CN109813328A - 一种驾驶路径规划方法、装置及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提出一种驾驶路径规划方法、装置及车辆,所述方法包括:确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。解决无法考虑实际交通的复杂性问题以及路径规划受采样点精度的影响的问题。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶控制技术领域,尤其涉及一种驾驶路径规划方法、装置及车辆。
背景技术
传统的自动驾驶轨迹规划方法,通常会采用动态规划为事后评价,求解离散优化问题,不会求解失败,但是这样就会存在求解质量受采样精度的影响很大的问题;另外一种方式就是二次规划的方式,但是,存在难以表示实际交通场景的复杂性的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种驾驶路径规划方法、装置及车辆,以解决无法考虑实际交通的复杂性问题以及路径规划受采样点精度的影响较大的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种驾驶路径规划方法,包括:
确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;其中,所述目标参考曲线为至少能够躲避所述第一长度范围内的障碍物的曲线;
从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同;
基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;
基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
在一种实施方式中,所述确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,包括:
基于所在位置,在原始驾驶参考线上选取从所在位置起覆盖所述第一长度范围的驾驶参考线段;
基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点;
基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线。
在一种实施方式中,所述从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线,包括:
获取所述第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息;
基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线。
在一种实施方式中,所述基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线,包括:
基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数;
基于所述第二长度范围内的安全性参数,对待调整曲线进行处理得到调整曲线。
在一种实施方式中,所述基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径,包括:
将所述调整曲线、以及除第二长度范围之外的部分目标参考曲线进行拼接,得到覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
在一种实施方式中,所述方法还包括:
当基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线处理失败时,将所述目标参考曲线作为覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
第二方面,本发明实施例提供了一种驾驶路径规划装置,所述装置包括:
动态规划单元,用于确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;其中,所述目标参考曲线为至少能够躲避所述第一长度范围内的障碍物的曲线;
二次规划单元,用于从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同;基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;
路径处理单元,用于基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
在一种实施方式中,所述动态规划单元,用于基于所在位置,在原始驾驶参考线上选取从所在位置起覆盖所述第一长度范围的驾驶参考线段;基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点;基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线。
在一种实施方式中,所述动态规划单元,用于获取所述第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息;基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线。
在一种实施方式中,所述二次规划单元,用于基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数;
基于所述第二长度范围内的安全性参数,对待调整曲线进行处理得到调整曲线。
在一种实施方式中,所述路径处理单元,用于将所述调整曲线、以及除第二长度范围之外的部分目标参考曲线进行拼接,得到覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
在一种实施方式中,所述路径处理单元,用于当基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线处理失败时,将所述目标参考曲线作为覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
第三方面,本发明实施例提供了一种车辆,所述车辆的功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
在一个可能的设计中,所述车辆的结构中包括处理器和存储器,所述存储器用于存储支持所述装置执行上述驾驶控制方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述装置还可以包括通信接口,用于与其他设备或通信网络通信。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例中任一所述的方法。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果:能够在大范围内对驾驶参考线进行调整得到能够躲避障碍物的目标参考曲线的基础上,小覆盖范围内再基于安全性参数进行调整,最终得到驾驶路径;从而,能够针对一段驾驶参考线既能够考虑到实际交通的复杂性,又能够进行进一步安全性的调整,从而既能避免最终得到的驾驶路径受到采样点精度影响的问题,又提升了驾驶路径的可靠性以及准确性。
上述概述仅仅是为了说明书的目的,并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外,通过参考附图和以下的详细描述,本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
