1.本技术涉及智能交通与自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法、装置、设备及介质。
背景技术：2.随着自动驾驶技术的发展，停车场代客泊车功能越来越受人们关注，但不同停车场内部结构差异大、道路场景复杂、光线敏感程度不同，由于自动驾驶车辆现阶段的感知系统性能的制约，大幅度增加了车辆的碰撞风险。
3.然而，相关技术中智能停车场端与车端自动驾驶系统之间的协同交互技术，仅限于自动停车、停车引导、寻车引导功能，以实现车辆停车的自动化与智能化，忽略车辆自动驾驶过程中发生事故的风险，导致停车过程中的容易发生碰撞，降低行车安全。
技术实现要素：4.本技术提供一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法、装置、设备及存储介质，以解决相关技术中仅利用场端信息更好的实现了车辆在停车场内的自动行驶，忽略了自动驾驶过程中发生事故的风险，降低行车的安全性，用户体验不佳等问题。
5.本技术第一方面实施例提供一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法，所述方法应用于设置在目标区域的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，其中，所述方法包括以下步骤：获取所述自动驾驶车辆在所述目标区域的规划路径；采集所述规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息，根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速；将所述碰撞风险等级和所述参考车速发送至所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆根据所述碰撞风险等级和所述参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。
6.根据上述技术手段，本技术实施例可以充分利用目标区域内信息采集设备，对道路信息、车辆信息与行人信息进行预处理得到碰撞风险等级和参考车速，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶，有效克服自动驾驶车辆在停车场行驶过程中的碰撞安全问题，降低自动驾驶事故率，减少用户对功能使用的顾虑。
7.可选地，所述根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速，包括：对所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息进行语义分割处理，得到每个路段的语义分割结果；以所述每个路段的语义分割结果为索引，查询预设数据库，得到所述每个路段的碰撞风险等级。
8.根据上述技术手段，本技术实施例可以通过语义分割算法将环境信息进行处理，计算车辆实际通行过程中碰撞风险等级，评估自动驾驶车辆通过路段的碰撞风险，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶。
9.可选地，所述根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速，包括：获取每个路段的历史车速数据；根据所述历史车速数据计算每个路段车速的平均值，得到所述每个路段的参考车速。
10.根据上述技术手段，本技术实施例可以根据每个路段的历史车速数据评估自动驾驶车辆通过路段的参考车速，车端自动驾驶系统根据参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶。
11.可选地，在根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速之前，包括：根据所述规划路径匹配所述目标区域的实际路径，并获取所述实际路径的路段编号信息；识别所述路段编号信息，得到所述规划路径中的每个路段。
12.根据上述技术手段，本技术实施例可以充分利用目标区域内信息采集设备，获取路段编号信息，以便于评估每个路段的风险。
13.本技术第二方面实施例提供一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置，所述装置应用于设置在目标区域的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆在所述目标区域的规划路径；采集模块，用于采集所述规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息；计算模块，用于根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速；发送模块，用于将所述碰撞风险等级和所述参考车速发送至所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆根据所述碰撞风险等级和所述参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。
14.可选地，所述计算模块用于：对所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息进行语义分割处理，得到每个路段的语义分割结果；以所述每个路段的语义分割结果为索引，查询预设数据库，得到所述每个路段的碰撞风险等级。
15.可选地，所述计算模块用于：获取每个路段的历史车速数据；根据所述历史车速数据计算每个路段车速的平均值，得到所述每个路段的参考车速。
16.可选地，还包括：识别模块，用于在根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速之前，根据所述规划路径匹配所述目标区域的实际路径，并获取所述实际路径的路段编号信息；识别所述路段编号信息，得到所述规划路径中的每个路段。
17.本技术第三方面实施例提供一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，包括：存储器、处理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，以实现如上述实施例所述的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法。
18.本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法。
19.由此，本技术至少具有如下有益效果：
20.本技术实施例可以充分利用目标区域内信息采集设备，对道路信息、车辆信息与行人信息进行预处理得到碰撞风险等级和参考车速，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶，有效克服自动驾驶车辆在停车场行驶过程中的碰撞安全问题，降低自动驾驶事
