的步骤。
16.第四方面，本发明实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面提供的方法的步骤。
17.第五方面，本发明实施例提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明第一方面提供的方法的步骤。
18.第六方面，本发明实施例提供一种移动工具，其特征在于，包括如第五方面所示的电子设备。
19.本发明实施例基于frenet坐标系建立当前帧障碍物栅格图，在确定出障碍物在当前帧障碍物栅格图中的占据区域后，计算占据区域中每个栅格的占据概率，即本技术技术方案建立得到的障碍物风险场被栅格化，且细化到每个栅格具有相应的占据概率，使得障碍物风险场更加精细和精准，增强了障碍物风险场的有效性，同时将障碍物的时间维度与空间维度有效结合，提高障碍物风险场环境模型的稳定性和有效性，使得sl、st栅格图可适用于障碍物风险场的建模，为更加合理的决策规划提供准确的环境模型支撑。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本发明实施例提供的一种障碍物风险场环境建模方法的示意图；
22.图2a至图2c是本发明实施例提供sl坐标系更新示意图；
23.图3a至图3c是本发明实施例提供st坐标系更新示意图；
24.图4是本发明实施例中用于确定静态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前占据区域的方法的示意图；
25.图5是本发明实施例中用于确定动态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前占据区域的方法的示意图；
26.图6是本发明实施例中针对动态障碍物的当前帧st风险场确定方法的示意图；
27.图7是图6中步骤s132的实现方法的示意图；
28.图8是本发明一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置的原理框图；
29.图9是图8中建模模块100的原理框图；
30.图10是本发明另一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置的原理框图；
31.图11是图10中动态障碍物占据区域确定单元220的原理框图；
32.图12是本发明又一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置的原理框图；
33.图13是图12中动态障碍物风险场构建单元320的原理框图；
34.图14是本发明又一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置的原理框图；
35.图15为本发明的电子设备的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
36.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例
中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
37.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
38.本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
39.在本发明中，“模块”、“装置”、“系统”等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。详细地说，例如，元件可以、但不限于是运行于处理器的过程、处理器、对象、可执行元件、执行线程、程序和/或计算机。还有，运行于服务器上的应用程序或脚本程序、服务器都可以是元件。一个或多个元件可在执行的过程和/或线程中，并且元件可以在一台计算机上本地化和/或分布在两台或多台计算机之间，并可以由各种计算机可读介质运行。元件还可以根据具有一个或多个数据包的信号，例如，来自一个与本地系统、分布式系统中另一元件交互的，和/或在因特网的网络通过信号与其它系统交互的数据的信号通过本地和/或远程过程来进行通信。
40.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
41.本发明实施例中的障碍物风险场建模方法可以应用在电子设备中，电子设备例如包括但不限于智能手机、智能平板、个人pc、计算机、云端服务器、控制器等。
42.本发明的技术方案主要实现结构化道路下的障碍物风险场的环境建模，其主要采用基于frenet坐标系(也称道路坐标系)的栅格法表示。即用栅格表征障碍物在栅格图中的空间位置，即在结构化道路中的位置。本文中定义的障碍物风险场可以表征为每个栅格点的在栅格图中的空间位置以及其相应的占据概率的关系。
