CN115123233A

CN115123233A - 规划车辆轨迹的方法和装置

Info

Publication number: CN115123233A
Application number: CN202210240015.XA
Authority: CN
Inventors: V·斯文森
Original assignee: Aptiv Technologies Ltd
Current assignee: Aptiv Technologies Ltd
Priority date: 2021-03-12
Filing date: 2022-03-10
Publication date: 2022-09-30
Also published as: EP4056441A1; US20220289184A1

Abstract

本公开涉及规划车辆轨迹的方法和装置。提供了一种规划车辆轨迹的方法。根据该方法，通过使用至少一个车辆状态传感器来检测车辆的运动学参数，通过使用至少一个环境传感器来检测车辆的环境参数。基于取决于车辆的运动学参数和环境参数的相应成本函数来估计曲率变化率和纵向加加速度。基于曲率变化率和纵向加加速度来估计车辆的规划轨迹。

Description

规划车辆轨迹的方法和装置

技术领域

本公开涉及规划车辆的轨迹的方法和装置。

背景技术

高级驾驶员辅助系统(ADAS)为驾驶员提供支持，以便更安全、更舒适地驾驶车辆。提供这些系统例如用于将车辆保持在车道边界内并通过转向和/或制动/加速来避免过于靠近其他对象。这样的安全功能通常由高级驾驶员辅助系统的针对特定目的优化的各个功能单独实现。

例如，自适应巡航控制试图保持由车辆驾驶员设定的速度或与安装有自适应巡航控制的宿主车辆前方的目标车辆保持一定距离。因此，自适应巡航控制仅对沿纵向方向控制车辆的速度有效，而驾驶员必须控制车辆的方向盘(即，任何横向移动)。

另一方面，车道居中和/或车道保持辅助被提供用于横向控制，并且通过使车轮转向来使车辆保持在车道中，以便补偿关于例如与车道标记的距离的任何不期望的横向偏差。然而，如果启用了车道保持辅助，则不会对车辆进行速度控制。此外，转向由车道保持辅助系统控制，驾驶员仍需控制方向盘并在必要时接管控制权。

此外，现有技术中已知有用于计划或规划车辆轨迹的方法和装置。车辆的规划轨迹可以用作另外的辅助系统的输入，例如以便协调针对纵向方向的自适应巡航控制和针对横向移动的车道居中和/或车道保持辅助。然而，这些用于轨迹规划的方法和装置可能计算代价高昂，例如如果它们是基于模型预测控制来实现的话。

因此，需要要求低计算量同时提供灵活配置的规划车辆轨迹的方法和装置。

发明内容

本公开提供一种计算机实现方法、计算机系统和非暂时性计算机可读介质。

在一个方面，本公开涉及一种规划车辆轨迹的计算机实现方法。根据该方法，通过使用至少一个车辆状态传感器来检测所述车辆的运动学参数，并且通过使用至少一个环境传感器来检测所述车辆的环境参数。经由处理单元，基于取决于所述车辆的所述运动学参数和所述环境参数的相应成本函数来估计曲率变化率和纵向加加速度。经由所述处理单元，基于所述曲率变化率和所述纵向加加速度来估计所述车辆的规划轨迹。

所述至少一个车辆状态传感器能够提供车辆的动态和静态状态，例如当前位置、纵向和横向速度以及因此车辆的航向、车辆的纵向加速度和横向加速度等。因此，车辆状态传感器可以包括例如全球定位系统(GPS)、速度计、加速度计。

所述至少一个环境传感器能够确定车辆当前正行驶于的道路或车道的参数和/或特性以及车辆环境中的对象(例如其他车辆、行人等)的参数和/或特性。例如，为了规划车辆的轨迹，所述至少一个环境传感器可以确定车道的曲率和宽度。详细地，所述至少一个环境传感器可以包括摄像头、雷达系统和/或激光雷达系统。

估计规划轨迹依赖于针对横向方向的曲率变化率和针对与车辆当前行驶方向相切的纵向方向的纵向加加速度。事实证明，曲率变化率和纵向加加速度是用于规划车辆可靠轨迹的合适控制值。此外，例如与依赖模型预测控制的方法和装置相比，基于相应成本函数来估计曲率变化率和纵向加加速度要求相当低的计算量。

