CN110045730B - 路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110045730B CN110045730B CN201910213203.1A CN201910213203A CN110045730B CN 110045730 B CN110045730 B CN 110045730B CN 201910213203 A CN201910213203 A CN 201910213203A CN 110045730 B CN110045730 B CN 110045730B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- distance
- driving
- determining
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 114
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 13
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 24
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
Abstract
本发明涉及一种路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点;采用杜宾斯曲线拟合方法,根据多个路径终点、车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;根据各行驶路径与障碍物之间的距离,从多条行驶路径中确定目标行驶路径。本申请提出的路径规划的方法可以规划出绕行障碍物的路径,使车辆可以安全绕过障碍物,从而提高了车辆绕行障碍物的能力。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着无人驾驶技术的日益成熟,人们对无人驾驶路径规划的要求越来越高,尤其面对存在很多障碍物,以及地理结构复杂的环境,无人驾驶车辆规划出的路径的准确性和实时性成为了现下人们比较关注的问题。
目前,用于自动驾驶路径规划的方法包括很多种,其中常用到的路径规划方法为基于几何曲线的路径拟合方法,例如,样条曲线路径拟合方法、螺旋线路径拟合方法、贝塞尔曲线路径拟合方法等,且这些方法均是通过先采集预行驶道路上的若干点,再采用相应的曲线拟合方法将这若干点拟合成曲线,最后将拟合生成的曲线确定为规划的自动驾驶路径。
但是,上述的自动驾驶路径规划方法,在车辆距离前方障碍物很近时,无法规划出绕过障碍物的可行路径,进而使车辆的近距离绕障能力较低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够有效规划出绕过近距离障碍物的可行路径,进而提高车辆的近距离绕障能力的路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面,一种路径规划的方法,所述方法包括:
根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点;
采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
在其中一个实施例中,所述根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径,包括:
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,以及各所述行驶路径与中心道路线之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
在其中一个实施例中,所述根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,以及各所述行驶路径与中心道路线之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径,包括:
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,确定候选路径集合;所述候选路径集合中的路径与所述障碍物之间的距离处于安全距离的范围内;
根据所述选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离,确定所述目标行驶路径。
在其中一个实施例中,所述根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离确定候选路径集合,包括:
计算各所述行驶路径与所述障碍物之间的距离;
将所述行驶路径与所述障碍物之间的距离大于或者等于预设的安全距离对应的路径,确定为所述候选路径集合中的路径。
在其中一个实施例中,所述根据所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离,确定所述目标行驶路径,包括:
计算所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离;
从各所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离中筛选出最小距离,并将所述最小距离对应的路径确定为所述目标行驶路径。
在其中一个实施例中,所述根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点之前,还包括:
