自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法、装置、系统及存储介质

摘要

本发明公开了一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法、装置、系统及存储介质，所述方法包括：获取车辆当前行驶状态信息及车辆在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。本发明能有效减少车辆的局部路径的重规划次数，从而降低自动驾驶运动控制的难度。

权利要求

1.一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，包括：获取车辆当前行驶状态信息及在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；

根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；其中，所述局部路径重规划条件包括：与所述通行状态信息对应的不可通行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件；

当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；

当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶；

其中，所述通行状态信息包括：已规划的局部路径上的障碍物信息及车辆的跟车状态信息；

则当获取到所述通行状态信息时，所述不可通行条件包括：所述已规划的局部路径上存在障碍物，且所述车辆当前为非跟车状态。

2.如权利要求1所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，所述行驶状态信息包括以下中的至少一种：车辆的定位精度、车辆的定位精度变化率、车辆上一时刻的已规划的局部路径、车辆在全局路径上的车道行驶状态、车辆与所述已规划的局部路径的最近点的横向距离、车辆与所述已规划的局部路径的最近点的纵向距离、车辆与所述已规划的局部路径的最近点方向的夹角。

3.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，当所述行驶状态信息包括所述车辆的定位精度时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述定位精度的数值大于预设的定位精度阈值；

当所述行驶状态信息包括所述车辆的定位精度变化率时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述定位精度变化率的数值大于预设的定位精度变化率阈值。

4.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，当所述行驶状态信息包括所述车辆上一时刻的已规划的局部路径时，则所述非正常行驶状态条件包括：

已规划的局部路径尚未规划出或为无效路径。

5.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，当所述行驶状态信息包括所述车辆在全局路径上的车道行驶状态时，则所述非正常行驶状态条件包括：

所述车辆在全局路径上的车道行驶状态发生改变；

其中，所述车道行驶状态包括：沿原车道正常行驶、开始换到左车道、沿左车道行驶、由左车道换回原车道、开始换到右车道、沿右车道行驶、由右车道换回原车道。

6.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，当所述行驶状态信息包括所述车辆与已规划的局部路径的最近点的横向距离时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的最近点的横向距离大于预设的横向距离阈值；

当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离大于预设的纵向距离阈值。

7.如权利要求2所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，当所述行驶状态信息包括所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角时，则所述非正常行驶状态条件包括：

所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角大于预设的夹角阈值。

8.如权利要求1至7任一项所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，其特征在于，在所述当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶之前，还包括：获取车辆的上一时刻的已规划的局部路径的剩余距离参数；

则所述当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶，具体为：当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件后，判断所述剩余距离参数是否小于预设的剩余距离阈值；其中，所述剩余距离阈值的大小与所述车辆的当前的车速的大小成正比；

若是，则对所述已规划的局部路径进行延长，并控制所述车辆按延长后的局部路径进行行驶；

若否，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

9.一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制装置，其特征在于，包括：信息获取模块，用于获取车辆当前行驶状态信息及在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；

判断模块，用于根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；其中，所述局部路径重规划条件包括：与所述通行状态信息对应的不可通行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件；

第一行驶控制模块，用于当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；

第二行驶控制模块，用于当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶；

其中，所述通行状态信息包括：已规划的局部路径上的障碍物信息及车辆的跟车状态信息；

则当获取到所述通行状态信息时，所述不可通行条件包括：所述已规划的局部路径上存在障碍物，且所述车辆当前为非跟车状态。

10.一种自动驾驶车辆的控制系统，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至8中任意一项所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法。

说明书

自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法、装置、系统及存储

介质

技术领域

[0001] 本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

[0002] 具有自动驾驶功能的汽车(简称自动驾驶汽车)在行驶过程中，其外界环境时刻都在发生变化，针对当前时刻的外界环境，自动驾驶汽车的决策规划系统每个时刻会对应找
出一条从车辆当前位置出发的最优可通行的局部路径。