用于分别估计曲率变化率和纵向加加速度的相应成本函数可以彼此独立地定义并且可以取决于单独与车辆的运动学参数和/或环境参数中的一个或更多个参数(即，子集)相关的另外的成本函数。所有成本函数都可以基于车辆的个体配置而彼此独立地定义和缩放。因此，所述方法允许灵活地适应车辆的特定配置。

所述方法可以包括以下特征中的一个或更多个：

可以在估计规划轨迹的步骤之后对相应成本函数进行平滑，可以基于平滑后的成本函数来估计修正曲率变化率和修正纵向加加速度，并且可以基于所述修正曲率变化率和所述修正纵向加加速度来估计修正规划轨迹。所估计的曲率变化率和所估计的纵向加加速度可以各自包括均衡贡献和稳定贡献，所述均衡贡献和稳定贡献可以取决于所述相应成本函数。

所估计的曲率变化率的均衡贡献可以取决于曲率变化率成本函数，该曲率变化率成本函数可以与横向偏移成本函数、航向成本函数和曲率成本函数平衡。所估计的曲率变化率的稳定贡献可以基于所述曲率变化率成本函数、所述横向偏移成本函数和所述航向成本函数的时间变化以及所述曲率成本函数按曲率的变化来定义。可以基于所述车辆的所述运动学参数和所述环境参数的子集来估计与所述车辆的横向动力学相关的成本，并且可以对与横向动力学相关的成本进行变换，以便确定所述曲率变化率成本函数、所述横向偏移成本函数、所述航向成本函数和所述曲率成本函数。

所估计的纵向加加速度的均衡贡献可以取决于纵向加加速度成本函数，该纵向加加速度成本函数与距离成本函数、距离变化率成本函数和加速度成本函数平衡。所估计的纵向加加速度的稳定贡献可以基于所述纵向加加速度成本函数、所述距离成本函数和所述距离变化率成本函数的时间变化以及所述加速度成本函数按加速度的变化来定义。可以基于所述车辆的所述运动学参数和所述环境参数的子集来估计与所述车辆的纵向动力学相关的成本。可以对与纵向动力学相关的成本进行变换，以便确定所述纵向加加速度成本函数、所述距离成本函数、所述距离变化率成本函数和所述加速度成本函数。

所估计的纵向加加速度可以包括对目标对象的纵向响应和对所述车辆当前所在的车道的路线的纵向响应，并且对所述目标对象的纵向响应可以取决于到所述目标对象的距离。可以选择对所述目标对象的纵向响应和对所述车道的所述路线的纵向响应中的最小值作为所估计的纵向加加速度。

估计车辆的规划轨迹的步骤还可以基于参考曲率，该参考曲率可以基于从环境参数得出的车道的路线来确定。

根据实施方式，可以在估计规划轨迹之后对相应成本函数进行平滑。可以基于平滑后的成本函数来估计修正曲率变化率和修正纵向加加速度，并且可以基于修正曲率变化率和修正纵向加加速度来估计修正规划轨迹。

详细地，相应成本函数的每个值可以取决于计划索引，该计划索引与关于规划轨迹(即，“沿着”从车辆开始的规划轨迹)的时间增量相对应。可以从最后计划索引开始到第一计划索引对相应成本函数进行平滑，而此后可以从第一计划索引开始到最后计划索引对修正规划轨迹进行估计。换言之，由于从规划轨迹的末端开始的平滑，因此对于成本函数可以执行“反向传播”。相反，可以按与原始轨迹相同的方式沿“正向”方向估计修正规划轨迹。

由于经由反向传播对成本函数进行平滑，因此可以防止修正曲率变化率和修正纵向加加速度的突然变化，该突然变化可能是由采集的输入数据中的(即，运动学和环境参数中的)不连续性造成的，例如，由于速度限制的变化或者当车辆改变车道时，等等。因此，当对成本函数进行平滑时，修正规划轨迹也可以被平滑，这可以导致车辆在沿着修正规划轨迹行驶时的平滑行为。

