CN112562372B - 一种轨迹数据的处理方法以及相关装置 - Google Patents
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- CN112562372B CN112562372B CN202011373472.3A CN202011373472A CN112562372B CN 112562372 B CN112562372 B CN 112562372B CN 202011373472 A CN202011373472 A CN 202011373472A CN 112562372 B CN112562372 B CN 112562372B
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Abstract
本申请公开了一种轨迹数据的处理方法以及相关装置，应用于人工智能的自动驾驶技术领域。通过获取离散点表示的待处理轨迹数据；并基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；并调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量；进而根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。从而实现基于离散点序列的轨迹优化过程，且采用约束条件进行限制，保证了轨迹优化过程对应不同道路的适应性，提高了优化过程中轨迹数据处理的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种轨迹数据的处理方法以及相关装置。
背景技术
在自动驾驶系统中，道路中心线是十分重要的，因为道路中心线是自动驾驶车辆在进行决策规划时的参考线。在自动驾驶车辆进行车道保持时，需要使自车尽量沿着当前所在车道的车道中心线行驶。在自动驾驶车辆进行车道变更时，需要使车辆朝着希望变更的车道的车道中心线行驶。
一般，可以采用最小二乘法的方式对原有的车道中心线进行处理，以获得车道中心线的调整参数。
但是，采用最小二乘法的方式对原有的车道中心线进行处理的过程中，车道中心线采用不同的线条形式组成，例如直线、缓和曲线、圆曲线组成，对于复杂的轨迹场景可能无法很好的模拟，即线条的组合具有局限性，影响优化后的轨迹数据的准确性。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种轨迹数据的处理方法，可以有效提高优化后的轨迹数据的准确性。
本申请第一方面提供一种轨迹数据的处理方法，可以应用于终端设备中包含轨迹数据的处理功能的系统或程序中，具体包括：
获取待处理轨迹数据，所述待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，所述离散点序列与优化变量相对应；
基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，所述目标值用于指示所述优化变量的调整方向，所述预设规则基于所述待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，所述平滑度、所述长度或所述调整位移根据所述离散点序列计算所得；
调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量；
根据所述处理变量对所述待处理轨迹进行处理，以得到所述目标轨迹。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，包括：
基于所述待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数；
根据所述待处理轨迹对应的长度确定第二函数；
建立用于指示所述待处理轨迹与所述目标值之间的关联关系的第三函数；
对所述第一函数、所述第二函数和所述第三函数设定对应的权重信息，以整合得到目标函数；
基于所述目标函确定所述待处理轨迹对应的所述目标值。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述基于所述待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数，包括：
确定所述离散点序列对应的三阶导数，所述三阶导数用于指示所述平滑度；
基于所述三阶倒数的幅值进行优化，以得到所述第一函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定所述离散点序列对应的三阶导数，包括：
对所述离散点序列进行有限差分计算，以得到差分结果；
对所述差分结果进行近似处理，以得到所述三阶导数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述根据所述待处理轨迹对应的长度确定第二函数，包括：
确定所述离散点序列中相邻离散点之间的距离，所述相邻离散点基于预设单位长度设定；
根据所述相邻离散点之间的距离进行叠加，以得到所述第二函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述建立用于指示所述待处理轨迹与所述目标值之间的关联关系的第三函数，包括：
确定所述目标值对应的轨迹中的目标坐标值；
基于所述目标坐标值与所述待处理轨迹对应的坐标建立距离关系，以得到所述第三函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量，包括：
确定所述待处理轨迹对应的边界轨迹；
对所述目标值对应的轨迹与所述边界轨迹之间的距离进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述对所述目标值对应的轨迹与所述边界轨迹之间的距离进行约束，以得到所述处理变量，包括：
确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应的边界线，所述边界线基于所述边界轨迹中相邻的边界离散点所得；
确定所述目标点在所述边界线段上的映射值；
基于边界距离阈值对所述映射值进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应的边界线，包括：
确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应多个边界点；
基于所述边界点进行曲线拟合，以得到所述边界线。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量，包括：
确定所述约束条件对应的预设变化阈值；
基于所述预设变化阈值对向所述目标值的调整过程进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：
对所述目标轨迹进行基于所述预设规则的二次规划，以对所述优化变量进行更新；
确定更新后的优化变量对应的目标值并进行约束，以得到迭代轨迹。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述待处理轨迹为车道中心线，所述车道中心线用于指示自动驾驶对象的行驶路径。
本申请第二方面提供一种轨迹数据的处理装置，包括：
获取单元，用于获取待处理轨迹数据，所述待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，所述离散点序列与优化变量相对应；
确定单元，用于基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，所述目标值用于指示所述优化变量的调整方向，所述预设规则基于所述待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，所述平滑度、所述长度或所述调整位移根据所述离散点序列计算所得；
约束单元，用于调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量；
处理单元，用于根据所述处理变量对所述待处理轨迹进行处理，以得到所述目标轨迹。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于基于所述待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数；
