CN108692734A - 一种路径规划方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种自动驾驶车辆的路径规划方法和装置，用以解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物、实现安全驾驶的问题。该方法包括：根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；确定第一路径的梯度；根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；输出规划路径包括的多个路径点。

Description

一种路径规划方法和装置
技术领域
本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种路径规划方法和装置。
背景技术
在现有技术中，自动驾驶车辆(或者称为无人驾驶车辆)通常沿着一条计算出来的驾驶路线行驶。当障碍物出现在计算出来的驾驶路线上时，自动驾驶车辆需要通过避障控制来实时地改变驾驶路线，实现安全驾驶。
在现有技术中，为了避开静态障碍物，避障控制将运动距离上的空间信息(例如坐标、方位角、曲率等)表达为一个数学表达式。但是，当动态物体出现在驾驶路线上时，自动驾驶车辆可能无法准确的预测出是否会与动态障碍物相碰撞。并且通过现有避开静态障碍物的方法来实现避开动态障碍物，将导致计算量非常大，无法应用在实时的环境中。
可见，在现有技术中存在自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物、实现安全驾驶的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种自动驾驶车辆的路径规划方法和装置，用以解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物、实现安全驾驶的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种路径规划方法，包括：
自动驾驶车辆在检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度；
根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；
根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；
确定第一路径的梯度；
根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；
根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；
判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；
输出规划路径包括的多个路径点。
根据本申请的另一个方面，提供了一种路径规划装置，位于自动驾驶车辆中，包括：
数据确定模块，用于在自动驾驶车辆检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度；
路径规划模块，用于根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；确定第一路径的梯度；根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；
输出模块，用于输出规划路径包括的多个路径点。
根据本申请的另一个方面，提供了一种路径规划装置，位于自动驾驶车辆中，包括：一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令实现：
在自动驾驶车辆检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度；
根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；
根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；
确定第一路径的梯度；
根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；
根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；
判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；
输出规划路径包括的多个路径点。
根据本申请实施例的技术方案，根据将自动驾驶车辆的位置和速度、以及动态物体的位置和速度，输入到预定的路径规划模型中，确定得到自动驾驶车辆的第一路径，并且根据第一路径的梯度和路径规划模型确定得到第二路径，从而能够在实时应用的场景中快速高效地确定得到规划路径，能够解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物的问题。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1a为本申请实施例提供的路径规划方法的处理流程图；
图1b为本申请实施例提供的路径规划方法的另一处理流程图；
图2为图1a中步骤102生成第一路径的示意图；
图3为图1a中步骤104确定第一路径的梯度的示意图；
图4为图1a或者图1b中步骤105确定第二路径的示意图；
图5为本申请实施例提供的路径规划方法的另一处理流程图；
图6为本申请实施例提供的路径规划装置的结构框图；
图7为本申请实施例提供的路径规划装置的另一结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
在当前自动驾驶车辆的决策系统中，通常会为自动驾驶车辆规划出一条驾驶路径，自动驾驶车辆沿着这条计算出来的驾驶路线行驶。当障碍物出现在计算出来的驾驶路线上时，自动驾驶车辆需要通过避障控制来实时地改变驾驶路线，实现安全驾驶。为了避开静态障碍物，避障决策将运动距离上的空间信息(例如坐标、方位角、曲率等)表达为一个数学表达式。但是，当动态物体出现在驾驶路线上时，自动驾驶车辆可能无法准确的预测出是否会与动态障碍物相碰撞。并且通过现有避开静态障碍物的方法来实现避开动态障碍物，将导致计算量非常大，无法应用在实时的环境中。
本申请实施例提供了一种路径规划方法和装置，用于解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物、实现安全驾驶的问题。在本申请实施例提供的技术方案中，根据感测数据确定得到包括自动驾驶车辆和动态物体的位置和速度的物体数据，根据物体数据和预设的路径规划模型确定得到自动驾驶车辆的第一路径；根据预设的打分模型对第一路径进行打分，确定第一路径的梯度，根据第一路径的梯度修改路径规划模型中的至少一个参数，根据修改后的路径规划模型和物体参数生成第二路径，根据打分模型对第二路径进行打分，在第一路径分数和第二路径分数的差值小于预定的差值阈值的情况下，确定第二路径为最终的规划路径，并输出规划路径包括的多个路径点。
