CN113501007B - 一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端 - Google Patents
一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113501007B CN113501007B CN202110876532.1A CN202110876532A CN113501007B CN 113501007 B CN113501007 B CN 113501007B CN 202110876532 A CN202110876532 A CN 202110876532A CN 113501007 B CN113501007 B CN 113501007B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- track
- path
- planning
- path planning
- target
- 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 69
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/105—Speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/107—Longitudinal acceleration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/112—Roll movement
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/10—Longitudinal speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/10—Longitudinal speed
- B60W2520/105—Longitudinal acceleration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/50—Barriers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/53—Road markings, e.g. lane marker or crosswalk
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2554/00—Input parameters relating to objects
- B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端，所述的方法包括：获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；基于第一轨迹方程、第二轨迹方程和预设的规划规则，计算第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹的轨迹差值；判断轨迹差值是否不大于预设阈值；若是，则将第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
Description
技术领域
本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端。
背景技术
自动驾驶受到越来越多的关注，其被认为能推进社会技术进步的一个关键点。自动驾驶的功能越来越复杂，从单独的车道保持到智能换道。
目前的局部规划中重点关注的是曲线生成的方法，在确定自车现有状态和末态状态情况下的建立相应的约束方程，得到相应的控制曲线，并输出至车辆控制模块进行控制。这种规划的一个应用的问题是由于车辆关联模块的延时或者车道线发生较大变化的时候，基于本周期的规划路径由于车辆没有及时的跟随导致规划出的轨迹会有较大的跳变，导致控制失败或者体验较差。
发明内容
为了解决上述技术问题，针对以上问题点，本发明公开了基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，通过在车辆运行过程中实时获取车辆在每个时刻的路径规划轨迹，并根据当前时刻的第一路径规划轨迹、当前时刻的前一时刻的第二路径规划轨迹，当前时刻的第一轨迹方程和当前时刻的前一时刻的第二轨迹方程实时确定车辆行驶的目标路径规划轨迹，不仅可以得到稳定可靠的路径规划轨迹，而且得到的规划轨迹较为平滑，舒适性较高。
为了达到上述发明目的，本发明提供了一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，所述的方法包括：
获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值；
判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
若是，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
在一个实施方式中，获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程包括：
获取当前时刻车辆的行驶状态和周围环境信息；
基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆当前时刻的第一行驶策略；
基于所述周围环境信息和所述第一行驶策略规划车辆的第一路径规划轨迹；
基于所述第一路径规划轨迹，确定与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程；
以及，
获取前一时刻车辆的行驶状态和周围环境信息；
基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆前一时刻的第二行驶策略；
基于所述周围环境信息和所述第二行驶策略规划车辆的第二路径规划轨迹；
基于所述第二路径规划轨迹，确定与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程。
