一种自动驾驶方法及其装置、存储介质、电子设备与流程

1.本发明涉及车辆技术领域，具体涉及一种自动驾驶方法及其装置、存储介质、电子设备。


背景技术：

2.如图1所示，在面对狭窄路段时，车辆辅助驾驶系统通过超声波或者环视摄像头来检测周围环境状况情况并通过视觉、报警声的形式提示驾驶员车辆周围障碍物信息，以防止刮蹭现象。但在该方案下，驾驶员仍然需要自行控制车辆通过狭窄路段，对驾驶员驾驶水平要求较高。
3.此外，如图2所示，在车辆辅助泊车时也会遇到类似的情形，若车辆所停车位左右两侧车距较窄、同时左前、右前可行驶距离有限，也仅能通过视觉、报警声的形式提示驾驶员车辆周围障碍物信息，驾驶员需要自行控制车辆泊出车位，对驾驶员驾驶水平要求较高。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提出一种自动驾驶方法及其装置、存储介质、电子设备，以实现自动驾驶通过狭窄路段或从狭窄车位自动泊出。
5.为实现上述目的，本技术实施例提供一种自动驾驶方法，所述方法包括：
6.获取当前时刻的车辆周围环境信息，并根据所述当前时刻的车辆周围环境信息生成当前时刻的可通行区域信息；
7.根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图；所述栅格地图包括可通行单元格和不可通行单元格；
8.获取当前时刻的车辆位置，以所述当前时刻车辆在栅格地图中的位置为起点在所述栅格地图中进行路径搜索得到多条通行路径；
9.根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，并根据所述最优通行路径控制车辆移动；其中，所述预设的路径筛选策略为使得车辆朝更空旷的区域行驶，并引导车辆朝预设行驶方向行驶。
10.本技术实施例提供的自动驾驶方法，基于车载感知模块(例如摄像头、超声波传感器、激光雷达)采集的当前时刻的车辆周围环境信息，获得当前时刻的可通行区域信息，并根据可通行区域信息生成对应的栅格地图，基于该栅格地图进行路径搜索得到多条路径，根据预先设定的路径筛选策略从多条通行路径中选择最优通行路径，并根据最优通行路径控制车辆横纵向移动，所述路径筛选策略的筛选原则是在狭窄的空间中，使得车辆朝更空旷的区域行驶；同时，在进行路径规划，引导车辆朝预设行驶方向行驶，预设行驶方向指的是目标方向，即通过该目标方向车辆行驶通过狭窄路段或从车位泊出。
11.在一些方案中，所述根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，具体包括：
12.获取车辆行驶通过每条通行路径过程中的每个时刻的试探区域面积；其中，所述
试探区域定义为：根据车身参数以及栅格地图参数将车辆投影至所述栅格地图中对应车辆位置得到车辆投影区域，该车辆投影区域向四周扩展一个预设阈值距离后得到扩展区域，该扩展区域中的可通行区域即是试探区域；
13.获取车辆行驶通过每条通行路径过程中的任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角；其中，相邻两个时刻之间车辆横向或纵向行驶一个预设单位距离；
14.根据所述每个时刻的试探区域面积、任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角，从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径。
15.在一些方案中，所述根据所述每个时刻的试探区域面积、任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角，从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，具体包括：
16.根据预设的路径收益函数r计算所述多条通行路径的路径收益，选择路径收益最大的一条通行路径作为最优通行路径；
17.其中，所述路径收益函数r如下：
[0018][0019]
其中，ti为车辆行驶通过通行路径过程中的第i个时刻，i∈(2,x)，t1时刻车辆位于所述起点，y(ti)为第i个时刻的试探区域面积，y(t
i-1
)为第i-1个时刻的试探区域面积，θi为第i-1个时刻至第i个时刻之间车辆行驶方向与所述预设行驶方向之间的顺时针方向夹角，l为预设单位距离，cd、cm、c
t
均为预设的常量。
[0020]
在一些方案中，所述预设行驶方向与开始执行所述方法的步骤时车辆档位方向相同。
[0021]
在一些方案中，所述根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图，包括：
[0022]
根据所述当前时刻的可通行区域信息生成第一栅格地图；
[0023]
获取历史时刻的栅格地图，并根据历史时刻的栅格地图扩展所述第一栅格地图的地图信息，得到当前时刻的栅格地图。
[0024]
在一些方案中，所述获取车辆周围环境信息，并根据所述车辆周围环境信息生成可通行区域信息，具体包括：
[0025]
获取车载摄像头采集的周围环境图像，并根据所述周围环境图像获得基于视觉的第一可通行区域信息；
