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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：基于潜在碰撞判定的自动驾驶车辆与行人冲突检测方法，涉及交通工程技术领域，本申请通过建立自动驾驶车辆和行人运动假设，提出潜在碰撞区域计算具体检测方法。在交通冲突判定中，通过结合自动驾驶车辆和行人互动特点，改进了两种交通冲突指标获取方式，并以潜在碰撞区域获取方法为基础，实现了自动驾驶车辆和行人交通冲突数据提取。最终实现了对交通冲突数据进行无关数据剔除、并且降低了数据离散性，进而提升了自动驾驶车辆与行人冲突检测的准确率。并且本申请提供了有关行人安全交通冲突数据的获取途径，为交通安全分析提供数据来源。

主权项：1.基于潜在碰撞判定的自动驾驶车辆与行人冲突检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获取自动驾驶车辆所在区域高精度地图，并根据高精度地图识别人行横道的轮廓位置，之后利用高精度地图建立交通运行二维坐标系，然后基于交通运行二维坐标系得到车道方向向量xlc,ylc、自动驾驶车辆质心实时位置信息Q0＝xc0,yc0以及车辆安全驾驶边缘点Mcs＝xcs,ycs，最后获取车辆瞬时速度车辆瞬时加速度自动驾驶车辆当前所在车道车速限制vcmax、自动驾驶车辆的几何长度A以及自动驾驶车辆的几何宽度B，所述车道方向向量xlc,ylc指垂直于车辆纵向中心处的车道切向量；步骤二：将车道方向向量xlc,ylc、车辆瞬时速度以及车辆瞬时加速度转换为向量表示，即之后将和在上做投影，得到自动驾驶车辆沿车道行驶预测速度和预测加速度其中，为车辆实时运动速度，为车辆加速度，为当前运行所在车道方向向量；步骤三：获取车辆周围环境逐帧点云数据，并基于车辆周围环境逐帧点云数据识别行人对象轮廓位置、行人瞬时位移以及行人质心位置信息P0＝xp0,yp0，之后对行为对象轮廓位置进行ID标定，最后根据行人对象轮廓位置以及人行横道的轮廓位置判断行人是否处于人行横道，具体为：若行人对象轮廓位置与人行横道的轮廓位置有交集，则认定行人处于人行横道，否则，认定行人未处于人行横道；若行人位于人行横道上，则将距自动驾驶车辆最近的人行横道轮廓线视为安全边界，并提取自动驾驶车辆垂直于人行横道轮廓线的交点，即p'l，之后取人行横道轮廓线l'p的一般式方程参数，并根据一般式方程参数得到l'p的方向向量若行人未处于人行横道，则视行人可能存在潜在过街行为，提取行人垂直于距该行人最近车道的交点，即p”l，之后获取车道法线l”p的一般式方程参数，并根据一般式方程参数得到l”p的方向向量表示为： 步骤四：基于步骤三，获取行人预测移动轨迹lp，并将行人瞬时位移向行人预测移动轨迹lp做投影，得到行人预测移动轨迹的投影方向向量之后根据行人预测移动轨迹的投影方向向量和行人瞬时位移得到行人预测移动速度步骤五：根据自动驾驶车辆沿车道行驶预测速度得到车辆速度方向角αc，表示为： 步骤六：根据车辆质心实时位置信息Q0＝xc0,yc0、车辆速度方向角αc以及自动驾驶车辆的几何宽度B得到自动驾驶车辆中心横向两侧点位置坐标Q1和Q2；Q1＝xc0+sinαc·B2,yc0-cosαc·B2Q2＝xc0-sinαc·B2,yc0+cosαc·B2步骤七：根据Q1和Q2确定车辆左轮廓运动轨迹线lc1和车辆右轮廓运动轨迹线lc2， 