在附图中,除非另外规定,否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解,这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式,而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例的驾驶路径规划方法的流程图一。
图2示出根据本发明实施例的选取部分驾驶参考线的场景示意图。
图3示出根据本发明实施例的生成至少一条曲线的场景示意图。
图4示出根据本发明实施例的选取目标参考曲线的场景示意图。
图5示出根据本发明实施例的从目标参考曲线中选取第二长度范围的待调整曲线的场景示意图。
图6示出根据本发明实施例的路径规划方法的流程图二。
图7示出根据本发明实施例的一种驾驶路径规划装置组成结构示意图。
图8示出根据本发明实施例的车辆结构框图。
具体实施方式
在下文中,仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样,在不脱离本发明的精神或范围的情况下,可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此,附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
本发明实施例提供一种驾驶路径规划方法,在一种实施方式中,如图1所示,提供一种路径规划方法,所述方法包括:
步骤101:确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;其中,所述目标参考曲线为至少能够躲避所述第一长度范围内的障碍物的曲线;
步骤102:从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同;
步骤103:基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;
步骤104:基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
本实施方式中,提出长距离规划依赖动态规划,短距离规划依赖二次规划的处理方案。所述动态规划主要负责长期规划,通过采样可以很方便地表示和建模复杂交通场景,确保为无人车提供足够的避障能力。
本实施方式中,首先针对动态规划进行说明:
步骤101中,在所述确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,包括:
基于所在位置,在原始驾驶参考线上选取从所在位置起覆盖所述第一长度范围的驾驶参考线段;
基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点;
基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线。
原始驾驶参考线可以为从起点到终点生成的驾驶参考线,可以为在用户需要的时候再生成的驾驶参考线。
其中所在位置指的是车辆当前所在的位置,由于车辆一直沿着驾驶参考线行驶,因此车辆当前所在位置为原始驾驶参考线上的某一位置,比如,参见图2,图中示出一段距离的原始驾驶参考线,车道当前位置在图中也示出。选取能够覆盖第一长度范围的驾驶参考线段也如图中所示。
需要理解的是,第一长度范围以及第二长度范围均可以根据实际情况设置,比如,第一长度范围可以为200m,第二长度范围可以为20m;另外,第一长度范围与第二长度范围的起点是相同的,如图2中示出,第二长度范围与第一长度范围起点相同,且第二长度范围小于第一长度范围。
基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点,采样点可以为车道范围内纵向以及横向的选取多个采样点,在原始驾驶参考线上选取至少一个采样点之后,在对应的车道范围内再扩展的横向(可以理解为沿车辆行驶方向),纵向(可以为垂直与车道行驶方向)上,分别确定至少一个采样点,从而得到第一长度范围内的全部采样点。
基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,可以为,针对即沿车辆行驶方向,从至少一个采样点中选取部分采样点,然后生成至少一条通过这些采样点的参考曲线。其中,每次可以选取不同的采样点组合,但是每次选取的采样点至少部分不同。每次选取采样点的原则可以为在与行驶方向垂直的方向上,仅选取一个采样点。比如,参见图3,其中一次生成曲线的时候,可以选取采样点1、4、6,再一次生成曲线的时候,可以选取采样点1、3、6,其他组合不再穷举。基于每次选取出来的采样点均可以生成至少一条参考曲线,同样如图3所示。需要理解的是,虽然图中存在一些曲线有重合部分并未清楚示出每一条曲线的走向,但是可以理解为经过同一个采样点可以存在多条曲线。
再进一步地,所述从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线,包括:
获取所述第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息;
基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线。
需要指出的是,本实施方式中,所述障碍物可以为位于车道范围内的障碍物,比如,可以为车、人、动物等等,只要位于任意一个车道范围内均可以理解为障碍物。
前述所述第一长度范围内可以为第一长度范围内所包含的车道所覆盖的范围,均可以理解为第一长度范围内。
所述获取第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息,可以为实时获取。其实时获取的方式可以为通过车辆设置的采集单元进行检测,比如,通过红外检测或者摄像头实时检测。或者,还可以为从网络侧服务器获取障碍物的位置信息,而网络侧服务器获取障碍物的位置信息的方式可以为通过路侧单元获取道路上设置的摄像头等设备来获取障碍物的信息,进而基于服务器侧处理最终得到障碍物的位置信息;服务器侧获取到第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息之后,可以发送至车辆以使得车辆进一步进行处理,或者,服务器还可以不进行区分的将当前出现在全部道路上的障碍物的位置信息均发送至车辆,由车辆再提取得到第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息。
上述实施方式中,不论车辆的位置,或是障碍物的位置信息均采用相同的坐标系来表示,比如可以为世界坐标系,或者,可以为高精地图采用的坐标系,这里不进行限定。
基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线,具体的处理方式,可以为采用动态规划的方法来处理,比如,C(i,j)表示第i层的第j条曲线,然后通过动态规划算法确定一组{(i,j)},找到一条代价最小的连续路径。
参见图4,无人驾驶车辆为图中左侧的车辆,在第一长度范围内存在一辆车,即障碍物;此时,基于动态规划的方法,选取出来一条目标参考曲线。
进而执行步骤102,从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同。比如,参见图5,从第一长度范围的目标参考曲线中,基于相同的起点,选取出来第二长度范围的曲线,作为待调整曲线。
一种实施方式中,结合二次规划对目标参考曲线进行处理,具体来说,在前述步骤101、102的基础上,如图6所示,还包括:
步骤1031:基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数;
步骤1032:基于所述第二长度范围内的安全性参数,对待调整曲线进行处理得到调整曲线。
其中,车辆参数可以为车辆的尺寸参数,比如,车辆的长、宽、高等等;所述环境参数则包括有多种,比如,可以包括有前述位于车道范围内的障碍物的位置信息,以及包括有路肩、栅栏等车道范围外的静态物体的位置信息。
进而基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数,也就是说,综合上述车辆参数以及环境参数确定所述车辆能躲避对应的静态以及动态的障碍物或物体的安全距离作为安全性参数。
具体来说,二次规划中,待调整曲线表示为Frenet Frame坐标系下的多项式函数l=f(w,s),w为多项式系数;设置x=w,通过以下两种计算进行处理:
minimize J(x)=xT H x;
subject to Ax≤b。
其中,通过J计算了曲线的好坏以及打分,minimize表示选取代价最小的J值;x表示曲线参数;上述计算公式中H,A和b均为预设参数,b可以为安全性参数,A可以为静态或动态物体,比如障碍物或路肩等,与待调整曲线之间的距离。最终经过上述计算得到的x则为调整后的结果,将x带入l=f(w,s)得到调整后的调整曲线。
所述基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径,包括:将所述调整曲线、以及除第二长度范围之外的部分目标参考曲线进行拼接,得到覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
也就是说,将第二长度范围的调整曲线,与除去该长度范围之外的剩余部分目标参考曲线进行拼接,得到整个覆盖第一长度范围的驾驶路径。
进一步需要指出的是,上述流程可以为周期性执行,其周期的长度根据实际情况进行设置,比如,可以设置每1分钟一次,每5分钟一次。可以理解的是,周期性执行的处理表明,不论当前的第一长度范围的驾驶路径是否已经行驶通过,均从步骤101开始重新执行本实施例中提供的处理步骤,此时,未完成的上一次的形式路径可以删除,重新以原始驾驶参考线以及车辆的当前位置开始获取对应的驾驶路径的规划结果,这里不再赘述。
最后,所述方法还包括:当基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线处理失败时,将所述目标参考曲线作为覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。也就是说,当执行步骤103或者步骤1031的处理失败的时候,则将步骤101中得到的目标参考曲线直接作为最终的驾驶路径。
可见,通过采用上述方案,就能够在大范围内对驾驶参考线进行调整得到能够躲避障碍物的目标参考曲线的基础上,小覆盖范围内再基于安全性参数进行调整,最终得到驾驶路径;从而,能够针对一段驾驶参考线既能够考虑到实际交通的复杂性,又能够进行进一步安全性的调整,从而既能避免最终得到的驾驶路径受到采样点精度影响的问题,又提升了驾驶路径的可靠性以及准确性。
在一种实施方式中,图7示出一种驾驶路径规划装置,所述装置包括:
动态规划单元71,用于确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;其中,所述目标参考曲线为至少能够躲避所述第一长度范围内的障碍物的曲线;
二次规划单元72,用于从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同;基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;
路径处理单元73,用于基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
动态规划单元71,用于基于所在位置,在原始驾驶参考线上选取从所在位置起覆盖所述第一长度范围的驾驶参考线段;基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点;基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线。
动态规划单元71,用于获取所述第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息;基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线。
二次规划单元72,用于基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数;基于所述第二长度范围内的安全性参数,对待调整曲线进行处理得到调整曲线。
路径处理单元73,用于将所述调整曲线、以及除第二长度范围之外的部分目标参考曲线进行拼接,得到覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
路径处理单元73,用于当基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线处理失败时,将所述目标参考曲线作为覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
本发明实施例装置中的各模块的功能具体可以参见上述方法中的对应描述,在此不再赘述。
可见,通过采用上述方案,就能够在大范围内对驾驶参考线进行调整得到能够躲避障碍物的目标参考曲线的基础上,小覆盖范围内再基于安全性参数进行调整,最终得到驾驶路径;从而,能够针对一段驾驶参考线既能够考虑到实际交通的复杂性,又能够进行进一步安全性的调整,从而既能避免最终得到的驾驶路径受到采样点精度影响的问题,又提升了驾驶路径的可靠性以及准确性。
图8示出根据本发明实施例的车辆的结构框图。如图8所示,该车辆包括:存储器810和处理器820,存储器810内存储有可在处理器820上运行的计算机程序。所述处理器820执行所述计算机程序时实现上述实施例中的驾驶控制方法。所述存储器810和处理器820的数量可以为一个或多个。
该车辆还包括:
通信接口830,用于与外界设备进行通信,进行数据交互传输。
存储器810可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器810、处理器820和通信接口830独立实现,则存储器810、处理器820和通信接口830可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(ISA,Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI,PeripheralComponent Interconnect)总线或扩展工业标准体系结构(EISA,Extended IndustryStandard Architecture)总线等。所述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8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。
可选的,在具体实现上,如果存储器810、处理器820及通信接口830集成在一块芯片上,则存储器810、处理器820及通信接口830可以通过内部接口完成相互间的通信。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例中任一所述的方法。
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发明的至少一个实施例或示例中。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多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。
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”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
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,表示包括一个或更多个用于实现特定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,并且本发明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,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明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,多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。例如,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(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
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。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到其各种变化或替换,这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (13)
1.一种驾驶路径规划方法,其特征在于,所述方法包括:
确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;其中,所述目标参考曲线为至少能够躲避所述第一长度范围内的障碍物的曲线;
从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同;
基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;
基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,包括:
基于所在位置,在原始驾驶参考线上选取从所在位置起覆盖所述第一长度范围的驾驶参考线段;
基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点;
基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线,包括:
获取所述第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息;
基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线,包括:
基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数;
基于所述第二长度范围内的安全性参数,对待调整曲线进行处理得到调整曲线。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径,包括:
将所述调整曲线、以及除第二长度范围之外的部分目标参考曲线进行拼接,得到覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线处理失败时,将所述目标参考曲线作为覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
7.一种驾驶路径规划装置,其特征在于,所述装置包括:
动态规划单元,用于确定覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中选取覆盖第一长度范围的目标参考曲线;其中,所述目标参考曲线为至少能够躲避所述第一长度范围内的障碍物的曲线;
二次规划单元,用于从所述覆盖第一长度范围的目标参考曲线中,提取覆盖第二长度范围的待调整曲线;其中,所述第二长度范围小于第一长度范围,且所述第二长度范围与所述第一长度范围的起点相同;基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线进行处理,得到调整曲线;
路径处理单元,用于基于所述调整曲线与目标参考曲线确定覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述动态规划单元,用于基于所在位置,在原始驾驶参考线上选取从所在位置起覆盖所述第一长度范围的驾驶参考线段;基于所述驾驶参考线段,确定至少一个采样点;基于确定的至少一个采样点,生成覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述动态规划单元,用于获取所述第一长度范围内至少一个障碍物的位置信息;基于所述第一长度范围内的至少一个障碍物的位置信息,从所述覆盖第一长度范围的至少一条参考曲线中,选取能够躲避所述至少一个障碍物、且路径代价最小的一条参考曲线,作为所述目标参考曲线。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述二次规划单元,用于基于车辆参数、以及所述第二长度范围内的环境参数,确定所述第二长度范围内的安全性参数;
基于所述第二长度范围内的安全性参数,对待调整曲线进行处理得到调整曲线。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述路径处理单元,用于将所述调整曲线、以及除第二长度范围之外的部分目标参考曲线进行拼接,得到覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
12.根据权利要求7-11任一项所述的装置,其特征在于,所述路径处理单元,用于当基于所述第二长度范围内的安全性参数对所述待调整曲线处理失败时,将所述目标参考曲线作为覆盖所述第一长度范围的驾驶路径。
13.一种车辆,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
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US16/792,645 US11415994B2 (en) | 2019-02-22 | 2020-02-17 | Method and apparatus for planning travelling path, and vehicle |
JP2020027726A JP7132960B2 (ja) | 2019-02-22 | 2020-02-21 | 運転経路の計画方法、装置、車両、及びプログラム |
KR1020200021596A KR102398456B1 (ko) | 2019-02-22 | 2020-02-21 | 운전 경로 계획 방법, 장치 및 차량 |
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109765902A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种驾驶参考线处理方法、装置及车辆 |
CN110749333A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-04 | 中南大学 | 基于多目标优化的无人驾驶车辆运动规划方法 |
CN111380556A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-07-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于自动驾驶车辆的信息处理方法和装置 |
CN111473795A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-07-31 | 江苏盛海智能科技有限公司 | 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 |
CN112572443A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-30 | 北京理工大学 | 一种高速公路车辆换道实时避撞轨迹规划方法及系统 |
CN114132325A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-04 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 车辆的行驶方法和装置 |
CN114506343A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-05-17 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 轨迹规划方法、装置、设备、存储介质及自动驾驶车辆 |
CN116136417A (zh) * | 2023-04-14 | 2023-05-19 | 北京理工大学 | 一种面向越野环境的无人驾驶车辆局部路径规划方法 |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113804196B (zh) * | 2020-09-17 | 2024-04-12 | 北京京东乾石科技有限公司 | 无人车路径规划方法及相关设备 |
US11886195B2 (en) * | 2020-11-30 | 2024-01-30 | Woven By Toyota, U.S., Inc. | Active learning and validation system for vehicles |
CN112550287B (zh) * | 2020-12-16 | 2022-08-26 | 重庆大学 | 一种面向结构化道路的驾驶风险评估方法 |
CN113091750B (zh) * | 2021-04-12 | 2023-04-07 | 京东科技信息技术有限公司 | 局部路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113447042B (zh) * | 2021-05-20 | 2024-07-12 | 深圳大学 | 一种检测数据里程配准方法、装置、终端及存储介质 |
CN113320543B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-03-22 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 行车方法、装置、车辆及存储介质 |
CN113538683A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-22 | 视伴科技(北京)有限公司 | 一种确定实体流线的规划位置的方法及装置 |
CN114527758A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 路径规划方法及装置、设备、介质和产品 |
KR102445049B1 (ko) * | 2022-04-15 | 2022-09-21 | 국방과학연구소 | 단일 신경망 추정 자율주행 차량의 모델 예측 제어 방법 및 모델 예측 제어 시스템 |
CN115235476B (zh) * | 2022-09-26 | 2023-01-17 | 宁波均胜智能汽车技术研究院有限公司 | 一种全覆盖路径规划方法、装置、存储介质、电子设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103760904A (zh) * | 2014-02-13 | 2014-04-30 | 北京工业大学 | 一种语音播报式智能车辆路径规划装置与实施方法 |
CN104238560A (zh) * | 2014-09-26 | 2014-12-24 | 深圳市科松电子有限公司 | 一种非线性路径规划方法及系统 |
CN106114507A (zh) * | 2016-06-21 | 2016-11-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置 |
DE102017109400A1 (de) * | 2016-05-06 | 2017-11-09 | Ford Global Technologies, Llc | Routenerzeugung unter verwendung der qualität von fahrspurlinien |
CN107992050A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-05-04 | 广州汽车集团股份有限公司 | 无人驾驶汽车局部路径运动规划方法和装置 |
WO2018122998A1 (ja) * | 2016-12-28 | 2018-07-05 | 富士通株式会社 | 経路情報提供装置、経路探索装置、経路情報提供システム、経路情報提供プログラム、及び経路情報提供方法 |
CN108334086A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-27 | 江苏大学 | 一种基于软约束二次规划mpc的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法 |
CN109318890A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-02-12 | 北京理工大学 | 一种基于动态窗口及障碍物势能场的无人车动态避障方法 |
CN109765902A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种驾驶参考线处理方法、装置及车辆 |
Family Cites Families (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3470453B2 (ja) * | 1995-04-06 | 2003-11-25 | 株式会社デンソー | 車間距離制御装置 |
JP6040638B2 (ja) | 2012-08-28 | 2016-12-07 | 日産自動車株式会社 | 車両走行制御装置及びその方法 |
DE102013013867A1 (de) * | 2013-08-20 | 2015-03-12 | Audi Ag | Kraftfahrzeug und Verfahren zur Steuerung eines Kraftfahrzeugs |