[0003] 当前自动驾驶汽车主流的局部路径规划方法是基于周期驱动的，即自动驾驶汽车的决策规划系统根据车辆对周围环境的感知(目的是判断车辆的当前行驶方向上是否可以
正常通行)和车辆行驶状态(包括车辆自身位置、车辆航向、车辆速度、车辆加速度等)，实时
规划出一条从坐车出发的最优可通行的局部路径。而由于车辆相邻两个时刻对外界环境感
知和车辆行驶状态的检测及计算存在不可避免的误差，这样会导致车辆几乎每时每刻都需
要重新规划局部路径，并且往往相邻两个时刻给出的最优局部路径在横向和纵向上都有一
定的偏差，使得车辆跟随目标路径一直处于变动的状态，这样会使得在车辆运动控制尚未
稳定跟随上一时刻规划出的路径时，下一时刻目标路径已经发生了改变，从而会增加自动
驾驶运动控制的难度。

发明内容

[0004] 本发明实施例提供一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法、装置、系统及存储介质，能有效减少车辆的局部路径的重规划次数，从而降低自动驾驶运动控制的难度。

[0005] 本发明一实施例提供了一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法，包括：

[0006] 获取车辆当前行驶状态信息及在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；

[0007] 根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；其中，所述局部路径重规划条件包括：与所述通行状态信息对应的不可通
行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件；

[0008] 当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；

[0009] 当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0010] 作为上述方案的改进，所述行驶状态信息包括以下中的至少一种：车辆的定位精度、车辆的定位精度变化率、车辆上一时刻的已规划的局部路径、车辆在全局路径上的车道
行驶状态、车辆与所述已规划的局部路径的最近点的横向距离、车辆与所述已规划的局部
路径的最近点的纵向距离、车辆与所述已规划的局部路径的最近点方向的夹角。

[0011] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆的定位精度时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述定位精度的数值大于预设的定位精度阈值。

[0012] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆的定位精度变化率时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述定位精度变化率的数值大于预设的定位精度变化率
阈值。

[0013] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆上一时刻的已规划的局部路径时，则所述非正常行驶状态条件包括：已规划的局部路径尚未规划出或为无效路径。

[0014] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆在全局路径上的车道行驶状态时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆在全局路径上的车道行驶状态发生
改变；

[0015] 其中，所述车道行驶状态包括：沿原车道正常行驶、开始换到左车道、沿左车道行驶、由左车道换回原车道、开始换到右车道、沿右车道行驶、由右车道换回原车道。

[0016] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆与已规划的局部路径的最近点的横向距离时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的
最近点的横向距离大于预设的横向距离阈值。

[0017] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的
最近点的纵向距离大于预设的纵向距离阈值。

[0018] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息包括所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的
最近点方向的夹角大于预设的夹角阈值。

[0019] 作为上述方案的改进，所述通行状态信息包括：已规划的局部路径上的障碍物信息及车辆的跟车状态信息；

[0020] 则当获取到所述通行状态信息时，所述不可通行条件包括：所述已规划的局部路径上存在障碍物，且所述车辆当前为非跟车状态。

[0021] 作为上述方案的改进，在所述当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶之前，所述方法还包括：

[0022] 获取车辆的上一时刻的已规划的局部路径的剩余距离参数；

[0023] 则所述当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶，具体为：

[0024] 当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件后，判断所述剩余距离参数是否小于预设的剩余距离阈值；其中，所述剩余距离阈值的大小与所述车辆的当前的车速的
大小成正比；

[0025] 若是，则对所述已规划的局部路径进行延长，并控制所述车辆按延长后的局部路径进行行驶；

[0026] 若否，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0027] 本发明另一实施例对应提供了一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制装置，包括：

[0028] 信息获取模块，用于获取车辆当前行驶状态信息及在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；

[0029] 判断模块，用于根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；其中，所述局部路径重规划条件包括：与所述通行状态信
息对应的不可通行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件；

[0030] 第一行驶控制模块，用于当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；

[0031] 第二行驶控制模块，用于当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0032] 本发明另一实施例提供了一种自动驾驶车辆的控制系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述
计算机程序时实现上述发明实施例所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法。

[0033] 本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上
述发明实施例所述的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法。

