CN111332286B 车辆行驶控制方法及利用该方法的自动驾驶车辆 （现代自动车株式会社）

(19)国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号CN111332286B(21)申请号201910836233.8(22)申请日2019.09.05(65)同一申请的已公布的文献号申请公布号CN111332286A(43)申请公布日2020.06.26(30)优先权数据(73)专利权人现代自动车株式会社专利权人起亚自动车株式会社B60W40/06(2012.01)B60W40/10(2012(56)对比文件审查员易科虹(74)专利代理机构北京戈程知识产权代理有限公司11314专利代理师程伟王锦阳(54)发明名称(57)摘要括：通过控制器计算在与自动驾驶车辆行驶的行驶车道相邻的车道中行驶的相邻车辆在道路宽度方向上的横向速度，以及相邻车辆在相邻车道(57)摘要延伸的方向上的纵向速度；基于所述纵向速度，通过控制器指定预定的道路区间，并且在所述道路区间内、基于相邻车辆在相邻车道中在道路宽度方向上保持偏移距离的假设、通过控制器来计算第一路径；通过控制器将横向速度应用于第一2通过控制器计算在与自动驾驶车辆行驶的行驶车道相邻的车道中行驶的相邻车辆在道路宽度方向上的横向速度，以及相邻车辆在相邻车道延伸的方向上的纵向速度；基于所述纵向速度，通过控制器指定预定的道路区间，并且在预定的道路区间内、基于相邻车辆在相邻车道中在道路宽度方向上保持偏移距离的假设、通过控制器来计算第一路通过控制器将所述横向速度应用于所述第一路径，以计算对应于相邻车辆的预测行驶路径的第二路径；跟踪所述第二路径，以确定所述第二路径是否与行驶车道和相邻车道之间的边界线交基于所述第二路径与所述边界线之间的交叉点来预测相邻车辆的驶入点；基于自动驾驶车辆和相邻车辆中的每一个到达预测的驶入点所需的时间来控制自动驾驶车辆的行驶。2.根据权利要求1所述的车辆行驶控制方法，其中，基于地图信息来计算所述第一路径，所述地图信息包括表示行驶车道和相邻车道中的每一个的边界线以及所述边界线之间的中心线的多个点。3.根据权利要求1所述的车辆行驶控制方法，其中，控制自动驾驶车辆的行驶包括：当相邻车辆的第一到达时间大于自动驾驶车辆的第二到达时间时，使自动驾驶车辆加当相邻车辆的第一到达时间等于或小于自动驾驶车辆的第二到达时间时，确定出所述相邻车辆是潜在的驶入车辆并使自动驾驶车辆减速。传感器，其配置为获取自动驾驶车辆的行驶状态信息以及在与自动驾驶车辆行驶的行驶车道相邻的车道中行驶的相邻车辆的行驶状态信息；地图存储装置，其配置为提供地图信息，所述地图信息包括表示行驶车道和相邻车道中的每一个的边界线以及所述边界线之间的中心线的多个点；以及控制器，其配置为参考所述行驶状态信息和所述地图信息来计算相邻车辆在道路宽度方向上的横向速度以及相邻车辆在相邻车道延伸的方向上的纵向速度；基于所述纵向速度指定预定的道路区间；在预定的道路区间内、基于相邻车辆在相邻车道中在道路宽度方向上保持偏移距离的假设来计算第一路径；将所述横向速度应用于所述第一路径；计算对应于相邻车辆的预测行驶路径的第二路径；跟踪所述第二路径并且确定所述第二路径是否与行驶车道和相邻车道之间的边界线基于所述第二路径与所述边界线之间的交叉点来预测相邻车辆的驶入点；基于自动驾驶车辆和相邻车辆中的每一个到达预测的驶入点所需的时间来控制自动驾驶车辆的行驶。2/2页2/2页35.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆，其中，所述控制器配置为：当相邻车辆的第一到达时间大于自动驾驶车辆的第二到达时间时，执行自动驾驶车辆的加速；当相邻车辆的第一到达时间等于或小于自动驾驶车辆的第二到达时间时，确定出所述相邻车辆是潜在的驶入车辆，并且执行自动驾驶车辆的减速。