根据所述车辆的极限转弯半径确定所述预行驶距离。
在其中一个实施例中,所述根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点,包括:
根据所述车辆的行驶方向、所述起点位置、以及所述预行驶距离,确定一个目标定点;
根据所述目标定点的位置,确定所述目标定点所在的水平线;
以预设的采样间隔在所述水平线上进行位置点采样,获取所述多个路径终点。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
对所述目标行驶路径进行光滑处理,得到处理后的目标行驶路径。
在其中一个实施例中,所述对所述目标行驶路径进行光滑处理,得到处理后的目标行驶路径,包括:
获取所述目标行驶路径上的预设点;所述预设点包括所述目标行驶路径上的突变点和/或所述突变点附近的点;
采用贝塞尔样条曲线拟合方法,对所述预设点进行曲线拟合,得到所述处理后的目标行驶路径。
第二方面,一种路径规划的装置,所述装置包括:
确定模块,用于根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点;
生成模块,用于采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
规划模块,用于根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
第三方面,一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面任一实施例所所述的路径规划的方法。
第四方面,一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一实施例所所述的路径规划的方法。
本申请提供的一种路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质,一方面,由于在上述路径规划的方法中,终端设备采用了杜宾斯曲线作为规划的路径轨迹,且该杜宾斯曲线在生成的过程中结合了车辆的转弯半径这一因素,因此,将杜宾斯曲线作为绕过障碍物的路径轨迹充分考虑到了车辆的转弯性能,使车辆在绕行障碍物时作出的转弯动作在车辆的性能承受范围内,这就提高了车辆在转弯时的安全性;另一方面,本方法还进一步的根据行驶路径与障碍物之间的距离确定目标行驶路径,使目标行驶路径与障碍物之间的距离处于安全范围内,因此,本申请提出的路径规划的方法使车辆可以实现无碰撞绕行障碍物,进而提高了车辆绕行障碍物的能力,还进一步的降低了车辆在绕行障碍物时的事故率,从而提高了车辆行驶的安全性。另外,在上述过程中,由于杜宾斯曲线的生成过程比较简单,极大的减少了路径规划的时间,所以,本申请提出的路径规划的方法使车辆在面对近距离的障碍物时,可以及时规划出一条能够绕过障碍物的可行路径,因此,本申请提出的路径规划的方法的实时性较高。
附图说明
图1为一个实施例提供的一种应用场景示意图;
图2为一个实施例提供的一种路径规划的方法的流程示意图;
图2A为一个实施例提供的一种应用场景示意图;
图2B为一个实施例提供的一种应用场景示意图;
图3为一个实施例提供的一种路径规划的方法的流程示意图;
图4为图3实施例S201的一种实现方式的流程图;
图5为图3实施例S202的一种实现方式的流程图;
图6为图2实施例S101的一种实现方式的流程图;
图6A为一个实施例提供的一种应用场景示意图;
图7提供了一种对目标行驶路径进行光滑处理的流程示意图;
图7A为一个实施例提供的一种应用场景示意图;
图8为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图9为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图10为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图11为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图12为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图13为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图14为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图15为一个实施例提供的一种路径规划的装置的结构示意图;
图16为一个实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的路径规划的方法,可以应用于如图1所示的应用环境,其中,车辆为无人驾驶车辆或自动驾驶车辆,且车辆内安装有用于导航的终端设备。在该应用环境中,车辆行驶在道路上,一个车辆的行驶前方存在障碍物。其中的终端设备可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等具有路径规划的功能的设备。
下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图2为一个实施例提供的一种路径规划的方法的流程示意图。本实施例的执行主体为图1中的终端设备。本实施例涉及的是当车辆行驶的前方存在障碍物时,车辆上的终端设备执行路径规划的具体过程。如图2所示,该方法包括:
S101、根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点。