43.图1是根据本发明的实施例的障碍物风险场环境建模方法的示意图，该方法可应用于任何能够实现自动驾驶的移动工具上，例如自动驾驶车辆(乘用车、大巴车、小巴车、货车、越野车、环卫车、清扫车、洗地车和吸尘车等)、扫地机器人等，本发明对此不作限制。如图1所示，该方法包括：
44.s11、以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立当前帧障碍物栅格图；
45.本实施例中，将frenet坐标系的原点设置为自车当前位置，即自车在结构化道路中心线上的投影点。
46.在一些实施方式中，障碍物可包括静态障碍物和动态障碍物，障碍物的类型包含在感知数据中，感知数据由已知上游的感知模块输出，以自车当前位置为原点在frenet坐
标系中建立当前帧障碍物栅格图，包括：
47.以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立静态障碍物对应的当前帧sl栅格图；以及，
48.以自车当前位置为原点在所述frenet坐标系中建立动态障碍物对应的当前帧st栅格图。
49.具体来说，在frenet坐标系下使用结构化道路的中心线作为参考线(即自车的参考线)，用s、l参数描述静态障碍物以建立sl栅格图，其中s为静态障碍物相对参考线投影后的纵向距离，l为静态障碍物相对参考线投影后的横向距离，如图2a所示为sl坐标系下1表示自车、2表示静态障碍物在参考线上的投影点(该投影点距离自车的纵向距离为s)、3表示静态障碍物、4表示参考线。对于动态障碍物可建立st栅格图，其中t为以当前时间为基准的障碍物时间，s为t时刻下相对参考线投影后纵向距离，如图3a所示为st坐标系下1表示自车、2表示动态障碍物、3表示动态障碍物与自车的碰撞点、4表示参考线、5表示动态障碍物的预测轨迹。此种方法可将感知的障碍物与高精地图相结合。
50.s12、根据障碍物的当前帧感知数据确定障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域；
51.其中，感知数据由已知上游的感知模块输出。感知模块需要通过各种传感器获取大量的环境信息，包括自车的状态、交通流信息、道路状况、交通标志等，这些传感器主要包括：激光雷达(lidar)、摄像头(camera)、毫米波雷达(millimeter wave radar)等。
52.以静态障碍物为例，图2b示出了静态障碍物在前一帧感知数据确定障碍物在前一帧障碍物栅格图中的前一帧占据区域；图2c，其示出了静态障碍物的当前帧感知数据确定的障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域。而。
53.s13、计算并更新各障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧障碍物风险场。
54.示例性地，对于静态障碍物和动态障碍物的风险场相应地表示为sl风险场和st风险场。sl风险场主要描述静态障碍物每个占据栅格点(s,l)与占据概率p之间的关系，记作p(s,l)。st风险场主要描述动态障碍物每个占据栅格点(s,t)与占据概率p之间的关系，记作p(s,t)。静态障碍物风险场(即sl风险场)可表示为{s,l,p(s,l)}，动态障碍物风险场(即st风险场)可表示为{s,t,p(s,t)}。
55.本发明实施例基于frenet坐标系建立当前帧障碍物栅格图，在确定出障碍物在当前帧障碍物栅格图中的占据区域后，计算占据区域中每个栅格的占据概率，即本技术技术方案建立得到的障碍物风险场被栅格化，且细化到每个栅格具有相应的占据概率，使得障碍物风险场更加精细和精准，增强了障碍物风险场的有效性。
56.在更详细地阐述本发明之前，提供本文中使用的某些术语的定义可能有助于理解本发明。
57.在栅格图中，静态障碍物在sl栅格图中的占据区域包含多个栅格点，定义大写sl表示单个静态障碍物的占据区域中所包含的栅格点的合集，前下角标代表静态障碍物的id，例如id为5的静态障碍物的在sl栅格图中的占据区域可表示为(5s,5l)；定义小写sl表示sl中的某个栅格点，用前上角标表示栅格点编号，例如id为5的静态障碍物的占据区域中第0个占据栅格点可表示为(
05
s,
05
l)。动态障碍物在st栅格图中的占据区域包含多个栅格点，
定义大写st表示单个动态障碍物的占据区域中所包含的栅格点的合集，前下角标代表动态障碍物的id，例如id为5的动态障碍物的在st栅格图中的占据区域可表示为(5s,5t)；定义小写st表示st中的某个栅格点，用前上角标表示栅格点编号，例如id为5的动态障碍物的占据区域中第0个占据栅格点可表示为(
05
s,
05
t)。