4[0001]相关申请的交叉引用[0002]本申请要求2018年12月18日提交的韩国专利申请No.10-2018-0164599的优先权和权益，该申请的全部内容以引用的方式并入本文。技术领域[0003]本发明涉及一种车辆行驶控制方法及利用该方法的自动驾驶车辆。背景技术[0004]本部分中的陈述仅提供与本发明相关的背景信息，并不会构成现有技术。[0005]一般的车道变换技术仅配置为当驾驶员显示出驾驶员的变换车道的意图时(例如，当驾驶员开启转向信号灯时),确定是否能够在预定时间内变换车道，并且在确定了能够变换车道时执行车道变换。[0006]另外，在大多数关于自动驾驶的研究中，仅在能够变换车道时(例如，当生成能够避免碰撞的路线时)执行车道变换。此外，与2级自动驾驶(ADAS系统)不同，必须设计出4级自动驾驶，使得在受限的设计运行区域(ODD)条件下无需驾驶员干预就能够从当前位置行驶到目的地。因此，一般的车道变换技术难以满足4级自动驾驶的要求。[0007]我们已经发现，一般的自动驾驶车辆基于相邻车辆的相对速度(该相对速度通过距离传感器测量)来预测相邻车辆的行驶路径，而不考虑关于行驶车道和边界线的信息。因此，无法在各种道路情况下(例如，交叉路口和弯道)确定是否会发生车道变换，或者无法准确地预测车道变换将会发生的时间和车道变换将会发生的位置。因此，仅能够通过突然减速来被动地响应这些情况，而不是灵活地响应这些情况。发明内容[0008]本发明提供一种自动驾驶控制方法，其能够基于参考行驶车道或道路形状而计算的相邻车辆(即，与主车相邻行驶的车辆)的纵向速度和横向速度来估算行驶路径，从而可以更准确地预测相邻车辆的行驶车道是否会变换，并且提供一种利用该方法的车辆。[0009]本发明设计用于解决问题的目的不限于上述目的，并且基于以下对本发明的详细描述，本领域技术人员将清楚地理解其它未提及的目的。[0010]在本发明的一个实施方案中，一种车辆行驶控制方法包括：通过控制器计算在与自动驾驶车辆行驶的行驶车道相邻的车道中行驶的相邻车辆在道路宽度方向上的横向速度，以及相邻车辆在相邻车道延伸的方向上的纵向速度；基于所述纵向速度，通过控制器指定预定的道路区间，并且在预定的道路区间内、基于相邻车辆在相邻车道中在道路宽度方向上保持偏移距离的假设、通过控制器来计算第一路径；通过控制器将横向速度应用于第一路径，以计算对应于相邻车辆的预测行驶路径的第二路径。[0011]可以基于地图信息来计算第一路径，所述地图信息包括表示行驶车道和相邻车道中的每一个的边界线以及所述边界线之间的中心线的多个点。5[0012]车辆行驶控制方法可以进一步包括：跟踪第二路径，以确定第二路径是否与行驶车道和相邻车道之间的边界线交叉，并且基于第二路径与边界线之间的交叉点来预测相邻车辆的驶入点。[0013]车辆行驶控制方法可以进一步包括：基于自动驾驶车辆和相邻车辆中的每一个到达预测的驶入点所需的时间来控制自动驾驶车辆的行驶。[0014]控制自动驾驶车辆的行驶的步骤可以包括：当相邻车辆的第一到达时间大于自动驾驶车辆的第二到达时间时，使自动驾驶车辆加速；当相邻车辆的第一到达时间等于或小于自动驾驶车辆的第二到达时间时，确定出所述相邻车辆是具有驶入的潜在可能性的车辆[0015]通过本文提供的说明，其它应用领域将变得明显。应当理解，本说明书和具体示例仅是旨在用于说明的目的，而并不旨在限制本发明的范围。