CN111442777A - 路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。本发明相比于相关技术中仅基于当前时刻的costmap生成行驶路径的方式，可以确保目标车辆在各个时刻均不与障碍物发生碰撞，可以提高确定行驶路径的合理性。

Description

路径规划方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

相关技术中可以基于激光点云数据生成costmap，进而可以基于该costmap为自动驾驶车辆规划行驶路径。

然而上述方案中，在基于当前时刻的costmap生成行驶路径后，如果costmap中的障碍物发生了运动，则会导致当前时刻之后的行驶路径不合理，即虽然可以确保自动驾驶车辆在当前时刻不与障碍物发生碰撞，但无法保证当前时刻之后的时刻不与障碍物发生碰撞。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质以解决上述技术问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

根据本发明实施例的第一方面，提出了一种路径规划方法，包括：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径，包括：

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap；

基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径，包括：

获取所述目标车辆的初始规划路径；

基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径，包括：

若检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突，则将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径；

基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述获取所述目标车辆的初始规划路径，包括：

基于所述当前时刻的costmap，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。

根据本发明实施例的第二方面，提出了一种路径规划装置，包括：

数据信息获取模块，用于获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

代价地图生成模块，用于基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

行驶路径确定模块，用于基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述行驶路径确定模块，包括：

代价地图预测单元，用于基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap；

行驶路径确定单元，用于基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述行驶路径确定单元，还用于：

获取所述目标车辆的初始规划路径；

基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述行驶路径确定单元，还用于：

若检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突，则将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径；

基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，所述行驶路径确定单元，还用于：

基于所述当前时刻的costmap，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。

根据本发明实施例的第三方面，提出了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

被配置为存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

根据本发明实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器处理时实现：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

与现有技术相比较，本发明通过获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息，并基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap，进而可以基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径，由于是基于当前时刻目标车辆所处环境的激光点云数据生成当前时刻的costmap，并且结合当前时刻该环境中的障碍物信息确定目标车辆的行驶路径，相比于相关技术中仅基于当前时刻的costmap生成行驶路径的方式，可以确保目标车辆在各个时刻均不与障碍物发生碰撞，可以提高确定行驶路径的合理性。

附图说明

图1示出了根据本发明的一示例性实施例的路径规划方法的流程图；

图2示出了根据本发明的如何基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径的流程图；

图3示出了根据本发明的如何基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径的示意图；

图4示出了根据本发明的如何基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正的示意图；

图5示出了根据本发明的一示例性实施例的路径规划装置的结构框图；

图6示出了根据本发明的另一示例性实施例的路径规划装置的结构框图；

图7示出了根据本发明的一示例性实施例的电子设备的结构框图。

具体实施方式

以下将结合附图所示的具体实施例对本发明进行详细描述。但这些实施例并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施例所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语实际、预测等来描述各种结构，但这些结构不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的结构彼此区分开。

图1示出了根据本发明的一示例性实施例的路径规划方法的流程图。本实施例的方法可以应用于终端设备(如，车辆的路径规划设备、车载终端、智能手机或平板电脑等)，或者可以应用于服务端(如，一台服务器或多台服务器组成的服务器集群等)。如图1所示，该方法包括以下步骤S101-S103：

在步骤S101中，获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息。

本实施例中，当需要为目标车辆规划路径时，可以获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息。

其中，上述目标车辆的类型包括但不限于自动驾驶类型。

可以理解的是，上述目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据可以通过车载的激光雷达进行获取，上述障碍物信息可以通过车载的检测装置(如测距装置、测速装置等)进行获取。

在步骤S102中，基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap。

本实施例中，当获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据后，可以基于该激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap。

举例来说，当获取上述激光点云数据后，可以基于该激光点云数据确定当前时刻目标车辆所处环境中的各个物体的位置信息，进而可以基于各个物体的位置信息生成当前时刻的代价地图costmap。

可以理解的是，由于目标车辆所处环境中的物体可能发生移动，因而基于当前时刻的激光点云数据所生成的costmap也是对应于当前时刻的。

在步骤S103中，基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

本实施例中，当基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap后，可以基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

举例来说，上述障碍物信息可以包括相应障碍物的运动信息，如速度和运动朝向等，进而当基于激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap后，可以考虑障碍物的速度和运动朝向预测障碍物的运动轨迹，如此即可基于当前时刻的costmap和障碍物的运动轨迹确定所述目标车辆的行驶路径。

在一可选的实施例中，可以基于当前时刻的costmap和障碍物的运动轨迹，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。值得说明的是，关于Astar算法的具体实现方式可以参见相关技术中的解释和说明，本实施例对此不进行限定。

在另一实施例中，上述基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径的方式还可以参见下述图2所示实施例，在此先不进行详述。