所述确定单元，具体用于根据所述待处理轨迹对应的长度确定第二函数；
所述确定单元，具体用于建立用于指示所述待处理轨迹与所述目标值之间的关联关系的第三函数；
所述确定单元，具体用于对所述第一函数、所述第二函数和所述第三函数设定对应的权重信息，以整合得到目标函数；
所述确定单元，具体用于基于所述目标函确定所述待处理轨迹对应的所述目标值。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于确定所述离散点序列对应的三阶导数，所述三阶导数用于指示所述平滑度；
所述确定单元，具体用于基于所述三阶倒数的幅值进行优化，以得到所述第一函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于对所述离散点序列进行有限差分计算，以得到差分结果；
所述确定单元，具体用于对所述差分结果进行近似处理，以得到所述三阶导数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于确定所述离散点序列中相邻离散点之间的距离，所述相邻离散点基于预设单位长度设定；
所述确定单元，具体用于根据所述相邻离散点之间的距离进行叠加，以得到所述第二函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于
所述确定单元，具体用于确定所述目标值对应的轨迹中的目标坐标值；
所述确定单元，具体用于基于所述目标坐标值与所述待处理轨迹对应的坐标建立距离关系，以得到所述第三函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元，具体用于确定所述待处理轨迹对应的边界轨迹；
所述约束单元，具体用于对所述目标值对应的轨迹与所述边界轨迹之间的距离进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元，具体用于确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应的边界线，所述边界线基于所述边界轨迹中相邻的边界离散点所得；
所述约束单元，具体用于确定所述目标点在所述边界线段上的映射值；
所述约束单元，具体用于基于边界距离阈值对所述映射值进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元，具体用于确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应多个边界点；
所述约束单元，具体用于基于所述边界点进行曲线拟合，以得到所述边界线。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元，具体用于确定所述约束条件对应的预设变化阈值；
所述约束单元，具体用于基于所述预设变化阈值对向所述目标值的调整过程进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于对所述目标轨迹进行基于所述预设规则的二次规划，以对所述优化变量进行更新；
所述处理单元，具体用于确定更新后的优化变量对应的目标值并进行约束，以得到迭代轨迹。
本申请第三方面提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及总线系统；所述存储器用于存储程序代码；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述第一方面或第一方面任一项所述的轨迹数据的处理方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面任一项所述的轨迹数据的处理方法。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面或者第一方面的各种可选实现方式中提供的轨迹数据的处理方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
通过获取待处理轨迹数据，其中待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，离散点序列与优化变量相对应；然后基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值，目标值用于指示优化变量的调整方向，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；并调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量；进而根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。从而实现基于离散点序列的轨迹优化过程，由于基于离散点序列从平滑度、长度以及调整位移的维度进行了轨迹优化，且采用约束条件进行限制，保证了轨迹优化过程对应不同道路的适应性，提高了优化过程中轨迹数据处理的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为轨迹数据的处理系统运行的网络架构图；
图2为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理的流程架构图；
图3为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理方法的流程图；
图4为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理方法的场景示意图；
图5为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图；
图6为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图；
图8为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图；
图9为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的流程图；
图10为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图；
图11为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理装置的结构示意图；
图12为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图；
图13为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种轨迹数据的处理方法以及相关装置，可以应用于终端设备中包含轨迹数据的处理功能的系统或程序中，通过获取待处理轨迹数据，其中待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，离散点序列与优化变量相对应；然后基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值，目标值用于指示优化变量的调整方向，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；并调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量；进而根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。从而实现基于离散点序列的轨迹优化过程，由于基于离散点序列从平滑度、长度以及调整位移的维度进行了轨迹优化，且采用约束条件进行限制，保证了轨迹优化过程对应不同道路的适应性，提高了优化过程中轨迹数据处理的准确性。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“对应于”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