附图说明[0016]为了可以很好地理解本发明，现在将参考所附附图来描述以示例的方式给出的本[0017]图1为示出根据本发明的一个实施方案的自动驾驶车辆的示意性框图；[0018]图2为示出在本发明的一个实施方案中控制器基于车道来计算相邻车辆的横向速度和纵向速度的方法的示意图；[0019]图3为示出在本发明的一个实施方案中控制器基于相邻车辆的纵向速度来计算第一路径的方法的示意图；[0020]图4为示出在本发明的一个实施方案中控制器考虑到图3中计算出的第一路径以及相邻车辆的横向速度来计算第二路径的方法的示意图；[0021]图5为示出在本发明的另一个实施方案中控制器基于图4中计算出的第二路径来预测相邻车辆的驶入点的方法的示意图；[0022]图6为示出在本发明的一个实施方案中的自动驾驶车辆的应用示例的示意图；[0023]图7为示出在自动驾驶车辆位于交叉路口的情况下，本发明的一个实施方案中的自动驾驶车辆的应用示例的示意图；以及[0024]图8为示出本发明的一个实施方案中的车辆行驶控制方法的流程图。[0025]本文描述的附图仅用于说明的目的，而并不旨在以任何方式限制本发明的范围。具体实施方式[0026]下面的描述在本质上仅仅是示例性的，并非旨在限制本发明、应用或用途。应当理解，贯穿多幅附图，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。[0027]由于本发明的示例性实施方案可以进行各种修改并且可以具有各种实施方案，应当理解，本发明包括落入本发明的构思和技术范围内的所有变更、等同和替代形式。元件不应该被理解为受这些术语的限制，这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区分开。另外，提供考虑到实施方案的构造和操作而具体定义的术语是为了解释示例性实施方案而不是限制本发明的范围。6[0029]提供本说明书中使用的术语仅是为了解释具体实施方案，而非旨在限制本发明。单数形式可以包括复数形式，除非其在上下文中表示明显不同的含义。还将理解的是，当在组件和/或它们的组合。[0030]除非另外定义，否则本说明书中使用的包括技术和科学术语的所有术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。应当进一步理解，例如在常用词典中定义的那些术语应理解为具有与其在相关领域和本发明的上下文中的含义一致的含义，并且不理解为理想化或过于正式的意义，除非在本文中明确如此定义。[0031]图1为示出根据本发明的一个实施方案的自动驾驶车辆的示意性框图。[0032]如图1所示，由附图标记10表示的自动驾驶车辆可以包括全球定位系统(GPS)接收或操作，并且可以以硬件方式(例如，处理器)、软件方式、或硬件方式和软件方式的组合实现的单元。[0034]GPS接收单元100可以利用从GPS卫星发送的信号来测量自动驾驶车辆10的当前位置。GPS接收单元100利用卫星发送信号的时间与GPS接收单元100接收该信号的时间差来计算卫星与GPS接收单元100之间的距离。GPS接收单元100利用计算出的卫星与GPS接收单元100之间的距离以及发送的信号中包括的关于卫星位置的信息来计算自动驾驶车辆10的当前位置。此时，GPS接收单元100可以利用三角测量法来计算自动驾驶车辆10的当前位置。[0035]传感器单元200可以获取关于自动驾驶车辆10的行驶状态的信息以及关于在与自动驾驶车辆10的行驶车道相邻的车道中行驶的至少一个相邻车辆20的行驶状态的信息。为了获取自动驾驶车辆10和相邻车辆20的行驶状态信息，传感器单元200可以包括车外信息传感器210和车内信息传感器230。[0036]车外信息传感器210可以包括摄像机传感器211和距离传感器213;所述摄像机传感器211用于获取关于所拍摄的自动驾驶车辆10周围的图像的信息；所述距离传感器213用于获取关于自动驾驶车辆10与位于自动驾驶车辆10附近的物体之间的距离的信息。距离传述而称为“第一传感器”)可以收集车外信息，例如，位于预定检测范围FR内[0037]摄像机传感器211可以通过图像传感器来获取关于自动驾驶车辆10的周围的图像的信息，并且可以对于所获取的图像执行图像处理(例如，去噪声)。[0038]距离传感器213可以测量朝向相邻车辆20发射的激光脉冲或电磁波的到达时间，以计算自动驾驶车辆10与相邻车辆20之间的距离。