CN114397890A - 车辆动态路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种车辆动态路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及路径规划技术领域，该方法包括确定车辆的初始位置和目的地位置；加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径；本申请通过动态的路径规划，从而达到最优的路径规划效果。
Description
技术领域
本申请涉及但不限于路径规划技术领域，尤其涉及一种车辆动态路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着经济的快速发展，拥有私家车的人们越来越多，这导致城市中的交通量激增，严重影响城市交通运行的效率，人们在出行时因为道路拥堵而感到颇多的不便，不过车载导航系统可以给人们的出行带来很大的方便。
随着技术的发展，越来越多的车载导航软件应用到车辆本身，这些车载导航系统的主要作用就是为行驶在城市中的车辆提供准确、有效、快速的行车路线，引导车辆到达目的地，而车载导航的核心技术就是路径规划算法。其主要思想为结合当前所在的环境，生成栅格地图数据，给出当前车辆位置到达目标点的最优路径。
但是，车辆按启动阶段规划的最优路径最终行驶到目的地时，传统的路径规划算法不能够提供最优的路径选择，规划的路径存在不合理的情况，并不一定能较快的到达目的地。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本申请实施例提供了一种车辆动态路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
第一方面，本申请实施例提供了一种车辆动态路径规划方法，包括：
确定车辆的初始位置和目的地位置；
加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；
将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；
在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；
根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
在一些实施例中，所述在车辆沿所述最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级，包括：
确定车辆在当前位置所处的路段；
获取设定时间段内，在车辆行驶方向上该路段的车辆数据；所述车辆数据包括车辆的数量和车速；
将所述车辆数据与设定的阈值进行比对，确定车辆在当前位置的阻塞等级；所述阻塞等级包括：通畅、缓行、以及拥堵。
在一些实施例中，所述根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径，包括：
若所述阻塞等级为通畅，则确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径为所述全局最优路径；
若所述阻塞等级为缓行，则检测是否接收到进行局部规划的指令，若否，则确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径为所述全局最优路径，若是，则以确定车辆的当前位置为起始点进行局部路径规划，确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径；
若所述阻塞等级为拥堵，则将车辆在当前位置所处的路段作为障碍物，以当前的车辆位置为起始点进行局部规划路径，确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
在一些实施例中，所述确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径，包括：
将车辆的当前位置在栅格地图中的栅格作为的初始点，将目的地位置在栅格地图中的栅格作为目标点；
设定RRT算法的目标偏向阈值pgoal；
采用RRT算法对栅格地图中的栅格进行均匀采样，当由均匀分布得到一个概率值p时，比较目标偏向阈值pgoal和概率值p的大小，如果p＜pgoal，则qrand＜qgoal，即，将目标偏向阈值pgoal设置为目标节点qrand；反之，则在自由空间生成一个新的随机点，作为目标节点qrand；
根据确定的目标节点qrand得到一条可行的路径；
获取该路径中每个目标节点qrand的路径值，将获取的路径值作为PRM算法中的随机采样点，以确定轨迹点，基于所获得的轨迹点建立可行区域；
利用A*算法确定在可行区域中从初始点到目标点的最优路径，作为车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
第二方面，本申请实施例还提供了一种车辆动态路径规划装置，所述车辆动态路径规划装置包括：
位置确定模块，用于确定车辆的初始位置和目的地位置；
地图加载模块，用于加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；
全局路径规划模块，用于将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；
阻塞等级确定模块，用于在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；
