一种路口通行决策方法、装置、介质及车辆与流程

1.本技术涉及智能驾驶领域，特别涉及一种路口通行决策方法、装置、介质及车辆。


背景技术：

2.自动驾驶车辆、智能驾驶车辆或辅助驾驶车辆在实际行驶时，会存在车辆的感知设备被遮挡，或者前方有大型车辆遮挡，无法及时获取路口交通指示灯的状态以进行自动驾驶车辆决策的问题。在现有技术中解决这一问题的技术手段是不论自动驾驶车辆的实际行驶状态是什么都给与自动驾驶车辆刹停的决策，直至自动驾驶车辆能够重新获取交通指示灯状态后再重新进行自动驾驶车辆的决策。这种路口指示灯状态无法获取场景下的路口通行决策方法容易造成交通拥堵，影响行驶效率，严重时可能引发交通事故。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的无法在不能获取路口信号灯状态时做出合理可靠的路口通行决策的问题，本技术主要提供一种路口通行决策方法、装置、介质及车辆。
4.第一方面，提供一种路口通行决策方法，其包括：在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在与当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，其中，相同类型的车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车道；获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否意图通过路口停止线，其中，在判断参考车辆意图通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为通行决策；在判断参考车辆无法通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为停止决策。
5.可选的，根据参考车辆的位置信息和路口停止线的位置信息计算得到参考车辆与路口停止线之间的刹停距离；利用参考车辆的速度信息和刹停距离计算得到参考车辆的预估刹停加速度信息；对参考车辆的预估刹停加速度信息和预设加速度阈值进行比较，在预估刹停加速度信息不小于预设加速度阈值的条件下，判断参考车辆采取刹停决策；在预估刹停加速度信息小于预设加速度阈值的条件下，判断参考车辆采取通行决策。
6.可选的，将相对于车道通行方向，位于当前车辆后方的车辆确定为参考车辆。
7.可选的，将与当前车辆所在车道相邻车道上的车辆确定为参考车辆。
8.可选的，在与当前车辆的当前行驶车道类型相同的车道上确定多个参考车辆，根据每个参考车辆的运动状态信息判断每个参考车辆的路口通过意图，得到多个参考车辆的多个路口通过意图，根据多个路口通过意图确定路口通行策略。
9.可选的，分别统计多个路口通过意图中意图通过当前路口与没有意图通过当前路口的数量，根据数量多的路口通过意图确定当前路口通行决策。
10.第二方面，提供一种路口通行决策装置，其包括：参考车辆获取模块，其用于在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在与当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，其中，相同类型的车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车
道；决策模块，其用于获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否意图通过路口停止线，其中，在判断参考车辆意图通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为通行决策；在判断参考车辆无法通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为停止决策。
11.第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该可读存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行方案一中的路口通行通行决策方法。
12.第四方面，提供一种车辆，其经配置以执行方案一中的路口通行通行决策方法。
13.本技术的技术方案可以达到的有益效果是：本技术设计了一种路口通行决策方法、装置、介质及车辆。该方法能够在无法获取路口交通指示灯状态的条件下，根据周围车辆的行驶状态做出自动驾驶车辆的路口通行决策，由于该路口通行决策是参考与自车相同类型车道上的车辆的路口通过意图做出的，因此更加合理可靠。使用本技术实施方式的路口通行决策，能够有效避免因自动驾驶车辆无法获取路口信号灯状态而直接采取路口刹停决策导致的交通拥堵情况，确保通行效率。
附图说明