58.由于sl、st均基于frenet坐标系描述，其原点为自车在结构化道路参考中心线上的投影点，因此需根据自车运动不断更新历史风险场纵坐标数据，用下角标m代表建立当前帧frenet坐标系的时间，上角标n代表建立数据当前帧坐标系时间，所述数据是指根据当前帧感知数据和自车车道中心线计算得到的动态障碍物的s和t相应坐标值。当上角标省略时代表两坐标系时间统一，例如s
21
代表t1数据在t2时刻建立的frenet坐标系下投影，s2代表t2时刻的数据在t2时刻建立的frenet坐标系下的投影。
59.根据上述定义，静态障碍物id为5的当前帧占据区域在当前帧frenet坐标系下可表示为(5s
m,5
lm)，其中第0个栅格点可表示为(
05
sm,
05
lm)。
60.针对静态障碍物，其s最大值表示为max_s，s最小值为表示为min_s，其l最大值表示为max_l，l最小值表示为min_l。
61.针对动态障碍物，其t最大值表示为max_t，t最小值表示为min_t。同一动态障碍物在相同时间坐标系下min_t和max_t对应的s范围(min_s,max_s)不同，因此用上角标
“’”
区分，例如{(min_s,max_s),min_t}和{(min_s’,max_s’),max_t}。
62.图4和图5分别示意性地示出了当障碍物为静态障碍物和动态障碍物时，确定所述障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前占据区域的实现方法。
63.如图4所示，确定静态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前占据区域的实现方法包括：
64.s1211：根据静态障碍物的当前帧感知数据中的位置点和障碍物尺寸确定静态障碍物的覆盖区域；
65.s1212：将所述覆盖区域投影到当前帧sl栅格图中得到所述静态障碍物在当前帧sl栅格中的当前帧占据区域。
66.静态障碍物在当前帧sl栅格图中的占据区域可表示为(min_s,max_s)和(min_l,max_l)，在sl栅格图中标记栅格被占据障碍物id，由于障碍物间实际位置不会出现重叠，因此每个栅格被占据障碍物id理论上唯一。
67.需要说明的是，对于静态障碍物，其在结构化道路中变化情况不大，因此可以不考虑历史帧信息。如图2b至2c所示，图2b为静态障碍物在前一帧sl栅格图中的前一帧占据区域，图2c为所述静态障碍物在当前帧sl栅格图中的当前帧占据区域。
68.如图5所示，确定动态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前占据区域的实现方法包括：
69.s1221：根据所述动态障碍物的当前帧预测轨迹、自车参考线确定动态障碍物与自车发生冲突的st区域；
70.根据所述动态障碍物的当前帧预测轨迹、自车参考线确定动态障碍物与自车发生冲突的st区域可表示为{(min_s,max_s),min_t}和{(min_s’,max_s’),max_t}，在st栅格图中标记栅格被占据障碍物id[]，由于障碍物预测轨迹可能出现重叠，因此每个栅格被占据障碍物id理论上不唯一，因此记作id[]。
[0071]
其中，动态障碍物的当前帧的预测轨迹由已知的上游的预测模块输出。与感知模块一样，预测模块也为本发明环境建模的上游模块，本发明对此不作限定。
[0072]
需要说明的是，动态障碍物与自车发生冲突的st区域可以根据现有技术中已知的方法来确定，本发明对此不作限制。示例性地，根据动态障碍物的当前帧预测轨迹、动态障碍物尺寸、自车参考线、自车尺寸来确定自车和该动态障碍物发生碰撞过程中的碰撞开始点的时间t(即min_t)和s(即min_s)，以及碰撞结束点的时间t(即max_t)和s(即max_s)，根据(min_t,min_s)、(max_t,max_s)来确定动态障碍物与自车发生冲突的st区域，该st区域没有栅格化。例如，根据动态障碍物尺寸生成用于表示动态障碍物的第一虚拟框，根据自车尺寸生成用于表示自车的第二虚拟框，将动态障碍物的预测轨迹中的每个轨迹点作为第一虚拟框的中心点，将自车参考线上的每个路点作为第二虚拟框的中心点，将第一虚拟框沿着预测轨迹进行模拟运动，将第二虚拟框沿着参考路线进行模拟运动，记录两者开始发生碰撞和结束碰撞的时间点及其对应的s坐标值。
[0073]
s1222：将所述st区域栅格离散化到当前帧st栅格图中得到第一预估占据区域；
[0074]
如图3c所示，示出了将st区域栅格离散化到当前帧st栅格图中得到的第一预估占据区域。
[0075]
s1223：将所述动态障碍物的前一帧占据区域投影到当前帧st栅格图中得到第二预估占据区域。
[0076]
示例性地，根据前一帧和当前帧的时间变化量和自车位置变化量对动态障碍物的前一帧占据区域进行位移，得到所述动态障碍物在当前帧st栅格图中的第二预估区域。
[0077]