参考图1，其为本申请实施例提供的自动驾驶方法的应用场景示意图。该应用场景至少包括数据处理设备101、自动驾驶对象102，数据处理设备101与自动驾驶对象102之间可以位于同一局域网中，也可以位于不同的网络中。数据处理设备101与自动驾驶对象102之间通过有线网络或者无线网络进行连接。
一种可选的实施例中，数据处理设备101与自动驾驶对象102之间可以通过车联网进行连接，例如通过蓝牙技术、WIFI、USB连接等通信技术，具体通信方式因实际场景而定，此处并不限制；从而将数据处理设备101与自动驾驶对象102接入车联网，并进行数据交互。
在本申请实施例中，数据处理设备101将针对自动驾驶对象102采集到的道路轨迹信息以及边界信息。
数据处理设备101对道路轨迹信息进行优化，并基于边界信息进行约束，得到最终优化轨迹信息，并根据优化后的轨迹信息确定自动驾驶对象的驾驶策略。
应理解，本申请实施例中的数据处理设备101包括但不限于桌面计算机、移动电话、移动电脑、平板电脑、车载终端、手持设备等电子设备，可以包括服务器，服务器可以是服务器集群，也可以是单个服务器。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
一种可选的实施例中，数据处理设备101为自动驾驶对象102中的一部分，即数据处理设备101为自动驾驶对象102中的服务器或者计算节点，通过获取针对自动驾驶对象102的轨迹信息进行数据处理，并确定自动驾驶对象的驾驶策略。
在本申请中，如图1所示，场景架构中还包括采集设备103，在本申请实施例中，采集设备103具有采集激光点云数据的功能，可选的，采集设备103为自动驾驶对象102中的激光雷达设备，该激光雷达设备可以通过主动发送激光的方式探测自动驾驶对象102行驶路线周围的障碍物信息等，并形成激光点云数据，以生成相关的道路轨迹。
另一种可选的实施例中，图1所示，场景架构中还包括数据库104，数据库104与数据处理设备101可以通过有线网络或者无线网络的方式连接，同样数据库104与采集设备103可以通过有线网络或者无线网络的方式连接；数据库104用于保存采集设备103采集的激光点云数据或者保存数据处理设备101确定的追踪结果以及驾驶策略等。
同样的，在本申请实施例中，数据库104可以为云数据库，云数据库是指通过集群应用、网格技术以及分布存储文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备(存储设备也称之为存储节点)通过应用软件或应用接口集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个存储系统。在本申请实施例中，数据处理设备101以及采集设备103可以通过云数据库的访问结构访问云数据库。
可以理解的是，上述轨迹数据的处理系统可以运行于个人移动终端，例如：作为地图导航这样的应用，也可以运行于服务器，还可以作为运行于第三方设备以提供轨迹数据的处理，以得到信息源的轨迹数据的处理处理结果；具体的轨迹数据的处理系统可以是以一种程序的形式在上述设备中运行，也可以作为上述设备中的系统部件进行运行，还可以作为云端服务程序的一种，具体运作模式因实际场景而定，此处不做限定。
当然，本申请实施例提供的方法并不限用于图1所示的应用场景中，还可以用于其它可能的应用场景，本申请实施例并不进行限制。对于图1所示的应用场景的各个设备所能实现的功能将在后续的方法实施例中一并进行描述，在此先不过多赘述。
在自动驾驶系统中，道路中心线是十分重要的，因为道路中心线是自动驾驶车辆在进行决策规划时的参考线。在自动驾驶车辆进行车道保持时，需要使自车尽量沿着当前所在车道的车道中心线行驶。在自动驾驶车辆进行车道变更时，需要使车辆朝着希望变更的车道的车道中心线行驶。
一般，可以采用最小二乘法的方式对原有的车道中心线进行处理，以获得车道中心线的调整参数。
但是，采用最小二乘法的方式对原有的车道中心线进行处理的过程中，车道中心线采用不同的线条形式组成，例如直线、缓和曲线、圆曲线组成，对于复杂的轨迹场景可能无法很好的模拟，即线条的组合具有局限性，影响优化后的轨迹数据的准确性。
为了解决上述问题，本申请提出了一种轨迹数据的处理方法，该方法应用于图2所示的轨迹数据的处理的流程框架中，如图2所示，为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理的流程架构图，即地图模块通过高精地图或者感知获得未优化的车道中心线数据，随后将车道中心线数据作为轨迹优化进程的输入，对未优化的车道中心线数据进行优化，得到优化后的车道中心线数据；接着将优化后的车道中心线数据输入给决策规划模块，从而指示自动驾驶对象的行驶进程。
可以理解的是，对于轨迹优化模块的输出与输入为数量格式一致的一系列的点，只是坐标的数值不同，或基于该一系列的点处理所得的轨迹。
另外，本申请不仅可以应用于车道中心线的优化，其他类型的轨迹也可以应用本申请中的轨迹优化的方法，具体的轨迹行驶因实际场景而定，此处不做限定。
可以理解的是，本申请所提供的方法可以为一种程序的写入，以作为硬件系统中的一种处理逻辑，也可以作为一种轨迹数据的处理装置，采用集成或外接的方式实现上述处理逻辑。作为一种实现方式，该轨迹数据的处理装置通过获取待处理轨迹数据，其中待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，离散点序列与优化变量相对应；然后基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值，目标值用于指示优化变量的调整方向，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；并调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量；进而根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。从而实现基于离散点序列的轨迹优化过程，由于基于离散点序列从平滑度、长度以及调整位移的维度进行了轨迹优化，且采用约束条件进行限制，保证了轨迹优化过程对应不同道路的适应性，提高了优化过程中轨迹数据处理的准确性。
为进一步说明本申请实施例提供的技术方案，下面结合附图以及具体实施方式对此进行详细的说明。虽然本申请实施例提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。
本申请实施例提供的方案涉及人工智能的自动驾驶技术，下面结合图1所示的应用场景，对本申请实施例提供的技术方案进行说明。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理方法的流程图，该管理方法可以是由自动驾驶对象中的终端执行的，也可以是由服务器执行的，还可以是由两者共同执行的，下面以终端执行为例进行说明。本申请实施例至少包括以下步骤：
301、获取待处理轨迹数据。
本实施例中，待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，离散点序列与优化变量相对应；即将轨迹按照一系列的离散点进行表述，而基于离散点进行数字化所得的数据即为优化变量，即待处理轨迹数据所对应的数值变量，需要对该数值变量进行处理。
具体的，待处理轨迹数据对应的离散点序列为一系列的待优化点(p0,p1,......,pn)，其中这些离散点可以视作对车道中心线的采样；另外，待处理轨迹数据中还可以包括两条车道边界(上下边界)，其中每条车道边界由一系列车道边界点描述(b0,b1,......,bn)；进一步的，每个待优化点p和车道边界点b都由二维坐标(xi,yi)描述，xy分别代表了该点的横纵坐标。进而将所有点的横纵坐标依次排列，得到离散点序列对应的一维优化变量x＝[x1,y1,x2,y2,.....,xn,yn]。
可选的，离散点序列的变量表示的可以一维的，也可以是二维或者三维的，具体的变量表示形式因还涉及场景而定。
另外，本实施例中的待处理轨迹数据可以是车道中心点，如图4所示，为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理方法的场景示意图，图中示出了车道中心线A1、道路边界A2以及道路边界A3，即自动驾驶对象需要按照车道中心线A1进行行驶，且尽量避免碰到道路边界A2或道路边界A3，因此通过本申请中的轨迹数据的处理方法即对于车道中心线A1进行线路优化；另外本申请也可以应用在自动驾驶规划轨迹的优化上，具体形式因实际场景而定，此处不做限定。