[0026]
获取车载超声波传感器采集的超声波数据，并根据所述超声波数据获得基于超声波的第二可通行区域信息；
[0027]
获取车载激光雷达采集的激光点云数据，并根据所述激光点云数据获得基于点云的第三可通行区域信息；
[0028]
将所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行融合生成可通行区域信息。
[0029]
在一些方案中，所述将所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可
通行区域信息进行融合生成可通行区域信息，具体包括：
[0030]
获取所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息在多个检测距离范围的预设权重参数；其中，所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息在多个检测距离范围内的预设权重参数不同；
[0031]
根据所述预设权值参数，分别对每个检测距离范围内的第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行加权融合得到每个检测距离范围内的可通行区域信息；
[0032]
将多个检测距离范围内的可通行区域信息获得最终的可通行区域信息；
[0033]
其中，所述多个检测距离范围包括：超出车载摄像头和车载超声波传感器检测范围的距离范围，车载摄像头、车载超声波传感器和车载激光雷达均可检测的距离范围，以及，车载摄像头和车载超声波传感器均可检测且车载激光雷达无法检测的距离范围。
[0034]
本技术实施例还提供一种自动驾驶装置，包括用于执行如上所述的自动驾驶方法的模块。
[0035]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的自动驾驶方法。
[0036]
本技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的自动驾驶方法。
附图说明
[0037]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。
[0038]
图1为窄路通行的场景示意图。
[0039]
图2为复杂车位泊出的场景示意图。
[0040]
图3为本发明的一个实施例中的一种自动驾驶方法的流程图。
[0041]
图4为本发明的一个实施例中的路径搜索的原理图。
[0042]
图5为本发明的一个实施例中车辆投影区域和试探区域的示意图。
[0043]
图6为本发明的一个实施例中栅格地图扩展示意图。
[0044]
图7为本发明的一个实施例中的一种自动驾驶装置的示意图。
具体实施方式
[0045]
附图的详细说明意在作为本发明的当前优选实施例的说明，而非意在代表本发明能够得以实现的仅有形式。应理解的是，相同或等同的功能可以由意在包含于本发明的精神和范围之内的不同实施例完成。
[0046]
本发明的一个实施例提供一种自动驾驶方法，参阅图3，本实施例的方法包括以下步骤：
[0047]
步骤s1，获取当前时刻的车辆周围环境信息，并根据所述当前时刻的车辆周围环
境信息生成当前时刻的可通行区域信息。
[0048]
具体而言，所述可通行区域信息指的是车辆可以通行的道路/区域的信息，车辆周围环境信息可以由车载感知模块(例如摄像头、超声波传感器、激光雷达)检测得到，并送至can/canfd总线，步骤s1中可以从can总线获取当前时刻的车辆周围环境信息，根据车辆周围环境信息可以识别出车辆周围环境中的障碍物(例如行人、车辆)、道路等信息，然后生成对应的可通行区域信息；在一个例子中，设置一个预先训练好的神经网络模型，将车辆周围环境信息输入所述神经网络模型进行通行区域识别，得到当前时刻的可通行区域信息。
[0049]
步骤s2，根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图；所述栅格地图包括可通行单元格和不可通行单元格。
[0050]
具体而言，所述栅格地图由行列排布的多个单元格组成，每个单元格表示一个小区域，可以通过对每个单元格赋予不同的值来表示单元格对应的小区域的通行状态，可通行或不可通行，栅格地图的特点是容易构建、表示和保存，对于短路径的规划非常方便，因此，本实施例基于栅格地图快速确定通行路径。
[0051]
步骤s3，获取当前时刻的车辆位置，以所述当前时刻车辆在栅格地图中的位置为起点在所述栅格地图中进行路径搜索得到多条通行路径。
[0052]
具体而言，步骤s3中可以根据预设的路径搜索算法进行路径搜索，本实施例中路径搜索算法不局限于某一种，例如是：
[0053]
参阅图4，t1时刻车辆在栅格地图中的位置处于所述起点p0，基于该起点在t1时刻分别向3个预设方向(图4中箭头指示的向左、向前、向右)进行第一次探索式移动，在t2时刻可以得到3个新的车辆位置点p1、p2、p3，分别基于车辆位置点p1、p2、p3在t2时刻分别向多个预设方向进行第一次探索式移动，在t3时刻可以得到p4、p5、p6、p7、p8、p9、p