[0034] 相比于现有技术，在本发明实施例中，通过根据车辆当前的所述通行状态信息及所述行驶状态信息，来判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；若判断出没有
满足任一种所述局部路径重规划条件时，则不重新规划局部路径，还是控制所述车辆按所
述已规划的局部路径继续行驶；只有当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，
才重新规划所述车辆的局部路径，这样可以避免每个时刻都根据车辆的所述通行状态信息
及所述行驶状态信息来不断重新规划局部路径，从而能够有效减少车辆的局部路径的重规
划次数，进而降低自动驾驶运动控制的难度。并且，通过有效减小车辆的局部路径的重规划
次数，这样可以让车辆无需频繁改变局部路径而不会频繁转向，因此不会出现因为车辆频
繁转向而导致的车辆不断摆动的问题，从而可以提高车辆行驶的舒适性及安全性。

附图说明

[0035] 图1是本发明一实施例提供的一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法的流程示意图；

[0036] 图2是本发明一实施例提供的一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法的具体控制过程示意图；

[0037] 图3是本发明一实施例提供的一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制装置的结构示意图；

[0038] 图4是本发明一实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制系统的结构示意图。

具体实施方式

[0039] 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，所描述的实施例仅仅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作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。

[0040] 实施例一：

[0041] 参见图1，是本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法的流程示意图。

[0042] 本实施例提供的自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法可以由自动驾驶控制端执行。其中，在本实施例中，该自动驾驶控制端优选为自动驾驶车辆的控制系统(甚至还
可以是云端服务器等)，该控制系统可以通过软件和/或硬件的方式实现，该控制系统可以
是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。

[0043] 进一步地，所述控制系统与自动驾驶车辆的各个感知系统(例如探测雷达、接近传感器、图像拍摄装置等)、车辆的各个行驶状态信息生成装置(例如GPS定位装置、惯性测量
单元IMU、加速度传感器、方向盘转角传感器等，一般通过CAN总线与所述控制系统连接)、无
线通信模块、车辆的显示系统和车辆的驱动系统等连接。其中，所述控制系统通过所述感知
系统获取车辆当前行驶时的车道线、交通标志、红绿灯、动态障碍物(例如行人、动物等)及
其位置、静态障碍物(例如路障、大石块、凹坑等)及其位置、交通参与体(例如汽车)的速度、
位置及其航向等通行状态信息。所述控制系统通过所述CAN总线获取车辆的各个行驶状态
信息生成装置发送过来的速度、加速度、方向盘转角、车辆的定位信息、车辆的航向、车辆的
定位精度、车辆的定位精度变化率、车辆的车道行驶状态等车辆行驶状态信息。所述控制系
统通过所述无线通信模块与云端服务器连接或与通信基站建立通信连接。所述控制系统控
制所述显示系统的显示工作，并通过控制所述驱动系统来控制车辆的行驶工作。需要说明
的时是，上述各种信息可以直接发送给所述控制系统，也可以是先发送到其他的信息处理
装置经过相应的信息处理后，然后由该信息处理装置将处理后的信息发送给所述控制系
统。

[0044] 具体地，参考图1，所述自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法包括步骤S10至步骤S13：

[0045] S10，获取车辆当前自身的行驶状态信息及车辆当前在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；

[0046] 具体地，自动驾驶车辆的控制系统会以预定的采样频率不断获取车辆当前的所述行驶状态信息及所述通行状态信息。其中，所述控制系统通过分析获取到的所述通行状态
信息来判断车辆当前在行驶路径上的通行情况，并通过分析获取到的所述行驶状态信息来
判断车辆当前自身的行驶状态是否正常。

[0047] S11，根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；

[0048] 其中，所述局部路径重规划条件包括：与所述通行状态信息对应的不可通行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件。在本实施例中，所述控制系统在获取
到所述通行状态信息后，会根据所述通行状态信息判断是否满足所述不可通行条件；同理
地，所述控制系统在获取到所述行驶状态信息后，会根据所述行驶状态信息判断是否满足
所述非正常行驶状态条件。其中，行驶状态非正常可以表现为：车辆行驶状态不合理，或者
是发生非正常改变甚至是突变，从而导致车辆若在当前的行驶路径上继续行驶，就会产生
行驶舒适问题、行驶控制困难问题甚至是行驶安全问题等。