从而，本申请实施例能够根据将自动驾驶车辆的位置和速度、以及动态物体的位置和速度，输入到预定的路径规划模型中，映射得到自动驾驶车辆的第一路径，并且利用梯度下降方法对路径规划模型进行修正，根据修正后的路径规划模块映射得到更优的第二路径，能够快速地得到较优的规划路径，从而能够实时、快速、高效地确定得到规划路径，能够解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物的问题。
以上是本发明的核心思想，为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。
图1a中示出了本申请实施例提供的路径规划方法的处理流程，该处理流程包括：
步骤101、自动驾驶车辆在检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度。
其中，感测数据是车载传感器系统获取得到的数据，包括摄像头数据和/或其它多种传感器数据，例如激光雷达获取的点云数据。对感测数据进行分析和处理，能够得到关于自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，以及车辆的行驶路径上的动态物体的当前位置和当前速度。
步骤102、根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径。
按照现有的相关技术，要为自动驾驶车辆规划出一条躲避驾驶路径上的动态物体的路径，通常包括：分别为每一个动态物体预测出一条运动路径，得到与至少一个动态物体对应的至少一条动态物体运动路径；自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，生成车辆路径，车辆路径与至少一条动态物体运动路径不相交。但是显然这样的处理过程需要分别对每一个动态物体进行预测和计算，需要大量的计算资源，并带来较大的计算量，以及在实时应用的场景中可能会带来延时，无法适应在对实时性要求较高的场景中。
在本申请实施例中，预先根据车辆实际运行中的物体数据、并基于学习的方法训练得到路径规划模型，车辆实际运行中的物体数据例如包括车辆的行为(包括刹车操作、油门操作和转向操作)、车辆的位置和速度、动态物体的位置和速度、以及车辆的实际驾驶路径等的相关数据。建立路径规划模型也即建立物体数据和路径之间的对应关系。
从而能够根据路径规划模型，将实际应用中的物体数据作为输入，就能映射得到为车辆规划的第一路径。能够有效地降低计算量、提供计算效率和速度，能够适用于实时的应用场景中。
在本申请实施例中，可以将路径规划模型表示为P(u，v，w)，第一路径表示为P1(x，y)，将物体数据输入到路径规划模型P(u，v，w)中，可确定得到第一路径P1(x，y)。其中，u为刹车变量，u＝f(x，y，s)，v为油门变量，v＝f(x，y，s)，w为转向变量，w＝f(x，y，s)，y＝f(x)，x为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的横坐标，y为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的纵坐标，s为自动驾驶车辆的当前速度或者动态物体的当前速度。
如图2所示，车辆1为应用本申请实施例的自动驾驶车辆，车辆1行驶在车道2上，驾驶路径为沿车道2直行。车辆2为检测到的出现在车辆的驾驶路径上的动态物体，也即车辆2为障碍车辆。车辆1为了躲避车辆2应用本申请实施例提供的方法，规划出来第一路径，即P1，P1为车辆1从车道2上转向到车道3上、并从车道3上超越车辆2回到车道2上的一条路径，P1中包括多个路径点。
步骤103、根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数。
在步骤102中得到的第一路径不一定是一条较优或者最优的路径，可以通过对第一路径进行打分，通过分数来衡量第一路径是否是最后规划得到的路径。
在本申请的实施例中，打分模型可以是预先根据避开动态物体的需求而设定的，或者通过实际的车辆实际运行的物体数据、并基于学习的方法而训练得到的。
在本申请的实施例中，预定的打分模型可表示为S(d，Se)，其中，d为自动驾驶车辆与动态物体之间的距离，d＝f(P1)，Se为自动驾驶车辆的当前速度。
在确定第一路径的分数时，将第一路径P1和物体数据中自动驾驶车辆的当前速度输入到预定的打分模型S(d，Se)中，确定得到第一路径分数。
步骤104、确定第一路径的梯度。
本申请实施例进一步确定第一路径的梯度。第一路段的梯度能够表示第一路径趋向更优、增长更快的一个方向。也即第一路径还可以在梯度方向上进行修正，得到更优的一条路径。
具体地，可以对第一路径P1(x，y)求导得到第一路径P1的梯度x’，其中，y＝f(x)。
例如，如图3所示，第一路径P1的梯度可以如图中各个路径点的箭头方向所示。
步骤105、根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径。
在一些实施例中，如图1b所示，步骤105可以包括如下步骤105a～105b：
步骤105a、根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数。
步骤105b、根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
得到第一路径的梯度后，可以根据该梯度来修正路径规划模型中的至少一个参数，也即通过修正路径规划模型来得到一个更优的物体数据和路径之间的映射关系，根据更优的映射关系能够得到更优的输出路径。
在本申请实施例中，可以根据公式new_Q＝Q-ax’确定路径规划模型中修改后的参数，Q为u、v或者w。在具体的应用中，可以对路径规划模型中的部分参数进行修改，也可以对全部参数进行修改。
根据修正后的路径规划模块生成第二路径的处理参考上述步骤102中的处理。
例如，如图4所示，根据第一路径的梯度修改后的第二路径P2如图4中虚线所示。
步骤106、根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数。
对第二路径进行打分的处理可以参考上述步骤103中的处理。
步骤107、判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，处理进行到步骤108a；在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，处理进行到108b；
步骤108a、确定第二路径为规划路径，处理进行到步骤109。
步骤108b、将第二路径确定为新的第一路径，处理返回步骤104，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
也即，在第一路径分数和第二路径分数之间的差值小于预定的差值阈值的情况下，可以认为第二路径是一条较优的路径，从而确定第二路径为规划路径；