[0039]车内信息传感器230(下文中，为了便于描述而称为“第二传感器”)可以包括速度传感器231、加速度传感器233、横摆率传感器235以及转向角传感器237,并且车内信息传感[0040]地图存储单元300可以以数据库(DB)的形式存储关于高清晰度地图(从该高清晰度地图中能够区分出车道)的信息。高清晰度地图可以通过无线通信自动且周期性地更新，7或者可以由用户手动更新。[0041]地图存储单元300可以以坐标序列(coordinatetrain)提供表示包括道路位置的道路的特定区间的形状的道路形状数据。这里，为了表示道路的形状，道路形状数据将道路的两侧的边界线Q和边界线S以及边界线Q与边界线S之间的中心线R显示为一组点，并且将每个点的纵向数据和横向数据显示为坐标值。另外，道路形状数据可以提供关于每个点的截距方向(interceptorientation)的信息，即关于在每个点处与道路的曲线相切的直线的方向的信息。这里，假设正北方向的绝对方向为0°,截距方向信息以顺时针方向在0°至[0042]控制器400可以基于从GPS接收单元100接收的自动驾驶车辆10的当前位置以及从传感器单元200接收的自动驾驶车辆10的外部信息和内部信息来识别相邻车辆20的绝对位置。这里，相邻车辆20是在与自动驾驶车辆10的行驶车道相邻的车道中行驶的车辆。[0043]控制器400可以参考道路形状数据将自动驾驶车辆10的当前位置和相邻车辆20绝对位置匹配到高清晰度地图上，并且可以计算相邻车辆20在道路宽度方向Y’上的横向速度以及相邻车辆20在相邻车道延伸的方向X'上的纵向速度。[0044]控制器400可以基于相邻车辆20的纵向速度来指定道路区间L(该道路区间显示为一组点),并且可以通过假设相邻车辆20在相邻车道中在道路宽度方向Y’上保持偏移来计算第一路径。这里，指定的道路区间L(其为用户预设的距离)表示在车道延伸方向(即，纵向[0045]控制器400可以将相邻车辆20的横向速度应用于第一路径，以计算对应于相邻车辆20的预测行驶路径的第二路径，并且可以基于第二路径来预测相邻车辆20试图进入行驶车道与相邻车道之间的边界线S的中断点(在下文中，为了方便起见而将其称为“驶入[0046]控制器400可以计算自动驾驶车辆10和相邻车辆20中的每一个到达预测的驶入点所需的时间TTC(穿越时间),并且可以将用于控制自动驾驶车辆10的驱动的信号发送到驱动单元500。这里，由控制器400发送的控制信号可以包括这样的信号：其用于控制自动驾驶车辆10的速度，使得执行减速、加速或速度保持中的至少一个。[0047]驱动单元500配置为响应于控制器400所发送的控制信号来驱动自动驾驶车辆10,并且驱动单元500可以包括用于实际驱动车辆的组件，例如制动器、加速器、变速器和转向装置。例如，在来自控制器400的控制信号是表示减速的信号的情况下，驱动单元500的制动器可以执行减速操作。[0048]在下文中，将参考图2描述计算相邻车辆20在道路宽度方向Y’上的横向速度以及相邻车辆20在相邻车道延伸的方向X'上的纵向速度的方法。[0049]图2为示出在本发明的一个实施方案中，控制器基于车道计算相邻车辆的横向速度和纵向速度的方法的示意图。[0050]参考图2,控制器400可以参考道路形状数据将自动驾驶车辆10的当前位置和相邻车辆20的绝对位置匹配到高清晰度地图上，并且可以利用从传感器单元200收集的自动驾驶车辆10的外部信息和内部信息来计算在相邻车道中行驶的相邻车辆20的绝对速度、绝对位置或方向信息。[0051]例如，控制器400可以考虑到通过第一传感器210收集的相邻车辆的相对速度和相对距离以及通过第二传感器230测量的自动驾驶车辆10的绝对速度或转向角来计算相邻车8对方向，绝对方向表示基于北方以顺时针方向移动的相邻车辆20的航向角θ[0052]控制器400可以提取在高清晰度地图上匹配的与相邻车辆20相邻的边界线S,并且可以利用三角测量法计算相邻车辆20在道路宽度方向Y’上的横向速度以及相邻车辆20在相邻车道延伸的方向X’上的纵向速度|。