[0049] S12，当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；

[0050] 其中，当所述控制系统判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则表明车辆上一时刻规划出的局部路径不再适合车辆继续行驶，即：若继续在上一时刻规划出的
局部路径继续行驶，会威胁到车辆的行驶安全甚至是行驶舒适性等。例如，根据所述通行状
态信息判断出上一时刻规划出的局部路径不可通行，和/或根据所述行驶状态信息判断出
车辆当前的行驶状态是非正常的。此时，则需要重新规划合适的局部路径，然后控制所述车
辆按重新规划后的局部路径行驶，以降低车辆的行驶控制难度，并确保车辆的行驶安全甚
至是提高车辆的行驶舒适性。

[0051] 需要说明的是，在本实施例中，局部路径优选为根据车辆当前获取到的外界感知信息(例如障碍物信息、车道信息等)及车辆行驶状态信息(例如车辆自身位置、车辆航向、
车辆速度、车辆加速度等)来重新规划。具体的，重规划方式可以为Bézier curve路径规划
方式、Dubins路径规划方式或现有的其他局部路径规划方式等，在此不做具体限定。

[0052] S13，当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0053] 其中，当所述控制系统判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，表明车辆还可以继续在上一时刻规划出的局部路径上正常行驶，因此无需根据车辆当前获取到
的外界感知信息及车辆状态信息来不断重新规划。

[0054] 综上所述，在本发明实施例中，通过根据车辆当前的所述通行状态信息及所述行驶状态信息，来判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；若判断出没有满足任
一种所述局部路径重规划条件时，则不重新规划局部路径，还是控制所述车辆按所述已规
划的局部路径继续行驶；只有当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，才重新
规划所述车辆的局部路径，这样可以避免每个时刻都根据车辆的所述通行状态信息及所述
行驶状态信息来不断重新规划局部路径，从而能够有效减少车辆的局部路径的重规划次
数，进而降低自动驾驶运动控制的难度。并且，通过有效减小车辆的局部路径的重规划次
数，这样可以让车辆无需频繁改变局部路径而不会频繁转向，因此不会出现因为车辆频繁
转向而导致的车辆不断摆动的问题，从而可以提高车辆行驶的舒适性及安全性。

[0055] 在本实施例中，优选地，所述行驶状态信息包括以下七种中的至少一种：车辆的定位精度、车辆的定位精度变化率、车辆上一时刻的已规划的局部路径、车辆在全局路径上的
车道行驶状态、车辆与所述已规划的局部路径的最近点的横向距离、车辆与所述已规划的
局部路径的最近点的纵向距离、车辆与所述已规划的局部路径的最近点方向的夹角。即，这
些行驶状态信息若不合理或者发生非正常改变，就会导致车辆若在已规划的行驶路径上继
续行驶，就会产生的行驶舒适问题、行驶控制困难问题或行驶安全问题。当然，所述行驶状
态信息还可以为其他类型，只要其会影响到车辆行驶的舒适性、安全性等方面，在此不再一
一列举也不做具体限定。

[0056] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆的定位精度时，则所述非正常行驶状态条件对应为：所述定位精度的数值大于预设的定位精度阈值。其中，所述定位精
度优选为：由所述控制系统根据由车辆的GPS定位装置发送过来的定位信息得到的，或由惯
性测量单元IMU发送过来的。更具体地，所述非正常行驶状态条件可以用式子表示为：
accuray>ACCURAY。其中，accuray表示的是定位精度，ACCURAY表示的是预设的定位精度阈
值。

[0057] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆的定位精度变化率时，则所述非正常行驶状态条件对应为：所述定位精度变化率的数值大于预设的定位精度变化率阈
值。其中，所述定位精度变化率优选为：由所述控制系统根据由车辆的GPS定位装置相邻两
时刻发送过来的定位信息计算得到的，或由惯性测量单元IMU发送过来的。更具体地，所述
非正常行驶状态条件可以用式子表示为：delta_accuray>DELTA_ACCURAY。其中，delta_
accuray表示的是定位精度变化率，DELTA_ACCURAY表示的是预设的定位精度变化率阈值。