局部路径动态规划模块，用于根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的车辆动态路径规划方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如第一方面所述的车辆动态路径规划方法。
本申请实施例包括：确定车辆的初始位置和目的地位置；加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
图1是本申请一个实施例提供的车辆动态路径规划方法的流程图；
图2本申请一个实施例提供的车辆动态路径规划装置的结构示意图；
图3是本申请一个实施例提供的电子设备的结构图。
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，此处所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。
需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书、权利要求书或上述附图中的术语“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。
发明人发现，由于交通情况并非静态的，而是实时变化的；传统的车载导航系统在启动时确定好最优路径后，不能够根据当前的交通情况进行动态调整；而本发明根据道路的拥堵而做出动态的路径规划，并提供以下技术方案：
如图1所示，图1是本申请一个实施例提供的一种车辆动态路径规划方法的流程图，在该方法中，包括但不限于有以下步骤：
步骤S100，确定车辆的初始位置和目的地位置；
具体地，根据GPS系统获取车辆当前所在位置，定位车辆在平面地图中的初始位置作为起始点，然后输入目标点。根据车辆在当前的位置和驾驶员要去的位置加载一张以初始位置和目标点直线距离为对角线的全局地图，全局地图中包括静止的城市建筑物，将这些建筑物看作静止的障碍物，并均用多边形表示，多边形的长宽应比实际障碍物的长宽多2米(主要考虑到人行道)。全局的路径坐标点均用(xi，yi)，i为自然数；根据GPS定位系统定位当前车辆所在的经纬度，确定起始点和目标点，起始点假设为当前车辆的质心(Xa，Ya)，目标点可设置为(Xg，Yg)，速度为Vc。
步骤S200，加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；
步骤S300，将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；
具体地，根据辆的初始位置和目的地位置的坐标信息，加载以两者之间的直线距离为对角线的全局地图，将全局地图进行栅格化，得到栅格地图(方形栅格化的地图)，在栅格地图中采用改进快速随机扩展树算法规划出全局最优路径，并将最优路径发送到车辆搭载的显示屏幕上。
步骤S400，在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；
步骤S500，根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
可见，本发明提供的实施例中，首先确定一条全局最优路径，并在车辆行驶过程中，根据道路的拥堵而做出动态的路径规划，从而达到最优的路径规划效果。
另外，在一实施例中，步骤S400中，所述在车辆沿所述最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级，包括但不限于有以下步骤：
步骤S410，确定车辆在当前位置所处的路段；
步骤S420，获取设定时间段内，在车辆行驶方向上该路段的车辆数据；所述车辆数据包括车辆的数量和车速；
步骤S430，将所述车辆数据与设定的阈值进行比对，确定车辆在当前位置的阻塞等级；所述阻塞等级包括：通畅、缓行、以及拥堵。
示例性的，假设当前该路段内有至少五十辆以上的车辆，且每分钟能在车辆行驶方向上行驶超过20辆的车辆，则判定该方向上的阻塞等级为“流畅”；假如每分钟该路段在车辆行驶方向上的车辆在10-20辆之间，则判定阻塞等级为“缓行”；假如每分钟该路段在车辆行驶方向上的车辆在小于10辆，则判定阻塞等级为“拥堵”。
本发明提供的实施例中，根据实时路况检测系统和数据分析模块，实时的分析交通阻塞情况，如果全局规划的路线对应的路段上出现交通拥堵，则将该路段看作是障碍物，并以车辆的当前位置为起点，采用改进的RRT算法重新进行局部路径规划。
在一些实施例中，实时路况检测系统模块包括摄像头，超声波雷达，该模块用于记录每分钟通过不同方向的车流量。通过摄像头和超声波雷达进行实时路况检测，获得通过该路段的车辆的数量和车速。
另外，在一实施例中，步骤S500中，所述根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径，包括但不限于有以下步骤：
若所述阻塞等级为通畅，则确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径为所述全局最优路径；
此时，车辆按照所述全局最优路径继续行驶。
若所述阻塞等级为缓行，则检测是否接收到进行局部规划的指令，若否，则确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径为所述全局最优路径，若是，则以确定车辆的当前位置为起始点进行局部路径规划，确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