302、基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值。
本实施例中，目标值用于指示待处理轨迹的调整方向，即优化变量的调整方向，其中，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；其中，预设规则可以基于目标函数t(x)设定，即使用目标函数t(x)计算出当前优化变量的目标值。该目标值用来确定调整优化变量方向，优化变量会被朝着减小目标值的方向移动，即优化的同时保证轨迹的原始信息不会发生大的变化，该原始信息即平滑度、长度或调整位移。
具体的，目标函数可以由三部分组成，具体可采用如下公式：
t(x)＝t1+t2+t3
其中，t1为基于待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数；t2为根据待处理轨迹对应的长度确定第二函数；t3为指示待处理轨迹与目标值之间的关联关系的第三函数。
进一步的，可以对第一函数、第二函数和第三函数设定对应的权重信息，以整合得到目标函数；然后基于目标函数计算优化变量朝着减小目标值的方向移动，从而得到对应的目标值。
具体的，对于第一函数即用于反映优化后轨迹的平滑度，可以首先确定离散点序列对应的三阶导数，三阶导数用于指示平滑度；然后基于三阶倒数的幅值进行优化，以得到第一函数。
可选的，为了提高三阶导数的计算效率，可以对离散点序列进行有限差分计算，以得到差分结果；然后对差分结果进行近似处理，以得到三阶导数，从而节省了计算时间。
在一种可能的场景中，第一函数为车道中心线的三阶导数，即
其中w1代表车道中心线的三阶导数在目标函数中的权重，xi-3、xi-2、xi-1、xi以及yi-3、yi-2、yi-1、yi相邻的车道中心线的坐标值，
在上述场景中，使用了有限差分法来对三阶导数进行近似，其中，求平方是为了保证对三阶导数的幅值进行优化，从而提高优化后的轨迹的平滑度，得到曲率更小的车道中心线。
具体的，对于第二函数即指示了轨迹对应的长度，可以首先确定离散点序列中相邻离散点之间的距离，相邻离散点基于预设单位长度设定；然后根据相邻离散点之间的距离进行叠加，以得到第二函数。
在一种可能的场景中，第二函数用于指示车道中心线的长度，即优化后的轨迹的长度与优化前尽量接近；具体公式可以为：
其中w1代表车道中心线的长度在目标函数中的权重，xi、xi-1、yi、yi-1为车道中心线上相邻的离散点的坐标值。
具体的，对于第三函数即指示了优化后的轨迹与优化前的轨迹的调整位移，即保证该调整位移尽量小。可以首先确定目标值对应的轨迹中的目标坐标值；然后基于目标坐标值与待处理轨迹对应的坐标建立距离关系，以得到第三函数。
在一种可能的场景中，第三函数为优化后的车道中心线距优化前车道中心线的距离，具体公式可以为：
其中xri和yri是优化前的车道中心线的点的坐标，w3代表距优化前车道中心线的距离在目标函数中的权重。
通过上述第一函数、第二函数以及第三函数的设定，并进行对应的加权，使得优化后的轨迹与优化前尽量接近，但是在曲率等细节上得到了优化。
可选的，对于上述函数中可设定的参数包括车道中心线的三阶导数在目标函数中的权重、车道中心线的长度在目标函数中的权重以及距优化前车道中心线的距离在目标函数中的权重，具体的参数设定因实际场景而定，此处不做限定。
303、调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量。
本实施例中，通过约束条件对目标值进行进一步的调优，即将目标值中可能出现的越边界或变化超标的情况进行约束，从而得到处理后的离散点序列的数值集合，即处理变量。
可选的，约束条件用于防止优化变量朝着不希望的方向移动，即防止目标值发生偏离。本申请中的约束条件使用了两类约束。第一类约束函数为车道中心线距车道边界的距离，第二类约束函数是距优化前车道中心线的距离。
对于车道中心线距车道边界的距离的约束，即首先确定待处理轨迹对应的边界轨迹；然后对目标值对应的轨迹与边界轨迹之间的距离进行约束，以得到处理变量。而对于距离的计算，则可以基于轨迹点在边界上的隐射进行确定。
可选的，车道中心线距车道边界的距离可以是计算车道中心线上的轨迹点到边界点组成线段的距离，如图5所示，为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图，图中示出了车道中心线上的轨迹点B1，边界线上的边界点B2和边界点B3，以及轨迹点B1在边界点B2和边界点B3组成的线段上的映射点B4，通过轨迹点B1的横坐标对边界点B2和边界点B3组成的线段函数求解，即可得到映射点B4的纵坐标，进而得到车道中心线距车道边界的距离。即首先确定目标值对应的轨迹中目标点在边界轨迹中对应的边界线，边界线基于边界轨迹中相邻的边界离散点所得；然后确定目标点在边界线段上的映射值；进而基于边界距离阈值对映射值进行约束，以得到处理变量，即可以约束车道中心线距车道边界的距离在边界距离阈值以下。
在一种可能的场景中，如图6所示，为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图。下面结合该场景对边界距离的约束过程进行说明。首先循环遍历待优化中心线上的所有点，即i从1到n；然后对于第i个点的横坐标xi，在描述上边界的一系列点中找到x坐标距xi最近的两个点bi和bi+1。由于两点可以确定一条直线，因此找到bi和bi+1所在的直线作为第i个点的上边界。以x1和y1表示bi的横纵坐标，x2和y2表示bi+1的横纵坐标，则曲线可表示为
进一步的，把xi代入上式的x中，则可计算点i的纵坐标yi的上边界
计算过程如图所示。由于可以设定中心线和边界保持距离distancebound，因此boundu＝boundui-distancebound；同理可计算出yi的下边界boundl。此时，可以得到第i个点的边界约束。boundl≤yi≤boundu，然后对待优化中心线上的所有点进行约束，即对于目标函数t(x)需要满足上述值的限制，从而保证中心线不会与边界线接近。
可选的，对于边界线条的设定，还可以选择边界曲线，即确定目标值对应的轨迹中目标点在边界轨迹中对应多个边界点；然后基于边界点进行曲线拟合，以得到边界线，具体的曲线拟合过程可以是二次或者三次曲线拟合。例如图7所示的场景，为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图。图中示出了车道中心线上的轨迹点C1，边界线上的边界点C2、边界点C3和边界点C4，以及轨迹点C1在边界点C2、边界点C3和边界点C4组成的曲线C5上的映射点C6，通过轨迹点C1的横坐标对曲线C5对应的函数求解，即可得到映射点C6的纵坐标，从而得到边界距离的约束，从而保证中心线不会与边界线接近。
另外，对于约束条件是距优化前车道中心线的距离的情况，可以首先确定约束条件对应的预设变化阈值；然后基于预设变化阈值对向目标值的调整过程进行约束，以得到处理变量。
在一种可能的场景中，可以首先循环遍历待优化中心线上的所有点：i从1到n；然后对于第i个点的横坐标xi，我们希望与优化前车道中心线的点的横坐标xri的差不要超过距离distanceref；进而得到第i个点的横坐标约束：xri-distanceref≤xi≤xri+distanceref；同理可得到第i个点的纵坐标约束：yri-distanceref≤yi≤yri+distanceref，其中，distanceref即为预设变化阈值，xri、yri为优化前的轨迹点的坐标。
可选的，在上述不同的约束条件中，可以设定所有约束都是必须满足的，相当于取所有约束的交集；也可以设定满足其中之一即可，具体设定因实际场景而定。
另外，对于上述函数中可设定的参数包括距车道边界的最小距离、距优化前车道中心线的最小距离，具体的参数设定因实际场景而定，此处不做限定。
304、根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。
本实施例中，处理变量可以是对离散点序列对应的一维优化变量x＝[x1,y1,x2,y2,.....,xn,yn]进行处理后的变量，进而基于该变量进行轨迹的生成，即可以得到目标轨迹。