[0058] 在本实施例中，当获取到所述定位精度或所述定位精度变化率且判断出满足上述对应的非正常行驶状态条件时，表明车辆的当前定位精度较低或定位精度始终处于不稳定
状态，通过GPS定位装置获取的车辆自身在全局路径上的位置始终处于变化状态，因此，上
一时刻的已规划的局部路径的车辆行驶位置坐标对下一时刻已经失去了参考意义，此时就
需要重新规划局部路径，以确保行车安全。此种定位不稳定的场景会经常发生于隧道场景
或高楼林立的场景等场景下。

[0059] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆上一时刻的已规划的局部路径时，则所述非正常行驶状态条件对应为：已规划的局部路径尚未规划出或为无效路径。其
中，车辆上一时刻的已规划的局部路径当被所述控制系统规划出来后，会被缓存在所述控
制系统的处理器中或保存在所述控制系统的存储器中等。

[0060] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆在全局路径上的车道行驶状态时，则所述非正常行驶状态条件对应为：所述车辆在全局路径上的车道行驶状态发生改
变。其中，所述车道行驶状态包括：沿原车道正常行驶、开始换到左车道、沿左车道行驶、由
左车道换回原车道、开始换到右车道、沿右车道行驶、由右车道换回原车道。所述车道行驶
状态优选为：由所述控制系统，根据车辆的相关位姿检测系统(例如方向盘转角传感器)检
测到的位姿信息分析得到。更具体地，所述非正常行驶状态条件可以用式子表示为：his_
chg_state！≠cur_chg_state。其中，his_chg_state表示的是上一时刻的车道行驶状态，
cur_chg_state表示的是当前时刻的车道行驶状态。

[0061] 在本实施例中，当判断出所述车辆在全局路径上的车道行驶状态发生改变时(往往是驾驶员手动操控车辆进行车道更换)，表明车辆正在偏移上一时刻已规划的局部路径，
此时则需要重新规划车辆的局部路径，以使车辆能够及时响应更新后的车辆行驶状态，确
保行车安全。

[0062] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点的横向距离时，则所述非正常行驶状态条件对应为：所述车辆与已规划的局部路径的最
近点的横向距离大于预设的横向距离阈值。其中，所述车辆与已规划的局部路径的最近点
的横向距离优选为：由所述控制系统根据车辆的当前位置与所述已规划的路径计算得到
的。更具体地，所述非正常行驶状态条件可以用式子表示为：path_lat_dispath_lat_dis表示的是所述车辆与已规划的局部路径的最近点的横向距离，LAT_DIS表示
的是预设的横向距离阈值。

[0063] 在本实施例中，由于车辆控制和车辆自身执行的原因，或者人工驾驶车辆时，有时会出现无法完全跟随已规划路径的情况，例如所述车辆的当前实际位置会偏移上一时刻已
规划的局部路径的最近点。当判断出所述车辆与上一时刻已规划的局部路径的最近点的横
向距离大于预设的横向距离阈值时，表明车辆当前的位置与上一时刻的局部路径的最近点
的横向距离过大，这样会导致车辆无法完全跟随上一时刻的已规划的局部路径，或者是车
辆如果继续跟随上一时刻的已规划的局部路径，则会出现转向过猛过大而容易导致行车剧
烈摆动甚至是侧翻等现象。因此，此时需要重新规划车辆的局部路径(重新规划的局部路径
要与车辆的当前位置有效衔接起来)，以确保行车的舒适性及安全性，并降低车辆的行驶控
制难度。

[0064] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离时，则所述非正常行驶状态条件对应为：所述车辆与已规划的局部路径的最
近点的纵向距离大于预设的纵向距离阈值。其中，所述车辆与已规划的局部路径的最近点
的纵向距离优选为：由所述控制系统根据车辆的当前位置与所述已规划的路径计算得到
的。更具体地，所述非正常行驶状态条件可以用式子表示为：path_near_id＝＝0&&fabs
(pathdirerr)<90&&dis<1。其中，path_near_id表示的是上一时刻的已规划的局部路径的
最近点的编号，pathdirerr表示的是所述已规划的局部路径与车辆当前位置的连线方向与
车辆行驶方向的夹角，dis表示的是车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离。