根据另一实施方式，所估计的曲率变化率和所估计的纵向加加速度可以各自包括均衡贡献和稳定贡献，均衡贡献和稳定贡献可以取决于相应成本函数。所估计的曲率变化率的均衡贡献可以取决于曲率变化率成本函数，该曲率变化率成本函数可以与横向偏移成本函数、航向成本函数和曲率成本函数平衡。类似地，所估计的纵向加加速度的均衡贡献可以取决于纵向加加速度成本函数，该纵向加加速度成本函数与距离成本函数、距离变化率成本函数和加速度成本函数平衡。

事实证明，基于成本函数的平衡确定的相应均衡贡献可以确保对基于车辆运动学参数确定的车辆状态中的误差的充分响应。该响应可以反映在规划轨迹中。然而，事实进一步证明，相应均衡贡献可能不足以确保稳定性。因此，可以引入第二项或稳定贡献。

所估计的曲率变化率的稳定贡献可以基于曲率变化率成本函数、横向偏移成本函数和航向成本函数的时间变化以及曲率成本函数按曲率的变化来定义。类似地，所估计的纵向加加速度的稳定贡献可以基于纵向加加速度成本函数、距离成本函数和距离变化率成本函数的时间变化以及加速度成本函数按加速度的变化来定义。因此，定义了相应成本函数的动态参数的变化或导数可以反映在稳定贡献中。

此外，可以基于车辆的运动学参数和环境参数的子集来估计与车辆的横向动力学相关的成本，并且可以对与横向动力学相关的成本进行变换，以便确定曲率变化率成本函数、横向偏移成本函数、航向成本函数和曲率成本函数。类似地，可以基于车辆的运动学参数和环境参数的另一子集来估计与车辆的纵向动力学相关的成本，并且可以对与纵向动力学相关的成本进行变换，以便确定纵向加加速度成本函数、距离成本函数、距离变化率成本函数和加速度成本函数。因此，可以提高定义成本函数时的灵活性，因为车辆的运动学参数和环境参数的相应子集可以单独地适应车辆的配置。

所估计的纵向加加速度可以包括对目标对象的纵向响应和对车辆当前所在的车道的路线的纵向响应。对目标对象的纵向响应可以取决于到目标对象的距离。相比之下，对车道路线的纵向响应可以独立于涉及目标对象的任何距离参数。此外，可以选择对目标对象的纵向响应和对车道路线的纵向响应中的最小值作为所估计的纵向加加速度。因此，将避免高估这些响应之一。

根据另一实施方式，对车辆的规划轨迹进行估计还可以基于参考曲率，该参考曲率可以基于从环境参数得出的车道的路线来确定。参考曲率可以在车辆不离开车道的情况下可允许的最小曲率与最大曲率之间确定。在估计车辆的规划轨迹时结合参考曲率可以提高车辆的另外辅助系统可依赖的最终规划轨迹的可靠性。

在另一方面，本公开涉及一种用于规划车辆的轨迹的装置。所述装置包括：至少一个车辆状态传感器，其被配置为检测所述车辆的运动学参数；至少一个环境传感器，其被配置为检测所述车辆的环境参数；以及处理单元。所述处理单元被配置为基于取决于所述车辆的所述运动学参数和所述环境参数的相应成本函数来估计曲率变化率和纵向加加速度，并且基于所述曲率变化率和所述纵向加加速度来估计所述车辆的规划轨迹。

如本文所用，术语“处理装置”、“处理单元”和“模块”可以指代以下项、是以下项的一部分、或者包括以下项：专用集成电路(ASIC)；电子电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(FPGA)；执行代码的处理器(共享的、专用的或组)；提供所述功能的其他合适的组件；或上述一些或全部的组合，例如在片上系统中。术语“模块”可以包括存储由处理器执行的代码的存储器(共享的、专用的或组)。

综上所述，根据本公开的装置包括被配置为执行上述对应方法的步骤的至少一个车辆状态传感器、至少一个环境传感器以及处理单元。因此，上述针对方法的益处、优点和公开对于根据本公开的装置同样有效。

在另一方面，本公开涉及一种计算机系统，所述计算机系统被配置为执行本文描述的计算机实现方法的若干或所有步骤。

该计算机系统可以包括处理单元、至少一个存储器单元和至少一个非暂时性数据存储部。非暂时性数据存储部和/或存储器单元可以包括用于指示计算机执行本文描述的计算机实现方法的若干或所有步骤或方面的计算机程序。