在第一路径分数和第二路径分数之间的差值大于或等于预定的差值阈值的情况下，可以认为第二路径不是一条较优的路径，可以对路径进行进一步优化，从而将第二路径确定为第一路径，并进一步确定新的第二路径，直至确定得到规划路径。
步骤109、输出规划路径包括的多个路径点。
根据本申请实施例的技术方案，根据将自动驾驶车辆的位置和速度、以及动态物体的位置和速度，输入到预定的路径规划模型中，确定得到自动驾驶车辆的第一路径，并且利用梯度下降法对路径规划模型进行修正，确定得到更优的第二路径，从而能够在实时应用的场景中快速高效地确定得到规划路径，能够解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物的问题。
在本申请的另一些实施例中，还提供了另一种路径规划的方法，该方法在图1b所示方法的基础上，在步骤103确定第一路径分数之后，还对第一路径分数进行对比判断，在第一路径分数大于或等于预定的分数阈值的情况下，即可确定第一路径为规划路径。如图5所示，该方法包括：
步骤101、自动驾驶车辆在检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度。
步骤102、根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径。
步骤103、根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数。
步骤103a、判断第一路径的分数是否大于预定的分数阈值，在判断大于的情况下，处理进行到步骤103b，在判断小于或等于的情况下，处理进行到步骤104。
步骤103b、确定第一路径为规划路径，处理进行到步骤109。
步骤104、确定第一路径的梯度。
步骤105a、根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数。
步骤105b、根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
步骤106、根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数。
步骤107、判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，处理进行到步骤108a；在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，处理进行到步骤108b。
步骤108a、确定第二路径为规划路径。
步骤108b、将第二路径确定为新的第一路径，处理返回步骤103a，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
步骤109、输出规划路径包括的多个路径点。
根据图5提供的技术方案，在步骤103a中判断第一路径的分数是否大于预定分数阈值，在大于的情况下，即将第一路径确定为规划路径，也即第一路径即是一条较优的路径了，即可确定第一路径为规划路径，从而能够更为快速地确定得到规划路径。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种路径规划装置。
图6示出了本申请实施例提供的路径规划装置的结构，图6所示的路径规划装置位于自动驾驶车辆中，包括：
数据确定模块61，用于在自动驾驶车辆检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度。
路径规划模块62，用于根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；确定第一路径的梯度；根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，将第二路径确定为新的第一路径，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
输出模块63，用于输出规划路径包括的多个路径点。
其中，路径规划模块62生成第一路径，包括：将物体数据输入到路径规划模型P(u，v，w)中，确定得到第一路径P1(x，y)，其中，u为刹车变量，u＝f(x，y，s)，v为油门变量，v＝f(x，y，s)，w为转向变量，w＝f(x，y，s)，y＝f(x)，x为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的横坐标，y为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的纵坐标，s为自动驾驶车辆的当前速度或者动态物体的当前速度。
路径规划模块62根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数，包括：将第一路径P1和物体数据中自动驾驶车辆的当前速度输入到预定的打分模型S(d，Se)中，确定得到第一路径分数，其中，d为自动驾驶车辆与动态物体之间的距离，d＝f(P1)，Se为自动驾驶车辆的当前速度。
路径规划模块62确定第一路径的梯度，包括：对第一路径P1(x，y)求导得到第一路径P1的梯度x’，其中，y＝f(x)。
路径规划模块62根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径，包括：根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数；根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
路径规划模块62根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数，包括：根据公式new_Q＝Q-ax’确定修改后的参数，Q为u、v或者w。
根据本申请实施例的技术方案，根据将自动驾驶车辆的位置和速度、以及动态物体的位置和速度，输入到预定的路径规划模型中，确定得到自动驾驶车辆的第一路径，并且利用梯度下降法对路径规划模型进行修正，确定得到更优的第二路径，从而能够在实时应用的场景中快速高效地确定得到规划路径，能够解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物的问题。
在本申请的另一些实施例中，路径规划模块62在确定得到第一路径分数之后，还用于：在第一路径分数大于预定的分数阈值的情况下，确定第一路径为规划路径；则，确定第一路径的梯度包括：在第一路径分数小于或等于分数阈值的情况下，确定第一路径的梯度。根据该技术方案，能够更为快速地确定得到规划路径。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种路径规划装置。
图7示出了本申请实施例提供的路径规划装置的结构，该装置位于自动驾驶车辆中，包括：一个处理器71和至少一个存储器72，至少一个存储器72中存储有至少一条机器可执行指令，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现：
在自动驾驶车辆检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度。