[0065] 在本实施例中，当驾驶员手动操控车辆后退倒车时，车辆可能会在上一时刻已规划的局部路径的后方。当判断出所述车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离大于预
设的纵向距离阈值时，表明车辆在所述已规划的局部路径的后方较远距离，此时车辆很难
再跟随所述已规划的局部路径，所以需要重新规划车辆的局部路径(重新规划的局部路径
要与车辆的当前位置有效衔接起来)。

[0066] 示例性地，参见图2，当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角时，则所述非正常行驶状态条件对应为：所述车辆与已规划的局部路径的最
近点方向的夹角大于预设的夹角阈值。其中，所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向
的夹角优选为：由所述控制系统根据所述已规划的局部路径的起点与车辆连线方向与车辆
行驶方向而计算得到的。所述车辆行驶方向优选为由方向盘转角传感器检测得到的。更具
体地，所述非正常行驶状态条件可以用式子表示为：path_dir_err>DIR_ERR。其中，path_
dir_err表示的是所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角，DIR_ERR表示的是预
设的夹角阈值。

[0067] 在本实施例中，由于车辆控制和车辆自身执行的原因，或者人工驾驶车辆时，有时会出现无法完全跟随已规划路径的情况，例如所述车辆的当前实际位置会偏移上一时刻已
规划的局部路径的最近点。当判断出所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角大
于预设的夹角阈值时，表明车辆无法完全跟随上一时刻的已规划的局部路径，或者是车辆
如果继续跟随上一时刻的已规划的局部路径，则会出现转向过猛过大而容易导致行车激烈
摆动甚至是侧翻等现象。因此，此时需要重新规划车辆的局部路径(重新规划的局部路径要
与车辆的当前位置有效衔接起来)，以确保行车的舒适性及安全性，并降低车辆的行驶控制
难度。

[0068] 示例性地，参见图2，所述通行状态信息包括：已规划的局部路径上的障碍物信息及车辆的跟车状态信息；则当获取到所述通行状态信息时，所述不可通行条件对应为：所述
已规划的局部路径上存在障碍物(可以为动态障碍物或静态障碍物等)，且所述车辆当前为
非跟车状态。其中，所述障碍物信息及所述跟车状态信息优选为：由车辆的外界感知系统检
测得到并发送过来的。更具体地，所述不可通行条件可以用式子表示为：ob_flag&&(cur_
chg_state！＝FOLLOW_STATE)。其中，ob_flag表示的是所述已规划的局部路径上存在影响
通行的障碍物，cur_chg_state表示的是当前时刻的车辆行驶状态，FOLLOW_STATE表示的是
为跟车状态或遇障停车状态。

[0069] 需要说明的是，所述通行状态信息可以只包括：已规划的局部路径上的障碍物信息。或者所述通行状态信息除了包括已规划的局部路径上的障碍物信息外，还可以包括红
绿灯信息、交通指示牌信息等，在此不做具体限定。

[0070] 综上所述，在上述实施例中，通过设置与所述通行状态信息对应的不可通行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件，这样在确保行车的安全的同时，还可
以有效降低有效减少车辆的局部路径的重规划次数，进而降低自动驾驶运动控制的难度。
并且，通过有效减小车辆的局部路径的重规划次数，这样可以让车辆无需频繁改变局部路
径而不会频繁转向，因此不会出现因为车辆频繁转向而导致的车辆不断摆动的问题，从而
可以提高车辆行驶的舒适性及安全性。

[0071] 进一步的，在上述任一实施例中，参见图2，在所述步骤S13之前，所述方法还包括步骤S12’：

[0072] S12’获取车辆的上一时刻的已规划的局部路径的剩余距离参数；

[0073] 其中，该步骤的剩余距离参数获取过程可以与步骤S10同时进行，也可以分开进行，在此不做具体限定。

[0074] 则，所述步骤S13具体包括步骤S130至步骤S132：

[0075] S130，当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件后，判断所述剩余距离参数是否小于预设的剩余距离阈值；