10
等多个新的车辆位置点，以此类推，每一次探索式移动，都可以得到很多个新的车辆位置点，每次移动前后的两个车辆位置点的连线即是车辆的移动轨迹，从而得到多条通行路径，例如点p0、点p2、点p8形成一条通行路径，又例如点p0、点p3、点p8也形成一条通行路径；需说明的是，生成通行路径之前探索式移动的次数可以根据实际技术需求来设定，来实现一边进行车辆横纵向移动，一边进行下一步的路径搜索。
[0054]
步骤s4，根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，并根据所述最优通行路径控制车辆移动；其中，所述预设的路径筛选策略为使得车辆朝更空旷的区域行驶，并引导车辆朝预设行驶方向行驶。
[0055]
具体而言，本实施例提供的自动驾驶方法，基于车载感知模块(例如摄像头、超声波传感器、激光雷达)采集的当前时刻的车辆周围环境信息，获得当前时刻的可通行区域信息，并根据可通行区域信息生成对应的栅格地图，基于该栅格地图进行路径搜索得到多条路径，根据预先设定的路径筛选策略从多条通行路径中选择最优通行路径，并根据最优通行路径控制车辆横纵向移动，所述路径筛选策略的筛选原则是在狭窄的空间中，使得车辆朝更空旷的区域行驶；同时，在进行路径规划，引导车辆朝预设行驶方向行驶，预设行驶方向指的是目标方向，即通过该目标方向车辆行驶通过狭窄路段或从车位泊出，所述预设行驶方向与开始执行所述方法的步骤时车辆档位方向一致。
[0056]
需说明的是，由于车辆处于狭窄空间，因此在控制车辆横纵向移动过程中车辆以较低速度进行移动，并根据步骤s2不断重新更新所述栅格地图，重新进行步骤s3中的路径
搜索以及步骤s4中的路径筛选，如果检测到前进方向的下一步的区域中有新的障碍物，则紧急制动，避免发生剐蹭。
[0057]
在一些实施例中，所述步骤s4，具体包括：
[0058]
步骤s41，获取车辆行驶通过每条通行路径过程中的每个时刻的试探区域面积；其中，如图5所示，所述试探区域定义为：根据车身参数以及栅格地图参数将车辆投影至所述栅格地图中对应车辆位置得到车辆投影区域，该车辆投影区域向四周扩展一个预设阈值距离后得到扩展区域，该扩展区域中的可通行区域即是试探区域；
[0059]
具体而言，车辆行驶通过每条通行路径过程需要一定时间，该一定时间包括多个时刻，本实施例中根据每个时刻的试探区域面积来判断路径前进方向的区域是否更空旷；举例而言，假设车身尺寸为长5米，宽2.5米，一个单元格表示5米*5米的区域，则车辆在所述栅格地图中的投影为1/2的单元格；
[0060]
步骤s42，获取车辆行驶通过每条通行路径过程中的任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角；其中，相邻两个时刻之间车辆横向或纵向行驶一个预设单位距离；
[0061]
具体而言，如图4所示的路径搜索过程中，横向即根据车辆当前朝向向左或向右，纵向为根据车辆当前朝向向前移动，向左、向右、向前的方向即是任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向；
[0062]
步骤s43，根据所述每个时刻的试探区域面积、任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角，从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径；
[0063]
具体而言，根据所述每个时刻的试探区域面积可以判断车辆是否朝更空旷的区域行驶，根据任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角可以判断车辆是否朝预设行驶方向行驶，综合考虑所述试探区域面积和顺时针夹角，来选择一条最优通行路径，使得车辆朝更空旷的区域行驶，并引导车辆朝预设行驶方向行驶。
[0064]
在一些实施例中，所述根据所述每个时刻的试探区域面积、任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角，从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，具体包括：
[0065]
根据预设的路径收益函数r计算所述多条通行路径的路径收益，选择路径收益最大的一条通行路径作为最优通行路径；
[0066]
其中，所述路径收益函数r如下：
[0067][0068]
其中，ti为车辆行驶通过通行路径过程中的第i个时刻，i∈(2,x)，x为最后一个时刻，x的值取决于路径的长短和通行时间，t1时刻车辆位于所述起点，y(ti)为第i个时刻的试探区域面积，y(t
i-1
)为第i-1个时刻的试探区域面积，θi为第i-1个时刻至第i个时刻之间车辆行驶方向与所述预设行驶方向之间的顺时针方向夹角，l为预设单位距离，cd、cm、c
t
均为预设的常量；
[0069]
具体而言，函数r中的表示通过监控试探区中栅格
地图占用面积之和向更大方向的变化，通过奖励设计引导车辆向着更空旷的区域行驶；表示车辆可考虑向前、后、左、右等多个方向移动，通过奖励设计引导车辆一直向预设行驶方向移动；c