在另一方面，本公开涉及一种非暂时性计算机可读介质，其包括用于执行本文描述的计算机实现方法的若干或所有步骤或方面的指令。计算机可读介质可以被配置为：光介质，例如压缩盘(CD)或数字多功能盘(DVD)；磁介质，例如硬盘驱动器(HDD)；固态硬盘(SSD)；只读存储器(ROM)；闪存；等等。此外，计算机可读介质可以被配置为可经由诸如因特网连接的数据连接访问的数据存储部。例如，计算机可读介质可以是在线数据存储库或云存储。

本公开还涉及一种用于指示计算机执行本文描述的计算机实现方法的若干或所有步骤或方面的计算机程序。

附图说明

在本文中，结合以下附图来描述本公开的示例性实施方式和功能，附图示意性地示出了：

图1描绘了根据本公开的装置的概览，

图2描绘了根据本公开的方法的流程图，

图3描绘了曲率参考的生成，以及

图4A至图4C描绘了平滑成本函数对估计规划轨迹的纵向部分的影响。

附图标记列表

10 车辆

11 装置

13 车辆状态传感器

15 环境传感器

17 处理单元

19 规划轨迹

21 开始

23 反向传播的循环

25 随时间的循环

27 确定车辆和道路的参数

29 生成曲率参考

31 横向规划

33 对目标对象的纵向响应

35 对道路的纵向响应

37 结束

41 坐标系

43 车辆的位置

45 车道

46 车道标记

47 最小曲率

49 最大曲率

51 最终或参考曲率

53 没有对成本函数进行平滑的速度

55 基于平滑后的成本函数的速度

57 没有对成本函数进行平滑的加速度

59 基于平滑后的成本函数的加速度

61 没有对成本函数进行平滑的加加速度

63 基于平滑后的成本函数的加加速度

具体实施方式

图1描绘了车辆10的示意图，该车辆10包括用于规划车辆10的轨迹的装置11。装置11包括至少一个车辆状态传感器13、至少一个环境传感器15和处理单元17。车辆状态传感器13和环境传感器15被配置为向处理单元17提供数据。车辆状态传感器13包括速度计、加速度计和/或用于确定车辆10的当前位置的装置，例如GPS系统。因此，车辆状态传感器13检测车辆10的运动学参数。环境传感器15包括摄像头，该摄像头用于监测车辆10的环境以及用于检测车辆10的环境参数。另外或替代地，所述至少一个环境传感器15可以包括雷达系统和/或激光雷达系统。

处理单元17被配置为基于车辆状态传感器13和环境传感器15提供的数据来估计车辆10的规划轨迹，如下文将详细描述的。规划轨迹在图1中由19表示，是处理单元17的最终输出，因此是整个装置11的最终输出。

图2示意性地描绘了规划车辆10的轨迹19的方法的流程图。如图2所示的方法经由处理单元17(见图1)执行。该方法从21开始并进入将在下面详细说明的反向传播的第一循环23，以及随时间的内循环25。由处理单元15(见图1)输出的规划轨迹19被提供为取决于计划索引，该计划索引对应于规划轨迹的经过时间。换言之，每个计划索引涉及轨迹规划的时间增量。因此，针对每个计划索引或时间增量，执行一次随时间的循环25，直到估计了整个规划轨迹19为止。

在随时间的循环25内，在道路坐标中确定车辆10(也称为宿主车辆)的位置。道路坐标被提供为Frenet坐标，其示例如图3所示。道路或Frenet坐标系41包括表示车辆或宿主车辆10的当前位置43的原点。此外，描绘了车辆10当前正行驶于的车道45，并且该车道45包括车道标记46。

详细地，车道45由采样段表示，各采样段包括关于车辆的位置和航向以及关于车道45的曲率和宽度的信息。也就是说，在27，使用车辆状态传感器13和环境传感器15(见图1)确定车辆的运动学参数和环境参数。

在29，生成曲率参考，其示例在图3中示出。计算使得车辆10能够以对应轨迹的恒定曲率前进而不离开车道45的最小曲率47和最大曲率49。如图3中可见，最小曲率47和最大曲率49在要规划的轨迹19末端处的区域中到达车道标记46。