在一个实施方式中，所述基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一轨迹和所述第二轨迹的轨迹差值；包括：
基于所述第一轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹中第一预设路径点的第一坐标；
基于所述第二轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第二路径规划轨迹中第二预设路径点的第二坐标；其中，第一预设路径点和第二预设路径点相对应；
将所述第一坐标和所述第二坐标作差，得到路径点差值；
基于所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值；
计算多个路径点差值的平均值，得到路径点平均差值；
将所述路径点平均差值作为所述第一轨迹和所述第二轨迹的轨迹差值。
在一个实施方式中，基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值之前，还包括：
对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点；
基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，其中，所述目标轨迹方程所在的坐标系与所述第一轨迹方程所在的坐标系相同。
在一个实施方式中，所述对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点，包括：
获取前一时刻车辆的行驶状态和车辆的第二行驶策略；
根据所述前一时刻车辆的行驶状态和所述第二行驶策略确定离散时间；
在所述离散时间的时间段内，采集多个所述第二路径规划轨迹路径点，每个路径点包括前一时刻车辆的坐标系；
将路径点作为第二路径规划轨迹中的目标路径点。
在一个实施方式中，所述基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，包括：
获取当前时刻车辆的行驶状态以及与当前时刻车辆的行驶状态对应的的当前转移矩阵；
基于所述当前转移矩阵，将第二轨迹方程中的多个所述目标路径点进行转换，得到目标轨迹方程。
在一个实施方式中，所述将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，包括：
获取所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹不重合的目标轨迹段，其中，目标轨迹段包括第一路径规划轨迹中的第一目标轨迹段和第二路径规划轨迹中的第二目标轨迹段；
获取第一目标轨迹段中的第一轨迹点、第一轨迹点的第一坐标信息、第二目标轨迹段中的第二轨迹点和第二轨迹点的第二坐标信息，其中，第一目标轨迹点和第二目标轨迹点所处的目标轨迹段中的位置相对应；
将第一坐标信息和第二坐标信息进行加权平均，得到目标坐标信息以及与目标坐标信息对应的目标轨迹点；
获取目标轨迹段中多个目标轨迹点；
基于每个目标轨迹点，确定与目标轨迹段对应的目标轨迹；
获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹重合处的目标重合轨迹；
基于所述目标重合轨迹和所述目标轨迹，确定目标路径规划轨迹。
在一个实施方式中，若轨迹差值大于预设阈值，则将当前时刻的第一路径规划轨迹作为目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
本发明还提供了一种基于自动驾驶的路径轨迹规划装置，所述的装置包括：
获取模块，用于获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
第一处理模块，用于基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值；
判断模块，用于判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
第二处理模块，用于若轨迹差值不大于预设阈值，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹。
本发明还提供了一种基于自动驾驶的路径轨迹规划终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明公开的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，通过在车辆运行过程中实时获取车辆在每个时刻的路径规划轨迹，并根据当前时刻的第一路径规划轨迹、当前时刻的前一时刻的第二路径规划轨迹，当前时刻的第一轨迹方程和当前时刻的前一时刻的第二轨迹方程实时确定车辆行驶的目标路径规划轨迹，不仅可以得到稳定可靠的路径规划轨迹，而且得到的规划轨迹较为平滑，舒适性较高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端，下面将对实施例所需要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发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种轨迹差值的计算方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种目标路径规划轨迹的获取方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种基于自动驾驶的路径轨迹规划装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划终端的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本发明的实施例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“具有”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、产品或服务器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。