t
为一个与时间关联的常量，考虑到高效的问题，移动时间越长，c
t
设置的数值越大，对应的负收益越大。
[0070]
在一些实施例中，所述步骤s2，具体包括：
[0071]
根据所述当前时刻的可通行区域信息生成第一栅格地图；
[0072]
获取历史时刻的栅格地图，并根据历史时刻的栅格地图扩展所述第一栅格地图的地图信息，得到当前时刻的栅格地图。
[0073]
具体而言，由于车载传感单元的检测距离范围是有限的，因此生成的栅格地图的地图范围也是有限的，但随着车辆的移动，车载传感单元的实际检测区域会发生变化，如图6所示，通过将历史时刻的栅格地图的地图信息添加到所述第一栅格地图中，能够扩展丰富当前时刻的栅格地图的地图信息。
[0074]
在一些实施例中，所述步骤s1，具体包括：
[0075]
步骤s11，获取车载摄像头采集的周围环境图像，并根据所述周围环境图像获得基于视觉的第一可通行区域信息；
[0076]
步骤s12，获取车载超声波传感器采集的超声波数据，并根据所述超声波数据获得基于超声波的第二可通行区域信息；
[0077]
步骤s13，获取车载激光雷达采集的激光点云数据，并根据所述激光点云数据获得基于点云的第三可通行区域信息；
[0078]
步骤s14，将所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行融合生成可通行区域信息。
[0079]
具体而言，本实施例方法通过融合摄像头、超声波传感器、激光雷达的数据，解决单摄像头测距精度不足、易受光线影响，以及单超声波无法进行目标分类、在可通行范围内存在误识别的限制，通过增加激光雷达检测，可实现超长距离环境模型感知与厘米级距离感知，使得生成的可通行区域信息更加精确可靠。
[0080]
在一些实施例中，所述步骤s14，具体包括：
[0081]
步骤s141，获取所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息在多个检测距离范围的预设权重参数；
[0082]
步骤s142，根据所述预设权值参数，分别对每个检测距离范围内的第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行加权融合得到每个检测距离范围内的可通行区域信息；
[0083]
步骤s143，将多个检测距离范围内的可通行区域信息获得最终的可通行区域信息；
[0084]
其中，所述多个检测距离范围包括：超出车载摄像头和车载超声波传感器均无法检测的距离范围，车载摄像头、车载超声波传感器和车载激光雷达均可检测的距离范围，以及，车载摄像头和车载超声波传感器均可检测且车载激光雷达不可检测的距离范围。
[0085]
具体而言，本实施例将摄像头、超声波传感器、激光雷达输出的水平面可通行区域进行融合，例如，通过采用贝叶斯方法调整不同位置下传感器权重，生成车辆周围环境栅格地图。
[0086]
由于摄像头、超声波及激光雷达的可检测范围不一样，具体地，根据实际情况假设一般环视摄像头的可检测范围为10m内，超声波可检测范围为5m内，激光雷达可检测范围为100m，单一时刻对车身周边不同距离范围的环境采用不同的策略和权重进行栅格建图，生成多传感器融合的可通信区域信息。由于激光雷达检测距离范围远，在超出摄像头和超声波传感器均无法检测的距离范围仅使用激光雷达的第三可行驶区域信息进行栅格地图的构建；在摄像头、超声波和激光雷达均可检测的距离范围内，由于摄像头测距不准，因此可通行区域距离信息以第二可行驶区域信息和第三可行驶区域信息的融合结果为主，可通行区域对应障碍物类型以第一可行驶区域信息和第三可行驶区域信息的融合结果为主；在摄像头及超声波传感器均可检测范围且激光不可检测的距离范围内，可通行区域距离信息以的第二可行驶区域信息为主，可通行区域对应障碍物类型以第一可行驶区域信息为主。
[0087]
例如，在车载摄像头、车载超声波传感器和车载激光雷达均可检测的距离范围内，设置第一可行驶区域信息的权重系数为0.3，第二可行驶区域信息的权重系数为0.7，第三可行驶区域信息的权重系数为1。
[0088]
此外，由于激光雷达点云数据包含精确距离及高度信息，因此高度信息以激光雷达的检测数据为主，步骤13中结合第三可通行区域信息中提供的高度信息与自身高度信息作对比，排除可通行区域过程中实际无法通过的路口。
[0089]
在一些实施例中，所述步骤s4，根据所述通行路径控制车辆移动，具体包括：
[0090]
在移动过程中，若车载摄像头、车载超声波传感器或车载激光雷达检测到所述通行路径上存在新出现的障碍物时，控制车辆停车，避免与障碍物剐蹭或碰撞。
[0091]
在一些实施例中，所述步骤s4，根据所述通行路径控制车辆移动，具体还包括：
[0092]
若在所述栅格地图中所述通行路径的预设距离范围内无障碍物存在、或在自动驾驶过程中接收到驾驶员的制动指令且驾驶员选择自动驾驶功能中断、或超出预设自动驾驶时长，则控制车辆停车，并等待驾驶员接管车辆。
[0093]