在最小曲率47与最大曲率49之间的区域中确定最终或参考曲率51，其中最终曲率51在左曲线中偏向最小曲率47并且在右曲线中偏向最大曲率49。

通常，规划轨迹19被限制在由环境传感器15的仪器范围定义的某个视域(horizon)或范围。当生成参考曲率51时，可能无法以恒定的曲率通过所有采样的车道标记46。在这种情况下，最大限制的车道标记46将用于生成参考曲率51。

在31，估计轨迹规划的横向部分，而在33和35，估计轨迹规划的纵向部分。纵向部分分为对目标对象的纵向响应(其在33处确定)和对道路的纵向响应(其在35处确定)。

具体来说，横向动力学的成本是基于运动学参数和环境参数的子集确定的，该子集包括横向偏移、横向速度、曲率、偏航率、横向加速度和横向加加速度(jerk)。类似地，纵向动力学的成本是基于运动学参数和环境参数的另一子集确定的，该另一子集包括到对象的距离、速度、恒定速度的至碰时间(time to collision)、纵向加速度和纵向加加速度。

因此，这些成本是基于上述参数定义的，并进一步变换为所谓的状态成本(statecost)。这些状态成本包括针对轨迹规划的横向部分的横向偏移成本函数、航向成本函数(其中航向是相对于道路定义的)、曲率成本函数以及曲率变化率成本函数，并且这些状态成本包括针对轨迹规划的纵向部分的距离成本函数、距离变化率成本函数、加速度成本函数和加加速度成本函数。

事实证明，曲率变化率和加加速度以及它们对应的成本函数是用于控制车辆10并因此用于规划轨迹19的最合适的控制值或实体。

为了确定这些控制值，横向动力学的均衡贡献或均衡成本可以用公式表示为：

C_o,i+C_h,i+C_c,i+C_k,i＝0 (1)

其中，C_o,i是横向偏移成本函数，C_h,i是航向成本函数，C_c,i是曲率成本函数，C_k,i是曲率变化率成本函数，并且其中，所有成本函数都取决于指示相应时间增量的数目的计划索引i。因此，计划索引i对应于“沿着”要规划的轨迹的经过时间。由于曲率变化率被用作控制值，因此它可以重新用公式表示为：

C_k,eq,i＝-(C_o,i+C_h,i+C_c,i) (2)

其表示为均衡成本。这是确保对车辆运动学状态中的误差做出充分响应的公式。然而，这并不能确保稳定性，因此为最终曲率变化率定义了第二项或“稳定贡献”，如下所示：

其中，dC_c,i/dC_i是按曲率的曲率成本变化。该公式旨在利用-C_k,eq,i每秒来减小C_k,eq,i。用作控制值的最终曲率变化率是基于上述公式(2)和(3)的两个贡献的总和：

K_tot,i＝K_stab,i+K_eq,i,其中K_eq,i＝f_k(C_k,eq,i) (4)

并且其中，f_k是曲率变化率的增益函数。

以类似的方式，纵向加加速度的均衡成本定义为

C_j,eq,i＝-(C_r,i+C_rr,i+C_a,i) (5)

其中，C_j,i是加加速度成本函数，C_r,i是距离成本函数，C_rr,i是距离变化率成本函数，C_a,i是加速度成本函数。对应于公式(3)，针对纵向控制定义了用于确保稳定性的项，如下所示：

因此，最终的纵向加加速度定义为：

j_tot,i＝j_stab,i+j_eq,i其中j_eq,i＝f_j(C_j,eq,i) (7)

并且其中，f_j是纵向加加速度的增益函数。

对目标对象的纵向响应与对道路的纵向响应(还参见图2中的步骤33和35)之间的唯一区别在于，对道路的纵向响应不考虑距离状态，并且距离变化率由与道路相关的速度限制来定义或者由限制横向加速度的速度来定义(以较低者为准)。对于每个计划索引，规划轨迹19将基于对目标对象的纵向响应和对道路的纵向响应中的较低值，即，两个响应值中的最小值将用作最终纵向加加速度。

一旦使用如上定义的成本函数针对随时间的循环25内的所有计划索引规划了轨迹19，就根据以下公式对均衡成本函数应用平滑，即，在横向上：

C_k,eq,i＝α·0.5·C_k,eq,i-1+(1-α)C_k,eq,i+α·0.5·C_k,eq,i+1 (8)