故率，减少用户对功能使用的顾虑。
21.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
22.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
23.图1为根据本技术实施例提供的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法的流程图；
24.图2为根据本技术实施例提供的停车场边缘计算系统的结构示意图；
25.图3为根据本技术一个实施例提供的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法的流程图；
26.图4为根据本技术实施例提供的自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置的示例图；
27.图5为根据本技术实施例提供的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备的结构示意图。
具体实施方式
28.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
29.下面参考附图描述本技术实施例的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法、装置、设备及介质。针对上述背景技术中提到的相关技术中仅利用场端信息更好的实现了车辆在停车场内的自动行驶，忽略了自动驾驶过程中发生事故的风险，降低行车的安全性，用户体验不佳的问题，本技术提供了一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法，方法应用于设置在目标区域的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备。其中，目标区域可以例如停车场等区域，防碰撞辅助设备可以为设置有停车场边缘计算系统的设备等，不作具体限定。
30.具体而言，图1为本技术实施例所提供的一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法的流程示意图。
31.如图1所示，该自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法包括以下步骤：
32.在步骤s101中，获取自动驾驶车辆在目标区域的规划路径。
33.可以理解的是，本技术实施例可以应用于自动驾驶车辆自动驾驶的多种场景，不作具体限定。以停车场景为例，目标区域即为停车场，自动驾驶车辆可以根据车辆当前位置与期望停车位置规划停车路径，并将停车路径发送给停车场中的防碰撞辅助设备；因此，本技术实施例可以通过与自动驾驶车辆之间的通信获取规划路径。
34.在步骤s102中，采集规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息，根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速。
35.其中，道路信息可以包括道路宽度、施工路段、拥堵情况等信息，车辆信息可以包括车辆轨迹、车辆速度等信息，行人信息可以包括行人数量、行人速度等信息，碰撞风险等级用于表示碰撞发生的程度，可以设置等级越高对应的风向越高等，不作具体限定。
36.可以理解的是，本技术实施例可以启动相应路段的场端传感器获取道路信息、车辆信息与行人信息，以充分利用目标区域内信息采集设备，对道路信息、车辆信息与行人信
息进行预处理得到碰撞风险等级和参考车速。
37.在本技术实施例中，根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速，包括：对道路信息、车辆信息和行人信息进行语义分割处理，得到每个路段的语义分割结果；以每个路段的语义分割结果为索引，查询预设数据库，得到每个路段的碰撞风险等级。
38.其中，预设数据库可以根据实际情况设置或标定，不作具体限定。
39.可以理解的是，本技术实施例可以通过语义分割算法将环境信息进行处理，计算车辆实际通行过程中碰撞风险等级，评估自动驾驶车辆通过路段的碰撞风险，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶。
40.在本技术实施例中，根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速，包括：获取每个路段的历史车速数据；根据历史车速数据计算每个路段车速的平均值，得到每个路段的参考车速。
41.可以理解的是，本技术实施例可以根据每个路段的历史车速数据评估自动驾驶车辆通过路段的参考车速，车端自动驾驶系统根据参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶。
42.在根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速之前，包括：根据规划路径匹配目标区域的实际路径，并获取实际路径的路段编号信息；识别路段编号信息，得到规划路径中的每个路段。
43.可以理解的是，本技术实施例可以充分利用目标区域内信息采集设备，获取路段编号信息，以便于评估每个路段的风险。
44.在步骤s103中，将碰撞风险等级和参考车速发送至自动驾驶车辆，使得自动驾驶车辆根据碰撞风险等级和参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。
45.可以理解的是，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶，有效克服自动驾驶车辆在停车场行驶过程中的碰撞安全问题，降低自动驾驶事故率，减少用户对功能使用的顾虑。
46.下面将以设置有停车场边缘计算系统的设备为例对自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法进行阐述，其中，如图2所示，停车场边缘计算系统包含：停车场端感知模块、障碍物识别与处理模块、数据接收模块与数据发送模块四部分。
47.停车场端感知模块负责记录停车场道路信息(包括道路宽度、施工路段、拥堵情况)、车辆信息(车辆轨迹、车辆速度)与行人信息(行人数量、行人速度)；障碍物识别与处理模块将上述信息进行融合与处理，评估自动驾驶车辆通过路段的碰撞风险与参考车速；数据接收模块根据接收到的自动驾驶全局路径信息，将该路段的碰撞风险发送给车端系统，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行提前降速或停车等待。