若所述阻塞等级为拥堵，则将车辆在当前位置所处的路段作为障碍物，以当前的车辆位置为起始点进行局部规划路径，确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
在一些实施例中，根据实时路况检测系统采集到的数据输送到数据分析模块，经过数据分析模块得到路段的阻塞等级；将判定的阻塞等级加载到全局中相对应的位置上，如果阻塞等级为流畅，则不作任何处理；如果阻塞等级为缓行，可由驾驶员进行进一步的判定是否重新规划局部路径；如果判定等级为拥堵，则将该路段看作障碍物，并对其进行膨胀处理，使其和旁边障碍物贴合，采用改进的RRT算法进行局部规划路径。本发明提供的实施例中，实时检测车辆在行驶过程中是否拥堵，如果拥堵则将拥堵路段看作障碍物，以当前的车辆位置进行局部规划。
另外，在一实施例中，所述确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径，包括但不限于有以下步骤：
步骤S510，将车辆的当前位置在栅格地图中的栅格作为的初始点，将目的地位置在栅格地图中的栅格作为目标点；
步骤S520，设定RRT算法的目标偏向阈值pgoal；
步骤S530，采用RRT算法对栅格地图中的栅格进行均匀采样，当由均匀分布得到一个概率值p时，比较目标偏向阈值pgoal和概率值p的大小，如果p＜pgoal，则qrand＜qgoal，即，将目标偏向阈值pgoal设置为目标节点qrand；反之，则在自由空间生成一个新的随机点，作为目标节点qrand；
步骤S540，根据确定的目标节点qrand得到一条可行的路径；
步骤S550，获取该路径中每个目标节点qrand的路径值，将获取的路径值作为PRM算法中的随机采样点，以确定轨迹点，基于所获得的轨迹点建立可行区域。
步骤S560，利用A*算法确定在可行区域中从初始点到目标点的最优路径，作为车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
发明人发现，RRT算法采用均匀采样的方式虽然满足概率的完备性，但同时也增加了数据的冗余性，其结果将导致算法的效率降低，无法快速收敛于目标节点qrand。针对这一问题，本发明引入了偏向目标型的RRT算法，具体为：先设定目标偏向阈值pgoal，在采样的过程中，由均匀分布得到一个概率值p，如果p＜pgoal，则qrand＜qgoal，即，将目标节点qrand设置为目标偏向阈值pgoal；反之，则在自由空间生成一个新的随机点，作为目标节点qrand。
此外，现有技术中的PRM算法通过两个阶段来完成：离线学习阶段(learningphase)和在线查询阶段(queryphase)。离线学习阶段主要是以随机的方式在自由空间中随机采取大量的位姿点，在线查询阶段主要完成的任务是在给定的初始点和目标点的条件下，根据离线阶段构建的栅格地图，搜索出一条连接初始点到目标点的可行轨迹点。
根据以上对传统PRM算法的分析，本发明对离线学习阶段进行改进。具体为：首先通过RRT算法经过偏置采样和搜索过程得到一条可行的路径，但是由于RRT算法的随机性，所获得路径并不是一条最优的路径，所以对目前所获得的路径进行处理，获取路径中每个节点的路径值，将获取的路径值作为PRM算法中的随机采样点，然后基于所获得的轨迹点建立可行区域。
改进后的RRT算法伪代码如下：
本发明提供的实施例中，通过RRT算法在目标偏向采样策略下生成搜索树，将搜索树的叶节点存入到程序数组中，然后对RRT算法的搜索过程进行删除，节省大量时间，直接获取可行的路径点，然后引入PRM算法，将得到的路径点代替PRM算法的随机点，降低传统PRM算法随机采样的分散性，最后利用A*算法得到最优路径。本实施例通过采用目标偏向采样策略及删除搜索过程，并引入PRM算法，减少了采样点在工作空间中的分散性，提高了路径搜索的明确性，完成PRM算法中的离线学习阶段后，再利用A*算法找到最佳的路径，采用本实施例改进后的方法能够缩短大量的运行时间并获得最优路径。
本申请提供的实施例中，发明人针对背景技术中存在的问题，对现有技术进行改进，相比现有技术，具有以下优点：
1、改进后得路径规划算法，规划的时间更短，路径更短。
2、能够采集得到的数据实时的更新路径算法，能够在最快的时间让驾驶员到达目的地。
另外，参考图2，在一实施例中，还提供了一种车辆动态路径规划装置，车辆动态路径规划装置包括；
位置确定模块100，用于确定车辆的初始位置和目的地位置；
地图加载模块200，用于加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；
全局路径规划模块300，用于将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；
阻塞等级确定模块400，用于在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；
局部路径动态规划模块500，用于根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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，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实施例方案的目的。
另外，参照图3，本申请的一个实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器11、处理器12及存储在存储器11上并可在处理器12上运行的计算机程序。
处理器12和存储器11可以通过总线或者其他方式连接。