其中,车辆的起点位置为车辆行驶的当前位置;车辆的预行驶距离为车辆绕过前方的障碍物时需要行驶的直线距离。路径终点为车辆绕过前方的障碍物后所到达的位置。例如,如图2A所示的应用场景,Q点为车辆的起点位置,O点为障碍物所在位置,A点为车辆绕过障碍物O后所到达的位置,即为路径终点,而其中的直线距离AQ为预行驶距离。
本实施例中,当车辆的前方有障碍物,且车辆需要向前行驶时,终端设备可以预先根据实际的道路情况和障碍物的位置获取车辆的预行驶距离,再根据车辆的起点位置加上预行驶距离的方法,计算得到一个车辆的终点位置。然后,终端设备可以在该终点位置的附近区域确定多个路径终点。例如,图2B所示的应用场景,该图中的区域S为车辆绕过障碍物O后的终点位置A附近区域,该区域S可以包括多个路径终点,比如图中的a点、b点、c点、d点、e点、f点…。
S102、采用杜宾斯曲线拟合方法,根据多个路径终点、车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径。
其中,杜宾斯曲线,即dubins曲线,是一种包括圆弧和直线的曲线。
本实施例中,只要当终端设备获取到车辆的一个路径终点、车辆的起点位置、车辆的转弯半径,终端设备就可以采用杜宾斯曲线拟合方法,生成一条以车辆的起点位置为始端,车辆的路径终点为末端的杜宾斯曲线,然后将该生成的曲线作为车辆的起点位置与车辆的路径终点之间的行驶路径。上述路径终点为多个,所以本实施例中,终端设备可以相应生成多条行驶路径。需要说明的是,上述过程中涉及到的车辆的转弯半径可以是车辆的最小转弯半径,也可以是车辆最小转弯半径与最大极限转弯半径之间的任一转弯半径,对此本实施例不作限制。
S103、根据各行驶路径与障碍物之间的距离,从多条行驶路径中确定目标行驶路径。
其中,目标行驶路径为终端设备最终规划出的车辆绕行障碍物时的行驶路径。本实施例中,当终端设备获取到能够绕过障碍物而到达路径终点所在位置时对应的行驶路径,且存在多条这样的路径时,终端设备还需要进一步的从这多条行驶路径中筛选出能够安全绕过障碍物的路径,并将筛选出来的路径作为目标行驶路径。具体的筛选条件可以包括:终端设备可以通过判断行驶路径与障碍物之间的距离大小是否满足实际的安全距离要求,来确定目标行驶路径;可选的,若能够满足实际的安全距离要求的路径有多条,此时,终端设备还可以根据其它条件再次从满足安全距离要求的路径中进行筛选,直到选择出一条最优的目标行驶路径为止。
本实施例提供的一种路径规划的方法,一方面,由于终端设备采用了杜宾斯曲线作为规划的路径轨迹,且该杜宾斯曲线在生成的过程中结合了车辆的转弯半径这一因素,因此,将杜宾斯曲线作为绕过障碍物的路径轨迹充分考虑到了车辆的转弯性能,使车辆在绕行障碍物时作出的转弯动作在车辆的性能承受范围内,这就提高了车辆在转弯时的安全性;另一方面,本方法还进一步的根据行驶路径与障碍物之间的距离确定目标行驶路径,使目标行驶路径与障碍物之间的距离处于安全范围内,因此,本申请提出的路径规划的方法使车辆可以实现无碰撞绕行障碍物,进而提高了车辆绕行障碍物的能力,还进一步的降低了车辆在绕行障碍物时的事故率,从而提高了车辆行驶的安全性。另外,在上述过程中,由于杜宾斯曲线的生成过程比较简单,极大的减少了路径规划的时间,所以,本申请提出的路径规划的方法使车辆在面对近距离的障碍物时,可以及时规划出一条能够绕过障碍物的可行路径,因此,本申请提出的路径规划的方法的实时性较高。
在一个实施例中,本申请还提供了一种终端设备从多条行驶路径中筛选目标行驶路径的具体方法,该方法包括:根据各行驶路径与障碍物之间的距离,以及各行驶路径与中心道路线之间的距离,从多条行驶路径中确定目标行驶路径。
其中,中心道路线为单行道路中间的标线,车辆一般在道路中的中心道路线上行驶时最为安全,因此,车辆的行驶位置越靠近中心道路线,车辆行驶就越安全。
本实施例中,当终端设备获取到多个行驶路径,且需要从这多个行驶路径中确定出一个目标行驶路径时,可以先考虑各行驶路径与障碍物之间的距离,使该距离处在车辆行驶的安全范围内,以使车辆在遇到障碍物时,可以不与障碍物发生碰撞。基于上述的筛选结果,若筛选出来的路径条数大于等于两条,则需要再进一步的从剩下的大于等于两条的路径中再次进行筛选,以确定出一条最优的目标行驶路径。而本实施例提供了再次筛选的条件,即考虑各行驶路径与中心道路线之间的距离,使车辆在与障碍物保持有一定的安全距离外还能够靠近中心道路线行驶,从而增加了车辆在道路上的行驶安全性。
基于上述实施例,图3为一个实施例提供的一种路径规划的方法的流程示意图。本实施例涉及的是终端设备根据各行驶路径与障碍物之间的距离,以及各行驶路径与中心道路线之间的距离,从多条行驶路径中确定目标行驶路径的具体过程。如图3所示,该方法包括:
S201、根据各行驶路径与障碍物之间的距离,确定候选路径集合;候选路径集合中的路径与障碍物之间的距离处于安全距离的范围内。
其中,安全距离的范围定义为与车辆与障碍物不发生碰撞的距离范围。候选路径集合中包括一些能够绕过障碍物的行驶路径,即候选路径集合中的路径与障碍物之间的距离处于安全距离的范围内。本实施例中,终端设备可以先根据障碍物的位置确定一个车辆与该障碍物之间的安全距离,再通过计算行驶路径上各坐标点与障碍物的位置之间的距离,获取车辆在按照各行驶路径行驶时,在行驶到障碍物附近区域时路径上的坐标点离障碍物的距离,然后,将离障碍物的距离处在安全距离范围内对应的路径确定为候选路径集合中的路径。
S202、根据候选路径集合中的各路径与中心道路线之间的距离,确定目标行驶路径。