14.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图示例性的示出了本技术的一些实施例。
15.图1是本技术一种路口通行决策方法的一个具体实施方式的示意图；图2是本技术一种路口通行决策装置的一个具体实施方式的示意图。
16.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
17.下面结合附图对本技术的较佳实施例进行详细阐述，以使本技术的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。
18.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”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，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。
19.下面，以具体的实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面述及的具体的实施例可以相互结合形成新的实施例。对于在一个实施例中描述过的相同或相似的思想或过程，可能在其他某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
20.图1示出了本技术一种路口通行决策方法的一个实施方式。
21.图1的路口通行决策方法，包括步骤s101，在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在与当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，其中，相同类型的车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车道，车道限制要求包括车道的转向要求，如左转道、直行道、右转道、右转加直行道等。示例性地，当自车行驶在通行方向为由东向西的直行道上时，则可以在通行方向也为由东向西的直行道中选择参考车辆，该参考车辆可以位于与自车相同的直行道上，例如位于自车的前方或后方;也可位于与自车所在车道不同的直行道上，包括与自车所在车道相邻的直行道上或不相邻的直行道上。车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车道，其中，车道限制要求包括车道的转向要求，如左转道、直行道、右转道、右转加直行道等。示例性地，当自车行驶在通行方向为由东向西的直行道上时，则可以在通行方向也为由东向西的直行道中选择参考车辆，该参考车辆可以位于与自车相同的直行道上，例如位于自车的前方或后方；也可位于与自车所在车道不同的直行道上，包括与自车所在车道相邻的直行道上或不相邻的直行道上。由于位于相同类型车道中的车辆的路口通行决策通常情况下也应该是相同的，因此选取与自车位于相同类型车道上的车辆作为参考车辆来确定路口通行策略,可以获得合理可靠的通行决策结果。
22.步骤s102，获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否意图通过路口停止线，其中，在判断参考车辆意图通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为通行决策；在判断参考车辆无法通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为停止决策。该实施方式，能够在无法获取路口交通指示灯状态的条件下，根据周围车辆的行驶状态做出自动驾驶车辆的路口通行决策，由于该路口通行决策是参考与自车相同类型车道上的车辆的路口通过意图做出的，因此更加合理可靠。使用本技术实施方式的路口通行决策，能够有效避免因自动驾驶车辆无法获取路口信号灯状态而直接采取路口刹停决策导致的交通拥堵情况，确保通行效率。
23.在一个实施例中，当自动驾驶车辆行驶至路口附近且无法获取路口信号灯的状态时，利用自动驾驶车辆的感知系统或网络设备或其他可行方式获取车辆周围的障碍物，并从自动驾驶车辆周围的障碍物中筛选出能够获取其运动信息的车辆障碍物，且该车辆障碍物的行驶方向需与自动驾驶车辆的行驶方向相同，该车辆障碍物距路口停止线之间的距离小于或等于自动驾驶车辆到路口停止线之间的距离，该车辆障碍物的车道在自动驾驶车辆所行驶车道的左右相邻两侧。
24.在该具体实施例，由于位于相同类型车道中的车辆的路口通行决策通常情况下也应该是相同的，因此选取与自车当前行驶车道类型相同的车道上且位置在自车位置之后的车辆作为参考车辆，通过判断参考车辆的路口通行意图来确定自车通行策略，能够获得合理可靠的路口通行决策。