由上述描述的技术方案可知，本实施例通过获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息，并基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap，进而可以基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径，由于是基于当前时刻目标车辆所处环境的激光点云数据生成当前时刻的costmap，并且结合当前时刻该环境中的障碍物信息确定目标车辆的行驶路径，相比于相关技术中仅基于当前时刻的costmap生成行驶路径的方式，可以确保目标车辆在各个时刻均不与障碍物发生碰撞，可以提高确定行驶路径的合理性。

图2示出了根据本发明的如何基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径的流程图；本实施例在上述实施例的基础上以如何基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径为例进行示例性说明。如图2所示，上述步骤S103中所述基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径，可以包括以下步骤S201-S202：

在步骤S201中，基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap。

本实施例中，当基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap后，可以基于当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap。其中，上述障碍物信息可以包括相应障碍物的运动信息，如速度和运动朝向等，该障碍物信息可以通过车载的检测装置(如测距装置、测速装置等)进行获取，本实施例对此不进行限定。

举例来说，当基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap后，可以基于障碍物的速度和运动朝向等运动信息预测该障碍物在当前时刻之后各个时刻的位置信息。

在此基础上，可以基于当前时刻之后各个时刻的位置信息更新当前时刻的costmap中对应障碍物的位置，得到当前时刻之后各个时刻的costmap。

在步骤S202中，基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

本实施例中，当基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap后，可以基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

举例来说，当基于当前时刻的costmap和上述障碍物信息确定当前时刻之后各个时刻的costmap后，可以基于当前时刻的costmap和当前时刻之后各个时刻的costmap确定目标车辆的行驶路径。

在另一实施例中，上述基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径的方式还可以参见下述图3所示实施例，在此先不进行详述。

由上述描述的技术方案可知，本实施例通过基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap，并基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径，可以实现基于当前时刻的costmap和障碍物信息确定目标车辆的行驶路径，可以确保目标车辆在各个时刻均不与障碍物发生碰撞，可以提高确定行驶路径的合理性。

图3示出了根据本发明的如何基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径的示意图；本实施例在上述实施例的基础上以如何基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径为例进行示例性说明。如图3所示，上述步骤S202中所述基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径，可以包括以下步骤S301-S302：

在步骤S301中，获取所述目标车辆的初始规划路径。

本实施例中，当基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap后，可以获取该目标车辆的初始规划路径。

其中，上述目标车辆的初始规划路径可以基于当前时刻的激光点云数据确定。

举例来说，目标车辆可以基于车载的激光雷达采集当前时刻的激光点云数据，进而基于该激光点云数据确定目标车辆所处环境中的各个物体的位置，进而可以基于该位置以及目标车辆的起点和目的地，为目标车辆规划行驶路径，得到目标车辆的初始规划路径。

在一实施例中，可以基于当前时刻的costmap，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。值得说明的是，关于Astar算法的具体实现方式可以参见相关技术中的解释和说明，本实施例对此不进行限定。

在步骤S302中，基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

本实施例中，当获取所述目标车辆的初始规划路径后，可以基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

举例来说，当获取该目标车辆的初始规划路径后，可以基于之前确定的当前时刻之后各个时刻的costmap中障碍物的位置，对该初始规划路径中的相应子路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。其中，所修正的子路径包括在相应时刻与障碍物的位置发生冲突(即，如果目标车辆行驶在该子路径会与障碍物发生碰撞)的子路径。

在另一实施例中，上述基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正的方式还可以参见下述图4所示实施例，在此先不进行详述。

由上述描述的技术方案可知，本实施例通过获取所述目标车辆的初始规划路径，并基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径，由于考虑了各个时刻的costmap中障碍物的位置，因而可以提高确定目标车辆的规划路径的合理性，可以避免目标车辆在各个时刻与障碍物发生碰撞，提高目标车辆的行驶安全性。

图4示出了根据本发明的如何基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正的示意图；本实施例在上述实施例的基础上以如何基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正为例进行示例性说明。如图4所示，上述步骤S302中所述基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径，可以包括以下步骤S401-S402：

在步骤S401中，若检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突，则将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径。

本实施例中，当获取所述目标车辆的初始规划路径后，可以检测目标车辆所处环境中的障碍物的位置与初始规划路径的子路径是否会发生冲突，如果确定会发生冲突，则获取该初始规划路径中会发生冲突的子路径，进而将该发生冲突的子路径向远离障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径。

值得说明的是，上述将该发生冲突的子路径向远离障碍物的位置的方向进行修正的方式可以由开发人员基于实际业务需要采取相关技术中的路径修正方式，本实施例对此不进行限定。

在步骤S402中，基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

本实施例中，当将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径后，可以基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