以下结合图1介绍本发明的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，可以应用于自动驾驶车辆的的路径轨迹规划方法。
请参考图1，其所示为本发明实施例提供的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规；或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序，基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，可以按照实施例或附图所示的方法顺序执行。具体的如图1所示，所述方法包括：
S101,获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
需要说明的是，在本说明书实施例中，当前时刻和前一时刻为两个相邻的周期，预设时间段为一个周期的时长；
第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹均可以指车辆在某一路段上的行驶轨迹；
在本说明书实施例中，当前时刻车辆的第一路径规划轨迹可以是基于当前时刻车辆的行驶状态和周围环境信息确定的，
具体的，可以根据当前时刻的车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆当前时刻的第一行驶策略；
在本说明书实施例中，车辆的行驶状态可以包括车辆的速度、加速度和横摆角速度；
周围环境信息可以包括车道线信息、道路上的物体信息；其中，车道线信息可以采用方程的形式进行表示，车道线方程如下：
y＝c0+heading*x+c0/2*x*x+c1/6*x*x*x
其中，x表示车辆自身坐标系的纵向距离，y表示距离车道线的距离；
物体信息，可以是物体与车辆之间的距离信息；
在本说明书实施例中，第一行驶策略可以是车辆换道行驶或保持当前车道行驶；
基于所述周围环境信息和所述第一行驶策略规划车辆的第一路径规划轨迹；
在本说明书实施例中，轨迹的规划可以基于frenet或贝塞尔曲线进行规划；
具体的，以基于frenet坐标系的五次多项式规划为例，在[t1,t2]时间内基于周围环境信息和第一行驶策略确定在t1时刻的车辆状态和在t2时刻的车辆状态，基于车辆在t1时刻和t2时刻时的车辆状态，规划得到车辆的第一路径规划轨迹；其中，车辆状态可以包括车辆的所在的车道、车辆与车道线之间的距离信息以及车辆与道路上的物体之间的距离信息；
优选的，可以基于设计的cost函数得到最优的路径规划轨迹；
在本说明书实施例中，可以是基于所述第一路径规划轨迹，确定与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程；
具体的，在路径规划过程中，规划的路径规划轨迹与该路径规划轨迹的估计方程式相对应的，在规划路径的过程中即可生成相应的轨迹方程。
在本说明书实施例中，前一时刻车辆的第二路径规划轨迹可以是基于前一时刻车辆的行驶状态和周围环境信息确定的；
具体的，可以基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆前一时刻的第二行驶策略；
在本说明书实施例中，车辆的行驶状态可以包括车辆的速度、加速度和横摆角速度；
周围环境信息可以包括车道线信息、道路上的物体信息；其中，车道线信息可以采用方程的形式进行表示，车道线方程如下：
y＝c0+heading*x+c0/2*x*x+c1/6*x*x*x
其中，x表示车辆自身坐标系的纵向距离，y表示距离车道线的距离；
物体信息，可以是物体与车辆之间的距离信息；
在本说明书实施例中，第一行驶策略可以是车辆换道行驶或保持当前车道行驶；
基于所述周围环境信息和所述第二行驶策略规划车辆的第二路径规划轨迹；
在本说明书实施例中前一时刻的第二路径规划轨迹与当前时刻的第一路径规划轨迹的规划方法相同，区别仅仅在于前一时刻与当前时刻的数据信息不同；
在本说明书实施例中，可以基于所述第二路径规划轨迹，确定与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程。
S103,基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值；
在本说明书实施例中，在计算第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值之前，可以将所述第一轨迹方程和/或第二轨迹方程的坐标系进行转换，使得第一轨迹方程和第二轨迹方程位于同一坐标系下；
基于位于同一坐标系下的第一轨迹方程和第二轨迹方程进行其轨迹差值的计算。
在本说明书实施例中，如图2，其所示为本发明实施例提供的一种轨迹差值的计算方法的流程示意图，具体的，包括以下步骤：
S201,基于所述第一轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹中第一预设路径点的第一坐标；
S203,基于所述第二轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第二路径规划轨迹中第二预设路径点的第二坐标；其中，第一预设路径点和第二预设路径点相对应；
具体的，第一路径点和第二路径点可以为第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中同一路段上的轨迹不一致的路径点；
在本说明书实施例中，预设的规划规则可以包括预设路段和预设路段上需要选取的预设路径点；其中预设路段可以是第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中预设长度的路段；预设的路径点可以是在第一路径规划轨迹中预设路段上和第二路径规划轨迹中预设路段上轨迹不一致的路径点；
具体的，可以在同一预设路段上基于第一轨迹方程和第二轨迹方程取相对应位置的预设路径点，并获取预设路径点的坐标；其中，预设路径点包括至少两个；
也即是第一预设路径点和第二预设路径点位于预设路段中的同一位置；
在本说明书实施例中，基于第一轨迹方程和第二轨迹方程的不同，第一预设路径点的第一坐标和第二预设路径点的第二坐标可以相同也可以不同；
S205,将所述第一坐标和所述第二坐标作差，得到路径点差值；
在本说明书实施例中，路径点差值可以是第一预设路径点和第二预设路径点的位置差，也即可以是第一坐标和第二坐标的坐标差；