48.具体而言，当车辆进入停车场时，根据高精度地图进行全局路径规划，将全局路径信息发送至场端的边缘计算系统，边缘计算系统通过道路信息匹配对当前道路的场端环境信息进行处理，然后评估碰撞风险并计算参考车速，将碰撞风险等级与参考车速发送给车端自动驾驶系统，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行车速规划，车辆减
速或停车等待以避免碰撞发生。
49.基于上述系统，自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法如图3所示，包括以下步骤：
50.第一步：车辆进入停车场前根据定位信息与用户输入的空闲车位信息进行全局路径规划；
51.第二步：场端边缘计算系统通过数据接收模块接收车端的全局路径信息，并进行场端的实际路径匹配，获得实际路段编号信息，匹配时应注意停车场楼层、带有坡度的匹配；
52.第三步：场端边缘计算系统根据获得的实际路段编号信息启动相应路段的场端传感器，获得停车场道路信息、车辆信息与行人信息，场端的传感器布局时应当考虑是否能够覆盖停车场内的所有道路；
53.第四步：场端边缘计算系统的障碍物识别与处理模块通过语义分割算法将第三步获取的环境信息进行处理，计算车辆实际通行过程中碰撞风险等级与参考车速(计算方法包含但不限于概率估计、统计分析等常用的数学方法)，应当注意的是，参考车速的计算方法可以根据以往通过该路段车辆的历史车速进行预估；
54.第五步：场端边缘计算系统通过数据发送模块，将碰撞风险等级与参考车速发送至车端自动驾驶系统，该步骤的数据发送方式可以直接发送至车端，也可通过中间服务器发送车端，发送时应当确保发送数据的正确性与稳定性，否则会造成数据无效；
55.第六步：车端自动驾驶系统基于场端边缘计算系统发送的碰撞风险等级与参考车速进行速度规划，以规避碰撞风险。车速规划时，应该考虑车端感知系统的信息与此时局部路径可通行性。
56.根据本技术实施例提出的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法，可以充分利用目标区域内信息采集设备，对道路信息、车辆信息与行人信息进行预处理得到碰撞风险等级和参考车速，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶，有效克服自动驾驶车辆在停车场行驶过程中的碰撞安全问题，降低自动驾驶事故率，减少用户对功能使用的顾虑。
57.其次参照附图描述根据本技术实施例提出的自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置。
58.图4是本技术实施例的自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置的方框示意图。
59.如图4所示，装置应用于设置在目标区域的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，该自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置10包括：获取模块100、采集模块200、计算模块300和发送模块400。
60.其中，获取模块100用于获取自动驾驶车辆在目标区域的规划路径；采集模块200用于采集规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息；计算模块300用于根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速；发送模块400用于将碰撞风险等级和参考车速发送至自动驾驶车辆，使得自动驾驶车辆根据碰撞风险等级和参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。
61.在本技术实施例中，计算模块300用于：对道路信息、车辆信息和行人信息进行语义分割处理，得到每个路段的语义分割结果；以每个路段的语义分割结果为索引，查询预设数据库，得到每个路段的碰撞风险等级。
62.在本技术实施例中，计算模块300用于：获取每个路段的历史车速数据；根据历史
车速数据计算每个路段车速的平均值，得到每个路段的参考车速。
63.在本技术实施例中，本技术实施例的装置10还包括：识别模块。其中，识别模块用于在根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速之前，根据规划路径匹配目标区域的实际路径，并获取实际路径的路段编号信息；识别路段编号信息，得到规划路径中的每个路段。
64.需要说明的是，前述对自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法实施例的解释说明也适用于该实施例的自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置，此处不再赘述。
65.根据本技术实施例提出的自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置，可以充分利用目标区域内信息采集设备，对道路信息、车辆信息与行人信息进行预处理得到碰撞风险等级和参考车速，车端自动驾驶系统根据碰撞风险等级与参考车速进行车速规划，弥补车端感知系统感知范围的不足，保证自动驾驶车辆更加安全的行驶，有效克服自动驾驶车辆在停车场行驶过程中的碰撞安全问题，降低自动驾驶事故率，减少用户对功能使用的顾虑。
66.图5为本技术实施例提供的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备的结构示意图。该自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备可以包括：
67.存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
68.处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法。
69.进一步地，车辆还包括：
70.通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。
71.存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
72.存储器501可能包含高速ram(random access memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。
73.如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component，外部设备互连)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
74.可选的，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