400可以计算从第一节点N₁起在相邻车辆20前进的方向上延伸的假想直线与在第二节点N₂邻车道延伸的方向上的相对移动方向。另外，相邻车辆20的横向速度|(其将在随后描述)可以限定为相邻车辆20在道路宽度方间的线性距离来计算相邻车辆20的横向速度和纵向速度||。在一个示例中，可以利用[0059]另外，控制器400可以基于相邻车辆20的绝对速度和预定的方向信息来计算相邻[0063]这里，|是相邻车辆的绝对速度，0。是第二节点的截距方向，以及θ是相邻车辆[0064]在下文中，将参考图3描述控制器计算对应于相邻车辆20的纵向行驶路径的第一[0065]图3为示出在本发明的一个实施方案中，控制器基于相邻车辆的纵向速度来计算9[0066]参考图3,控制器400可以通过假设在与自动驾驶车辆10的行驶车道相邻的相邻车息来计算第一路径了。车道和相邻车道中的每一个的边界线Q和边界线S以及边界线Q与边界线S之间的中心线R显示为一组点。[0068]控制器400可以将在高清晰度图上匹配的对应于相邻车辆20的绝对位置的点近似[0071]此时，可以通过等式3来限定中心线R的各个节点R₀,R₁,..和R之间的纵向移动距离DAtio[0074]这里，DAi是节点R₁-1与节点R₁之间的纵向移动距离(其中i是1或更大的整数),是由用户预设为预定时间段的时间，并且关于中心线R的节点序列矢量信息R₀,R₁,…,Rk可区间L的终点处的节点R,并且可以提取关于道路区间L内的中心线R的节点序列矢量信息R₀,R₁,…,Rk-1,Rn。持偏移距离droaa的状态下行驶、考虑到提取出的关于中心线R的节点序列矢量信息[0081][等式5] [0084]第一路径口包括预定的道路区间L内关于相邻车辆20的纵向行矢量信息可₀,O1,…,O心线R的节点R₀,R₁,...,Rk-1和R。中相对应的一个节点在道路宽度方向上间隔偏移距离[0085]在下文中，将参考图4描述控制器计算对应于相邻车辆20的预测行驶路径的第二路径的方法。[0087]参考图4,控制器400可以参考高清晰度地图信息将相邻车辆20的横向速度应用于第一路径(所述第一路径对应于相邻车辆20的纵向行驶路径)以计算第二路径P(所[0088]控制器400可以计算相邻车辆20在道路宽度方向Y’上在第一路径的每个节点0%,0₁,...,0k-1和0处的横向移动距离dpath_i,并且可以考虑到关于相邻车辆20的纵向行驶路径的节点序列矢量信息0,O₁,…,0k-1,0π、相邻车辆20的横向移动距离datL_;以及相邻车辆20的前进方向矢量Vop来计算包括关于相邻车辆20的预测行驶路径的节点序列矢量信息Po,P₁,…,Pk-1,Pn的第二路径P。这里，第一路径0的节点0₀和第二路径p的节[0089]可以通过将相邻车辆20的横向速度应用于相邻车辆20从节点O移动到节点P[0092]这里，相邻车辆20在横向方向上从节点0移动到节点P所需的时间t;与相邻车辆20在纵向方向上从节点O₀移动到节点O所需的时间t;相同，并且可以利用等式7计算时间车辆20在横向方向上从位于道路区间L的终点的节点0移动邻车辆20从0₁-1(或节点R₁-1)移动到节点O₁(或节点R₁)所需的时间，并且是相邻车辆20的纵向速度。 [0096]相邻车辆20的前进方向矢量Vop是相邻车辆20在道路宽度方向上关于相邻车反方向。持偏移而计算出的第一路径了、相邻车辆20的横向移动距离datL以及相邻车辆20的前进方向矢量Vop来计算对应于相邻车辆20的预测行驶路径的第二路径P。可以通过等式8来限定第二路径P。 [0100]这里，可是第一路径，其包括关于相邻车辆20的纵向行驶路径的节点序列矢量信[0103]参考图5,控制器400可以基于第二路径P来预测相邻车辆试图进入行驶车道与相[0104]控制器400可以考虑到由第一传感器210获取的车外信息(例如，关于相邻车辆20的整体宽度和整体长度的信息)来提取相邻车辆20的特征点P。’的坐标，并且可以将相邻车坐标来使第二路径P平行移动。这里，特征点P。’可以包括相邻车辆20的角部区域1、2、3和4,自动驾驶车辆10与这些角部区域碰撞的可能性很高。[0105]控制器400可以参考高清晰度地图信息来计算已平行移动的至少一个第二路径p与自动驾驶车辆的行驶车道和相邻车道之间的边界线S之间的至少一个交叉点Pcut-in,并且[0106]控制器400可以从已平行移动的至少一个第二路径p的节点P₀’,P₁’,.…,和P。’中提取在与边界线S相邻的状态下位于相邻车道中的节点P'以及在与边界线S相邻的状态下位于行驶车道中的节点Pi+1。[0107]控制器400可以基于与边界线S相邻的节点P’和节点Pi+1'以及驶入点Pcut-in来计算相邻车辆20到达预测的驶入点Pcut-in所需的第一时间tcut-in。可以通过等式9来限定第一[0110]这里，d(P₃Pcut-in)是节点P₁与交叉点Pcut-in之间的距离，d(P;Pi+1)是节点点P:+1所需的时间。此时，t;(或t;+1)可以等于相邻车辆20在横向方向上从节点0(或节点0;+)移动到节点P(或节点Pi+1)所需的时间(其通过上面的等式7来计算)。[0111]控制器400可以基于通过第二传感器230获取的自动驾驶车辆10的绝对速度来计算自动驾驶车辆10到达预测的驶入点Pcut-in所需的第二时间teg。可以通过等式10限定第并且Vg是自动驾驶车辆10的绝对速度Vego。[0115]控制器400可以将计算出的第一时间tcut-in与计算出的第二时间teg。进行相互比较，以预测自动驾驶车辆10与相邻车辆20之间是否会发生碰撞，并且可以将用于驱动自动驾驶车辆10的信号发送到驱动单元500。[0116]在第一时间tcut-in等于或大于第二时间tg的情况下，控制器400可以执行控制使得自动驾驶车辆10的速度增大或保持，以避免与相邻车辆20发生碰撞。[0117]在第一时间tcut-in小于第二时间teg的情况下，控制器400可以确定相邻车辆20是潜在的驶入车辆，并且可以执行控制以使自动驾驶车辆10减速。[0118]如前所述，根据本发明的示例性实施方案的自动驾驶车辆10能够基于高清晰度地图信息来准确地预测相邻车辆20的行驶路径，并且基于预测出的行驶路径预先建立自动驾驶车辆的行驶策略，从而可以提高自动驾驶车辆的行驶稳定性。[0119]另外，根据本发明的实施方案的自动驾驶车辆10能够基于参考行驶车道或相邻车道上的道路形状数据而计算出的相邻车辆20的纵向速度和横向速度来预测相邻车辆20的行驶路径，从而能够准确地确定相邻车辆20试图在直行道路和/或弯曲道路上驶入的意图，并且预先计算相邻车辆20的驶入点，因此，可以执行稳定的减速或加速控制。[0120]同时，根据本发明的先前实施方案的自动驾驶车辆10可以应用于图6和图7中所示的各种行驶状况。这将在下文中参考图6和图7进行描述。[0121]图6为示出根据本发明的实施方案的自动驾驶车辆的应用示例的示意图。[0122]图6中的(a)为示出在弯曲道路上，相邻车辆20同时试图驶入自动驾驶车辆试图进入的车道的行驶状况的示意图。[0123]参考图6中的(a),在弯曲道路上相邻车辆20试图驶入自动驾驶车辆10试图进入的车道的情况下，自动驾驶车辆10可以预测相邻车辆20的驶入点，并且可以建立用于避免与相邻车辆20发生碰撞的策略。[0124]图6中的(b)为示出反向车道中的相邻车辆20试图掉头进入自动驾驶车辆的行驶车道的行驶状况的示意图。