基于以上实施例的描述可知，本实施例的方法在感知方面结合摄像头、超声波、激光雷达传感器，解决了单类型感知传感器因物理因素受到环境感知限制。同时可以利用激光雷达探测距离优势，感知行驶方向更远范围外的环境情况与识别精度，提高了窄路通行或极限车位泊出的适用性。并通过有效的路径规划代价函数设计，提供了车辆自行通过复杂窄路或复杂车位的方案，提高了自动驾驶功能可覆盖的使用场景。
[0094]
本技术的另一个实施例还提供一种自动驾驶装置，包括用于执行上述实施例所述的自动驾驶方法的模块；
[0095]
参阅图7，本实施例的所述模块包括：
[0096]
可通行区域获取模块1，用于获取当前时刻的车辆周围环境信息，并根据所述当前时刻的车辆周围环境信息生成当前时刻的可通行区域信息；
[0097]
地图生成模块2，用于根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图；所述栅格地图包括可通行单元格和不可通行单元格；
[0098]
路径搜索模块3，用于获取当前时刻的车辆位置，以所述当前时刻车辆在栅格地图中的位置为起点在所述栅格地图中进行路径搜索得到多条通行路径；
[0099]
路径筛选模块4，用于根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，并根据所述最优通行路径控制车辆移动；其中，所述预设的路径筛选策略为
使得车辆朝更空旷的区域行驶，并引导车辆朝预设行驶方向行驶。
[0100]
以上所描述的实施例的自动驾驶装置仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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实施例的自动驾驶装置的方案的目的。
[0101]
需说明的是，上述实施例的自动驾驶装置与上述实施例的自动驾驶方法对应，因此，上述实施例的自动驾驶装置未详述部分可以参阅上述实施例的自动驾驶方法的内容得到，即上述实施例的自动驾驶方法记载的具体步骤内容可以理解为上述实施例的自动驾驶装置所能够实现的功能，此处不再赘述。
[0102]
并且，上述实施例的自动驾驶装置若以软件功能模块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。
[0103]
本发明的另一个实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述实施例所述的自动驾驶方法。
[0104]
具体而言，所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序指令的任何实体或记录介质、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。
[0105]
本发明的另一个实施例提出一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例所述的自动驾驶方法。
[0106]
其中，电子设备还可以包括连接不同组件(包括存储器和处理器)的总线。存储器可以包括易失性存储器形式的计算机可读介质，例如随机存取存储器(ram)和/或高速缓存存储器。存储器也可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本技术各实施例的功能。电子设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、显示器等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如网卡)通信，这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口进行，并且，电子设备还可以通过网络适配器与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。
[0107]
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

技术特征：
1.一种自动驾驶方法，其特征在于，包括：获取当前时刻的车辆周围环境信息，并根据所述当前时刻的车辆周围环境信息生成当前时刻的可通行区域信息；根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图；所述栅格地图包括可通行单元格和不可通行单元格；获取当前时刻的车辆位置，以所述当前时刻车辆在栅格地图中的位置为起点在所述栅格地图中进行路径搜索得到多条通行路径；根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，并根据所述最优通行路径控制车辆移动；其中，所述预设的路径筛选策略为使得车辆朝更空旷的区域行驶，并引导车辆朝预设行驶方向行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，具体包括：获取车辆行驶通过每条通行路径过程中的每个时刻的试探区域面积；其中，所述试探区域定义为：根据车身参数以及栅格地图参数将车辆投影至所述栅格地图中对应车辆位置得到车