本实施例中,当终端设备通过S201实施例所述的方法从多条行驶路径中筛选出能够绕行障碍物的至少两条的路径时,需要进一步的根据筛选出的路径与中心道路线之间的距离,最终筛选出一条最优的目标行驶路径。具体的筛选方法可以为:终端设备可以先获取中心道路线的位置,再通过计算行驶路径上各坐标点与中心道路线的位置之间的距离,获取车辆在按照各行驶路径行驶时,在行驶到道路中心线附近区域时路径上的坐标点离中心道路线的距离,然后,将离中心道路线的距离最近的距离对应的路径确定为目标行驶路径,以使车辆可以尽可能的在道路中心的位置行驶,进一步的保证了车辆的行驶安全性。
在一个实施例中,图4为图3实施例S201的一种实现方式的流程图。本实施例涉及终端设备确定候选路径集合的具体过程,如图4所示,该过程包括:
S301、计算各行驶路径与障碍物之间的距离。
本实施例涉及的是终端设备计算各行驶路径与障碍物之间的距离的具体过程。在该过程中,以一条行驶路径为例进行说明,终端设备可以先获取一条行驶路径上各坐标点位置,以及障碍物的位置,再分别计算该行驶路径上各坐标点位置与障碍物位置之间的距离,最后再将计算出的各距离进行比较,得到最小的那个距离,将筛选出的那个最小距离作为该行驶路径与障碍物之间的距离。依次类推,终端设备可以按照上述方法计算出各行驶路径与障碍物之间的距离。
S302、将各行驶路径与障碍物之间的距离中大于或者等于预设的安全距离对应的路径,确定为候选路径集合中的路径。
本实施例中,当终端设备计算得到各行驶路径与障碍物之间的距离时,可以进一步将各距离与预设的安全距离进行比较,具体的,将大于或者等于预设的安全距离对应的路径确定为可以绕过障碍物的路径,并将这些路径作为候选路径集合中的路径。
上述实施例提供的路径规划的方法,通过将各行驶路径与障碍物之间的距离中大于或者等于预设的安全距离对应的路径,确定为候选路径集合中的路径,即绕过障碍物的可行路径。该方法使所选出的路径离障碍物的距离始终处于安全距离的范围内,从而不会使车辆在行驶到接近障碍物的位置时,与障碍物产生碰撞,使车辆可以安全绕过障碍物行驶,所以,本申请提供的路径规划的方法能够规划出可行的绕行障碍物路径。
在一个实施例中,图5为图3实施例S202的一种实现方式的流程图。本实施例涉及终端设备确定目标行驶路径的具体过程,如图5所示,该过程包括:
S401、计算候选路径集合中的各路径与中心道路线之间的距离。
本实施例涉及的是终端设备计算各行驶路径与中心道路线之间的距离的具体过程。在该过程中,以一条行驶路径为例进行说明,终端设备可以先获取一条行驶路径上各坐标点位置,以及中心道路线上与障碍物位置平行的位置,再分别计算该行驶路径上各点位置与上述平行的位置之间的距离,最后再将计算出的各距离进行比较,得到最大距离,将筛选出的最大距离作为该行驶路径与中心道路线之间的距离。依次类推,终端设备可以按照上述方法计算出各行驶路径与中心道路线之间的距离。
S402、从各候选路径集合中的各路径与中心道路线之间的距离中筛选出最小距离,并将最小距离对应的路径确定为目标行驶路径。
本实施例中,当终端设备计算得到各行驶路径与中心道路线之间的距离时,可以进一步将各距离进行比较,从中筛选出最小距离,并将该最小距离对应的路径确定为最终终端设备规划出的路径,即目标行驶路径。
上述实施例提供的路径规划的方法,由于将各行驶路径与中心道路线之间的距离中最小距离对应的路径确定为目标行驶路径,使所选出的路径离中心道路线的距离非常接近,从而使车辆尽可能的靠近道路的中间位置行驶,进一步的增加了车辆的行驶安全性。
在一个实施例中,本申请还提供了一种终端设备确定预行驶距离的具体方法。在上述S101之前,终端设备需要先确定预行驶距离,具体的确定方法包括:根据车辆的极限转弯半径确定预行驶距离。
本实施例中,终端设备可以利用车辆的极限转弯半径确定预行驶距离。可选的,具体可以采用如下公式(1)或其变形公式计算预行驶距离:
D0=n*r (1);
其中,D0表示预行驶距离;r表示车辆的极限转弯半径;n表示经验参数,该经验参数可以根据实际测试获取。当终端设备获取到车辆的极限转弯半径时,就可以进一步的根据上述公式(1),根据极限转弯半径计算得到车辆的预行驶距离。
在一个实施例中,图6为图2实施例S101的一种实现方式的流程图。本实施例涉及的是终端设备预先确定多个路径终点的具体方法,如图6所示,该方法包括:
S501、根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定一个目标定点。
其中,目标定点为车辆垂直穿过障碍物后所到达的一个位置点。本实施例涉及的是终端设备确定目标定点的过程,可选的,具体确定过程可以为:终端设备可以先获取车辆的起点位置,以及根据上述实施例所述的方法获取预行驶距离,再进一步的在确定了车辆的行驶方向后,在起点位置的基础上加上预行驶距离,得到一个车辆行驶前方的目标定点。
S502、根据目标定点的位置,确定所述目标定点所在的水平线。
当终端设备确定了一个目标定点后,就可以进一步的根据该目标定点的位置,确定在目标定点的位置附近区域中的多个路径终点,可选的,本实施例选取了与目标定点在一条水平线上的点作为多个路径终点,所以,本实施例具体涉及到了确定水平线的具体过程。示例性说明水平线的确定过程:例如,如图6A所示,图中的Q为车辆的起点位置,箭头表示车辆的行驶方向,A为终端设备确定的目标定点,通过目标定点A的直线L则为目标定点所在的水平线。当终端设备在确定了该水平线后,就可以采集该水平线上的任一位置上的点作为多个路径终点,可选的,也可以根据预设的采集规则选取水平线上的若干点作为多个路径终点。
S503、以预设的采样间隔在水平线上进行位置点采样,获取多个路径终点。
本实施例是在完成上述实施例所述的步骤后,进一步的在水平线上以预设的采样间隔进行位置点采样,从而可以获取多个路径终点。其中,预设的采样间隔可以根据实际应用需求确定,例如,预设的采样间隔可以具体取0.2米、0.3米、0.4米等不同的距离。本实施例对此不作限制。