举例来说，在将发生冲突的子路径向远离障碍物的位置的方向进行修正之后，可以利用修正后的子路径替代初始规划路径中将发生冲突的子路径，进而可以得到为目标车辆规划好的行驶路径。

值得说明的是，上述利用修正后的子路径替代初始规划路径中将发生冲突的子路径的方式可以由开发人员基于实际业务需要采取相关技术中的路径修正方式，本实施例对此不进行限定。

由上述描述的技术方案可知，本实施例通过当检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突时，将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径，并基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径，由于将发生冲突的子路径向远离障碍物的位置的方向进行了修正，因而可以确保修正后的子路径不与障碍物发生冲突，提高确定目标车辆的规划路径的合理性，提高目标车辆的行驶安全性。

图5示出了根据本发明的一示例性实施例的路径规划装置的结构框图；本实施例的装置可以应用于终端设备(如，车辆的路径规划设备、车载终端、智能手机或平板电脑等)，或者可以应用于服务端(如，一台服务器或多台服务器组成的服务器集群等)。如图5所示，该装置包括：数据信息获取模块110、代价地图生成模块120以及行驶路径确定模块130，其中：

数据信息获取模块110，用于获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

代价地图生成模块120，用于基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

行驶路径确定模块130，用于基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

由上述描述的技术方案可知，本实施例通过获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息，并基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap，进而可以基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径，由于是基于当前时刻目标车辆所处环境的激光点云数据生成当前时刻的costmap，并且结合当前时刻该环境中的障碍物信息确定目标车辆的行驶路径，相比于相关技术中仅基于当前时刻的costmap生成行驶路径的方式，可以确保目标车辆在各个时刻均不与障碍物发生碰撞，可以提高确定行驶路径的合理性。

图6示出了根据本发明的另一示例性实施例的路径规划装置的结构框图；本实施例的装置可以应用于终端设备(如，车辆的路径规划设备、车载终端、智能手机或平板电脑等)，或者可以应用于服务端(如，一台服务器或多台服务器组成的服务器集群等)。其中，数据信息获取模块210、代价地图生成模块220以及行驶路径确定模块230与前述图5所示实施例中的数据信息获取模块110、代价地图生成模块120以及行驶路径确定模块130的功能相同，在此不进行赘述。如图6所示，行驶路径确定模块220，可以包括：代价地图预测单元221和行驶路径确定单元222，其中：

代价地图预测单元221，用于基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap；

行驶路径确定单元222，用于基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，行驶路径确定单元222，还可以用于：

获取所述目标车辆的初始规划路径；

基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，行驶路径确定单元222，还可以用于：

若检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突，则将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径；

基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

在一实施例中，行驶路径确定单元222，还可以用于：

基于所述当前时刻的costmap，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本发明路径规划装置的实施例可以应用在网络设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图7所示，为本发明的路径规划装置所在电子设备的一种硬件结构图，除了图7所示的处理器、网络接口、内存以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的设备通常还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等等；从硬件结构上来讲该设备还可能是分布式的设备，可能包括多个接口卡，以便在硬件层面进行报文处理的扩展。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器处理时实现以下任务处理方法：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由本发明的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径，包括：

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap；

基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径，包括：

获取所述目标车辆的初始规划路径；

基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径，包括：

若检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突，则将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径；

基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆的初始规划路径，包括：

基于所述当前时刻的costmap，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。

6.一种路径规划装置，其特征在于，包括：

数据信息获取模块，用于获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

代价地图生成模块，用于基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

行驶路径确定模块，用于基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述行驶路径确定模块，包括：

代价地图预测单元，用于基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息预测当前时刻之后各个时刻的costmap；

行驶路径确定单元，用于基于所述各个时刻的costmap确定所述目标车辆的行驶路径。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述行驶路径确定单元，还用于：

获取所述目标车辆的初始规划路径；

基于所述各个时刻的costmap中障碍物的位置对所述初始规划路径进行修正，得到所述目标车辆的行驶路径。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述行驶路径确定单元，还用于：

若检测到所述障碍物的位置与所述初始规划路径的子路径发生冲突，则将发生冲突的子路径向远离所述障碍物的位置的方向进行修正，得到修正后的子路径；

基于所述修正后的子路径替代所述初始规划路径中发生冲突的子路径，得到所述目标车辆的行驶路径。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述行驶路径确定单元，还用于：

基于所述当前时刻的costmap，利用Astar规划方法确定所述目标车辆的初始规划路径。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

被配置为存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

12.一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，该程序被处理器处理时实现：

获取目标车辆当前时刻所处环境的激光点云数据以及障碍物信息；

基于所述激光点云数据生成当前时刻的代价地图costmap；

基于所述当前时刻的costmap和所述障碍物信息确定所述目标车辆的行驶路径。

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