其中，Q1x和Q1y为位置坐标Q1的x和y坐标值，Q2x和Q2y为位置坐标Q2的x和y坐标值，Ac1,Bc1,Cc1为轮廓线lc1一般式的参数，Ac2,Bc2,Cc2为轮廓线lc2一般式的参数；步骤八：判断行人处于静止状态或运动状态，若行人处于静止状态，即则获取行人距车辆运行轨迹中心距离dcp，并根据dcp判断行人是否处于自动驾驶车辆当前行驶轨迹上，即，若dcp≤B2，则行人位于车辆运行轨迹中，此时潜在碰撞区域为行人所在点Mmin＝Mmax＝xc0-cosα·A2,yc0-sinα·A2；若行人处于运动状态，则车辆进入潜在区域点Mmin、车辆离开潜在区域点Mmax表示为： 其中，M1和M2为车辆左轮廓运动轨迹线lc1和车辆右轮廓运动轨迹线lc2与行人预测运动轨迹lp交点，dmin为车辆距潜在碰撞区域最小距离，dmax为车辆距潜在碰撞区域最大距离，α为车辆瞬时弧度值；步骤九：根据高精度地图识别车辆左轮廓运动轨迹线lc1和车辆右轮廓运动轨迹线lc2与车道轮廓交点Qc1和Qc2，并利用车辆的几何长度A、自动驾驶车辆中心横向两侧点位置坐标Q1和Q2以及车道轮廓交点Qc1和Qc2，确定车辆在车道内最大行驶距离dcl，车辆在车道内最大行驶距离dcl表示为：dcl＝min{|Qc1-Q1|,|Qc2-Q2|}-A2将车辆距潜在碰撞区域最小距离dmin、车辆距潜在碰撞区域最大距离dmax与车辆在车道内最大行驶距离dcl进行比较，若dmindcl，则潜在碰撞区域位于车辆驾驶安全距离外，不存在交通冲突，若dmindcl且dmaxdcl，则潜在碰撞区域外边缘Mmax为车辆安全驾驶边缘点Mcs，即Mmax＝Mcs，存在冲突，令Mmax＝Mcs，并执行步骤十，若dmaxdcl，则潜在碰撞区域全部位于车道内，存在冲突，执行步骤十；步骤十：判断自动驾驶车辆加速度与速度方向是否相同，若相同，则保持该加速度至车辆停止，得到车辆的位移距离dca，若不相同，则保持该加速度至最高限速，得到车辆的位移距离dca；步骤十一：将车辆距潜在碰撞区域最小距离dmin、车辆距潜在碰撞区域最大距离dmax与车辆的位移距离dca进行比较，进而得到车辆的运动状态，具体为：1且dcadmin时，自动驾驶车辆未到达潜在碰撞区域，车辆与行人无交通冲突发生；2dcadmin且dcadmax时，自动驾驶车辆于潜在碰撞区域中停止，此时潜在碰撞区域最远边界为车辆停止区域；3且dcadmax时，自动驾驶车辆全程处于减速状态；4且dcadmin时，自动驾驶车辆于潜在碰撞区域前完成加速过程，后均速行驶；5dcadmin且dcadmax时，自动驾驶车辆于潜在碰撞区域内完成加速过程，后均速行驶；6且dcadmax时，自动驾驶车辆全程处于加速状态；步骤十二：基于步骤十一，得到车辆进入潜在区域时间tcmin和车辆离开潜在区域时间tcmax，具体表示为： 利用行人对象轮廓位置得到行人对象轮廓位置最大半径rp，并根据rp、P0、Pl、vp得到进入潜在碰撞区域时间tpmin和离开潜在碰撞区域时间tpmax，进入潜在碰撞区域时间tpmin和离开潜在碰撞区域时间tpmax表示为： 步骤十三：利用车辆进入潜在区域时间tcmin、车辆离开潜在区域时间tcmax、进入潜在碰撞区域时间tpmin以及离开潜在碰撞区域时间tmax计算车辆与行人在保持当前运行方向和状态的情况下，距离车辆碰撞到行人的剩余时间TTC以及自动驾驶车辆进入潜在碰撞区域的时间与过街行人离开潜在碰撞区域的时间之差PET，并根据TTC和PET进行自动驾驶车辆与行人冲突检测。

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