[0125]参考图6中的(b),在直行道路上反向车道中的相邻车辆20试图掉头进入自动驾驶车辆的行驶车道的情况下，自动驾驶车辆10可以预测相邻车辆20的驶入点，并且可以建立用于避免与相邻车辆20发生碰撞的策略。[0126]在通过第一传感器210感测到反向车道中的相邻车辆20时，控制器400可以基于相邻车道中相邻车辆20的横向速度和纵向速度来预测相邻车辆20的行驶路径或者相邻车辆20是否将会驶入，并且可以根据相邻车辆20的行驶状况建立灵活的行驶策略。例如，控制器400可以计算自动驾驶车辆10和相邻车辆20中的每一个到达预测的驶入点所需的时间TTC,并且可以预设用于使自动驾驶车辆10减速或加速的特定控制信号。[0127]图6中的(c)为示出在行驶车道中自动驾驶车辆的前方存在在前车辆和另一个在前车辆的行驶状况的示意图。[0128]参考图6中的(c),在行驶车道中自动驾驶车辆10的前方存在在前车辆20和另一个在前车辆30的情况下，根据本发明的实施方案的自动驾驶车辆10可以预测在前车辆20的驶出点，并且可以建立用于避免与另一个在前车辆30发生碰撞的策略。[0129]在通过第一传感器210感测到行驶车道中位于自动驾驶车辆10前方的在前车辆20时，控制器400可以计算行驶车道中的在前车辆20在道路宽度方向上的横向速度以及在前车辆20在行驶车道延伸的方向上的纵向速度，并且可以以与参考图3至图5所描述的方法相同的方法来预测在前车辆20的驶出点。这里，除了根据在前车辆20是位于自动驾驶车辆的行驶车道还是位于相邻车道来预测驶出点或驶入点之外，预测驶出点的方法与预测驶入点[0130]控制器可以基于行驶车道中的在前车辆20的横向速度和纵向速度来预测在前车辆20的行驶路径或在前车辆20是否将驶出，并且可以根据通过第一传感器210获取的另一个在前车辆30的行驶状况来建立灵活的行驶策略。例如，控制器400可以基于另一个在前车[0131]图7为示出在自动驾驶车辆位于交叉路口的情况下，本发明的一个实施方案中的[0132]图7中的(a)和(b)为示出相邻车辆20在向右转弯时试图驶入进入交叉路口(向前制器400可以基于相邻车道中的相邻车辆20的横向速度和纵向速度来预测相邻车辆20的行[0134]图7中的(c)和(d)为示出进入交叉路口(向前直行或向左转弯)的相邻车辆试图驶[0135]如前所述，在通过第一传感器210感测到进入交叉路口(向前直行或向左转弯)的相邻车辆20时，控制器400可以基于相邻车道中相邻车辆20的横向速度和纵向速度来预测相邻车辆20的行驶路径或者相邻车辆20是否个到达预测的驶入点所需的时间TTC,并且可以预设用于使自动驾驶车辆10减速或加速的[0137]参考图8,控制器400可以通过GPS接收单元100、传感器单元200和地图存储单元[0138]在步骤S801,控制器400可以基于从车外信息传感器210接收的图像信息或距离信以进一步考虑到从GPS接收单元100和车内信息传感器230接收的自动驾驶车辆的位置信息行驶的相邻车道，以计算相邻车辆20在道路宽度方向上的横向速度似及相邻车辆20在相邻车道延伸的方向上的纵向速度|||(S802)。[0140]控制器400可以基于相邻车辆的纵向速度|l来指定道路区间L(其显示为一组点),并且可以通过假设相邻车辆在相邻车道中在道路宽度方向上保持偏移来计算第一路[0141]控制器400可以考虑到第一路径口、相邻车辆的横向移动距离dpath;和相邻车辆的通过将相邻车辆的横向速度应用到相邻车辆从第一路径0移动到第二路径P所需的时间来计算横向移动距离dpath_i,并且，相邻车辆的前进方向矢量Vop可以限定为相邻车辆在道路宽度方向上关于相邻车辆前进的方向的单位矢量。[0142]控制器400可以参考高清晰度地图信息确定在步骤S804计算出的对应于相邻车辆的预测行驶路径的第二路径P是否与行驶车道和相邻车道之间的边界线S交叉(S805)。[0143]当确定出第二路径P与边界线S之间不存在交叉点时(S805中的“否”),该