25.在一个实施例中，分析一辆或多辆满足条件的障碍物车辆在该路口的通行决策，当该一辆或多辆障碍物车辆在路口的通行决策统计结果是通过路口时，自动驾驶车辆的决策也是通过路口，当该一辆或多辆障碍物车辆在路口的通行决策统计结果是在路口停止时，该自动驾驶车辆的决策也是停止通行。
26.在图1所示的实施方式中，通行决策方法主要包括步骤s101，在当前车辆无法获取
路口信号灯状态的条件下，在与当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，其中，相同类型的车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车道。该步骤是根据周围车辆的行驶状态进行自车决策的基础，同时通过筛选满足条件的车辆能够使得到的决策结果更加符合实际应用场景，使决策结果更加准确和可靠。
27.在一个施实例中，将车辆得到的周围障碍物进行筛选，得到位置在道路上、障碍物类型是车辆、位置在车辆位置之后或与车辆位置平齐且车道与车辆所行驶的车道相邻的障碍物作为参考车辆。即获取得到与自车当前行驶车道类型相同的车道上且位置不在自车位置之前的车辆作为参考车辆。
28.进一步的，可以筛选得到与该自动驾驶车辆的车速更加相近的车辆作为参考车辆，在保证自动驾驶车辆的决策的准确性的条件下，减少决策过程的计算量。
29.进一步的，筛选得到多个满足条件的参考车辆，以保证决策结果的准确性，避免误差性的决策失误。
30.在本技术的一个具体实施例中，步骤s102包括，将相对于车道通行方向，位于当前车辆后方的车辆确定为参考车辆。在自车前方存在大型车辆遮挡导致无法获取路口红绿灯状态的情况下，位于自车后方的车辆由于距离大型车辆更远，被大型车辆遮挡的可能性更小，因此可以将自车后方符合条件的车辆作为参考车辆，做出路口通行决策。
31.在本技术的一个具体实例中，通过当前车辆自身感知设备，获取周围障碍物；对周围障碍物进行地理位置筛选、类别筛选、车道位置筛选以及车身朝向角筛选，得到相对于车道通行方向，位于当前车辆后方的车辆且行驶在与当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上的车辆确定为参考车辆。该具体实施例，通过对周围障碍物的筛选能够减少决策过程中的计算量。
32.此处需说明的是，地理位置筛选、类别筛选、车道位置筛选以及车身朝向角筛选之间的筛选顺序可以根据实际情况进行调整或删减，本技术不作具体限定。
33.根据周围障碍物的所在地理位置进行筛选，得到位于车道上的车道障碍物。能够筛除不在车道上的障碍物，从而进一步减少决策过程中的计算量。即，将自动驾驶车辆所获取得到的周围障碍物进行筛选，得到满足进行frenet坐标系转换的障碍物，并获取该障碍物的运动信息和位置信息。
34.根据车辆特征对车道障碍物进行类别筛选，得到车辆障碍物。能够筛选出障碍物类型是车辆的障碍物，使得所做出的决策更加正确和准确。即，根据障碍物轮廓信息，在车辆获取得到的周围障碍物中或车道障碍物中进行筛选得到的类型是车辆的障碍物。即，利用自动驾驶车辆的视觉感知系统获取自动驾驶车辆周围的障碍物的轮廓信息，根据预设的不同车量的轮廓信息，从自动驾驶车辆周围的障碍物中或车道障碍物中对比筛选出类型是车辆的障碍物。或者，根据预设的障碍物的轮廓大小，从自动驾驶车辆周围的障碍物中或车道障碍物中筛选出类型是车辆的障碍物。
35.根据车辆障碍物所在车道以及在车道上的位置对车辆障碍物进行筛选，得到与当前车辆的当前行驶车道相邻车道，且不在当前车辆之前的后方车辆障碍物。该具体实施例，能够保证筛选得到的障碍物的决策结果与自车情景更加相似，使得自车做出的决策更加准确和安全可靠。首先，根据自动驾驶车辆的位置信息、周围障碍物的位置信息和车道的位置信息，从自动驾驶车辆获取得到的周围障碍物中或车辆障碍物中筛选得到车道与自动驾驶
车辆的行驶车道所相邻的障碍物。即，根据自动驾驶车辆的位置信息和车道的位置信息，确定自车所行驶的车道。根据周围障碍物的位置信息和车道的位置信息确定周围障碍物所行驶的车道。根据自车所行驶的车道和周围障碍物所行驶的车道以及各个车道之间的位置关系，筛选得到车道与车辆的行驶车道所相邻的障碍物。然后，根据自动驾驶车辆的位置信息和车道信息、与车辆的行驶车道所相邻的障碍物的位置信息和路口停止线之间的位置信息，从与自动驾驶车辆的行驶车道所相邻的障碍物中或车辆障碍物中筛选得到与路口停止线之间的距离不大于车辆与路口停止线之间的距离的障碍物。即，在筛选出在该自动驾驶车辆所行驶的车道的左右两侧的障碍物后，获取该障碍物的位置信息。根据所获取的障碍物的位置信息和路口停止线的位置信息，计算得到所获取障碍物与路口停止线之间的距离；根据自动驾驶车辆的位置信息和路口停止线的位置信息，计算得到自动驾驶车辆与路口停止线之间的距离。将障碍物与路口停止线之间的距离和自动驾驶车辆与路口停止线之间的距离进行比较，当障碍物与路口停止线之间的距离比自动驾驶车辆与路口停止线之间的距离小或相等时，该障碍物为所需要的障碍物。
