自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的路口通行功能介绍

自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的车道中央保持功能介绍
自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的车道变换功能介绍
自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的横向避让功能介绍
自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的路口通行功能介绍

1. 背景介绍

在自动驾驶技术不断发展的今天，智能巡航辅助系统已成为提升驾驶安全和舒适性的关键技术之一。本文将深入探讨智能巡航辅助功能中的路口通行功能，从背景、功能定义、原理、传感器架构、实际应用案例和总结与展望几个方面进行详细介绍。智能巡航辅助功能介绍参考：智能巡航辅助功能介绍。

路口通行是自动驾驶技术的一个重要应用场景。路口通常是交通环境最复杂的地方，车辆不仅需要应对不同方向的交通流，还需要注意行人、自行车和其他道路使用者的行为。同时，路口的交通规则也更加多样化，包括交通信号灯、停止标志、让行标志等。这些因素使得路口通行成为自动驾驶技术的一个重要挑战。

传统的巡航控制系统主要依靠单一的车道线和前方车辆进行控制，缺乏对复杂路口场景的全面感知和应对能力。这就需要智能巡航辅助系统的介入，通过综合多种传感器数据和高级算法，提供更加智能化的路口通行方案。

2. 功能定义

路口通行功能旨在通过智能识别和应对各种路口场景，确保车辆能够安全、平稳地通过路口。该功能主要包括以下几个典型场景：

• 巡线行驶过程中前方无前车，双侧车道线消失：在巡线行驶过程中，当前方无前车且双侧车道线消失时，系统需要根据消失前的车道线状态继续引导车辆行驶。
• 巡线行驶过程中前方存在前车，双侧车道线消失：在巡线行驶过程中，当前方存在前车且双侧车道线消失时，系统会根据前车的运动状态引导车辆行驶。
• 拥堵时车道线被遮挡，执行跟前车行驶：在交通拥堵的情况下，当前方车道线被遮挡时，系统需要根据前车的运动状态引导车辆安全通过。
• 红绿灯路口通行
• 无信号灯的复杂交叉路口
• 环岛通行。
  

3. 功能原理

路口通行功能依赖于一系列复杂的传感器和算法。摄像头和雷达传感器用于实时监测车辆周围的环境，包括车道线、其他车辆和障碍物等。地图数据提供道路的静态信息，如车道宽度、曲率和限速等。基于这些信息，系统通过高级算法判断通行条件是否满足，并控制车辆的油门、刹车和方向盘执行通行操作。具体而言，智能巡航辅助系统会在双侧车道线消失时，依据之前的行驶路径虚拟出车道线继续行驶。当双侧车道线消失超过一定时间，系统将控制当前功能降级至ACC（自适应巡航控制）或直接退出，并提示驾驶员接管方向盘。

4. 传感器架构

在智能巡航辅助系统中，传感器架构是确保车辆能够精准感知环境、做出正确决策的关键组成部分。以下是该系统中主要传感器及其功能介绍：

• 摄像头：实时捕捉道路环境：摄像头负责捕捉车辆前方和周围的道路环境。
  • 识别车道线：通过图像处理算法，摄像头可以识别车道线，帮助系统确定车辆的行驶路径。
  • 识别交通标志和信号：摄像头还可以识别交通标志、信号灯和其他道路标识，提供辅助信息以支持驾驶决策。
  • 检测其他车辆和行人：摄像头能够检测并识别周围的车辆和行人，确保在复杂环境中车辆的安全行驶。
• 雷达：监测车辆距离和速度：雷达可以精确测量周围车辆的距离和速度，为避障和跟车操作提供辅助数据。提供全天候检测能力：雷达不受天气和光线影响，能够在各种环境条件下稳定工作。
• 激光雷达：高精度三维环境信息：激光雷达通过激光束扫描环境，生成高精度的三维地图，增强系统的感知能力。检测复杂场景：激光雷达能够检测复杂的环境场景，如路口、隧道和拥堵路段，提供精细的环境信息。动态避障：在行驶过程中，激光雷达实时扫描环境，帮助系统动态避障。
• 地图数据：提供道路的静态信息：地图数据包含道路的详细信息，如车道宽度、曲率、限速、交通标志等。预判前方路况：地图数据帮助系统预判前方路况，提前做出驾驶决策。

典型场景1：巡线行驶过程中前方无前车，双侧车道线消失
在该场景中，摄像头和雷达实时监测前方道路和周围环境。当系统检测到前方无前车且双侧车道线消失时，激光雷达提供高精度的环境信息，帮助系统依据车道线消失前的状态虚拟出车道线继续行驶。地图数据提供前方道路的静态信息，帮助系统预判即将到达的路口、转弯等复杂路况。

典型场景2：巡线行驶过程中前方存在前车，双侧车道线消失
当前方存在前车且双侧车道线消失时，雷达实时监测前车的距离和速度，确保系统能够跟随前车行驶。摄像头持续监测前方道路环境，提供实时的图像信息。激光雷达和地图数据结合，帮助系统在车道线消失的短时间内虚拟出车道线继续行驶，确保车辆在复杂环境中安全通行。

典型场景3：拥堵时车道线被遮挡，跟前车行驶
在交通拥堵情况下，摄像头和雷达共同作用，实时监测前车和周围车辆的动态信息。激光雷达提供高精度的三维环境数据，帮助系统构建实时的环境模型。地图数据提供道路的静态信息，支持系统在车道线被遮挡时，通过跟随前车行驶来确保安全通过。