在一个实施例中,在终端设备生成目标行驶路径后,因为本申请采用杜宾斯曲线拟合方法生成目标行驶路径,所以,生成的目标行驶路径存在圆弧和直线之间过渡的突变点,基于这种应用场景,本申请还提供了一种对目标行驶路径上的突变点附近路段进行光滑处理的方法,以使目标行驶路径在突变点附近的路段可以变的平滑,便于车辆行驶,从而进一步的提高了车辆行驶的安全性。具体方法包括:对目标行驶路径进行光滑处理,得到处理后的目标行驶路径。
进一步的,基于上述实施例,图7提供了一种对目标行驶路径进行光滑处理的流程示意图。如图7所示,本实施例的具体实施方法包括:
S601、获取目标行驶路径上的预设点。
本实施例中,预设点包括目标行驶路径上的突变点和/或突变点附近的点,其可以由终端设备预先确定。具体的确定过程为:先确定目标行驶路径上的突变点,再截取该突变点附近的曲线段作为需要平滑处理的曲线段,然后在截取的曲线段上以预设的距离间隔采样位置点,并将采样得到的位置点作为预设点。需要说明的是,上述预设的距离间隔可以根据实际应用需求取值,例如,具体可以去取0.2米、0.3米、0.4米等不同的距离,本实施例对此不作限制。需要说明的是,突变点附近的曲线段可以包括突变点前的部分曲线段,也可以包括突变点后的部分曲线段。例如,当突变点所在的曲线为一条圆弧和直线连接的曲线时,如图7A所示,图中l为路径曲线,K点为突变点,则终端设备在该曲线形状的路径上先截取需要进行光滑处理的曲线段,即图中的M点到N点之间的曲线段,然后再在这条曲线段上确定预设点,具体的,可以先在M点到突变点K之间(相当于图中的MK直线段)的路段上以预设的距离间隔采样位置点,再在突变点K到N点之间(相当于图中的KN圆弧段)的路段上以预设的距离间隔采样位置点,最后将采样到的所有位置点确定为预设点。需要说明的是,MK直线段与KN圆弧段具体所取的长度根据实际应用需求确定,对此本实施例不作限制。(此处描述有误,图中的直线应该为圆弧的切线,方向不突变,突变的是半径,应该是对相切位置附近直线和圆弧的各一小段做采样,然后做光滑)
S602、采用贝塞尔样条曲线拟合方法,对预设点进行曲线拟合,得到处理后的目标行驶路径。
其中,贝塞尔样条曲线是一种比较平滑的曲线。本实施例中,只要当终端设备获取到需要光滑处理的曲线段上的预设点,终端设备就可以采用贝塞尔样条曲线拟合方法,生成一条包含预设点的贝塞尔样条曲线。当终端设备完成上述步骤后,即完成了对目标行驶路径上突变点附近路段的平滑处理,并将平滑处理后的曲线段代替原来路径上突变点附近的曲线段,最终得到经过光滑处理后的目标行驶路径。
上述实施例中,本申请通过对目标行驶路径上突变点附近路段的光滑处理,使终端设备最终规划出的路径比较平滑,使车辆在行驶时不会因为行驶路径的突然改变,而发生事故,从而极大的提高了车辆行驶的安全性。
应该理解的是,虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行。
在一个实施例中,如图8所示,提供了一种路径规划的装置,包括:确定模块11、生成模块12和规划模块13,其中:
确定模块11,用于根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点;
生成模块12,用于采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
规划模块13,用于根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
在一个实施例中,上述规划模块13具体用于根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,以及各所述行驶路径与中心道路线之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
在一个实施例中,如图9所示,上述规划模块13包括:第一确定单元131和第二确定单元132,其中:
第一确定单元131,用于根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,确定候选路径集合;所述候选路径集合中的路径与所述障碍物之间的距离处于安全距离的范围内;
第二确定单元132,用于根据所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离,确定所述目标行驶路径。
在一个实施例中,如图10所示,上述第一确定单元131包括:第一计算子单元1311和第一确定子单元1312,其中:
第一计算子单元1311,用于计算各所述行驶路径与所述障碍物之间的距离;
第一确定子单元1312,用于将所述行驶路径与所述障碍物之间的距离大于或者等于预设的安全距离对应的路径,确定为所述候选路径集合中的路径。
在一个实施例中,如图11所示,上述第二确定单元132包括:第二计算子单元1321和第二确定子单元1322,其中:
第二计算子单元1321,用于计算所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离;
第二确定子单元1322,用于从各所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离中筛选出最小距离,并将所述最小距离对应的路径确定为所述目标行驶路径。
在一个实施例中,上述路径规划的装置,如图12所示,还包括:预确定模块14,该预确定模块14具体用于根据所述车辆的极限转弯半径确定所述预行驶距离。
在一个实施例中,上述确定模块11,如图13所示,包括:第三确定单元111、第四确定单元112和第一获取单元113,其中:
第三确定单元111,用于根据所述车辆的行驶方向、所述起点位置、以及所述预行驶距离,确定一个目标定点;