例如，前一帧占据区域投影到当前帧st栅格图中得到的第二预估占据区域的坐标可表示为：
[0078]
sm＝s
mm-1
‑△
s；
ꢀꢀ
(1)
[0079]
tm＝t
mm-1
‑△
t；
ꢀꢀꢀ
(2)
[0080]
这里，sm表示当前帧对应时刻的纵坐标，s
mm-1
是前一帧的计算结果，即前一帧对应时刻的纵坐标，
△
s是当前帧和前一帧自车沿路径方向上的移动距离，可以自车定位变化量计算获得，
△
t是两帧时间差，例如0.1秒。
[0081]
在一些实施方式中，当前帧和前一帧之间对应的时间间隔(即更新周期)可以根据需要设定，例如根据感知传感器等硬件频率确定。本发明对此不作限定。
[0082]
s1224：根据所述第一预估占据区域和第二预估占据区域确定出所述动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域。
[0083]
示例性地，可以将第一预估占据区域和第二预估占据区域进行滤波处理得到动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域。滤波方法可包括例如贝叶斯滤波，卡尔曼滤波等。本发明对此不作限制。如图3b和3c所示，图3b为动态障碍物在前一帧st栅格图中的前一帧占据区域，图3c为动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域。将图3b中的前一帧占据区域投影到图3c中当前帧st栅格图中，并将投影后的区域与图3c中当前帧占据区域进行滤波处理。为了简化起见，图中未没有示出进行滤波处理得到所述动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域。
[0084]
可替代地，可以将第一预估占据区域和第二预估占据区域直接叠加在一起，即取第一预估占据区域和第二预估占据区域的并集。
[0085]
在一些实施方式中，针对静态障碍物当前帧sl风险场的实现方法，包括：
[0086]
针对每个静态障碍物在当前帧sl栅格图中的当前帧占据区域中每个栅格，将所述栅格当前帧感知数据中障碍物位置可信度作为所述栅格的当前帧占据概率。
[0087]
因此，对于静态障碍物，可以直接根据感知数据来确定每个栅格在当前帧的占据概率。
[0088]
在一些实施方式中，针对动态障碍物当前帧st风险场的确定方法，如图6所示，包括：
[0089]
s131、计算并更新各动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧预测轨迹概率；
[0090]
s132、根据各动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧预测轨迹概率确定当前帧st栅格图中的每个占据栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧st风险场。
[0091]
示例性地，进一步参照图7，步骤s132可具体实现为：
[0092]
针对当前帧st栅格图中的每个占据栅格，执行以下步骤：
[0093]
s1321、根据各动态障碍物在当前帧st栅格中的当前帧占据区域，确定出每个占据栅格对应的至少一个目标动态障碍物；
[0094]
因为动态障碍物均对应有预测轨迹，预测轨迹之间可能会存在交叉或重叠，导致在当前帧st栅格图中，某些占据栅格同时会被多个动态障碍物占据，因此，在计算这些占据栅格的当前帧预估占据概率时，需要考虑相应的多个动态障碍物分别在该占据栅格中的当前帧预测轨迹概率。因此，首先需要确定每个占据栅格被哪些目标动态障碍物占据。示例性地，例如，可以判断各动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域中是否包含所述占据栅格，若是则确定动态障碍物为占据所述占据栅格的目标动态障碍物。
[0095]
s1322、根据各目标动态障碍物分别占据所述占据栅格的当前帧预测轨迹概率和预置的最大占据概率，确定所述占据栅格的当前帧预估占据概率；
[0096]
示例性地，动态障碍物id用i表示，所述占据栅格用j表示，单个目标动态障碍物占据所述占据栅格j的当前帧预测轨迹概率表示为ipm＝
ikm
，所述占据栅格j当前帧预估占据概率可以表示为:
[0097]
pm＝min(max-p，∑，km)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0098]
其中
ikm
为id[]中值为i的目标动态障碍物在所述占据栅格j中的预测轨迹概率，max_p为预置的最大占据概率。
[0099]
s1323、根据所述占据栅格的当前帧预估占据概率和所述占据栅格的前一帧占据概率，计算得到所述占据栅格的当前帧占据概率。
[0100]
示例性地，可以基于贝叶斯滤波公式计算得到所述占据栅格的当前帧占据概率。