75.处理器502可能是一个cpu(central processing unit，中央处理器)，或者是asic(application specific integrated circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
76.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法。
77.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不
是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
78.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
79.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
80.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。
81.本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
82.尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
技术特征：1.一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法，其特征在于，所述方法应用于设置在目标区域的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，其中，所述方法包括以下步骤：获取所述自动驾驶车辆在所述目标区域的规划路径；采集所述规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息，根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速；将所述碰撞风险等级和所述参考车速发送至所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆根据所述碰撞风险等级和所述参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速，包括：对所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息进行语义分割处理，得到每个路段的语义分割结果；以所述每个路段的语义分割结果为索引，查询预设数据库，得到所述每个路段的碰撞风险等级。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速，包括：获取每个路段的历史车速数据；根据所述历史车速数据计算每个路段车速的平均值，得到所述每个路段的参考车速。4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，在根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速之前，包括：根据所述规划路径匹配所述目标区域的实际路径，并获取所述实际路径的路段编号信息；识别所述路段编号信息，得到所述规划路径中的每个路段。5.一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助装置，其特征在于，所述装置应用于设置在目标区域的自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆在所述目标区域的规划路径；采集模块，用于采集所述规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息；计算模块，用于根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速；发送模块，用于将所述碰撞风险等级和所述参考车速发送至所述自动驾驶车辆，使得所述自动驾驶车辆根据所述碰撞风险等级和所述参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述计算模块用于：对所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息进行语义分割处理，得到每个路段的语义分割结果；以所述每个路段的语义分割结果为索引，查询预设数据库，得到所述每个路段的碰撞
风险等级。7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述计算模块用于：获取每个路段的历史车速数据；根据所述历史车速数据计算每个路段车速的平均值，得到所述每个路段的参考车速。8.根据权利要求5-7任意一项所述的装置，其特征在于，还包括：识别模块，用于在根据所述道路信息、所述车辆信息和所述行人信息计算所述自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速之前，根据所述规划路径匹配所述目标区域的实际路径，并获取所述实际路径的路段编号信息；识别所述路段编号信息，得到所述规划路径中的每个路段。9.一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助设备，其特征在于，包括：存储器、处理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，以实现如权利要求1-4任一项所述的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-4任一项所述的自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法。
技术总结本申请涉及智能交通与自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的防碰撞辅助方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取自动驾驶车辆在目标区域的规划路径；采集规划路径上的道路信息、车辆信息和行人信息，根据道路信息、车辆信息和行人信息计算自动驾驶车辆在规划路径中每个路段的碰撞风险等级和参考车速；将碰撞风险等级和参考车速发送至自动驾驶车辆，使得自动驾驶车辆根据碰撞风险等级和参考车速匹配的每个路段的安全车速行驶。由此，解决了相关技术中仅利用场端信息更好的实现了车辆在停车场内的自动行驶，忽略了自动驾驶过程中发生事故的风险，降低行车的安全性，用户体验不佳等问题。体验不佳等问题。体验不佳等问题。
技术研发人员：张硕 贺勇 文滔 党建民
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1