第四确定单元112,用于根据所述目标定点的位置,确定所述目标定点所在的水平线;
第一获取单元113,用于以预设的采样间隔在所述水平线上进行位置点采样,获取所述多个路径终点。
在一个实施例中,上述路径规划的装置,如图14所示,还包括:处理模块15,该处理模块15具体用于对所述目标行驶路径进行光滑处理,得到处理后的目标行驶路径。
在一个实施例中,上述处理模块15,如图15所示,包括:第二获取单元151和拟合单元152,其中:
第二获取单元151,用于获取所述目标行驶路径上的预设点;所述预设点包括所述目标行驶路径上的突变点和/或所述突变点附近的点;
拟合单元152,用于采用贝塞尔样条曲线拟合方法,对所述预设点进行曲线拟合,得到所述处理后的目标行驶路径。
关于路径规划的装置的具体限定可以参见上文中对于一种路径规划的方法的限定,在此不再赘述。上述路径规划的装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,还提供了一种计算机设备,其内部结构图可以如图16所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种路径规划的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图16中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点;
采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
上述实施例提供的一种计算机设备,其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似,在此不再赘述。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点;
采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
上述实施例提供的一种计算机可读存储介质,其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似,在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (11)
1.一种路径规划的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定一个目标定点,所述预行驶距离为车辆绕过前方的障碍物时需要行驶的直线距离;
根据所述目标定点的位置,确定所述目标定点所在的水平线;
以预设的采样间隔在所述水平线上进行位置点采样,获取多个路径终点;
采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径,包括:
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,以及各所述行驶路径与中心道路线之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,以及各所述行驶路径与中心道路线之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径,包括:
根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,确定候选路径集合;所述候选路径集合中的路径与所述障碍物之间的距离处于安全距离的范围内;
根据所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离,确定所述目标行驶路径。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离确定候选路径集合,包括:
计算各所述行驶路径与所述障碍物之间的距离;
将所述行驶路径与所述障碍物之间的距离大于或者等于预设的安全距离对应的路径,确定为所述候选路径集合中的路径。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述根据所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离,确定所述目标行驶路径,包括:
计算所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离;
从各所述候选路径集合中的各路径与所述中心道路线之间的距离中筛选出最小距离,并将所述最小距离对应的路径确定为所述目标行驶路径。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点之前,还包括:
根据所述车辆的极限转弯半径确定所述预行驶距离。
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法,所述方法还包括:
对所述目标行驶路径进行光滑处理,得到处理后的目标行驶路径。
8.根据权利要求7所述的方法,所述对所述目标行驶路径进行光滑处理,得到处理后的目标行驶路径,包括:
获取所述目标行驶路径上的预设点;所述预设点包括所述目标行驶路径上的突变点和/或所述突变点附近的点;
采用贝塞尔样条曲线拟合方法,对所述预设点进行曲线拟合,得到所述处理后的目标行驶路径。
9.一种路径规划的装置,其特征在于,所述装置包括:
确定模块,用于根据车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定多个路径终点,所述预行驶距离为车辆绕过前方的障碍物时需要行驶的直线距离;