[0101][0102][0103]
[0104]
其中，l为中间变量，同时根据障碍物st所代表的物理意义，当t
mm-1
《0时，清除障碍物p(s,t)风险场。
[0105]
由此可计算并更新每个占据栅格点p(s,t)风险场。p(s,t)概率值高，代表预测结果时间维度上稳定性高，空间维度上重复度高，可以此划定阈值区间，确定障碍物意图的风险等级和对应预测轨迹。
[0106]
示例性地，贝叶斯滤波也可以用其它滤波算法进行替换，例如卡尔曼滤波等。
[0107]
通过本发明实施例的方法计算并更新后的障碍物风险场，包含了sl风险场和st风险场两部分，既提供了准确的位置信息——占据栅格点位置，同时提供了每个栅格点的概率值p(s,l)和p(s,t)，实现了障碍物风险场环境模型的建立，自动驾驶系统可基于障碍物风险场{s,l,p(s,l)}和{s,t,p(s,t)}进行决策规划。
[0108]
另外，从单帧角度看，允许传感器精度范围内的一定误差，并将原“有/无危险”的结果表述，变成了“0～1”概率化的风险描述，提高了数据的可应用性。同时多帧连续的结果叠加，提高了数据的稳定性，避免了单帧跳变的影响，提高了障碍物风险评估的准确度。
[0109]
本发明技术方案，在确定动态障碍物在st栅格图中的占据区域时，综合当前帧动态障碍物与自车发生冲突的st区域和所述动态障碍物在前一帧st栅格图中的前一帧占据区域，确定出所述动态障碍物在当前帧st栅格中的当前帧占据区域；以及，在计算当前帧st栅格中各占据栅格的当前帧占据概率时，综合占据该占据栅格的多个目标动态障碍物在该占据栅格的当前帧预测轨迹概率和所述占据栅格的前一帧占据概率，确定出所述占据栅格的当前帧占据概率。即本发明技术方案能够同时将动态障碍物的时间维度与空间维度有效结合，提高动态障碍物风险场的稳定性和准确性，为更加合理的决策规划提供准确的环境模型支撑。
[0110]
图8为根据本发明一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置。如图8所示：该装置包括：
[0111]
建图模块100，用于以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立当前帧障碍物栅格图；
[0112]
占据区域确定模块200，用于根据障碍物的当前帧感知数据确定所述障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域；
[0113]
障碍物风险场构建模块300，用于计算并更新各障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧障碍物风险场。
[0114]
在一些实施方式中，障碍物可包括静态障碍物和动态障碍物，障碍物的类型包含在感知数据中，感知数据由已知上游的感知模块输出，参见图9，建图模块100进一步包括：
[0115]
sl栅格图建立单元101：用于以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立静态障碍物对应的当前帧sl栅格图；以及，
[0116]
st栅格图建立单元102：用于以自车当前位置为原点在所述frenet坐标系中建立动态障碍物对应的当前帧st栅格图。
[0117]
本发明实施例基于frenet坐标系建立当前帧障碍物栅格图，在确定出障碍物在当前帧障碍物栅格图中的占据区域后，计算占据区域中每个栅格的占据概率，即本技术技术方案建立得到的障碍物风险场被栅格化，且细化到每个栅格具有相应的占据概率，使得障碍物风险场更加精细和精准，增强了障碍物风险场的有效性。
[0118]
图10为根据本发明另一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置。如图10所示：该装置中，占据区域确定模块200具体包括：
[0119]
静态障碍物占据区域确定单元210：用于根据静态障碍物的当前帧感知数据确定所述静态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域，具体包括：
[0120]
根据静态障碍物的当前帧感知数据中的位置点和障碍物尺寸确定静态障碍物的覆盖区域；
[0121]
将所述覆盖区域投影到当前帧sl栅格图中得到所述静态障碍物在当前帧sl栅格中的当前帧占据区域。
[0122]
动态障碍物占据区域确定单元220：用于根据动态障碍物的当前帧感知数据确定所述动态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域，参见图11，该单元具体包括：
[0123]
st区域确定子单元2201：用于根据所述动态障碍物的当前帧预测轨迹、自车参考线确定动态障碍物与自车发生冲突的st区域；
[0124]