S207,基于所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值；
在本说明书实施例中，基于预设的规划规则，在第一路径规划轨迹的预设路段上选取多个路径点以及每个路径点对应的坐标；
基于预设的规划规则，在第二路径规划轨迹的预设路段上选取多个路径点以及每个路径点对应的坐标；其中，在第一路径规划轨迹的预设路段上选取的多个路径点和在第二路径规划轨迹的预设路段上选取的多个路径点分别一一对应；
将每个第一路径规划轨迹的预设路段上路径点与第二路径规划轨迹的预设路段上相对应的路径点分别计算路径点差值；即可得到每两个相对应的路径点的路径点差值；
S209,计算多个路径点差值的平均值，得到路径点平均差值；
在本说明书实施例中，将多个路径点差值进行加权求平均，得到一个路径点平均差值。
S211,将所述路径点平均差值作为所述第一轨迹和所述第二轨迹的轨迹差值。
S105,判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
在本说明书实施例中，预设阈值可以是基于机器学习得到的；
S107,若是，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶；
在本说明书实施例中，若轨迹差值大于预设阈值，此时，若直接将车辆行驶轨迹切换为当前时刻的第一路径规划轨迹，则车身会产生较大的抖动；因此，当轨迹差值大于预设阈值时，需要基于第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹规划新的目标路径规划轨迹；
具体的，如图3，其所示为本发明实施例提供的一种目标路径规划轨迹的获取方法的流程示意图，具体的，如下：
S301,获取所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹不重合的目标轨迹段，其中，目标轨迹段包括第一路径规划轨迹中的第一目标轨迹段和第二路径规划轨迹中的第二目标轨迹段；
在本说明书实施例中，所述目标轨迹段可以包括至少一段；
第一目标轨迹段和第二目标轨迹段的长度和位置相对应；
S303,获取第一目标轨迹段中的第一轨迹点、第一轨迹点的第一坐标信息、第二目标轨迹段中的第二轨迹点和第二轨迹点的第二坐标信息，其中，第一目标轨迹点和第二目标轨迹点所处的目标轨迹段中的位置相对应；
在本说明书实施例中，第一目标轨迹点在第一目标轨迹段中的位置与第二目标轨迹点在第二目标轨迹段中的位置相对应；
具体的，可以是水平方向上的横坐标相同；
S305,将第一坐标信息和第二坐标信息进行加权平均，得到目标坐标信息以及与目标坐标信息对应的目标轨迹点；
在本说明书实施例中，可以基于所述目标坐标信息确定目标轨迹点；
S307,获取目标轨迹段中多个目标轨迹点；
在本说明书实施例中，可以在目标轨迹段按照预设距离获取多个目标轨迹点；
具体的，可以在第一目标轨迹段中按照预设距离获取多个第一轨迹点；在第二目标轨迹段中按照预设距离获取多个第二轨迹点；将每个位置相对应的第一轨迹点和第二轨迹点的坐标信息进行加权平均，即可得到多个目标坐标信息，基于多个目标坐标信息确定与每个目标坐标信息对应的目标轨迹点。
S309,基于每个目标轨迹点，确定与目标轨迹段对应的目标轨迹；
S311,获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹重合处的目标重合轨迹；
S313,基于所述目标重合轨迹和所述目标轨迹，确定目标路径规划轨迹。
在本说明书实施例中，可以将所述目标重合轨迹和所述目标轨迹进行组合，即可得到目标路径规划轨迹。
在本说明书实施例中，在得到目标路径规划轨迹后，可以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。这种设计可以使得路径轨迹实时更新且能平滑过渡；保证了规划的路径轨迹的精确度和稳定性。
在本说明书另一个实施例中，若轨迹差值大于预设阈值，则将当前时刻的第一路径规划轨迹作为目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
在本说明书另一个实施例中，如图4，其所示为本发明实施例提供的另一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法的流程示意图，具体的，如下：
S401,获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
S403,对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点；
在本说明书实施例中，所述对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点，包括
获取前一时刻车辆的行驶状态和车辆的第二行驶策略；
根据所述前一时刻车辆的行驶状态和所述第二行驶策略确定离散时间；
在本说明书实施例中，基于第二行驶策略中换道需要对车道线有相对较长的预测时间，车道保持预测时间较短，
具体的，基于车辆的行驶状态中的车辆速度、横摆角速度以及第二行驶策略中是否变换车道的预设时间，来确定离散时间；
在所述离散时间的时间段内，采集多个所述第二路径规划轨迹路径点；
在本说明书实施例中，可以基于车辆的行驶状态中的横摆角速度确定路径点的采集个数，具体的当横摆角速度较大时，采集的每个路径点之间距离较小，也即是路径点的采集个数较多；当横摆角速度较为平稳时，则相反；
在本说明书实施例中，每个路径点包括前一时刻车辆的坐标系，其中，基于前一时刻的下一时刻也即是当前时刻车辆的行驶状态发生了改变，前一时刻的坐标需要进行转化，因此，在获取路径点时，每个路径点中均包括了前一时刻车辆的坐标系。
将路径点作为第二路径规划轨迹中的目标路径点。
S405,基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，其中，所述目标轨迹方程所在的坐标系与所述第一轨迹方程所在的坐标系相同；
在本说明书实施例中，所述基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，可以包括：
获取当前时刻车辆的行驶状态以及与当前时刻车辆的行驶状态对应的的当前转移矩阵；
在本说明书实施例中，当前转移矩阵可以为T，具体的，当前时刻的转移矩阵和前一时刻的转移矩阵可以相同；
基于所述当前转移矩阵，将第二轨迹方程中的多个所述目标路径点进行转换，得到目标轨迹方程。
在本说明书实施例中，前一时刻第二轨迹方程中的多个所述目标路径点可以用X_t1表示，
目标轨迹方程可以用X_t表示；
具体的，将第二轨迹方程转换成当前时刻坐标系下的目标轨迹方程可以是X_t＝T*X_t1。
S407,基于所述第一轨迹方程、所述目标轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述目标路径规划轨迹的轨迹差值；
在本说明书实施例中，计算轨迹差值的方法与上述实施例计算差值的方法相同。
S409,判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
S411,若是，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
由上述本发明提供的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端的实施例可见，本发明实施例获取获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值；判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；若是，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶；利用本说明书实施例提供的技术方案，通过在车辆运行过程中实时获取车辆在每个时刻的路径规划轨迹，并根据当前时刻的第一路径规划轨迹、当前时刻的前一时刻的第二路径规划轨迹，当前时刻的第一轨迹方程和当前时刻的前一时刻的第二轨迹方程实时确定车辆行驶的目标路径规划轨迹，不仅可以得到稳定可靠的路径规划轨迹，而且得到的规划轨迹较为平滑，舒适性较高。
本发明实施例还提供了一种基于自动驾驶的路径轨迹规划装置，如图5所示，其所示为本发明实施例提供的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划装置的结构示意图；具体的，所述的装置包括：
获取模块510，用于获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
第一处理模块520，用于基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值；
判断模块530，用于判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
第二处理模块540，用于若轨迹差值不大于预设阈值，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹。
在本说明书实施例中，还包括：
第一信息获取模块，用于获取当前时刻车辆的行驶状态和周围环境信息；
第一确定模块，用于基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆当前时刻的第一行驶策略；
第一规划模块，用于基于所述周围环境信息和所述第一行驶策略规划车辆的第一路径规划轨迹；
第二确定模块，用于基于所述第一路径规划轨迹，确定与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程；
以及，
第二信息获取模块，用于获取前一时刻车辆的行驶状态和周围环境信息；
第三确定模块，用于基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆前一时刻的第二行驶策略；
第二规划模块，用于基于所述周围环境信息和所述第二行驶策略规划车辆的第二路径规划轨迹；
第四确定模块，用于基于所述第二路径规划轨迹，确定与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程。
在本说明书实施例中，所述第一处理模块520包括：
第一获取单元，用于基于所述第一轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹中第一预设路径点的第一坐标；
第二获取单元，用于基于所述第二轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第二路径规划轨迹中第二预设路径点的第二坐标；其中，第一预设路径点和第二预设路径点相对应；
第一计算单元，用于将所述第一坐标和所述第二坐标作差，得到路径点差值；
第三获取单元，用于基于所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值；
第二计算单元，用于计算多个路径点差值的平均值，得到路径点平均差值；
第一处理单元，用于将所述路径点平均差值作为所述第一轨迹和所述第二轨迹的轨迹差值。
在本说明书实施例中，还包括：
第三处理模块，用于对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点；
转换模块，用于基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，其中，所述目标轨迹方程所在的坐标系与所述第一轨迹方程所在的坐标系相同。
在本说明书实施例中，所述第三处理模块包括：
第四获取单元，获取前一时刻车辆的行驶状态和车辆的第二行驶策略；
第一确定单元，用于根据所述前一时刻车辆的行驶状态和所述第二行驶策略确定离散时间；
采集单元，用于在所述离散时间的时间段内，采集多个所述第二路径规划轨迹路径点，每个路径点包括前一时刻车辆的坐标系；
第二处理单元，用于将路径点作为第二路径规划轨迹中的目标路径点。
在本说明书实施例中，所述转换模块包括：
第五获取单元，用于获取获取当前时刻车辆的行驶状态以及与当前时刻车辆的行驶状态对应的的当前转移矩阵；
转换单元，用于基于所述当前转移矩阵，将第二轨迹方程中的多个所述目标路径点进行转换，得到目标轨迹方程。
在本说明书实施例中，所述第二处理模块包括：
第六获取单元，用于获取所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹不重合的目标轨迹段，其中，目标轨迹段包括第一路径规划轨迹中的第一目标轨迹段和第二路径规划轨迹中的第二目标轨迹段；
第七获取单元，用于获取第一目标轨迹段中的第一轨迹点、第一轨迹点的第一坐标信息、第二目标轨迹段中的第二轨迹点和第二轨迹点的第二坐标信息，其中，第一目标轨迹点和第二目标轨迹点所处的目标轨迹段中的位置相对应；
第三计算单元，用于将第一坐标信息和第二坐标信息进行加权平均，得到目标坐标信息以及与目标坐标信息对应的目标轨迹点；
第八获取单元，用于获取目标轨迹段中多个目标轨迹点；
第二确定单元，用于基于每个目标轨迹点，确定与目标轨迹段对应的目标轨迹；
第九获取单元，用于获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹重合处的目标重合轨迹；
第三确定单元，用于基于所述目标重合轨迹和所述目标轨迹，确定目标路径规划轨迹。
在本说明书实施例中，还包括：
第四处理模块，用于若轨迹差值大于预设阈值，则将当前时刻的第一路径规划轨迹作为目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。。
本发明实施例提供了一种基于自动驾驶的路径轨迹规划终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法。
存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器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、功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据所述设备的使用所创建的数据等。此外，存储器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。相应地，存储器还可以包括存储器控制器，以提供处理器对存储器的访问。
图6为本发明实施例提供的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划终端的结构示意图，该基于自动驾驶的路径轨迹规划终端的内部构造可包括但不限于：处理器、网络接口及存储器，其中基于自动驾驶的路径轨迹规划终端内的处理器、网络接口及存储器可以通过总线或其他方式连接，在本说明书实施例所示图6中以通过总线连接为例。
其中，处理器(或称CPU(Central Processing Unit，中央处理器))是基于自动驾驶的路径轨迹规划终端的计算核心以及控制核心。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI、移动通信接口等)。存储器(Memory)是基于自动驾驶的路径轨迹规划终端中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的存储器可以是高速RAM存储设备，也可以是非不稳定的存储设备(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储设备；可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。存储器提供存储空间，该存储空间存储了基于自动驾驶的路径轨迹规划终端的操作系统，可包括但不限于：Windows系统(一种操作系统)，Linux(一种操作系统)等等，本发明对此并不作限定；并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。在本说明书实施例中，处理器加载并执行存储器中存放的一条或一条以上指令，以实现上述方法实施例提供的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法。
本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质可设置于基于自动驾驶的路径轨迹规划终端之中以保存用于实现方法实施例中的一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集可由电子设备的处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也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，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：所述的方法包括：
获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，获取所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值，将所述多个路径点差值的平均差值确定为轨迹差值；
判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
若是，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
2.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程之前还包括：
获取当前时刻车辆的行驶状态和周围环境信息；
基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆当前时刻的第一行驶策略；
基于所述周围环境信息和所述第一行驶策略规划车辆的第一路径规划轨迹；
基于所述第一路径规划轨迹，确定与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程；
以及，
获取前一时刻车辆的行驶状态和周围环境信息；
基于的所述车辆的行驶状态和所述周围环境信息确定车辆前一时刻的第二行驶策略；
基于所述周围环境信息和所述第二行驶策略规划车辆的第二路径规划轨迹；
基于所述第二路径规划轨迹，确定与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程。
3.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：所述基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，获取所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值，将所述多个路径点差值的平均差值确定为轨迹差值；包括：
基于所述第一轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹中第一预设路径点的第一坐标；
基于所述第二轨迹方程和所述预设的规划规则，获取第二路径规划轨迹中第二预设路径点的第二坐标；其中，第一预设路径点和第二预设路径点相对应；
将所述第一坐标和所述第二坐标作差，得到路径点差值；
基于所述预设的规划规则，获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值；
计算多个路径点差值的平均值，得到路径点平均差值；
将所述路径点平均差值作为所述第一轨迹和所述第二轨迹的轨迹差值。
4.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，计算所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹的轨迹差值之前，还包括：
对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点；
基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，其中，所述目标轨迹方程所在的坐标系与所述第一轨迹方程所在的坐标系相同。
5.根据权利要求4所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：所述对所述第二路径规划轨迹进行离散化处理，以得到第二路径规划轨迹中的多个目标路径点，包括：
获取前一时刻车辆的行驶状态和车辆的第二行驶策略；
根据所述前一时刻车辆的行驶状态和所述第二行驶策略确定离散时间；
在所述离散时间的时间段内，采集多个所述第二路径规划轨迹路径点，每个路径点包括前一时刻车辆的坐标系；
将路径点作为第二路径规划轨迹中的目标路径点。
6.根据权利要求5所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：所述基于多个所述目标路径点，对所述第二轨迹方程进行坐标系转换，得到目标轨迹方程，包括：
获取当前时刻车辆的行驶状态以及与当前时刻车辆的行驶状态对应的当前转移矩阵；
基于所述当前转移矩阵，将第二轨迹方程中的多个所述目标路径点进行转换，得到目标轨迹方程。
7.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：所述将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹，包括：
获取所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹不重合的目标轨迹段，其中，目标轨迹段包括第一路径规划轨迹中的第一目标轨迹段和第二路径规划轨迹中的第二目标轨迹段；
获取第一目标轨迹段中的第一轨迹点、第一轨迹点的第一坐标信息、第二目标轨迹段中的第二轨迹点和第二轨迹点的第二坐标信息，其中，第一目标轨迹点和第二目标轨迹点所处的目标轨迹段中的位置相对应；
将第一坐标信息和第二坐标信息进行加权平均，得到目标坐标信息以及与目标坐标信息对应的目标轨迹点；
获取目标轨迹段中多个目标轨迹点；
基于每个目标轨迹点，确定与目标轨迹段对应的目标轨迹；
获取第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹中轨迹重合处的目标重合轨迹；
基于所述目标重合轨迹和所述目标轨迹，确定目标路径规划轨迹。
8.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法，其特征在于：还包括：
若轨迹差值大于预设阈值，则将当前时刻的第一路径规划轨迹作为目标路径规划轨迹，以控制车辆按照目标路径规划轨迹行驶。
9.一种基于自动驾驶的路径轨迹规划装置，其特征在于：所述的装置包括：
获取模块，用于获取当前时刻车辆的第一路径规划轨迹、与所述第一路径规划轨迹对应的第一轨迹方程、前一时刻车辆的第二路径规划轨迹和与所述第二路径规划轨迹对应的第二轨迹方程，其中，前一时刻为当前时刻之前预设时间段的时刻，所述第一路径规划轨迹和第二路径规划轨迹为同一路段上的路径规划轨迹；
第一处理模块，用于基于所述第一轨迹方程、所述第二轨迹方程和预设的规划规则，获取所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹中预设路段上的多个路径点差值，将所述多个路径点差值的平均差值确定为轨迹差值；
判断模块，用于判断所述轨迹差值是否不大于预设阈值；
第二处理模块，用于若轨迹差值不大于预设阈值，则将所述第一路径规划轨迹和所述第二路径规划轨迹进行融合，得到目标路径规划轨迹。
10.一种基于自动驾驶的路径轨迹规划终端，其特征在于：所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一项所述的基于自动驾驶的路径轨迹规划方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110876532.1A CN113501007B (zh) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | 一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110876532.1A CN113501007B (zh) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | 一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113501007A CN113501007A (zh) | 2021-10-15 |
| CN113501007B true CN113501007B (zh) | 2022-11-15 |
Family
ID=78014742
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110876532.1A Active CN113501007B (zh) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | 一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113501007B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115320636A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-11 | 中汽创智科技有限公司 | 一种自动驾驶方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108778882B (zh) * | 2016-03-15 | 2021-07-23 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 |
| US20190286151A1 (en) * | 2018-03-14 | 2019-09-19 | GM Global Technology Operations LLC | Automated driving systems and control logic for cloud-based scenario planning of autonomous vehicles |
| TWI674984B (zh) * | 2018-11-15 | 2019-10-21 | 財團法人車輛研究測試中心 | 自動駕駛車輛之行駛軌跡規劃系統及方法 |
| CN110196592B (zh) * | 2019-04-26 | 2023-07-28 | 纵目科技（上海）股份有限公司 | 一种轨迹线的更新方法、系统、终端和存储介质 |
| US11292457B2 (en) * | 2019-07-31 | 2022-04-05 | Toyota Research Institute, Inc. | Autonomous vehicle user interface with predicted trajectories |
| CN112665590B (zh) * | 2020-12-11 | 2023-04-21 | 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 | 车辆的轨迹确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
-
2021
- 2021-07-30 CN CN202110876532.1A patent/CN113501007B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113501007A (zh) | 2021-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110955242B (zh) | 机器人导航方法、系统、机器人及存储介质 | |
| WO2021238303A1 (zh) | 运动规划的方法与装置 | |
| CN110262486B (zh) | 一种无人驾驶设备运动控制方法及装置 | |
| CN112562328B (zh) | 一种车辆行为预测方法及装置 | |
| CN112888612A (zh) | 自动驾驶车辆规划 | |
| EP1840689A2 (en) | Real time planning and scheduling for a team of unmanned vehicles | |
| CN109213153B (zh) | 一种车辆自动驾驶方法及电子设备 | |
| CN113341941B (zh) | 一种无人驾驶设备的控制方法及装置 | |
| CN111208838A (zh) | 一种无人驾驶设备的控制方法及装置 | |
| CN112327888B (zh) | 路径规划方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| JP7520444B2 (ja) | 乗り物に基づくデータ処理方法、データ処理装置、コンピュータ機器、及びコンピュータプログラム | |
| CN113997954B (zh) | 一种车辆行驶意图预测方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN113968243B (zh) | 一种障碍物轨迹预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113501007B (zh) | 一种基于自动驾驶的路径轨迹规划方法、装置及终端 | |
| CN114644016A (zh) | 车辆自动驾驶决策方法、装置、车载终端和存储介质 | |
| CN111126362A (zh) | 一种预测障碍物轨迹的方法及装置 | |
| CN107949769A (zh) | 用于更新一车辆中电子地图的方法 | |
| CN112325898A (zh) | 路径规划方法、装置、设备和存储介质 | |
| KR20230024392A (ko) | 주행 의사 결정 방법 및 장치 및 칩 | |
| CN113050452A (zh) | 车辆变道控制方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN117104272A (zh) | 一种智能驾驶方法、系统、交通工具及存储介质 | |
| CN112116226A (zh) | 仿真车辆的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114167857B (zh) | 一种无人驾驶设备的控制方法及装置 | |
| CN116105712A (zh) | 道路地图的生成方法、回注方法、计算机设备及介质 | |
| CN115454085A (zh) | 基于导航地图的自动驾驶控制方法及自动驾驶控制装置 |
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 |