根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；确定第一路径的梯度；根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，将第二路径确定为新的第一路径，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
输出规划路径包括的多个路径点。
其中，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现生成第一路径，包括：将物体数据输入到路径规划模型P(u，v，w)中，确定得到第一路径P1(x，y)，其中，u为刹车变量，u＝f(x，y，s)，v为油门变量，v＝f(x，y，s)，w为转向变量，w＝f(x，y，s)，y＝f(x)，x为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的横坐标，y为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的纵坐标，s为自动驾驶车辆的当前速度或者动态物体的当前速度。
处理器71执行至少一条机器可执行指令实现根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数，包括：将第一路径P1和物体数据中自动驾驶车辆的当前速度输入到预定的打分模型S(d，Se)中，确定得到第一路径分数，其中，d为自动驾驶车辆与动态物体之间的距离，d＝f(P1)，Se为自动驾驶车辆的当前速度。
处理器71执行至少一条机器可执行指令实现确定第一路径的梯度，包括：对第一路径P1(x，y)求导得到第一路径P1的梯度x’，其中，y＝f(x)。
处理器71执行至少一条机器可执行指令实现根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径，包括：根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数；根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
处理器71执行至少一条机器可执行指令实现根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数，包括：根据公式new_Q＝Q-ax’确定修改后的参数，Q为u、v或者w。
根据本申请实施例的技术方案，根据将自动驾驶车辆的位置和速度、以及动态物体的位置和速度，输入到预定的路径规划模型中，确定得到自动驾驶车辆的第一路径，并且利用梯度下降法对路径规划模型进行修正，确定得到更优的第二路径，从而能够在实时应用的场景中快速高效地确定得到规划路径，能够解决现有技术中自动驾驶车辆无法实时有效的避开动态障碍物的问题。
在本申请的另一些实施例中，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现在确定得到第一路径分数之后，还包括：在第一路径分数大于预定的分数阈值的情况下，确定第一路径为规划路径；处理器执行至少一条机器可执行指令实现确定第一路径的梯度包括：在第一路径分数小于或等于分数阈值的情况下，确定第一路径的梯度。根据该技术方案，能够更为快速地确定得到规划路径。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (24)

1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：
自动驾驶车辆在检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度；
根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；
根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；
确定第一路径的梯度；
根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；
根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；
判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；
输出规划路径包括的多个路径点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，将第二路径确定为新的第一路径，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成第一路径，包括：
将物体数据输入到路径规划模型P(u，v，w)中，确定得到第一路径P1(x，y)，其中，u为刹车变量，u＝f(x，y，s)，v为油门变量，v＝f(x，y，s)，w为转向变量，w＝f(x，y，s)，y＝f(x)，x为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的横坐标，y为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的纵坐标，s为自动驾驶车辆的当前速度或者动态物体的当前速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数，包括：
将第一路径P1和物体数据中自动驾驶车辆的当前速度输入到预定的打分模型S(d，Se)中，确定得到第一路径分数，其中，d为自动驾驶车辆与动态物体之间的距离，d＝f(P1)，Se为自动驾驶车辆的当前速度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定第一路径的梯度，包括：
对第一路径P1(x，y)求导得到第一路径P1的梯度x’，其中，y＝f(x)。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径，包括：
根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数；
根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数，包括：
根据公式new_Q＝Q-ax’确定修改后的参数，Q为u、v或者w。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定得到第一路径分数之后，所述方法还包括：
在第一路径分数大于预定的分数阈值的情况下，确定第一路径为规划路径；
确定第一路径的梯度包括：
在第一路径分数小于或等于分数阈值的情况下，确定第一路径的梯度。
9.一种路径规划装置，其特征在于，位于自动驾驶车辆中，包括：
数据确定模块，用于在自动驾驶车辆检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度；