36.计算当前车辆与车辆障碍物之间的朝向夹角；在朝向夹角小于预设角度阈值的条件下，确定对应的车辆障碍物为同向车辆障碍物，并将同向车辆障碍物作为参考车辆。该具体实施例能够筛选出与车辆行驶方向相同的障碍物，从而保证车辆所做出的决策的正确性。具体的，根据自动驾驶车辆获取得到的障碍物的朝向和自动驾驶车辆的朝向，计算得到自动驾驶车辆与障碍物之间的朝向夹角，当该朝向夹角小于角度阈值时，该障碍物的朝向和自动驾驶车辆的朝向相同。在朝向夹角小于预设角度阈值的条件下，确定对应的车辆障碍物为同向车辆障碍物，并将同向车辆障碍物作为参考车辆。优选的，该角度阈值为90度。即通过上述方法能够获得与车辆行驶方向相同的车辆。
37.进一步的，本技术的障碍物筛选过程包括但不限于进行地理位置筛选、类别筛选、车道位置筛选以及车身朝向角筛选。例如，可筛选出与该自动驾驶车辆的车型、位置、运动状态更相近的参考车。
38.在本技术的一个具体实施例中，将与当前车辆所在车道相邻车道上的车辆确定为参考车辆。由于相邻车道上的车辆与自车的距离更近，因此其信息更容易获取，且同类型车道中相邻车道上的车辆的路口通行策略通常更加一致，因此参考性更大，从而得到更加合理可靠的路口通行决策。
39.在图1所示的实施方式中，通行决策方法主要包括步骤s102，获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否意图通过路口停止线，其中，在判断参考车辆意图通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为通行决策；在判断参考车辆无法通过路口停止线的条件下，确定当前车辆的路口通行决策为停止决策。该步骤能够在无法获取路口交通指示灯状态的条件下，根据周围车辆的行驶状态进行自动驾驶车辆是否通行的决策，能够在保证自动驾驶车辆驾驶安全的前提下，减少交通拥堵，提高通行效率。
40.在本技术的一个具体实施例中，获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否能够通过路口停止线，其中，在参考车辆能够通过路口停止线的条件下，向当前车辆发出通行决策；在参考车辆无法通过路口停止线的条件下，向当前车辆发出停止决策。该步骤能够保证决策正确
性，减少交通拥堵，提高通行效率。
41.具体的，当计算得到参考车辆能够以舒适的刹停加速度在停止线之内刹停，则判定参考车辆在路口所做出的决策是刹停决策，则给予自动驾驶车辆与参考车辆相同的刹停决策。当计算得到参考车辆不能够以舒适的刹停加速度在停止线之内刹停，则判定参考车辆在路口所做出的决策是通行决策，则给予自动驾驶车辆与参考车辆相同的通行决策。其中，参考车辆是否能够以舒适的刹停加速度在停止线之内刹停利用预设的加速度阈值进行判断。
42.在本技术的一个具体实施例中，步骤s102包括，根据参考车辆的位置信息和路口停止线的位置信息计算得到参考车辆与路口停止线之间的刹停距离；利用参考车辆的速度信息和刹停距离计算得到参考车辆的预估刹停加速度信息；对参考车辆的预估刹停加速度信息和预设加速度阈值进行比较，在预估刹停加速度信息不小于预设加速度阈值的条件下，判断参考车辆采取刹停决策；在预估刹停加速度信息小于预设加速度阈值的条件下，判断参考车辆采取通行决策。该具体实施例，能够保证决策的准确度，使自动驾驶车辆能够制定出更加符合实际场景的决策，保证了决策的灵活性。
43.具体的，根据参考车辆的位置信息和路口停止线的位置信息计算得到参考车辆与路口停止线之间的距离。根据参考车辆的速度信息和参考车辆与路口停止线之间的距离，利用公式v2/2s计算得到参考车辆的预估刹停加速度信息，其中v为参考车辆的速度，s为参考车辆与路口停止线之间的距离。根据预设加速度阈值，判断参考车辆能否以较好的舒适度在路口通行，当参考车辆的预估刹停加速度不小于预设加速度阈值时，参考车辆能够以较好的舒适度通过路口，判定此时参考车辆的决策结果是通行决策。当参考车辆的预估刹停加速度小于预设加速度阈值时，参考车辆不能够以较好的舒适度通过路口，判定此时参考车辆的决策结果是停车。其中，加速度阈值可以根据实际情况选取，例如根据不同路面材质、天气状况等设置不同的加速度阈值，例如在不同实施例中，加速度阈值可以设置为-6m/s2、-7m/s2或-8m/s2。
44.在本技术的一个实施例中，在与当前车辆的当前行驶车道类型相同的车道上确定多个参考车辆，根据每个参考车辆的运动状态信息判断每个参考车辆的路口通过意图，得到多个参考车辆的多个路口通过意图，根据多个路口通过意图确定路口通行策略，能够提高路口通行决策的可靠性。
45.在本技术的一个实施例中，分别统计多个路口通过意图中意图通过当前路口与没有意图通过当前路口的数量，根据数量多的路口通过意图确定当前路口通行决策。