辆投影区域，该车辆投影区域向四周扩展一个预设阈值距离后得到扩展区域，该扩展区域中的可通行区域即是试探区域；获取车辆行驶通过每条通行路径过程中的任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角；其中，相邻两个时刻之间车辆横向或纵向行驶一个预设单位距离；根据所述每个时刻的试探区域面积、任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角，从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个时刻的试探区域面积、任意相邻两个时刻之间的车辆行驶方向与预设行驶方向的顺时针夹角，从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，具体包括：根据预设的路径收益函数r计算所述多条通行路径的路径收益，选择路径收益最大的一条通行路径作为最优通行路径；其中，所述路径收益函数r如下：其中，t
i
为车辆行驶通过通行路径过程中的第i个时刻，i∈(2,x)，t1时刻车辆位于所述起点，y(t
i
)为第i个时刻的试探区域面积，y(t
i-1
)为第i-1个时刻的试探区域面积，θ
i
为第i-1个时刻至第i个时刻之间车辆行驶方向与所述预设行驶方向之间的顺时针方向夹角，l为预设单位距离，c
d
、c
m
、c
t
均为预设的常量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设行驶方向与开始执行所述方法的步骤时车辆档位方向相同。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图，包括：根据所述当前时刻的可通行区域信息生成第一栅格地图；
获取历史时刻的栅格地图，并根据历史时刻的栅格地图扩展所述第一栅格地图的地图信息，得到当前时刻的栅格地图。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆周围环境信息，并根据所述车辆周围环境信息生成可通行区域信息，具体包括：获取车载摄像头采集的周围环境图像，并根据所述周围环境图像获得基于视觉的第一可通行区域信息；获取车载超声波传感器采集的超声波数据，并根据所述超声波数据获得基于超声波的第二可通行区域信息；获取车载激光雷达采集的激光点云数据，并根据所述激光点云数据获得基于点云的第三可通行区域信息；将所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行融合生成可通行区域信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行融合生成可通行区域信息，具体包括：获取所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息在多个检测距离范围的预设权重参数；其中，所述第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息在多个检测距离范围内的预设权重参数不同；根据所述预设权值参数，分别对每个检测距离范围内的第一可通行区域信息、第二可通行区域信息和第三可通行区域信息进行加权融合得到每个检测距离范围内的可通行区域信息；将多个检测距离范围内的可通行区域信息获得最终的可通行区域信息；其中，所述多个检测距离范围包括：超出车载摄像头和车载超声波传感器检测范围的距离范围，车载摄像头、车载超声波传感器和车载激光雷达均可检测的距离范围，以及，车载摄像头和车载超声波传感器均可检测且车载激光雷达无法检测的距离范围。8.一种自动驾驶装置，其特征在于，包括用于执行权利要求1～7中任一项所述的自动驾驶方法的模块。9.一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，实现如权利要求1～7中任一项所述的自动驾驶方法。10.一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7中任一项所述的自动驾驶方法。

技术总结
本发明涉及一种自动驾驶方法及其装置、存储介质、电子设备，包括：获取当前时刻的车辆周围环境信息，并根据所述当前时刻的车辆周围环境信息生成当前时刻的可通行区域信息；根据所述当前时刻的可通行区域信息生成当前时刻的栅格地图；所述栅格地图包括可通行单元格和不可通行单元格；获取当前时刻的车辆位置，以所述当前时刻车辆在栅格地图中的位置为起点在所述栅格地图中进行路径搜索得到多条通行路径；根据预设的路径筛选策略从所述多条通行路径中选取一条最优通行路径，并根据所述最优通行路径控制车辆移动；其中，所述预设的路径筛选策略为使得车辆朝更空旷的区域行驶，并引导车辆朝预设行驶方向行驶。车辆朝预设行驶方向行驶。车辆朝预设行驶方向行驶。


技术研发人员：尹超凡 付颖 张志德 何俏君
受保护的技术使用者：广州汽车集团股份有限公司
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/7/12