5. 实际应用案例

智能巡航辅助系统在实际路口通行中的应用是对其传感器架构和算法能力的综合考验。以下是三个典型场景及其详细操作流程，展示系统如何应对复杂的路口通行情况。

5.1 典型场景1：巡线行驶过程中前方无前车，双侧车道线消失

当车辆在巡线行驶过程中，前方无前车且双侧车道线消失时，系统需要迅速应对，以确保车辆的安全行驶。

操作流程：

• 功能激活：系统通过摄像头和雷达检测到前方无前车且双侧车道线均消失。
• 虚拟车道线：在双侧车道线消失的短时间内（例如20秒或70米内），系统将依据车道线消失前的状态虚拟出车道线继续行驶。这依赖于摄像头和地图数据提供的先前道路信息，以及激光雷达生成的三维环境模型。
• 功能降级或退出：如果车道线消失超过设定时间，系统将控制当前功能降级至ACC（自适应巡航控制）或直接退出，并提示驾驶员接管方向盘。此时，雷达和地图数据仍会提供基础辅助信息，确保车辆在降级模式下的安全行驶。

5.2 典型场景2：巡线行驶过程中前方存在前车，双侧车道线消失

当车辆在巡线行驶过程中，前方存在前车且双侧车道线消失时，系统需要跟随前车行驶，同时确保自身车道保持。

操作流程：

• 功能激活：系统通过摄像头、雷达和激光雷达检测到前方存在前车且双侧车道线均消失。
• 跟车行驶：在双侧车道线消失的短时间内，若前车与自车的横向间距在一定范围内，系统将跟随前车行驶。此时，雷达提供前车距离和速度信息，摄像头提供环境图像数据，确保系统精准跟车。
• 虚拟车道线：若前车与自车的横向间距超过一定范围，系统将依据车道线消失前的状态虚拟出车道线，继续行驶。激光雷达和地图数据在此过程中提供高精度的环境信息，支持虚拟车道线的生成和保持。
• 功能降级或退出：如果车道线消失超过设定时间，系统将控制当前功能降级至ACC或直接退出，并提示驾驶员接管方向盘。此时，系统仍会利用雷达和地图数据，确保车辆在降级模式下的安全性。

5.3 典型场景3：拥堵时车道线被遮挡，跟前车行驶

在交通拥堵的情况下，前方车道线被遮挡，系统需要保持跟车行驶，确保安全通过拥堵路段。

操作流程：

• 功能激活：系统通过摄像头和雷达检测到拥堵场景，前方车道线被遮挡。
• 跟车行驶：系统将按照典型场景2的操作策略，跟随前车行驶。摄像头和雷达持续提供前车和环境数据，激光雷达提供三维环境信息，确保系统能够在复杂环境中安全跟车。
• 功能降级或退出：在未检测到自车两侧车道线的情况下，系统将根据设定条件触发功能降级或退出，并提示驾驶员接管方向盘。此时，系统依然会利用现有传感器数据，确保车辆在降级模式下的安全性。

5.4 典型场景4：红绿灯路口通行

在有红绿灯控制的路口，系统需要识别交通信号灯状态，并根据信号灯指示进行相应的操作。

操作流程：

• 功能激活：系统通过摄像头识别前方的交通信号灯状态（红灯、黄灯、绿灯）。
• 红灯停止：当系统检测到红灯时，车辆将逐渐减速并在停车线前停下，等待信号灯变为绿色。
• 绿灯通行：当系统检测到绿灯时，车辆将继续行驶通过路口。雷达和激光雷达提供周围车辆和行人的位置数据，确保安全通行。
• 黄灯处理：当系统检测到黄灯时，系统将根据车辆与路口的距离和当前速度，判断是继续通过还是减速停下。

5.5 典型场景5：无信号灯的复杂交叉路口

在无信号灯的复杂交叉路口，系统需要根据其他车辆和行人的动向进行判断和通行。

操作流程：

• 功能激活：系统通过摄像头、雷达和激光雷达监测路口的所有方向，识别其他车辆和行人的位置和动向。
• 判断通行优先权：系统基于交通规则和当前环境信息（例如“让行”标志、对向车辆状态等），判断通行优先权。
• 安全通行：在确认安全后，系统控制车辆通过路口。如果检测到其他车辆或行人可能进入交叉路口，系统将减速或停止，等待安全通行的机会。

5.6 典型场景6：环岛通行

在进入环岛时，系统需要识别环岛中的其他车辆，并根据交通规则进行安全通行。

操作流程：

• 功能激活：系统通过摄像头和雷达识别环岛入口和环岛中的其他车辆。
• 判断通行优先权：根据环岛通行规则，系统判断是否需要让行。通常，环岛中的车辆具有优先通行权。
• 进入环岛：在确认无车辆需要让行后，系统控制车辆进入环岛。
• 环岛行驶：系统通过雷达和激光雷达持续监测环岛中的其他车辆，确保与其他车辆保持安全距离。
• 退出环岛：在即将驶出环岛时，系统通过摄像头和地图数据确认出口位置，并控制车辆安全驶出环岛。

6. 总结与展望

智能巡航辅助系统中的路口通行功能通过结合多种传感器和高级算法，能够在各种复杂路口场景中实现安全高效的通行。随着技术的不断发展，未来该功能将更加智能和可靠，进一步提升车辆的自动化水平和行车安全性。未来的改进方向包括更高精度的环境感知、更智能的决策算法以及更完善的人机交互界面，最终实现完全自动化的安全驾驶体验。