46.具体的，将计算得到的多个参考车辆的预估刹停加速度信息和预设加速度阈值进行比较，得到多个参考车辆在该路口的通行决策结果，将该通行决策结果按照通行的结果和停止的结果进行分类并统计每个类别中所对应的决策结果的数量，根据结果数量更多的分类项所对应的决策结果进行自动驾驶车辆的决策。即当通行决策结果所对应的数量多时，该自动驾驶车辆的决策结果是通行，当停止决策结果所对应的数量多时，该自动驾驶车辆的决策结果是停车。其中，该预设加速度阈值可以根据具体使用场景的不同进行调整，且该加速度阈值的设定值本技术不做具体限制。
47.图2示出了本技术一种通行决策装置的实施方式。
48.在图2所示的实施方式中，通行决策装置主要包括：参考车辆获取模块201，其用于
在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在当前车辆的当前行驶车道的相邻同向车道上确定与当前车辆行驶方向相同且位置不在当前车辆之前的参考车辆；决策模块202，其用于获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否能够通过路口停止线，其中，在参考车辆能够通过路口停止线的条件下，向当前车辆发出通行决策；在参考车辆无法通过路口停止线的条件下，向当前车辆发出停止决策。
49.本技术提供的通行决策装置，可用于执行上述任一实施例描述通行决策方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
50.在本技术的另一个实施方式中，一种计算机可读存储介质，该介质存储有计算机指令，计算机指令被操作以执行上述实施例中描述的通行决策方法。
51.在本技术的一个具体实施例中，本技术的通行决策方法中各功能模块可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中或在两者的组合中。
52.软件模块可驻留在ram存储器、快闪存储器、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可装卸盘、cd-rom或此项技术中已知的任何其它形式的存储介质中。示范性存储介质耦合到处理器，使得处理器可从存储介质读取信息和向存储介质写入信息。
53.处理器可以是中央处理单元(英文：central processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)、现场可编程门阵列（英文：field programmable gate array，简称：fpga）或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合等。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装置的组合，例如dsp与微处理器的组合、多个微处理器、结合dsp核心的一个或一个以上微处理器或任何其它此类配置。在替代方案中，存储介质可与处理器成一体式。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和存储介质可作为离散组件驻留在用户终端中。
54.在本技术的另一个实施方式中，一种车辆，其中，车辆包括任一实施例中的路口通行决策方法。可选的，该车辆包括处理器和存储器，处理器和存储器耦合，该车辆用于实现本技术说明书附图1的实施例中的通行决策方法。
55.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
56.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单元来实现本实施例方案的目的。
57.以上所述仅为本技术的实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本申
请说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种路口通行决策方法，其特征在于，包括：在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在与所述当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，其中，所述相同类型的车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车道；获取所述参考车辆的位置信息和速度信息，并根据所述参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断所述参考车辆是否意图通过所述路口停止线，其中，在判断所述参考车辆意图通过所述路口停止线的条件下，确定所述当前车辆的路口通行决策为通行决策；在判断所述参考车辆无法通过所述路口停止线的条件下，确定所述当前车辆的路口通行决策为停止决策。