[0076] 示例性地，剩余距离参数的判断式子具体可以表示为：remain_dis的剩余距离阈值。

[0077] 其中，所述剩余距离阈值的大小与所述车辆的当前的车速的大小成正比，这样可以更好地适应不同的车速车况。

[0078] S131，若是，则对所述已规划的局部路径进行延长，并控制所述车辆按延长后的局部路径进行行驶；

[0079] S132，若否，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0080] 在本实施例中，在判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件后，通过接着判断所述剩余距离参数是否小于预设的剩余距离阈值；其中，若否，则控制所述车辆按所述
已规划的局部路径行驶；若是，则对所述已规划的局部路径进行延长，并控制所述车辆按延
长后的局部路径进行行驶，这样就无需重新规划车辆的局部路径，保证了车辆的局部路径
的连续性及一致性，从而可以避免因为重新规划局部路径而导致相邻两次规划出的局部路
径存在横向跳动的问题(即相邻两次规划出的局部路径在横向方向上存在一定偏差)。

[0081] 需要说明的是，在上述实施例中，由于车辆的驾驶环境复杂多变，为了让车辆的行驶更加适应不同驾驶环境，可以采取如下方式：各个所述行驶状态信息的重规划条件阈值
(例如定位精度阈值或夹角阈值等)及所述剩余距离阈值，均可以根据车辆的当前驾驶环境
的类别进行对应设置。即：可以预先对车辆的驾驶环境进行分类，每一类驾驶环境可以预先
设置对应的所述行驶状态信息的重规划条件阈值及所述剩余距离阈值，然后车辆的控制系
统根据检测到的当前的驾驶环境类别，采取对应的重规划条件阈值及剩余距离阈值。其中，
车辆的驾驶环境可以根据道路的类别(例如分为高速公路、市内道路、郊区道路等)、路况的
类别(例如分为堵塞路况、畅通路况及拥挤路况等)等来进行分类，在此不做具体限定。

[0082] 实施例二：

[0083] 参见图3，是本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的局部路径重规划控制装置的结构示意图。所述控制装置包括：

[0084] 信息获取模块10，用于获取车辆当前自身的行驶状态信息及车辆当前在上一时刻已规划的局部路径上的通行状态信息；

[0085] 判断模块11，用于根据所述通行状态信息及所述行驶状态信息，判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；其中，所述局部路径重规划条件包括：与所述通行状态
信息对应的不可通行条件及与所述行驶状态信息对应的非正常行驶状态条件；

[0086] 第一行驶控制模块12，用于当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，则重新规划所述车辆的局部路径，并控制所述车辆按重新规划后的局部路径行驶；

[0087] 第二行驶控制模块13，用于当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件时，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0088] 作为上述方案的改进，所述行驶状态信息包括以下中的至少一种：车辆的定位精度、车辆的定位精度变化率、车辆上一时刻的已规划的局部路径、车辆在全局路径上的车道
行驶状态、车辆与所述已规划的局部路径的最近点的横向距离、车辆与所述已规划的局部
路径的最近点的纵向距离、车辆与所述已规划的局部路径的最近点方向的夹角。

[0089] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆的定位精度时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述定位精度的数值大于预设的定位精度阈值。

[0090] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆的定位精度变化率时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述定位精度变化率的数值大于预设的定位精度变化率阈
值。

[0091] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆上一时刻的已规划的局部路径时，则所述非正常行驶状态条件包括：已规划的局部路径尚未规划出或为无效路径。

[0092] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆在全局路径上的车道行驶状态时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆在全局路径上的车道行驶状态发生改
变；

[0093] 其中，所述车道行驶状态包括：沿原车道正常行驶、开始换到左车道、沿左车道行驶、由左车道换回原车道、开始换到右车道、沿右车道行驶、由右车道换回原车道。

[0094] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点的横向距离时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的最
近点的横向距离大于预设的横向距离阈值。

