行为决策信息生成方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种行为决策信息生成方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、高精地图、和自主泊车、云服务、车联网和智能座舱技术领域。具体实现方案为：获取与自动驾驶车辆对应的行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，其中，行为决策相关信息包括车路云协同感知信息，行为决策相关信息包括车路云协同感知信息，车路云协同感知信息是根据与自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定的；根据决策评估信息、行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定自动驾驶车辆的优化行为决策信息。优化行为决策信息。优化行为决策信息。

【技术实现步骤摘要】
行为决策信息生成方法、装置、电子设备以及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及自动驾驶、智能交通、高精地图、和自主泊车、云服务、车联网和智能座舱
具体地，涉及一种行为决策信息生成方法、装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，自动驾驶技术也得到了发展。自动驾驶技术是指依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，可以协助或代替驾驶员转向和保持在道路上行驶，基于决策规划实现跟车、制动和变道等一系列操作的技术。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种行为决策信息生成方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种行为决策信息生成方法，包括：获取与自动驾驶车辆对应的行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，其中，上述行为决策相关信息包括车路云协同感知信息，上述车路云协同感知信息是根据与上述自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定的；以及，根据决策评估信息、上述行为决策相关信息和上述全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定上述自动驾驶车辆的优化行为决策信息。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种行为决策信息生成装置，包括：获取模块，用于获取与自动驾驶车辆对应的行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，其中，上述行为决策相关信息包括车路云协同感知信息，上述车路云协同感知信息是根据与上述自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定的；以及，确定模块，用于根据决策评估信息、上述行为决策相关信息和上述全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定上述自动驾驶车辆的优化行为决策信息。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，上述存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，上述指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行本公开上述的方法。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，上述计算机指令用于使上述计算机执行本公开上述的方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现本公开上述的方法。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括本公开所述的电子设备。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种路侧设备，包括本公开所述的电子设备。
[0011]根据本公开的另一方面，提供了一种云端服务器，包括本公开所述的电子设备。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0014]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用行为决策信息生成方法及装置的示例性系统架构；
[0015]图2示意性示出了根据本公开实施例的行为决策信息生成方法的流程图；
[0016]图3示意性示出了根据本公开实施例的行为决策信息生成方法的原理示意图；
[0017]图4A示意性示出了根据本公开实施例的针对对向车辆借道超车与主车冲突场景的行为决策的示例示意图；
[0018]图4B示意性示出了根据本公开实施例的主车所在车道单点阻塞场景的行为决策的示例示意图；
[0019]图4C示意性示出了根据本公开实施例的主车所在车道连续阻塞场景的行为决策的示例示意图；
[0020]图4D示意性示出了根据本公开实施例的主车所在车道阻塞且同向车道车辆形成排队场景的行为决策的示例示意图；
[0021]图5示意性示出了根据本公开实施例的行为决策信息生成装置的框图；以及
[0022]图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现行为决策信息生成方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0023]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0024]决策规划是自动驾驶技术的主要部分之一。决策规划可以包括全局路径规划(即Routing)部分、行为决策(即Decision)部分和运动规划(即Planning)部分。全局路径规划部分实现得到全局优化路径规划信息。行为决策部分在全局优化路径规划信息的基础上，得到优化行为决策信息。
[0025]本公开实施例提出了一种基于车路云一体化的轨迹规划信息生成方案。例如，获取与自动驾驶车辆对应的行为决策相关信息和全局优化路径规划信息。行为决策相关信息包括车路云协同感知信息。车路云协同感知信息是根据与自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定的。根据决策评估信息、行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定自动驾驶车辆的优化行为决策信息。