生成模块,用于采用杜宾斯曲线拟合方法,根据所述多个路径终点、所述车辆的起点位置、车辆的转弯半径,生成多条行驶路径;
规划模块,用于根据各所述行驶路径与障碍物之间的距离,从所述多条行驶路径中确定目标行驶路径;
其中,所述确定模块包括:
第三确定单元,用于根据所述车辆的行驶方向、起点位置、以及预行驶距离,确定一个目标定点;
第四确定单元,用于根据所述目标定点的位置,确定所述目标定点所在的水平线;
第一获取单元,用于以预设的采样间隔在所述水平线上进行位置点采样,获取多个路径终点。
10.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
11.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910213203.1A CN110045730B (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910213203.1A CN110045730B (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110045730A CN110045730A (zh) | 2019-07-23 |
CN110045730B true CN110045730B (zh) | 2022-07-12 |
Family
ID=67273955
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910213203.1A Active CN110045730B (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110045730B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230012987A1 (en) * | 2020-01-03 | 2023-01-19 | Nokia Technologies Oy | Obtaining a navigation path |
CN113534826B (zh) * | 2020-04-15 | 2024-02-23 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自移动设备的姿态控制方法、装置及存储介质 |
CN112733223B (zh) | 2020-12-28 | 2021-09-14 | 中铁二局集团有限公司 | 一种已知坐标点反算对应线路里程和偏距的方法 |
CN116360465B (zh) * | 2023-05-31 | 2023-09-01 | 陕西耕辰科技有限公司 | 一种智慧农机卸粮控制方法、系统、存储介质和智慧农机 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105549597A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-05-04 | 同济大学 | 一种基于环境不确定性的无人车动态路径规划方法 |
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 |
CN106527452A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-03-22 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种无人驾驶汽车遇障时运动路径规划方法及系统 |
CN107664993A (zh) * | 2016-07-29 | 2018-02-06 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种路径规划方法 |
CN107702716A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-02-16 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种无人驾驶路径规划方法、系统和装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101664582B1 (ko) * | 2014-11-12 | 2016-10-10 | 현대자동차주식회사 | 자율주행차량의 주행경로 생성장치 및 방법 |
US10331135B2 (en) * | 2017-11-22 | 2019-06-25 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for maneuvering around obstacles in autonomous vehicles |
-
2019
- 2019-03-20 CN CN201910213203.1A patent/CN110045730B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105549597A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-05-04 | 同济大学 | 一种基于环境不确定性的无人车动态路径规划方法 |
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 |
