CN109709944A - 一种自动驾驶公交车的进站方法及其进站路径的生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动驾驶公交车的进站方法及其进站路径的生成方法,进站路径的生成方法包括:根据当前的车辆位置与目标停靠点之间的位置关系以及当前的车辆车速、航向角和车轮转角,利用车辆动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻的车辆航向角、车轮转角、车辆位置和车辆车速;根据预测的车辆航向角和车轮转角计算车辆转向通道圆,并确定转向通道圆在设定距离内是否有障碍物;若有障碍物,则移动车辆转向通道圆的位置以避开障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角,直至达到目标停靠点。本发明利用车辆转弯通道圆进行碰撞预测及规避,给车辆规划出合理的进站路径,有效避免了在车辆行驶过程中发生碰撞。
Description
技术领域
本发明涉及一种自动驾驶公交车的进站方法及其进站路径的生成方法,属于自动驾驶技术领域。
背景技术
在自动驾驶领域,常常使用定位定姿设备以及高精度地图来进行车辆定位和导航,即利用高精度地图上的车道线、停止点等数据,加上车辆的定位信息,控制车辆按照预设的路径进行行驶。采用类似这样的方法控制自动驾驶公交车自动进出站点,如果车辆预设的路径上有障碍物体,则车辆无法继续行驶,导致进站失败。
例如,公告号为CN105980811A的中国专利公开了一种路径搜索系统,是在允许车辆的自动驾驶控制的自动驾驶区间搜索进行基于自动驾驶控制的行驶时的推荐路径的路径搜索系统,包括使用自动驾驶控制用的成本表来计算成本值的成本计算单元和基于该成本计算单元计算出的成本值来搜索推荐路径的推荐路径搜索单元。但在成本值的计算过程中并没有结合车辆的运动学模型来考虑车辆实际走过的路径是否会有碰撞发生,如果有碰撞发生,则车辆无法按照推荐的路径行驶。
发明内容
本发明的目的是提供一种自动驾驶公交车的进站方法及其进站路径的生成方法,用于解决在车辆行驶路径生成过程中会发生碰撞这一技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种自动驾驶公交车进站路径的生成方法,包括以下步骤:
步骤1,获取进站时的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角;
步骤2,根据车辆位置与目标停靠点之间的位置关系以及车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角,利用车辆的动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻的车辆航向角、车辆车轮转角、车辆位置和车辆车速;
步骤3,根据预测的车辆航向角和车辆车轮转角计算车辆转向通道圆,并确定所述车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物;
步骤4,若有障碍物,则根据所述障碍物的位置信息移动所述车辆转向通道圆的位置以避开所述障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角;
步骤5,分别以预测的车辆位置和车辆车速作为当前的车辆位置和车辆车速,分别以重新确定的车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤2-4直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置。
进一步的,步骤2中通过参数建模或者实车测试推导来获取所述车辆的动力学模型。
进一步的,步骤3中根据激光雷达障碍物的点云信息确定车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物。
进一步的,当所确定的车辆转向通道圆在设定距离内无障碍物时,分别以预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆位置、车辆车速,车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤2-4直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径。
本发明还提供了一种自动驾驶公交车的进站方法,包括以下步骤:
(1)获取进站时的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角;
(2)根据车辆位置与目标停靠点之间的位置关系以及车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角,利用车辆的动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻的车辆航向角、车辆车轮转角、车辆位置和车辆车速;
(3)根据预测的车辆航向角和车辆车轮转角计算车辆转向通道圆,并确定所述车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物;
(4)若有障碍物,则根据所述障碍物的位置信息移动所述车辆转向通道圆的位置以避开所述障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角;
(5)分别以预测的车辆位置和车辆车速作为当前的车辆位置和车辆车速,分别以重新确定的车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤(2)-(4)直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径;
(6)实时采集车辆实际的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角,并根据所预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角,对车辆实际的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角进行闭环控制调整,控制车辆沿获取的车辆进站路径行驶。
进一步的,步骤(2)中通过参数建模或者实车测试推导来获取所述车辆的动力学模型。
进一步的,步骤(3)中根据激光雷达障碍物的点云信息确定车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物。
进一步的,当所确定的车辆转向通道圆在设定距离内无障碍物时,分别以预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆位置、车辆车速,车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤(2)-(4)直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径。
本发明的有益效果是:
根据预测的车辆航向角和车辆车轮转角计算车辆转向通道圆,当车辆转向通道圆在一定距离内有障碍物时,移动车辆转向通道圆的位置以避开障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角;通过利用车辆转弯通道圆进行碰撞预测及规避,给车辆规划出合理的进站路径,有效避免了在车辆行驶过程中发生碰撞。
附图说明
图1是模式选择计算示意图;
图2是待选停靠点的示意图;
图3是计算参数示意图;
图4是车辆某一时刻位置及通道圆、车辆下一时刻位置及通道圆;
图5是所获得的车辆进站路径。
具体实施方式
下面结合附图以及具体的实施例对本发明做进一步详细说明。
本发明的自动驾驶公交车的进站方法包括两大部分:生成进站路径以及沿生成的进站路径行驶。下面对生成进站路径的方法进行详细介绍:
在本实施例中,统一将车辆车头前端的中心点作为车辆的位置,当然也可采用车辆的其他位置作为车辆的位置。如图1所示,车辆在行驶过程中,计算车辆位置4与车辆初始停靠点1之间的直线距离D,若D大于设定的进站距离Din,则车辆继续在当前车道上行驶;反之,则自动驾驶系统进入进站模式。
在进站模式中,自动驾驶公交车进站路径的生成方法包括以下步骤:
步骤1,获取进站时的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角。
首先,采用现有技术中的定位定姿装置来读取车辆进站时的车辆位置,并换算成车头前端中心点处的经纬度,同时读取车辆进站时的车辆航向角。其中,所采用的定位定姿装置可以是GPS和IMU的组合导航系统,或者是其它可以获取经纬度及航向角的装置。
读取车辆初始行驶信息,如车辆的初始车速、车辆的初始车轮转角。读取的方式可以是采集车辆轮速脉冲信号、方向盘转角信号,也可以是通过CAN总线读取报文内容。当然,也可以采用现有技术中的其他方式来获取车辆的初始行驶信息。
步骤2,根据车辆位置与目标停靠点之间的位置关系以及车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角,利用车辆的动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻的车辆航向角、车辆车轮转角、车辆位置和车辆车速。
其中,车辆的动力学模型包括车辆纵向动力学模型和横向动力学模型,动力学模型获得的方式可以是通过参数建模,也可以是通过实车测试推导。在车辆动力学当中,按照车辆运行的速度,分为高速模型(考虑轮胎侧偏、滑移和悬架压缩)和低速模型(忽略轮胎侧偏、滑移及悬架压缩)。本实施例中的应用场景为车辆靠站,车速较低,因此采用低速模型。此时车辆的转弯半径主要受到车辆轴距、车轮角度影响,车辆保持此车轮角度将沿圆周行驶,圆形位于后桥延长线上,圆周最大处为车身外侧前角、最小处为车身内侧后桥处,两者之间为车辆转向通道,此时可根据该通道内是否有物体预测碰撞危险。由于车辆的动力学模型属于现有技术,此处不再赘述。
其中,利用低速车辆运动模型进行计算的步骤包括:
①根据车辆位置与目标停靠点之间的距离决策下一时刻的车辆速度,该车辆速度为车辆可以达到且合理的速度,由另外的车辆控制程序负责实现;
②根据当前车辆速度和由步骤①决策的车辆速度计算出车辆走过的路线长度(注意不是直线距离,因为车辆车轮角度即车辆车轮转角不为零时做圆周运动,车辆走过的为圆周弧长),此时可以确定下一时刻的车辆位置;
③因程序的决策时间很短,近似认为决策时间内车辆车轮转角不变,即等于当前的车辆车轮转角,以此可以计算出车辆转弯半径,结合步骤②计算出的圆周弧长,可以计算出车辆的航向角变化角度,并根据当前时刻的航向角计算出下一时刻的车辆航向角。
当然,利用车辆的动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻车辆航向角、下一时刻车辆车轮转角、下一时刻车辆位置和下一时刻车辆车速,也可以采用现有技术中所涉及到的方案,此处不再赘述。
另外,自动驾驶车辆进行靠站是一个综合决策的过程,还需要考虑从开始停靠到停靠完成的用时(即停站效率)、停靠位置的合理性(即不能出现车辆停靠不正、过于接近路沿等情况)、车辆驶出的方便性等因素。在保证车辆可以可靠停站的情况下,同时可以很好兼顾停站效率和驶出方便性,可以根据车辆初始停靠点的位置,设置多个待选停靠点,再从多个待选停靠点中选取出最佳的停靠点作为上述目标停靠点。其中,目标停靠点的确定方法包括:
步骤2-1,获取车辆初始停靠点的位置,选取距离车辆初始停靠点设定范围内的可行驶区域作为备选停站区,在该备选停站区内设置待选停靠点。
其中,初始停靠点为高精度地图事先采集好的位置,保存形式为点的经纬度或大地坐标;采集的方式包括但不限于车辆直接采集(即采集车辆直接开到停站点,记录位置)、通过地图标记推算等。可以采用高精度地图来读取车辆初始停靠点的经纬度,进而将经纬度转化为大地坐标。高精度地图主要包含车道、车道线、隔离栅等在大地坐标系下的经纬度信息。
具体的,如图2所示,以车辆初始停靠点1的位置为中心,将其周围长为L、宽为W的矩形可行驶区域选择为备选停站区,在备选停站区内,沿该矩形区域的纵、横方向,以S为步长设立待选停靠点2,得到的待选停靠点的数量M=(L/S+1)*(W/S+1)。
步骤2-2,根据每个待选停靠点与车辆当前时刻位置的距离D、每个待选停靠点与车辆当前时刻位置之间的连线上所存在的障碍物的数量N、每个待选停靠点与初始停靠点的距离L,以及每个待选停靠点和车辆当前时刻位置之间的连线与车辆当前时刻航向角的夹角θ,确定当前最优停靠点。
具体的,根据D、N、L和θ,计算每个待选停靠点的得分值,选取得分值最高的待选停靠点作为当前时刻最优停靠点,计算公式如下:
Si=A*Di+B*Ni+C*Li+K*θi
其中,Si为第i个待选停靠点的得分值,A、B、C、K为预设的几何计算系数,Di为第i个待选停靠点与车辆当前时刻位置之间的距离,Ni为第i个待选停靠点与车辆当前时刻位置之间的连线上所存在的障碍物的数量,Li为第i个待选停靠点与初始停靠点的距离,θi为第i个待选停靠点和车辆当前时刻位置之间的连线与车辆当前时刻航向角的夹角。
其中,A为正系数,因Di为到站的距离,故此距离越长,预留给车辆调整进站的空间越大,更为理想;
B为负系数,因Ni为障碍物的数量,故此数量越多,需要车辆调整路线的次数越多,更为不利;
C为负系数,因Li为目标点到初始停靠点的距离,故此距离越长,车辆最终的位置偏离得越远,更为不利;
K为负系数,因θi越大,车辆需变化的航向角越大,更为不利。
需要说明的是,因计算每个待选停靠点的分数的目的是选出分值最高的一个待选停靠点,因此并不需要最终的得分是正数,故A、B、C、K的可用值并不止一组;以最终车辆停靠越正(与道路边沿平行)、越靠近初始停靠点为最优的原则,通过反复调整各个系数的大小,以最终表现确定各个系数。
如图3所示,车辆初始停靠点1与第i个待选停靠点3之间的连线的长度为Li,第i个待选停靠点3与车辆位置4之间的距离为Di,第i个待选停靠点3和车辆位置4即车头中心点处之间的连线与车辆航向角的夹角为θi。
步骤3,根据预测的车辆航向角和车辆车轮转角计算车辆转向通道圆,并确定该车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物。
其中,根据预测出的车辆航向角和辆车轮转角,确定车辆转向通道圆的最小半径Rmin、最大半径Rmax以及通道宽度WR,最终确定车辆转向通道圆。然后根据激光雷达障碍物的点云信息确定该车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物。激光雷达原始点云是激光雷达发射的激光束扫描物体表面并反射回来的原始数据,点云数据主要包括激光束扫描到的物体表面的位置信息,即扫描到的物体表面相对于传感器的纵向距离、横向偏移量及高度。具体的,激光雷达可以是1线激光雷达、4线激光雷达、16线激光雷达、32线激光雷达、64线激光雷达或更高线的激光雷达。
图4给出了某一时刻车辆位置和对应的转向通道圆即实线部分,以及下一时刻车辆位置和对应的转向通道圆即虚线部分。
步骤4,若有障碍物,则根据障碍物的位置信息移动车辆转向通道圆的位置以避开所述障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角。
步骤5,分别以预测的车辆位置和车辆车速作为当前的车辆位置和车辆车速,分别以重新确定的车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤2-4直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径。
当然,在步骤3中,当所确定的车辆转向通道圆在设定距离内无障碍物时,则分别以预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆位置、车辆车速,车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤2-4直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置。具体需要判断是否有障碍物的转向通道圆内的范围,可以根据需要和实际情况进行设定。
通过重复预测计算的过程,直到预测路径达到指定目标停靠点,以完成车辆进站路径的规划,最后所获得的车辆进站路径如图5所示,该进站路径避开了障碍物5和障碍物6。
在上述的步骤中,通过合理地选择停靠点,并通过车辆动力学模型及转弯通道圆可以为自动驾驶公交车规划出一条合理的、可行的进站路径,确保进站的成功。
在已生成的进站路径的基础上,自动驾驶公交车沿着该进站路径进行行驶,在行驶过程中,包括以下步骤:
1)实时采集车辆实际的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角。
2)根据对应预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角,对车辆实际的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角进行闭环控制调整,控制车辆沿获取的车辆进站路径行驶。
其中,进行闭环控制调整的具体方法如下:
a.实时获取车辆航向角与目标停靠点和车辆当前时刻位置之间的连线之间的夹角β,并根据β的方向及大小确定车辆转向方向及大小。
b.调整指令车轮角度的大小(此处为程序内部计算值,非最终执行结果;角度一直增大或一直减小,方向取决于步骤a中β的方向),使得转向通道圆的大小和位置变化,直到目标停靠点进入转向通道圆范围,转向通道圆的大小和圆心位置的计算方法上文已做说明;若车轮目标角度已达到车辆最大的允许角度(此角度与车辆转向结构相关),则以此最大角度执行。