[0026]根据本公开的实施例，由于车路云协同感知信息是根据与自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定，因此，车路云协同感知信息融合了多个维度信息，由此，基于车路云协同感知信息，结合决策评估信息和全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定自动驾驶车辆的优化行为决策信息，能够提高生成
的优化行为决策信息的准确性和精确性。
[0027]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用行为决策信息生成方法及装置的示例性系统架构。
[0028]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用行为决策信息生成方法及装置的示例性系统架构。
[0029]需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。可以根据实现需要，本公开实施例的系统架构还可以是其他实现方式。
[0030]如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以是车路云一体化系统架构。车路云一体化系统架构可以包括车端101、路端102和云端103。车端101、路端102和云端103彼此之间可以通过各种通信连接类型实现通信连接。例如，通信连接类型可以包括以下至少之一：有线通信和无线通信。例如，无线通信可以包括车用无线通信(Vehicle to X，V2X)。例如，车用无线通信可以包括以下至少之一：基于专用短距离通信(Dedicated Short Range Communication，DSRC)的车用无线通信和基于蜂窝移动通信的车用无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行为决策信息生成方法，包括：获取与自动驾驶车辆对应的行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，其中，所述行为决策相关信息包括车路云协同感知信息，所述车路云协同感知信息是根据与所述自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定的；以及根据决策评估信息、所述行为决策相关信息和所述全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车路云协同感知信息包括对象信息和道路事件信息，所述道路事件信息包括道路事件类型信息和道路事件位置信息；其中，所述根据决策评估信息、所述车路云协同感知信息和所述全局优化路径规划信息，从行为决策信息集合中确定所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息，包括：根据所述道路事件类型信息，确定事件处理策略；以及基于所述事件处理策略，根据所述决策评估信息、所述道路事件位置信息、所述对象信息和所述全局优化路径规划信息，从所述行为决策信息集合中确定所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述道路事件类型包括交互冲突事件类型，所述交互冲突事件类型表征所述自动驾驶车辆与交互对象之间存在交互冲突的事件类型；其中，所述对象信息包括交互冲突对象意图信息和交互冲突对象状态信息。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述交互对象包括机动车；其中，所述基于所述事件处理策略，根据所述决策评估信息、所述道路事件位置信息、所述对象信息和所述全局优化路径规划信息，从所述行为决策信息集合中确定所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息，包括：根据所述决策评估信息、所述道路事件位置信息、所述交互冲突对象意图信息、所述交互冲突对象状态信息和所述全局优化路径规划信息，从所述行为决策信息集合中确定所述交互对象的行为决策信息和所述自动驾驶车辆的行为决策信息；以及根据所述交互对象的行为决策信息和所述自动驾驶车辆的行为决策信息，得到所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息，其中，所述优化行为决策信息包括所述自动驾驶车辆和所述交互对象之间的通行次序仲裁策略。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述交互对象包括以下至少之一：非机动车和行人；其中，在所述交互对象包括所述非机动车和所述行人中的至少之一的情况下，所述优化行为决策信息包括以下至少之一：减速避让策略、绕行通过策略和正常行驶通过策略。6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述道路事件类型包括道路阻塞事件类型，所述道路阻塞事件类型表征在所述自动驾驶车辆的前方预定范围内存在道路阻塞的事件类型，所述车路云协同感知信息包括道路交通态势信息；其中，所述基于所述事件处理策略，根据所述决策评估信息、所述道路事件位置信息、所述对象信息和所述全局优化路径规划信息，从所述行为决策信息集合中确定所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息，包括：在确定与所述道路事件位置信息对应的车道划分信息满足预定划分条件的情况下，根据所述决策评估信息、所述道路事件位置信息、所述对象信息、所述道路交通态势信息和所
述全局优化路径规划信息，从所述行为决策信息集合中确定所述自动驾驶车辆的优化行为决策信息。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述道路阻塞事件类型包括以下至少之一：车辆阻塞通行事件类型、交通事故阻塞通行事件类型、施工区域阻塞通行事件类型和道路封闭阻塞通行事件类型；其中，在所述道路阻塞事件类型是所述车辆阻塞通行事件类型的情况下，所述优化行为决策信息包括主车通行策略，其中，所述主车通行策略包括以下至少之一：跟随前方车辆排队策略和绕行所述前方车辆策略；其中，在所述道路阻塞事件类型包括所述交通事故阻塞通行事件类型、所述施工区域阻塞通行事件类型和所述道路封闭阻塞通行事件类型中的至少之一的情况下，所述优化行为决策信息包括主车绕行策略，其中，所述主车绕行策略包括以下至少之一：提前变道策略、连续变道策略、借对向车道绕行策略、基于推荐轨迹绕行策略和申请接管脱困策略。8.根据权利要求1～7中任一项所述的方法，其中，所述车路云协同感知信息是根据与所述自动驾驶车辆相关的车端感知信息、路端感知信息和云端感知信息中的至少之一确定的，包括：所述车路云协同感知信息包括车端相关感知信息、路端相关感知信息和云端相关感知信息。9.一种行为决策信息生成装置，包括：获取模块，用于获取与自动驾驶车辆对应的行为决策相关信息和全局优化路径规划信息，其中，所述行为决策相关信息包括车路云协同感知信息，所述车路云协同感知信息是根据与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李赓，张健，郭正龙，杨凡，王鲲，张雯，胡茂洋，骆乃瑞，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：