可选的，在得到目标轨迹后还可以进行二次规划的过程，即循环迭代上述步骤301-304的过程，以得到更加优化的轨迹，即首先对目标轨迹进行基于预设规则的二次规划，以对优化变量进行更新；然后确定更新后的优化变量对应的目标值并进行约束，以得到迭代轨迹。
具体的，使用二次规划方法对优化变量进行优化的输入即为优化变量x、目标函数t(x)以及约束条件，而输出即为处理变量，即优化过的优化变量x，进而可以按照设定进行上述输入输出过程的循环，以得到合适的轨迹。
上述实施例中，使用了离散点的方式描述车道边界，可以描述任意形状的车道边界，并且在计算约束时效率更高。且进一步的把三阶导数加入到优化项中，可以得到更平滑、曲率变化率更小的车道中心线。另外，三阶导数可以使用有限差分法近似求得，使得计算效率更高，并且允许在计算时使用二次规划方法。从而使得自动驾驶车辆在行驶时的运动轨迹更平滑，减少车辆的晃动，防止车辆因为超出车道边界而发生安全事故。
在一种可能的场景，将本申请中轨迹处理后的结果与根据多远拟合法处理后的结果进行对比，可以得到如图8所示的场景，为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图。其中，多元拟合法即为基于最小二乘法的五阶多项式拟合方法。图中示出的结果的对比维度从上到下的子图依次为：点的位置、点的曲率、点的曲率的变化率、点的曲率的变化率的平方的积分。可以看出，本申请相较于多元拟合法有效地通过添加边界约束使得车道中心线没有超出车道边界。另外本申请有效地减小了曲率的变化率，得到了更平滑的车道中心线。
结合上述实施例可知，通过获取待处理轨迹数据，其中待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，离散点序列与优化变量相对应；然后基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值，目标值用于指示优化变量的调整方向，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；并调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量；进而根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。从而实现基于离散点序列的轨迹优化过程，由于基于离散点序列从平滑度、长度以及调整位移的维度进行了轨迹优化，且采用约束条件进行限制，保证了轨迹优化过程对应不同道路的适应性，提高了优化过程中轨迹数据处理的准确性。
上述实施例介绍了轨迹优化的过程，而在轨迹优化之后可以进行自动驾驶对象的驾驶指引，下面对该场景进行说明。请参阅图9，图9为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的流程图，本申请实施例至少包括以下步骤：
901、获取自动驾驶对象的变道指令。
本实施例中，自动驾驶对象在行驶的过程中，会根据行驶路径进行自动的变道，即发出变道指令执行变道操作。故可以根据变道指令对应的切换道路进行事先的道路优化，从而保证变道后的轨迹的准确性。
902、根据变道指令进行轨迹优化。
本实施例中，轨迹优化的过程参见图3所示实施例的步骤301-304的描述，此处不做赘述。
903、基于优化后的轨迹执行自动驾驶进程。
本实施例中，优化后的轨迹可以在自动驾驶对象的交互界面中进行展示，如图10所示，图10为本申请实施例提供的另一种轨迹数据的处理方法的场景示意图。图中示出了当前道路的中心点以及变道后的道路的中心线，并发出对应的变道提醒，以及变道后的道路的优化情况，以便于用户进行查验，提高了变道过程的可视性。
为了更好的实施本申请实施例的上述方案，下面还提供用于实施上述方案的相关装置。请参阅图11，图11为本申请实施例提供的一种轨迹数据的处理装置的结构示意图，处理装置1100包括：
获取单元1101，用于获取待处理轨迹数据，所述待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，所述离散点序列与优化变量相对应；
确定单元1102，用于基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，所述目标值用于指示所述优化变量的调整方向，所述预设规则基于所述待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，所述平滑度、所述长度或所述调整位移根据所述离散点序列计算所得；
约束单元1103，用于调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量；
处理单元1104，用于根据所述处理变量对所述待处理轨迹进行处理，以得到所述目标轨迹。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元1102，具体用于基于所述待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数；
所述确定单元1102，具体用于根据所述待处理轨迹对应的长度确定第二函数；
所述确定单元1102，具体用于建立用于指示所述待处理轨迹与所述目标值之间的关联关系的第三函数；
所述确定单元1102，具体用于对所述第一函数、所述第二函数和所述第三函数设定对应的权重信息，以整合得到目标函数；
所述确定单元1102，具体用于基于所述目标函确定所述待处理轨迹对应的所述目标值。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元1102，具体用于确定所述离散点序列对应的三阶导数，所述三阶导数用于指示所述平滑度；
所述确定单元1102，具体用于基于所述三阶倒数的幅值进行优化，以得到所述第一函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元1102，具体用于对所述离散点序列进行有限差分计算，以得到差分结果；
所述确定单元1102，具体用于对所述差分结果进行近似处理，以得到所述三阶导数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元1102，具体用于确定所述离散点序列中相邻离散点之间的距离，所述相邻离散点基于预设单位长度设定；
所述确定单元1102，具体用于根据所述相邻离散点之间的距离进行叠加，以得到所述第二函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元1102，具体用于
所述确定单元1102，具体用于确定所述目标值对应的轨迹中的目标坐标值；
所述确定单元1102，具体用于基于所述目标坐标值与所述待处理轨迹对应的坐标建立距离关系，以得到所述第三函数。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元1103，具体用于确定所述待处理轨迹对应的边界轨迹；
所述约束单元1103，具体用于对所述目标值对应的轨迹与所述边界轨迹之间的距离进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元1103，具体用于确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应的边界线，所述边界线基于所述边界轨迹中相邻的边界离散点所得；
所述约束单元1103，具体用于确定所述目标点在所述边界线段上的映射值；
所述约束单元1103，具体用于基于边界距离阈值对所述映射值进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元1103，具体用于确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应多个边界点；
所述约束单元1103，具体用于基于所述边界点进行曲线拟合，以得到所述边界线。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述约束单元1103，具体用于确定所述约束条件对应的预设变化阈值；
所述约束单元1103，具体用于基于所述预设变化阈值对向所述目标值的调整过程进行约束，以得到所述处理变量。