第一预估占据区域确定子单元2202：用于将所述st区域栅格离散化到当前帧st栅格图中得到第一预估占据区域；
[0125]
第二预估占据区域确定子单元2203：用于将所述动态障碍物的前一帧占据区域投影到当前帧st栅格图中得到第二预估占据区域；以及
[0126]
当前帧占据区域确定子单元2204：用于根据所述第一预估占据区域和第二预估占据区域确定出所述动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域。
[0127]
本实施例中，示例性地，第二预估占据区域确定子单元2203用于根据前一帧和当前帧的时间变化量和自车位置变化量对动态障碍物的前一帧占据区域进行位移，得到所述动态障碍物在当前帧st栅格图中的第二预估区域。
[0128]
其中，当前帧和前一帧之间对应的时间间隔(即更新周期)可以根据需要设定，例如根据感知传感器等硬件频率确定。本发明对此不作限定。
[0129]
本实施例中，示例性地，当前帧占据区域确定子单元2204中使用的滤波方法可包括例如贝叶斯滤波，卡尔曼滤波等。本发明对此不作限制。可替代地，可以将第一预估占据区域和第二预估占据区域直接叠加在一起，即取第一预估占据区域和第二预估占据区域的并集。
[0130]
图12为根据本发明又一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置。如图13所示：该装置中，障碍物风险场构建模块300具体包括：
[0131]
静态障碍物风险场构建单元310：用于针对每个静态障碍物在当前帧sl栅格图中的当前帧占据区域中每个栅格，将所述栅格当前帧感知数据中障碍物位置可信度作为所述栅格的当前帧占据概率；以及
[0132]
动态障碍物风险场构建单元320：用于计算并更新各动态障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧动态障碍物风险场。参见图13，该动态障碍物风险场构建单元320进一步包括：
[0133]
当前帧预测轨迹概率计算更新子单元3201：用于计算并更新各动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧预测轨迹概率；
[0134]
当前帧st风险场建立子单元3202：用于根据各动态障碍物在当前帧st栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧预测轨迹概率确定当前帧st栅格图中的每个占据栅格
的当前帧占据概率，以得到当前帧st风险场。
[0135]
图14为根据本发明又一实施例提供的障碍物风险场环境建模装置。如图11所示：该装置中，当前帧st风险场建立子单元3202具体包括：
[0136]
目标动态障碍物确定子模块3202a：用于根据各动态障碍物在当前帧st栅格中的当前帧占据区域，确定出每个占据栅格对应的至少一个目标动态障碍物。
[0137]
当前帧预估占据概率确定子模块3202b：用于根据各目标动态障碍物分别占据所述占据栅格的当前帧预测轨迹概率和预置的最大占据概率，确定所述占据栅格的当前帧预估占据概率；
[0138]
当前帧占据概率确定子模块3202c：用于根据所述占据栅格的当前帧预估占据概率和所述占据栅格的前一帧占据概率，计算得到所述占据栅格的当前帧占据概率。
[0139]
需要说明的是，本发明实施例的障碍物风险场环境建模装置的各个模块和单元的具体实现过程和实现原理具体可参见上述对应方法实施例的相应描述，故在此均不再赘述。示例性地，本发明实施例的障碍物风险场环境建模装置可以是具有处理器的任何电子设备中，电子设备例如包括但不限于智能手机、智能平板、个人pc、计算机、云端服务器、控制器等。
[0140]
本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意实施例中的障碍物风险场环境建模方法；
[0141]
作为一种实施方式，本发明的非易失性计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：
[0142]
以自车当前位置为原点在frenet坐标系中建立当前帧障碍物栅格图；
[0143]
根据障碍物的当前帧感知数据确定所述障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域；
[0144]
计算并更新各障碍物在当前帧障碍物栅格图中的当前帧占据区域中各栅格的当前帧占据概率，以得到当前帧障碍物风险场。
[0145]
作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的方法对应的程序指令/模块。一个或者多个程序指令存储在非易失性计算机可读存储介质中，当被处理器执行时，执行上述任意方法实施例中的障碍物风险场环境建模方法。