路径规划模块，用于根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；确定第一路径的梯度；根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；
输出模块，用于输出规划路径包括的多个路径点。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，路径规划模块还用于：
在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，将第二路径确定为新的第一路径，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，路径规划模块生成第一路径，包括：
将物体数据输入到路径规划模型P(u，v，w)中，确定得到第一路径P1(x，y)，其中，u为刹车变量，u＝f(x，y，s)，v为油门变量，v＝f(x，y，s)，w为转向变量，w＝f(x，y，s)，y＝f(x)，x为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的横坐标，y为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的纵坐标，s为自动驾驶车辆的当前速度或者动态物体的当前速度。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，路径规划模块根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数，包括：
将第一路径P1和物体数据中自动驾驶车辆的当前速度输入到预定的打分模型S(d，Se)中，确定得到第一路径分数，其中，d为自动驾驶车辆与动态物体之间的距离，d＝f(P1)，Se为自动驾驶车辆的当前速度。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，路径规划模块确定第一路径的梯度，包括：
对第一路径P1(x，y)求导得到第一路径P1的梯度x’，其中，y＝f(x)。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，路径规划模块根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径，包括：
根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数；
根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，路径规划模块根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数，包括：
根据公式new_Q＝Q-ax’确定修改后的参数，Q为u、v或者w。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，路径规划模块在确定得到第一路径分数之后，还用于：
在第一路径分数大于预定的分数阈值的情况下，确定第一路径为规划路径；
则，确定第一路径的梯度包括：
在第一路径分数小于或等于分数阈值的情况下，确定第一路径的梯度。
17.一种路径规划装置，其特征在于，位于自动驾驶车辆中，包括：一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令实现：
在自动驾驶车辆检测到驾驶路径上出现至少一个动态物体时，根据车载感测装置获取的感测数据确定物体数据，其中，物体数据中包括自动驾驶车辆的当前位置和当前速度，和至少一个动态物体的当前位置和当前速度；
根据预先建立的路径规划模型和物体数据，生成第一路径；
根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数；
确定第一路径的梯度；
根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径；
根据打分模型对第二路径进行打分，得到第二路径分数；
判断第一路径分数和第二路径分数之间的差值是否小于预定的差值阈值，在判断小于的情况下，确定第二路径为规划路径；
输出规划路径包括的多个路径点。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令还实现：
在第一路径分数和第二路径分数大于或等于预定阈值的情况下，将第二路径确定为新的第一路径，并生成新的第二路径，直至确定出规划路径。
19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令实现生成第一路径，包括：
将物体数据输入到路径规划模型P(u，v，w)中，确定得到第一路径P1(x，y)，其中，u为刹车变量，u＝f(x，y，s)，v为油门变量，v＝f(x，y，s)，w为转向变量，w＝f(x，y，s)，y＝f(x)，x为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的横坐标，y为自动驾驶车辆或者动态物体的当前位置的纵坐标，s为自动驾驶车辆的当前速度或者动态物体的当前速度。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令实现根据预定的打分模型和物体数据对第一路径进行打分，确定得到第一路径分数，包括：
将第一路径P1和物体数据中自动驾驶车辆的当前速度输入到预定的打分模型S(d，Se)中，确定得到第一路径分数，其中，d为自动驾驶车辆与动态物体之间的距离，d＝f(P1)，Se为自动驾驶车辆的当前速度。
21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令实现确定第一路径的梯度，包括：
对第一路径P1(x，y)求导得到第一路径P1的梯度x’，其中，y＝f(x)。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令实现根据第一路径的梯度、路径规划模型和物体数据，生成第二路径，包括：
根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数；
根据修改后的路径规划模型和物体数据生成第二路径。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令实现根据第一路径的梯度修改路径规划模型的至少一个参数，包括：
根据公式new_Q＝Q-ax’确定修改后的参数，Q为u、v或者w。
24.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令实现在确定得到第一路径分数之后，还包括：
在第一路径分数大于预定的分数阈值的情况下，确定第一路径为规划路径；
处理器执行至少一条机器可执行指令实现确定第一路径的梯度包括：
在第一路径分数小于或等于分数阈值的情况下，确定第一路径的梯度。
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