可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述处理单元1104，具体用于对所述目标轨迹进行基于所述预设规则的二次规划，以对所述优化变量进行更新；
所述处理单元1104，具体用于确定更新后的优化变量对应的目标值并进行约束，以得到迭代轨迹。
通过获取待处理轨迹数据，其中待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，离散点序列与优化变量相对应；然后基于预设规则确定待处理轨迹对应的目标值，目标值用于指示优化变量的调整方向，预设规则基于待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，平滑度、长度或调整位移根据离散点序列计算所得；并调用约束条件对目标值进行约束，以得到处理变量；进而根据处理变量对待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。从而实现基于离散点序列的轨迹优化过程，由于基于离散点序列从平滑度、长度以及调整位移的维度进行了轨迹优化，且采用约束条件进行限制，保证了轨迹优化过程对应不同道路的适应性，提高了优化过程中轨迹数据处理的准确性。
本申请实施例还提供了一种终端设备，如图12所示，是本申请实施例提供的另一种终端设备的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该终端可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、销售终端(point of sales，POS)、车载电脑等任意终端设备，以终端为手机为例：
图12示出的是与本申请实施例提供的终端相关的手机的部分结构的框图。参考图12，手机包括：射频(radio frequency，RF)电路1210、存储器1220、输入单元1230、显示单元1240、传感器1250、音频电路1260、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块1270、处理器1280、以及电源1290等部件。本领域技术人员可以理解，图12中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图12对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路1210可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1280处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1210包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(low noiseamplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路1210还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(globalsystem of mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(general packet radioservice，GPRS)、码分多址(code division multiple access，CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA)、长期演进(long term evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(short messaging service，SMS)等。
存储器1220可用于存储软件程序以及模块，处理器1280通过运行存储在存储器1220的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1220可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1220可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元1230可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1230可包括触控面板1231以及其他输入设备1232。触控面板1231，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1231上或在触控面板1231附近的操作，以及在触控面板1231上一定范围内的隔空触控操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1231可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1280，并能接收处理器1280发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1231。除了触控面板1231，输入单元1230还可以包括其他输入设备1232。具体地，其他输入设备1232可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元1240可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1240可包括显示面板1241，可选的，可以采用液晶显示器(liquidcrystal display，LCD)、有机发光二极管(organic light-emitting diode，OLED)等形式来配置显示面板1241。进一步的，触控面板1231可覆盖显示面板1241，当触控面板1231检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1280以确定触摸事件的类型，随后处理器1280根据触摸事件的类型在显示面板1241上提供相应的视觉输出。虽然在图12中，触控面板1231与显示面板1241是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1231与显示面板1241集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器1250，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1241的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1241和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路1260、扬声器1261，传声器1262可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1260可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1261，由扬声器1261转换为声音信号输出；另一方面，传声器1262将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1260接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1280处理后，经RF电路1210以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1220以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1270可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图12示出了WiFi模块1270，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器1280是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1220内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1220内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1280可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器1280可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1280中。