2.根据权利要求1所述的路口通行决策方法，其特征在于，所述获取所述参考车辆的位置信息和速度信息，并根据所述参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断所述参考车辆是否意图通过所述路口停止线的过程，包括：根据所述参考车辆的位置信息和所述路口停止线的位置信息计算得到所述参考车辆与所述路口停止线之间的刹停距离；利用所述参考车辆的速度信息和所述刹停距离计算得到所述参考车辆的预估刹停加速度信息；对所述参考车辆的所述预估刹停加速度信息和预设加速度阈值进行比较，在所述预估刹停加速度信息不小于所述预设加速度阈值的条件下，判断所述参考车辆采取刹停决策；在所述预估刹停加速度信息小于所述预设加速度阈值的条件下，判断所述参考车辆采取通行决策。3.根据权利要求1所述的路口通行决策方法，其特征在于，所述在与所述当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，进一步包括：将相对于车道通行方向，位于所述当前车辆后方的车辆确定为所述参考车辆。4.根据权利要求1所述的路口通行决策方法，其特征在于，所述在与所述当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，进一步包括：将与所述当前车辆所在车道相邻车道上的车辆确定为所述参考车辆。5.根据权利要求1所述的路口通行决策方法，其特征在于，包括：在与所述当前车辆的当前行驶车道类型相同的车道上确定多个参考车辆，根据每个所述参考车辆的运动状态信息判断每个所述参考车辆的路口通过意图，得到所述多个参考车辆的多个所述路口通过意图，根据多个所述路口通过意图确定路口通行策略。6.根据权利要求5所述的路口通行决策方法，其特征在于，所述根据多个所述路口通过意图确定路口通行策略的过程，包括：分别统计多个所述路口通过意图中意图通过当前路口与没有意图通过所述当前路口的数量，根据数量多的路口通过意图确定当前路口通行决策。7.一种路口通行决策装置，其特征在于，包括：参考车辆获取模块，其用于在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在与所述当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆，其中，所述相同类型的车道包括车道通行方向相同且车道限制要求相同的车道；
决策模块，其用于获取所述参考车辆的位置信息和速度信息，并根据所述参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断所述参考车辆是否意图通过所述路口停止线，其中，在判断所述参考车辆意图通过所述路口停止线的条件下，确定所述当前车辆的路口通行决策为通行决策；在判断所述参考车辆无法通过所述路口停止线的条件下，确定所述当前车辆的路口通行决策为停止决策。8.根据权利要求7所述的通行决策装置，其特征在于，所述决策模块进一步包括：刹停距离计算模块，其用于根据所述参考车辆的位置信息和所述路口停止线的位置信息计算得到所述参考车辆与所述路口停止线之间的刹停距离；预估刹停加速度信息计算模块，其用于利用所述参考车辆的速度信息和所述刹停距离计算得到所述参考车辆的预估刹停加速度信息；判断模块，其用于对所述参考车辆的所述预估刹停加速度信息和预设加速度阈值进行比较，在所述预估刹停加速度信息不小于所述预设加速度阈值的条件下，判断所述参考车辆采取刹停决策；在所述预估刹停加速度信息小于所述预设加速度阈值的条件下，判断所述参考车辆采取通行决策。9.一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指令，其特征在于，所述计算机指令被执行时，使得计算机执行权利要求1-6中任一项所述的路口通行决策方法。10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求7或8所述的路口通行决策装置。

技术总结
本申请公开了一种路口通行决策方法、装置、介质及车辆，属于数据处理技术领域。该方法主要包括：在当前车辆无法获取路口信号灯状态的条件下，在与当前车辆的当前行驶车道相同类型的车道上确定参考车辆；获取参考车辆的位置信息和速度信息，并根据参考车辆的位置信息、速度信息、路口停止线的位置信息判断参考车辆是否意图通过路口停止线。本申请能够在无法获取路口交通指示灯状态的条件下，根据周围参考车辆的行驶状态进行自动驾驶车辆是否通行的决策，使决策结果更加安全和准确。使决策结果更加安全和准确。使决策结果更加安全和准确。


技术研发人员：张兆瑞 张磊 王鲁宁 朱正达
受保护的技术使用者：魔门塔（苏州）科技有限公司
技术研发日：2022.03.10
技术公布日：2023/9/20