若此时通道圆内无障碍物,此车轮角度则为最终车轮计算角度,作为目标值进行执行;否则进入步骤c。
c.反方向改变计算车轮角度的大小,使得通道圆刚好离开障碍物范围,将此角度作为最终执行角度;若车轮角度即使回到当前角度也无法绕开障碍物时,则保持当前角度,在下一时刻再进行计算。
d.若连续若干个计算周期内,车辆无法避开障碍物,则考虑更换目标停靠点。
本发明通过在初始停靠点的周围设置备选停站区,并在备选停站区内确定最佳的停靠点,有效避免了出现无法靠站的情况;并根据车辆动力学模型及转弯通道圆的原理,预测并计算出车辆能够正常走过的路经,避免发生碰撞。
Claims (8)
1.一种自动驾驶公交车进站路径的生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,获取进站时的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角;
步骤2,根据车辆位置与目标停靠点之间的位置关系以及车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角,利用车辆的动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻的车辆航向角、车辆车轮转角、车辆位置和车辆车速;
步骤3,根据预测的车辆航向角和车辆车轮转角计算车辆转向通道圆,并确定所述车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物;
步骤4,若有障碍物,则根据所述障碍物的位置信息移动所述车辆转向通道圆的位置以避开所述障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角;
步骤5,分别以预测的车辆位置和车辆车速作为当前的车辆位置和车辆车速,分别以重新确定的车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤2-4直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶公交车进站路径的生成方法,其特征在于,步骤2中通过参数建模或者实车测试推导来获取所述车辆的动力学模型。
3.根据权利要求1或2所述的自动驾驶公交车进站路径的生成方法,其特征在于,步骤3中根据激光雷达障碍物的点云信息确定车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物。
4.根据权利要求1或2所述的自动驾驶公交车进站路径的生成方法,其特征在于,当所确定的车辆转向通道圆在设定距离内无障碍物时,分别以预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆位置、车辆车速,车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤2-4直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径。
5.一种自动驾驶公交车的进站方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取进站时的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角;
(2)根据车辆位置与目标停靠点之间的位置关系以及车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角,利用车辆的动力学模型预测驶向目标停靠点的下一时刻的车辆航向角、车辆车轮转角、车辆位置和车辆车速;
(3)根据预测的车辆航向角和车辆车轮转角计算车辆转向通道圆,并确定所述车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物;
(4)若有障碍物,则根据所述障碍物的位置信息移动所述车辆转向通道圆的位置以避开所述障碍物,并根据移动后的车辆转向通道圆重新确定预测的车辆航向角和车辆车轮转角;
(5)分别以预测的车辆位置和车辆车速作为当前的车辆位置和车辆车速,分别以重新确定的车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤(2)-(4)直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径;
(6)实时采集车辆实际的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角,并根据所预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角,对车辆实际的车辆位置、车辆车速、车辆航向角以及车辆车轮转角进行闭环控制调整,控制车辆沿获取的车辆进站路径行驶。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶公交车的进站方法,其特征在于,步骤(2)中通过参数建模或者实车测试推导来获取所述车辆的动力学模型。
7.根据权利要求5或6所述的自动驾驶公交车的进站方法,其特征在于,步骤(3)中根据激光雷达障碍物的点云信息确定车辆转向通道圆在设定距离内是否有障碍物。
8.根据权利要求5或6所述的自动驾驶公交车的进站方法,其特征在于,当所确定的车辆转向通道圆在设定距离内无障碍物时,分别以预测的车辆位置、车辆车速、车辆航向角和车辆车轮转角作为当前的车辆位置、车辆车速,车辆航向角和车辆车轮转角,重复步骤(2)-(4)直至当前的车辆位置为目标停靠点的位置,以获取车辆进站路径。
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