手机还包括给各个部件供电的电源1290(比如电池)，可选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1280逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本申请实施例中，该终端所包括的处理器1280还具有执行如上述页面处理方法的各个步骤的功能。
本申请实施例还提供了一种服务器，请参阅图13，图13是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器1300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)1322(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1332，一个或一个以上存储应用程序1342或数据1344的存储介质1330(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1332和存储介质1330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1330的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1322可以设置为与存储介质1330通信，在服务器1300上执行存储介质1330中的一系列指令操作。
服务器1300还可以包括一个或一个以上电源1326，一个或一个以上有线或无线网络接口1350，一个或一个以上输入输出接口1358，和/或，一个或一个以上操作系统1341，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述实施例中由管理装置所执行的步骤可以基于该图13所示的服务器结构。
本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有轨迹数据的处理指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述图3至图10所示实施例描述的方法中轨迹数据的处理装置所执行的步骤。
本申请实施例中还提供一种包括轨迹数据的处理指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述图3至图10所示实施例描述的方法中轨迹数据的处理装置所执行的步骤。
本申请实施例还提供了一种轨迹数据的处理系统，所述轨迹数据的处理系统可以包含图11所描述实施例中的轨迹数据的处理装置，或图12所描述实施例中的终端设备，或者图13所描述的服务器。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，轨迹数据的处理装置，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (15)
1.一种轨迹数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理轨迹数据，所述待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，所述离散点序列与优化变量相对应；
基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，所述目标值用于指示所述优化变量的调整方向，所述预设规则基于所述待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，所述平滑度、所述长度或所述调整位移根据所述离散点序列计算所得；
调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量；
根据所述处理变量对所述待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，包括：
基于所述待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数；
根据所述待处理轨迹对应的长度确定第二函数；
建立用于指示所述待处理轨迹与所述目标值之间的关联关系的第三函数；
对所述第一函数、所述第二函数和所述第三函数设定对应的权重信息，以整合得到目标函数；
基于所述目标函数确定所述待处理轨迹对应的所述目标值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理轨迹对应的平滑度确定第一函数，包括：
确定所述离散点序列对应的三阶导数，所述三阶导数用于指示所述平滑度；
对所述三阶导数的幅值进行优化，以得到所述第一函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述离散点序列对应的三阶导数，包括：
对所述离散点序列进行有限差分计算，以得到差分结果；
对所述差分结果进行近似处理，以得到所述三阶导数，所述近似处理包括有限差分法。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理轨迹对应的长度确定第二函数，包括：
确定所述离散点序列中相邻离散点之间的距离，所述相邻离散点基于预设单位长度设定；
对所述相邻离散点之间的距离进行叠加，以得到所述第二函数。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立用于指示所述待处理轨迹与所述目标值之间的关联关系的第三函数，包括：
确定所述目标值对应的轨迹中的目标坐标值；
基于所述目标坐标值与所述待处理轨迹对应的坐标建立距离关系，以得到所述第三函数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量，包括：
确定所述待处理轨迹对应的边界轨迹；
对所述目标值对应的轨迹与所述边界轨迹之间的距离进行约束，以得到所述处理变量。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述目标值对应的轨迹与所述边界轨迹之间的距离进行约束，以得到所述处理变量，包括：
确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应的边界线，所述边界线基于所述边界轨迹中相邻的边界离散点所得；
确定所述目标点在边界线段上的映射值；
基于边界距离阈值对所述映射值进行约束，以得到所述处理变量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应的边界线，包括：
确定所述目标值对应的轨迹中目标点在所述边界轨迹中对应多个边界点；
基于所述边界点进行曲线拟合，以得到所述边界线。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量，包括：
确定所述约束条件对应的预设变化阈值；
基于所述预设变化阈值对向所述目标值的调整过程进行约束，以得到所述处理变量。
11.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述目标轨迹进行基于所述预设规则的二次规划，以对所述优化变量进行更新；
确定更新后的优化变量对应的目标值并进行约束，以得到迭代轨迹。
12.一种自动驾驶的方法，其特征在于，包括：
获取自动驾驶对象的变道指令；
根据所述变道指令对关联轨迹进行如权利要求1-11任一项所述的轨迹数据的处理方法，以得到优化轨迹；
基于所述优化轨迹执行自动驾驶进程。