CN107664993A (zh) * | 2016-07-29 | 2018-02-06 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种路径规划方法 |
CN106527452A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-03-22 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种无人驾驶汽车遇障时运动路径规划方法及系统 |
CN107702716A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-02-16 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种无人驾驶路径规划方法、系统和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110045730A (zh) | 2019-07-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110045730B (zh) | 路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110109449B (zh) | 速度规划方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111580524B (zh) | 基于路径规划的车辆换道方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111038583B (zh) | 无人车转向补偿方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
DE102017120821A1 (de) | Vorrichtung und Verfahren zum Abschätzen einer Position eines Fahrzeuges und Fahrzeug, welches dieselben verwendet | |
CN115097832A (zh) | 车辆变道方法、装置、设备和存储介质 | |
CN109933068A (zh) | 驾驶路径规划方法、装置、设备和存储介质 | |
US20210171063A1 (en) | Method, apparatus, and computer program for avoiding collision of autonomous vehicle | |
CN111197993B (zh) | 地图的渲染方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
Sezer | Intelligent decision making for overtaking maneuver using mixed observable Markov decision process | |
CN110550030A (zh) | 无人车的变道控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN112344941B (zh) | 路径规划方法、系统、机器人及存储介质 | |
CN111998858B (zh) | 一种基于改进a*算法的无人机航路规划方法 | |
RU2657657C1 (ru) | Устройство и способ проверки периферийной информации транспортного средства | |
CN111198385A (zh) | 障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
Zhang et al. | Planning flexible and smooth paths for lane‐changing manoeuvres of autonomous vehicles | |
CN112233412A (zh) | 加塞检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114379594B (zh) | 安全行驶走廊构建方法和装置、自动驾驶车辆及存储介质 | |
CN110930688A (zh) | 交通工具行驶路径的规划方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111830949A (zh) | 自动驾驶车辆控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111319627B (zh) | 辅助驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN115496312A (zh) | 车辆调度方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110654183B (zh) | 轮胎压力预测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN113401121A (zh) | 一种车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111060127A (zh) | 车辆起点定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |