CN113771851A - 一种轨迹规划方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种轨迹规划方法及装置，该方法包括：在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数；以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，第二期望轨迹是为自动驾驶设备规划的新期望轨迹。应用本申请实施例提供的技术方案，解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

Description

一种轨迹规划方法及装置

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种轨迹规划方法及装置。

背景技术

轨迹是自动驾驶设备从起点到到达终点的时空参数序列，这里，时空参数包括：位姿、速度、加速度等。轨迹规划为规划一条自动驾驶设备从起点到到达终点的轨迹。轨迹规划是自动驾驶系统的核心技术。

在实际应用中，自动驾驶系统规划一条自动驾驶设备需要跟踪的轨迹，也就是规划一条期望轨迹，从而自动驾驶设备跟踪期望轨迹，达到变道、避障、定点停车等目的。

自动驾驶设备在跟踪过程中，自动驾驶系统很可能会决定规划一条新的期望轨迹，使自动驾驶系统跟踪新的期望轨迹。然而，自动驾驶系统规划出新的期望轨迹需要耗费一定时间，在这一定时间内，自动驾驶设备继续跟踪原期望轨迹。这使得当自动驾驶系统规划出新的期望轨迹后，自动驾驶设备在原期望轨迹上的实际时空参数与在新的期望轨迹上的期望时空参数存在很大差异，发生轨迹漂移。此时，为了跟踪上新的期望轨迹，自动驾驶系统就会快速调整反向盘、执行制动或加油门等操作，影响了整个自动驾驶系统的性能。

申请内容

本申请实施例的目的在于提供一种轨迹规划方法及装置，以解决在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种轨迹规划方法，所述方法包括：

在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；

在所述自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测时空参数；

以所述预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，所述第二期望轨迹是为所述自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

可选的，所述获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时的步骤，包括：

获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时，所述实际规划耗时为所述当前时刻之前实际为所述自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时；

计算所述预设数量个实际规划耗时的平均值，作为规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

可选的，所述预测时空参数包括所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测位姿、预测速度和预测加速度；

所述以所述预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹的步骤，包括：

以所述预测位姿为起点做路径规划，并以所述预测速度和预测加速度为起点做速度规划，生成第二期望轨迹。

可选的，在生成所述第二期望轨迹之后，所述方法还包括：

截取所述第一期望轨迹上起始时空参数与所述预测时空参数间的第三期望轨迹，所述起始时空参数为在确定为所述自动驾驶设备规划新期望轨迹时所述自动驾驶设备的时空参数；

合并所述第二期望轨迹和所述第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

可选的，在生成所述第二期望轨迹之后，所述方法还包括：

获取本次规划得到所述第二期望轨迹的当前规划耗时；

基于所述当前规划耗时，更新所述参考规划耗时。

第二方面，本申请实施例提供了一种轨迹规划装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；

确定单元，用于在所述自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测时空参数；

生成单元，用于以所述预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，所述第二期望轨迹是为所述自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

可选的，所述第一获取单元，包括：

获取子单元，用于获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时，所述实际规划耗时为所述当前时刻之前实际为所述自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时；

计算子单元，用于计算所述预设数量个实际规划耗时的平均值，作为规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

可选的，所述预测时空参数包括所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测位姿、预测速度和预测加速度；

所述生成单元，具体用于以所述预测位姿为起点做路径规划，并以所述预测速度和预测加速度为起点做速度规划，生成第二期望轨迹。

可选的，所述装置还包括：

截取单元，用于在生成所述第二期望轨迹之后，截取所述第一期望轨迹上起始时空参数与所述预测时空参数间的第三期望轨迹，所述起始时空参数为在确定为所述自动驾驶设备规划新期望轨迹时所述自动驾驶设备的时空参数；

合并单元，用于合并所述第二期望轨迹和所述第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

可选的，所述装置还包括：

第二获取单元，用于在生成所述第二期望轨迹之后，获取本次规划得到所述第二期望轨迹的当前规划耗时；

更新单元，用于基于所述当前规划耗时，更新所述参考规划耗时。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述轨迹规划方法的任一步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述轨迹规划方法的任一步骤。

第五方面，本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述轨迹规划方法的任一步骤。

本申请实施例有益效果：

本申请实施例提供的技术方案中，在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数，以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹。本申请实施例考虑了规划耗时对轨迹的影响，修正了规划耗时引起的轨迹漂移，进而解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

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他的附图。

图1为一种路径的示意图；

图2a为一种路径规划的示意图；

图2b为一种速度规划的示意图；

图3为本申请实施例提供的轨迹规划方法的第一种流程示意图；

图4a为本申请实施例提供的一种路径规划的示意图；

图4b本申请实施例提供的为一种速度规划的示意图；

图5为本申请实施例提供的轨迹规划方法的第二种流程示意图；

图6为本申请实施例提供的轨迹规划方法的第三种流程示意图；

图7为本申请实施例提供的轨迹规划方法的第四种流程示意图；

图8为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第一种结构示意图；

图9为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第二种结构示意图；

图10为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第三种结构示意图；

图11为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第四种结构示意图；

图12为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第五种结构示意图；

图13为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面对本申请实施例中出现的词语进行解释说明。

自动驾驶设备：包括自动驾驶汽车、机器人等支持自动驾驶系统的设备。

轨迹：指自动驾驶设备从起点到到达终点的时空参数序列。轨迹上可以包括多个轨迹点，轨迹点的时空参数可以分为轨迹点的空间参数和轨迹点的时间参数。可以理解为，在路径的路径点上添加时间维度的信息构成一条轨迹。

路径：指自动驾驶设备从起点到终点的空间参数序列。路径上可以包括多个路径点，路径点的空间参数可以称为自动驾驶设备的位姿。

本申请实施例中，路径点的空间参数可以表示为(x(s),y(s),yaw(s))，轨迹点的时空参数可以表示为(x(s),y(s),yaw(s),s(t))。其中，s表示该路径点到路径起点的累计距离，s(t)表示t时刻的累计距离，(x(s),y(s))表示该路径点的坐标，yaw(s)表示该路径点的偏航角。

例如，图1所示的路径，该路径包括5个路径点，分别为P1、P2、P3、P4和P5，P1为该路径的起点，P5为该路径的终点。L1为P1与P2之间欧式距离，L2为P2与P3之间欧式距离，L3为P3与P4之间欧式距离，L4为P4与P5之间的欧式距离。根据上述累计距离s的定义，确定路径点P1的累计距离为s(P1)＝0，路径点P2的累计距离为s(P2)＝L1，路径点P3的累计距离为s(P3)＝L1+L2，路径点P4的累计距离为s(P4)＝L1+L2+L3，路径点P5的累计距离为s(P5)＝L1+L2+L3+L4。则路径点P1的空间参数可以表示为(x(0),y(0),yaw(0))，路径点P2的空间参数可以表示为(x(L1),y(L1),yaw(L1))，路径点P3的空间参数可以表示为(x(L1+L2),y(L1+L2),yaw(L1+L2))，路径点P4的空间参数可以表示为(x(L1+L2+L3),y(L1+L2+L3),yaw(L1+L2+L3))，路径点P5的空间参数可以表示为(x(L1+L2+L3+L4),y(L1+L2+L3+L4),yaw(L1+L2+L3+L4))。综合上述路径点P1-P5的空间参数，得到图1所示路径的空间参数序列。

若自动驾驶设备在路径点P1的时刻为T1，在路径点P2的时刻为T2，在路径点P3的时刻为T3，在路径点P4的时刻为T4，在路径点P5的时刻为T5，则在路径点P1-P5上添加时间维度的信息，得到轨迹点P1-P5，以轨迹点P1为例，轨迹点P1可以表示为(x(s(T1)),y(s(T1)),yaw(s(T1)),s(T1))，轨迹点P2-P5以此类推。

在轨迹点上可以添时间、加速度、加速度等独立的属性。这种情况下，轨迹点的时空参数可以表示为(x(s),y(s),yaw(s),s(t),t,v(t),a(t))。v(t)表示t时刻的速度，a(t)表示t时刻的加速度。仍以轨迹点P1为例，轨迹点P1可以表示为(x(s(T1)),y(s(T1)),yaw(s(T1)),s(T1),v(T1),a(T1))。

路径规划：规划一条自动驾驶设备从起点的位姿到达终点的位姿的路径。

速度规划：以一条固定的路径为基础，为每个路径点规划时间维度信息，使路径形成轨迹。

轨迹规划：规划一条自动驾驶设备从起点到到达终点的轨迹。

期望轨迹：自动驾驶设备需要跟踪的轨迹。

在实际应用中，自动驾驶系统规划一条自动驾驶设备跟踪期望轨迹，从而自动驾驶设备跟踪期望轨迹，达到变道、避障、定点停车等目的。自动驾驶设备在跟踪过程中，自动驾驶系统若决定规划一条新的期望轨迹，使自动驾驶系统跟踪新的期望轨迹，将会发生轨迹漂移。

如图2a所示的路径规划的示意图和图2b所示的速度规划的示意图。图2a中的横坐标为自动驾驶设备的平面横坐标，图2a中的纵坐标为自动驾驶设备的平面纵坐标。基于图2a的横坐标和纵坐标可确定自动驾驶设备的位姿。图2b的横坐标为时间，图2b的纵坐标为累计距离。基于图2b的横坐标和纵坐标可确定自动驾驶设备的速度和加速度等信息。

图2a和图2b中，在T1时刻，自动驾驶设备的期望轨迹G1，位于01位置处，01位置的时空参数为(x(T1),y(T1),yaw(T1),v(T1),a(T1))。若在T1时刻自动驾驶系统决定规划一条新的期望轨迹，并以01位置的时空参数为起点，规划出新的期望轨迹G2。在规划出期望轨迹G2，自动驾驶设备开始跟踪期望轨迹G2。

上述自动驾驶系统从开始规划期望轨迹G2到规划出期望轨迹G2的耗时为δ，T1+δ＝T2。另外，自动驾驶系统在规划出期望轨迹G2前，自动驾驶设备继续跟踪原期望轨迹G1。当规划出期望轨迹G2时，也就是T2时刻时，如图2a和图2b所示，自动驾驶设备实际位于期望轨迹G1的02位置处，而期望自动驾驶设备在T2时刻位于期望轨迹G2的03位置处。此时，02位置和03位置存在很大差异，发生轨迹漂移。

为了使自动驾驶设备跟踪上新的期望轨迹，自动驾驶系统就会快速调整反向盘、执行制动减速或加油门加速等操作，影响了整个自动驾驶系统的性能。

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种轨迹规划方法及装置，该方法及装置应用于自动驾驶系统，该自动驾驶系统可以集成在自动驾驶设备上，也可以独立于自动驾驶设备外，例如，自动驾驶系统可以安装在移动终端上，以实现远程控制自动驾驶设备移动。

本申请实施例提供的方法中，在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数，以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹。本申请实施例考虑了规划耗时对轨迹的影响，修正了规划耗时引起的轨迹漂移，进而解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

下面通过具体实施例，对本申请实施例提供的轨迹规划方法及装置进行说明。另外，为了便于理解，下面以自动驾驶系统为执行主体进行说明，并不起限定作用。

参考图3，图3为本申请实施例提供的轨迹规划方法的第一种流程示意图。该方法包括如下步骤。

步骤301，在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

本申请实施例中，当自动驾驶系统决定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，自动驾驶系统获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

一个实施例中，自动驾驶设备上可以安装GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、激光雷达、摄像头等传感器。这些传感器采用相应的数据，并发送给自动驾驶系统。自动驾驶系统基于这些传感器提供的数据，确定是否为自动驾驶设备规划新期望轨迹。

例如，自动驾驶系统分析摄像头采集的图像，确定自动驾驶设备前方出现障碍物，为避免发生碰撞，自动驾驶系统决定为自动驾驶设备规划新期望轨迹。

另一个实施例中，自动驾驶系统接收用户下发的新终点信息。基于新终点信息，自动驾驶系统确定终点发生改变，为自动驾驶设备规划新期望轨迹，该新期望轨迹的终点为新终点。

本申请实施例中，参考规划耗时可以为根据实际经验设定的耗时时长。例如，实际应用中，自动驾驶系统规划一次轨迹，需要耗时大约为10秒，则可设定参考规划耗时为10秒。

参考规划耗时也可以根据每次规划轨迹的耗时，实时更新确定。本申请实施例对此不作限定。

步骤302，在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数。

本申请实施例中，第一期望轨迹为自动驾驶设备原有的期望轨迹，这里仅以第一期望轨迹为例，并不起限定作用。在获取到参考规划耗时后，在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，自动驾驶系统预测自动驾驶设备在参考规划耗时后的时空参数，即预测时空参数。

例如，参考规划耗时为δ1，当前时刻(决定为自动驾驶设备规划新期望轨迹的时刻)为T11。T12＝T11+δ1。自动驾驶系统预测自动驾驶设备在δ1后的时空参数，也就是，预测T12的时空参数。该预测得到的时空参数即为预测时空参数。

步骤303，以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，第二期望轨迹是为自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

本申请实施例中，在得到预测时空参数后，自动驾驶系统以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹。进而使自动驾驶设备跟踪第二期望轨迹。

一个实施例中，时空参数包括位姿、速度和加速度。这种情况下，预测时空参数包括自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测位姿、预测速度和预测加速度。这种情况下，上述步骤303可以包括：以预测位姿为起点做路径规划，并以预测速度和预测加速度为起点做速度规划，生成第二期望轨迹。

在自动驾驶系统规划新期望轨迹时，自动驾驶设备会继续跟踪原有的第一期望轨迹。本申请实施例提供的技术方案中，考虑了规划耗时对轨迹的影响，并不是以决定为自动驾驶设备规划新期望轨迹的时刻的时空参数为起点，规划新期望轨迹。而是以第一期望轨迹上参考规划耗时后的时空参数为起点，规划新期望轨迹。通过参考规划耗时，修正了规划耗时引起的轨迹漂移，进而解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

结合图4a所示的路径规划的示意图和图4b所示的速度规划的示意图，对本申请实施例提供的轨迹规划方法进行说明。图4a中的横坐标为自动驾驶设备的平面横坐标，图4a中的纵坐标为自动驾驶设备的平面纵坐标。基于图4a的横坐标和纵坐标可确定自动驾驶设备的位姿。图4b的横坐标为时间，图4b的纵坐标为累计距离。基于图4b的横坐标和纵坐标可确定自动驾驶设备的速度和加速度等信息。

图4a和图4b中，在T21时刻，自动驾驶设备的期望轨迹G11，位于11位置处，11位置的时空参数为(x(T21),y(T21),yaw(T21),v(T21),a(T21))。若在T21时刻自动驾驶系统决定规划一条新的期望轨迹，获取参考规划耗时为δ2，在期望轨迹G11上预测T22(即T21+δ2)时刻的时空参数，如图4a和图4b中的12位置的时空参数(x(T22),y(T22),yaw(T22),v(T22),a(T22))。自动驾驶系统以12位置的位姿(x(T22),y(T22),yaw(T22))为起点做路径规划，并以12位置的速度、加速度(v(T22),a(T22))为起点做速度规划，生成新的期望轨迹G12。

若参考规划耗时δ2大于本次自动驾驶系统规划出期望轨迹G12的实际规划耗时，如图4a和图4b中T23时刻才规划出期望轨迹G12，自动驾驶设备实际位于期望轨迹G11的13位置处，而期望自动驾驶设备在T23时刻位于期望轨迹G12的14位置处。13位置和14位置存在差异。但相对于以11位置的时空参数为起点，规划出新的期望轨迹G13来说，13位置和14位置存在的差异远小于13位置和15位置存在的差异，15位置自动驾驶设备在T23时刻位于期望轨迹G13的位置。

若参考规划耗时δ2小于本次自动驾驶系统规划出期望轨迹G12的实际规划耗时，如图4a和图4b中T24时刻规划出期望轨迹G12，则自动驾驶设备可以继续跟踪期望轨迹G11，并在到达T22时刻时，跟踪期望轨迹G12。此时，自动驾驶设备实际位于期望轨迹的位置与期望自动驾驶设备位于期望轨迹的位置间不存在差异。

综上，本申请实施例中，通过参考规划耗时，修正了规划耗时引起的轨迹漂移，进而解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

在本申请的一个实施例中，参考图5所示，上述步骤301可以细化为步骤3011和步骤3012。

步骤3011，在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时，实际规划耗时为当前时刻之前实际为自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时。

本申请实施例中，当前时刻为确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹的时刻。在当前时刻之前自动驾驶系统为自动驾驶设备重新规划了多次轨迹。在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，自动驾驶系统获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时。预设数量可以根据实际需求进行设定。例如，预设数量可以为1、2、3等。

本申请实施例中，若在当前时刻之前实际为自动驾驶设备规划出新期望轨迹的次数小于预设数量，则自动驾驶系统获取所有实际为自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时。

一个实施例中，若当前是首次为自动驾驶设备规划新期望轨迹，则自动驾驶系统可以获取预设的规划耗时作为参考规划耗时

步骤3012，计算预设数量个实际规划耗时的平均值，作为规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

本申请实施例中，自动驾驶系统基于历史的实际规划耗时，确定出当前的参考规划耗时，降低了参考规划耗时与本次实际规划耗时的差异，进一步修正了规划耗时引起的轨迹漂移。

在本申请的一个实施例中，为了减少自动驾驶系统规划出新期望轨迹的耗时，参考图6所示，在生成第二期望轨迹之后，上述轨迹规划方法还可以包括步骤304和步骤305。

步骤304，获取本次规划得到第二期望轨迹的当前规划耗时。

在生成第二期望轨迹之后，自动驾驶系统获取本次规划第二期望轨迹所消耗的时间，作为当前规划耗时。

步骤305，基于当前规划耗时，更新参考规划耗时。

本申请实施例中，自动驾驶系统可直接将当前规划耗时更新为参考规划耗时。也可以基于图5所示的步骤3011和步骤3012的方式更新参考规划耗时。

本申请实施例中，在生成第二期望轨迹之后更新参考规划耗时，而不是在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时才更新参考规划耗时，减少了规划新期望轨迹时参考规划耗时的计算量，减少自动驾驶系统规划出新期望轨迹的耗时，可有效的降低轨迹漂移，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

在本申请的一个实施例中，为避免自动驾驶设备出现无目的跟踪的问题，参考图7所示，在生成第二期望轨迹之后，上述轨迹规划方法还可以包括步骤306和步骤307。

步骤306，截取第一期望轨迹上起始时空参数与预测时空参数间的第三期望轨迹，起始时空参数为在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时自动驾驶设备的时空参数。

上述第三期望轨迹为第一期望轨迹上的一部分。

步骤307，合并第二期望轨迹和第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

仍以图4a和图4b所示。参考规划耗时为δ2，新的期望轨迹G12以12位置的时空参数为启动。合并11位置至12位置的轨迹与期望轨迹G12，得到完整期望轨迹。

这种情况下，若参考规划耗时δ2小于本次自动驾驶系统规划出期望轨迹G12的实际规划耗时，如图4a和图4b中T24时刻规划出期望轨迹G12，则自动驾驶设备将跟踪期望轨迹G12，但当前时刻T24并未达到T22时刻，也就是T24至T22时刻之间自动驾驶设备没有需要跟踪期望轨迹，出现无目的跟踪的问题。

本申请实施例中，合并第二期望轨迹和第一期望轨迹上起始时空参数与预测时空参数间的期望轨迹，可有效解决上述出现无目的跟踪的问题。

与上述轨迹规划方法实施例对应，本申请实施例还提供了一种轨迹规划装置。参考图8，图8为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第一种结构示意图。该装置包括第一获取单元801、确定单元802和生成单元803。

第一获取单元801，用于在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；

确定单元802，用于在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数；

生成单元803，用于以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，第二期望轨迹是为自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

一个实施例中，如图9所示，第一获取单元801，可以包括：

获取子单元8011，用于获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时，实际规划耗时为当前时刻之前实际为自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时；

计算子单元8012，用于计算预设数量个实际规划耗时的平均值，作为规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

一个实施例中，预测时空参数可以包括自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测位姿、预测速度和预测加速度。

这种情况下，生成单元803，具体可以用于以预测位姿为起点做路径规划，并以预测速度和预测加速度为起点做速度规划，生成第二期望轨迹。

一个实施例中，如图10所示，上述轨迹规划装置还可以包括：

截取单元804，用于在生成第二期望轨迹之后，截取第一期望轨迹上起始时空参数与预测时空参数间的第三期望轨迹，起始时空参数为在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时自动驾驶设备的时空参数；

合并单元805，用于合并第二期望轨迹和第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

一个实施例中，如图11所示，上述轨迹规划装置还可以包括：

第二获取单元806，用于在生成第二期望轨迹之后，获取本次规划得到第二期望轨迹的当前规划耗时；

更新单元807，用于基于当前规划耗时，更新参考规划耗时。

本申请实施例提供的技术方案中，在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数，以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹。本申请实施例考虑了规划耗时对轨迹的影响，修正了规划耗时引起的轨迹漂移，进而解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

与上述轨迹规划方法实施例对应，本申请实施例还提供了一种轨迹规划装置。参考图12，图12为本申请实施例提供的轨迹规划装置的第五种结构示意图。该装置包括感知模块1201、决策模块1202、预测模块1203、规划模块1204、轨迹拼接模块1205、控制模块1206和耗时估计模块1207。

其中，感知模块1201可以包括GPS、激光雷达、摄像头等传感器。感知模块1201，用于采集轨迹规划需要的相应数据。

决策模块1202，用于基于感知模块1201提供的数据确定是否需要为自动驾驶设备规划新的期望轨迹。

预测模块1203，用于在决策模块1202确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数；

规划模块1204，用于以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，第二期望轨迹是为自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

轨迹拼接模块1205，用于截取第一期望轨迹上起始时空参数与预测时空参数间的第三期望轨迹，起始时空参数为在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时自动驾驶设备的时空参数；合并第二期望轨迹和第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

控制模块1206，用于控制自动驾驶设备跟踪得到的完整期望轨迹。

耗时估计模块1207，用于获取本次规划得到第二期望轨迹的当前规划耗时；基于当前规划耗时，更新参考规划耗时。

本申请实施例提供的技术方案中，在自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定自动驾驶设备在参考规划耗时后的预测时空参数，以预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹。本申请实施例考虑了规划耗时对轨迹的影响，修正了规划耗时引起的轨迹漂移，进而解决了在自动驾驶设备在跟踪过程中变更期望轨迹时轨迹漂移问题，降低轨迹漂移对整个自动驾驶系统的性能的影响。

与上述轨迹规划方法实施例对应，本申请实施例还提供了一种电子设备，如图13所示，包括处理器1301和存储器1302；存储器1302，用于存放计算机程序；处理器1301，用于执行存储器1302上所存放的程序时，实现上述轨迹规划方法的任一步骤。

上述存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

与上述轨迹规划方法实施例对应，在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述轨迹规划方法的任一步骤。

与上述轨迹规划方法实施例对应，在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述轨迹规划方法的任一步骤。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，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、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品实施例而言，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。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：

在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；

在所述自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测时空参数；

以所述预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，所述第二期望轨迹是为所述自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时的步骤，包括：

获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时，所述实际规划耗时为所述当前时刻之前实际为所述自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时；

计算所述预设数量个实际规划耗时的平均值，作为规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测时空参数包括所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测位姿、预测速度和预测加速度；

所述以所述预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹的步骤，包括：

以所述预测位姿为起点做路径规划，并以所述预测速度和预测加速度为起点做速度规划，生成第二期望轨迹。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成所述第二期望轨迹之后，所述方法还包括：

截取所述第一期望轨迹上起始时空参数与所述预测时空参数间的第三期望轨迹，所述起始时空参数为在确定为所述自动驾驶设备规划新期望轨迹时所述自动驾驶设备的时空参数；

合并所述第二期望轨迹和所述第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成所述第二期望轨迹之后，所述方法还包括：

获取本次规划得到所述第二期望轨迹的当前规划耗时；

基于所述当前规划耗时，更新所述参考规划耗时。

6.一种轨迹规划装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于在确定为自动驾驶设备规划新期望轨迹时，获取规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时；

确定单元，用于在所述自动驾驶设备原有的第一期望轨迹上，确定所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测时空参数；

生成单元，用于以所述预测时空参数为起点，生成第二期望轨迹，所述第二期望轨迹是为所述自动驾驶设备规划的新期望轨迹。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元，包括：

获取子单元，用于获取当前时刻之前预设数量个实际规划耗时，所述实际规划耗时为所述当前时刻之前实际为所述自动驾驶设备规划出新期望轨迹的耗时；

计算子单元，用于计算所述预设数量个实际规划耗时的平均值，作为规划出新期望轨迹所需的参考规划耗时。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测时空参数包括所述自动驾驶设备在所述参考规划耗时后的预测位姿、预测速度和预测加速度；

所述生成单元，具体用于以所述预测位姿为起点做路径规划，并以所述预测速度和预测加速度为起点做速度规划，生成第二期望轨迹。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

截取单元，用于在生成所述第二期望轨迹之后，截取所述第一期望轨迹上起始时空参数与所述预测时空参数间的第三期望轨迹，所述起始时空参数为在确定为所述自动驾驶设备规划新期望轨迹时所述自动驾驶设备的时空参数；

合并单元，用于合并所述第二期望轨迹和所述第三期望轨迹，得到完整期望轨迹。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于在生成所述第二期望轨迹之后，获取本次规划得到所述第二期望轨迹的当前规划耗时；

更新单元，用于基于所述当前规划耗时，更新所述参考规划耗时。

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