13.一种轨迹数据的处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待处理轨迹数据，所述待处理轨迹数据包含指示待处理轨迹的离散点序列，所述离散点序列与优化变量相对应；
确定单元，用于基于预设规则确定所述待处理轨迹对应的目标值，所述目标值用于指示所述优化变量的调整方向，所述预设规则基于所述待处理轨迹的平滑度、长度或调整位移设定，所述平滑度、所述长度或所述调整位移根据所述离散点序列计算所得；
约束单元，用于调用约束条件对所述目标值进行约束，以得到处理变量；
处理单元，用于根据所述处理变量对所述待处理轨迹进行处理，以得到目标轨迹。
14.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1至11任一项所述的轨迹数据的处理方法，或权利要求12所述的自动驾驶的方法。
15.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述权利要求1至11任一项所述的轨迹数据的处理方法，或权利要求12所述的自动驾驶的方法。
Priority Applications (1)
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| CN114578401B (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-30 | 泽景(西安)汽车电子有限责任公司 | 一种车道航迹点的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103035121A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-04-10 | 南京航空航天大学 | 一种智能车辆自主行驶动态轨迹规划方法及系统 |
| CN104484726A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-01 | 江苏理工学院 | 船舶轨迹实时预测方法 |
| CN105005301A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-10-28 | 湘潭大学 | 一种基于群体智能算法的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法 |
| CN106023589A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-10-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于卡口数据的车辆轨迹重构方法 |
| CN106500702A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-03-15 | 上海新时达电气股份有限公司 | 连续轨迹规划过渡路径的平滑方法与装置 |
| CN108447262A (zh) * | 2018-04-15 | 2018-08-24 | 山东工商学院 | 一种由行车轨迹构造“数字化道路”的技术与方法 |
| CN108921109A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 安徽融合智能科技有限公司 | 一种面向监控态势的移动目标轨迹可视化方法 |
| CN109655052A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-04-19 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 目标运动轨迹平滑度评估方法 |
| CN109726489A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-05-07 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种建立辅助驾驶数据库的方法及系统 |
| CN110187639A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-08-30 | 吉林大学 | 一种基于参数决策框架的轨迹规划控制方法 |
| CN110928297A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-03-27 | 中南大学 | 基于多目标动态粒子群优化的智能公交车辆路径规划方法 |
| CN111680870A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-18 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 目标运动轨迹质量综合评估方法 |
| US20200320874A1 (en) * | 2018-10-16 | 2020-10-08 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | System to optimize scats adaptive signal system using trajectory data |
-
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Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103035121A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-04-10 | 南京航空航天大学 | 一种智能车辆自主行驶动态轨迹规划方法及系统 |
| CN104484726A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-04-01 | 江苏理工学院 | 船舶轨迹实时预测方法 |
| CN105005301A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-10-28 | 湘潭大学 | 一种基于群体智能算法的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法 |
| CN106023589A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-10-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于卡口数据的车辆轨迹重构方法 |
| CN106500702A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-03-15 | 上海新时达电气股份有限公司 | 连续轨迹规划过渡路径的平滑方法与装置 |
| CN108447262A (zh) * | 2018-04-15 | 2018-08-24 | 山东工商学院 | 一种由行车轨迹构造“数字化道路”的技术与方法 |
| CN108921109A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 安徽融合智能科技有限公司 | 一种面向监控态势的移动目标轨迹可视化方法 |
| US20200320874A1 (en) * | 2018-10-16 | 2020-10-08 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | System to optimize scats adaptive signal system using trajectory data |
| CN109655052A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-04-19 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 目标运动轨迹平滑度评估方法 |
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