实现上述实施例的车辆动态路径规划方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器11中，当被处理器12执行时，执行上述实施例中的车辆动态路径规划方法。
此外，本申请的一个实施例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存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述电子设备实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的车辆动态路径规划方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所申请方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (7)
1.一种车辆动态路径规划方法，其特征在于，包括：
确定车辆的初始位置和目的地位置；
加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；
将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；
在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；
根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
2.根据权利要求1所述的车辆动态路径规划方法，其特征在于，所述在车辆沿所述最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级，包括：
确定车辆在当前位置所处的路段；
获取设定时间段内，在车辆行驶方向上该路段的车辆数据；所述车辆数据包括车辆的数量和车速；
将所述车辆数据与设定的阈值进行比对，确定车辆在当前位置的阻塞等级；所述阻塞等级包括：通畅、缓行、以及拥堵。
3.根据权利要求1所述的车辆动态路径规划方法，其特征在于，所述根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径，包括：
若所述阻塞等级为通畅，则确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径为所述全局最优路径；
若所述阻塞等级为缓行，则检测是否接收到进行局部规划的指令，若否，则确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径为所述全局最优路径，若是，则以确定车辆的当前位置为起始点进行局部路径规划，确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径；
若所述阻塞等级为拥堵，则将车辆在当前位置所处的路段作为障碍物，以当前的车辆位置为起始点进行局部规划路径，确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
4.根据权利要求1所述的车辆动态路径规划方法，其特征在于，所述确定车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径，包括：
将车辆的当前位置在栅格地图中的栅格作为的初始点，将目的地位置在栅格地图中的栅格作为目标点；
设定RRT算法的目标偏向阈值pgoal；
采用RRT算法对栅格地图中的栅格进行均匀采样，当由均匀分布得到一个概率值p时，比较目标偏向阈值pgoal和概率值p的大小，如果p＜pgoal，则qrand＜qgoal，即，将目标偏向阈值pgoal设置为目标节点qrand；反之，则在自由空间生成一个新的随机点，作为目标节点qrand；
根据确定的目标节点qrand得到一条可行的路径；
获取该路径中每个目标节点qrand的路径值，将获取的路径值作为PRM算法中的随机采样点，以确定轨迹点，基于所获得的轨迹点建立可行区域；
利用A*算法确定在可行区域中从初始点到目标点的最优路径，作为车辆从当前位置到目的地位置的局部规划路径。
5.一种车辆动态路径规划装置，车辆动态路径规划装置包括；
位置确定模块，用于确定车辆的初始位置和目的地位置；
地图加载模块，用于加载包含车辆的初始位置和目的地位置的全局地图；其中，所述全局地图包含以车辆的初始位置到目的地位置的距离为直径的圆形区域；
全局路径规划模块，用于将所述全局地图转换为栅格地图，在所述栅格地图中规划出从车辆的初始位置到目的地位置的全局最优路径；
阻塞等级确定模块，用于在车辆沿所述全局最优路径行驶过程中，实时确定车辆在当前位置的阻塞等级；
局部路径动态规划模块，用于根据所述阻塞等级确定车辆从当前位置到目的地位置的局部路径。
6.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任意一项所述的车辆动态路径规划方法。
7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至4中任意一项所述的车辆动态路径规划方法。
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2021
- 2021-12-23 CN CN202111588482.3A patent/CN114397890A/zh active Pending
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