[0095] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点的纵向距离时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的最
近点的纵向距离大于预设的纵向距离阈值。

[0096] 作为上述方案的改进，当所述行驶状态信息为所述车辆与已规划的局部路径的最近点方向的夹角时，则所述非正常行驶状态条件包括：所述车辆与已规划的局部路径的最
近点方向的夹角大于预设的夹角阈值。

[0097] 作为上述方案的改进，所述通行状态信息包括：已规划的局部路径上的障碍物信息及车辆的跟车状态信息；

[0098] 则当获取到所述通行状态信息时，所述不可通行条件包括：所述已规划的局部路径上存在障碍物，且所述车辆当前为非跟车状态。

[0099] 作为上述方案的改进，所述控制装置还包括：

[0100] 参数获取模块，用于获取车辆的上一时刻的已规划的局部路径的剩余距离参数：

[0101] 则所述第二行驶控制模块，具体包括：

[0102] 参数比较单元，用于当判断出没有满足任一种所述局部路径重规划条件后，判断所述剩余距离参数是否小于预设的剩余距离阈值；其中，所述剩余距离阈值的大小与所述
车辆的当前的车速的大小成正比；

[0103] 第一响应单元，用于若是，则对所述已规划的局部路径进行延长，并控制所述车辆按延长后的局部路径进行行驶；

[0104] 第二响应单元，用于若否，则控制所述车辆按所述已规划的局部路径行驶。

[0105] 综上所述，在本发明实施例中，通过根据车辆当前的所述通行状态信息及所述行驶状态信息，来判断是否满足至少一种预设的局部路径重规划条件；若判断出没有满足任
一种所述局部路径重规划条件时，则不重新规划局部路径，还是控制所述车辆按所述已规
划的局部路径继续行驶；只有当判断出满足至少一种所述局部路径重规划条件时，才重新
规划所述车辆的局部路径，这样可以避免每个时刻都根据车辆的所述通行状态信息及所述
行驶状态信息来不断重新规划局部路径，从而能够有效减少车辆的局部路径的重规划次
数，进而降低自动驾驶运动控制的难度。并且，通过有效减小车辆的局部路径的重规划次
数，这样可以让车辆无需频繁改变局部路径而不会频繁转向，因此不会出现因为车辆频繁
转向而导致的车辆不断摆动的问题，从而可以提高车辆行驶的舒适性及安全性。

[0106] 实施例三：

[0107] 参见图4，是本发明实施例提供的一种自动驾驶车辆的控制系统的示意图。该实施例的所述自动驾驶车辆的控制系统包括：处理器1、存储器2以及存储在所述存储器2中并可
在所述处理器上运行的计算机程序，例如自动驾驶车辆的局部路径重规划控制程序。所述
处理器1执行所述计算机程序时实现上述各个自动驾驶车辆的局部路径重规划控制方法实
施例中的步骤。或者，所述处理器1执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模
块/单元的功能。

[0108] 示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多
个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所
述计算机程序在所述自动驾驶车辆的局部路径重规划控制装置中的执行过程。

[0109] 所述自动驾驶车辆的控制系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是所述自动驾驶车辆的控制系统的示例，并不构成对所述
自动驾驶车辆的控制系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，
或者不同的部件，例如所述自动驾驶车辆的控制系统还可以包括输入输出设备、网络接入
设备、CAN总线等。

[0110] 所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路
(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field‑
Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、
分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器
等，所述处理器是所述自动驾驶车辆的控制系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整
个自动驾驶车辆的控制系统的各个部分。

[0111] 所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述
自动驾驶车辆的控制系统的各种功能。所述存储器可主要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、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图
像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话
本等)等。此外，存储器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，例如硬
盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,
SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器
件。

[0112] 其中，所述自动驾驶车辆的局部路径重规划控制装置/控制系统集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机
可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也
可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读
存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，
所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码
形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机
程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存
储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信
号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根
据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立
法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

[0113] 需说明的是，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。另外，本发明提供的装置
实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或
多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解
并实施。

[0114] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为
本发明的保护范围。