[0146]
非易失性计算机可读存储介质可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据装置的使用所创建的数据等。此外，非易失性计算机可读存储介质可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，非易失性计算机可读存储介质可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0147]
在一些实施例中，本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述任一项的障碍物风险场环境
建模方法。
[0148]
本发明实施例还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的结构化道路的障碍物风险场环境建模方法。
[0149]
图15是本技术另一实施例提供的执行障碍物风险场环境建模方法的电子设备的硬件结构示意图，如图15所示，该设备包括：
[0150]
一个或多个处理器1510以及存储器1520，图15中以一个处理器1510为例。
[0151]
执行障碍物风险场环境建模方法的设备还可以包括：输入装置1030和输出装置1540。
[0152]
处理器1510、存储器1520、输入装置1530和输出装置1540可以通过总线或者其他方式连接，图15中以通过总线连接为例。
[0153]
存储器1520作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的障碍物风险场环境建模方法对应的程序指令/模块。处理器1510通过运行存储在存储器1520中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的障碍物风险场环境建模方法。
[0154]
存储器1520可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据障碍物风险场环境建模装置的使用所创建的数据等。此外，存储器1520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器1520可选包括相对于处理器1510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至障碍物风险场环境建模装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0155]
输入装置1530可接收输入的数字或字符信息，以及产生与障碍物风险场环境建模装置的用户设置以及功能控制有关的信号。输出装置1540可包括显示屏等显示设备。
[0156]
所述一个或者多个模块存储在所述存储器1520中，当被所述一个或者多个处理器1510执行时，执行上述任意方法实施例中的障碍物风险场环境建模方法。
[0157]
上述产品可执行本技术实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术实施例所提供的方法。
[0158]
本技术实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于：
[0159]
(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
[0160]
(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:pda、mid和umpc设备等，例如平板电脑。
[0161]
(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
[0162]
(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能
力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
[0163]
(5)其他具有数据交互功能的机载电子装置，例如安装在车辆上的车机装置。
[0164]
本发明实施例还提供一种移动工具，包括如上所述的电子设备。移动工具包括可实现自动驾驶车辆(例如乘用车、清扫车、环卫车、大巴车、小巴车、货车、吸尘车、洗地车)、扫地机器人等。
[0165]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0166]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0167]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。