EP2848487B1 (en) | 2013-09-12 | 2020-03-18 | Volvo Car Corporation | Manoeuvre generation for automated drive |
US9623878B2 (en) * | 2014-04-02 | 2017-04-18 | Magna Electronics Inc. | Personalized driver assistance system for vehicle |
US9499197B2 (en) * | 2014-10-15 | 2016-11-22 | Hua-Chuang Automobile Information Technical Center Co., Ltd. | System and method for vehicle steering control |
EP3244381B1 (en) * | 2015-01-05 | 2019-03-27 | Nissan Motor Co., Ltd. | Target path generation device and travel control device |
WO2016130719A2 (en) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | Amnon Shashua | Sparse map for autonomous vehicle navigation |
JP6361567B2 (ja) * | 2015-04-27 | 2018-07-25 | トヨタ自動車株式会社 | 自動運転車両システム |
US9821801B2 (en) * | 2015-06-29 | 2017-11-21 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and method for controlling semi-autonomous vehicles |
JP6323402B2 (ja) * | 2015-07-01 | 2018-05-16 | 株式会社デンソー | 車線内走行制御装置、車線内走行制御方法 |
US9620015B2 (en) * | 2015-07-13 | 2017-04-11 | Nissan North America, Inc. | Kinematic path prediction of vehicles on curved paths |
JP6429217B2 (ja) | 2015-07-22 | 2018-11-28 | 本田技研工業株式会社 | 経路生成装置、経路生成方法、および経路生成プログラム |
JP6303217B2 (ja) * | 2015-10-28 | 2018-04-04 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム |
JP2017087856A (ja) | 2015-11-05 | 2017-05-25 | マツダ株式会社 | 車両の制御装置 |
JP6558239B2 (ja) * | 2015-12-22 | 2019-08-14 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 自動運転支援システム、自動運転支援方法及びコンピュータプログラム |
US20190016339A1 (en) * | 2016-02-16 | 2019-01-17 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control program |
JP6638556B2 (ja) | 2016-05-20 | 2020-01-29 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 自動運転支援装置及びコンピュータプログラム |
CN107664502A (zh) | 2016-07-28 | 2018-02-06 | 奥迪股份公司 | 动态规划路径的方法、设备和系统 |
US20200033871A1 (en) * | 2016-09-29 | 2020-01-30 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control device |
US11358607B2 (en) * | 2016-10-26 | 2022-06-14 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control device |
JP6428746B2 (ja) * | 2016-11-07 | 2018-11-28 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
CN109923018B (zh) * | 2016-11-11 | 2022-05-10 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制系统、车辆控制方法及存储介质 |
JP2018138404A (ja) | 2017-02-24 | 2018-09-06 | マツダ株式会社 | 車両運転支援システム及び方法 |
WO2018175441A1 (en) * | 2017-03-20 | 2018-09-27 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Navigation by augmented path prediction |
DE102017205508A1 (de) * | 2017-03-31 | 2018-10-04 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur automatischen Bewegungssteuerung eines Fahrzeugs |
JP6805965B2 (ja) | 2017-05-23 | 2020-12-23 | トヨタ自動車株式会社 | 衝突回避制御装置 |
US11332164B2 (en) * | 2017-06-02 | 2022-05-17 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program |
CN110678371B (zh) * | 2017-06-02 | 2022-11-22 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制系统、车辆控制方法及存储介质 |
WO2018235159A1 (ja) | 2017-06-20 | 2018-12-27 | 三菱電機株式会社 | 経路予測装置および経路予測方法 |
US10274961B2 (en) * | 2017-07-26 | 2019-04-30 | GM Global Technology Operations LLC | Path planning for autonomous driving |
JP2019156193A (ja) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置 |
US11525691B2 (en) * | 2019-09-20 | 2022-12-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for autonomous motion planning |
-
2019
- 2019-02-22 CN CN201910133965.0A patent/CN109813328B/zh active Active
-
2020
- 2020-02-17 US US16/792,645 patent/US11415994B2/en active Active
- 2020-02-21 JP JP2020027726A patent/JP7132960B2/ja active Active
- 2020-02-21 KR KR1020200021596A patent/KR102398456B1/ko active IP Right Grant
- 2020-02-24 EP EP20158995.9A patent/EP3702230B1/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103760904A (zh) * | 2014-02-13 | 2014-04-30 | 北京工业大学 | 一种语音播报式智能车辆路径规划装置与实施方法 |
CN104238560A (zh) * | 2014-09-26 | 2014-12-24 | 深圳市科松电子有限公司 | 一种非线性路径规划方法及系统 |
DE102017109400A1 (de) * | 2016-05-06 | 2017-11-09 | Ford Global Technologies, Llc | Routenerzeugung unter verwendung der qualität von fahrspurlinien |
CN106114507A (zh) * | 2016-06-21 | 2016-11-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置 |
WO2018122998A1 (ja) * | 2016-12-28 | 2018-07-05 | 富士通株式会社 | 経路情報提供装置、経路探索装置、経路情報提供システム、経路情報提供プログラム、及び経路情報提供方法 |
CN107992050A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-05-04 | 广州汽车集团股份有限公司 | 无人驾驶汽车局部路径运动规划方法和装置 |
CN108334086A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-27 | 江苏大学 | 一种基于软约束二次规划mpc的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法 |
CN109318890A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-02-12 | 北京理工大学 | 一种基于动态窗口及障碍物势能场的无人车动态避障方法 |
CN109765902A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种驾驶参考线处理方法、装置及车辆 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
XUEMEICHEN等: "Driving decision-making analysis of lane-changing for autonomous vehicle under complex urban environment", 《2017 29TH CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE》 * |
姜岩等: "无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究", 《自动化学报》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109765902A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种驾驶参考线处理方法、装置及车辆 |
US11415993B2 (en) | 2019-02-22 | 2022-08-16 | Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and apparatus for processing driving reference line, and vehicle |
CN110749333A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-04 | 中南大学 | 基于多目标优化的无人驾驶车辆运动规划方法 |
CN111380556B (zh) * | 2020-03-03 | 2022-04-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于自动驾驶车辆的信息处理方法和装置 |
CN111380556A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-07-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于自动驾驶车辆的信息处理方法和装置 |
CN111473795A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-07-31 | 江苏盛海智能科技有限公司 | 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 |
CN112572443B (zh) * | 2020-12-22 | 2021-12-07 | 北京理工大学 | 一种高速公路车辆换道实时避撞轨迹规划方法及系统 |
CN112572443A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-30 | 北京理工大学 | 一种高速公路车辆换道实时避撞轨迹规划方法及系统 |
CN114132325A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-04 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 车辆的行驶方法和装置 |
CN114132325B (zh) * | 2021-12-14 | 2024-03-01 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 车辆的行驶方法和装置 |
CN114506343A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-05-17 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 轨迹规划方法、装置、设备、存储介质及自动驾驶车辆 |
CN116136417A (zh) * | 2023-04-14 | 2023-05-19 | 北京理工大学 | 一种面向越野环境的无人驾驶车辆局部路径规划方法 |
CN116136417B (zh) * | 2023-04-14 | 2023-08-22 | 北京理工大学 | 一种面向越野环境的无人驾驶车辆局部路径规划方法 |
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