类似地，在纵向上：

C_j,eq,i＝α·0.5·C_j,eq,i-1+(1-α)C_j,eq,i+α·0.5·C_j,eq,i+1 (9)

其中，α是平滑常数。

均衡成本函数从最后计划索引开始到第一计划索引被平滑，此后规划轨迹19被再次估计为从第一计划索引开始到最后计划索引的修正规划轨迹19，即，通过针对所有计划索引来重复随时间的循环25(见图2)。因此，从最后计划索引开始在“反向”方向上对成本函数进行平滑表示图2所示的反向传播的循环23。此外，在反向传播的循环23中对均衡成本函数执行平滑之后，还根据分别用于曲率变化率和纵向加加速度的公式(3)和公式(6)再次计算稳定性贡献。

图4A至图4C描绘了平滑均衡成本函数对车辆10的纵向动力学的影响。详细地，以m/s为单位的速度、以m/s2为单位的加速度和以m/s3为单位的加加速度由y轴表示并描绘在由x轴表示的计划索引(对应于时间增量)上方。针对车辆10在中度损坏的其他车辆后面停下的场景，车辆10的速度(图4A)、加速度(图4B)和加加速度(图4C)由不同的曲线表示。从基本运动学可知，加速度是速度对时间的导数，加加速度是加速度对时间的一阶导数并且是速度对时间的二阶导数。

在对均衡成本函数进行平滑之前，车辆10的速度、加速度和加加速度由曲线53、57和61表示。此外，曲线55、59和63表示分别根据公式(8)和公式(9)对均衡成本函数进行平滑后宿主车辆10的速度、加速度和加加速度。可以看出，在曲线61中，用作控制值的纵向加加速度示出了一些突然的不连续性，在曲线63中，这些不连续性由于对成本函数进行平滑而被消除。

因此，在所述方法的结束37处(见图2)输出的规划轨迹19的路线也将被平滑。这将导致车辆10在遵循规划轨迹19时的更平滑的驾驶行为。由于图1所示的装置11和图2所示的方法分别基于如上所述的成本函数框架，因此对轨迹19进行规划需要中等的计算量，这远低于例如模型预测控制所需的计算量。

Claims

1.一种规划车辆(10)的轨迹的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括以下步骤：

通过使用至少一个车辆状态传感器(13)检测所述车辆(10)的运动学参数，

通过使用至少一个环境传感器(15)检测所述车辆(10)的环境参数，

经由处理单元(17)，基于取决于所述车辆(10)的所述运动学参数和所述环境参数的相应成本函数来估计曲率变化率和纵向加加速度，以及

经由所述处理单元(17)，基于所述曲率变化率和所述纵向加加速度来估计所述车辆(10)的规划轨迹(19)。

2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，

在估计规划轨迹(19)的步骤之后，对所述相应成本函数进行平滑，

基于平滑后的成本函数来估计修正曲率变化率和修正纵向加加速度，并且

基于所述修正曲率变化率和所述修正纵向加加速度来估计修正规划轨迹(19)。

3.根据权利要求1或2所述的计算机实现方法，其中，所估计的曲率变化率和所估计的纵向加加速度均包括取决于所述相应成本函数的均衡贡献和稳定贡献。

4.根据权利要求3所述的计算机实现方法，其中，所估计的曲率变化率的所述均衡贡献取决于曲率变化率成本函数，该曲率变化率成本函数与横向偏移成本函数、航向成本函数和曲率成本函数平衡。

5.根据权利要求4所述的计算机实现方法，其中，所估计的曲率变化率的所述稳定贡献是基于所述曲率变化率成本函数、所述横向偏移成本函数的时间变化、所述航向成本函数的时间变化、以及所述曲率成本函数按曲率的变化来定义的。

6.根据权利要求4或5所述的计算机实现方法，其中，

基于所述车辆(10)的所述运动学参数和所述环境参数的子集来估计与所述车辆(10)的横向动力学相关的成本，并且

对与横向动力学相关的成本进行变换，以便确定所述曲率变化率成本函数、所述横向偏移成本函数、所述航向成本函数和所述曲率成本函数。

7.根据权利要求3至6中任一项所述的计算机实现方法，其中，所估计的纵向加加速度的所述均衡贡献取决于纵向加加速度成本函数，该纵向加加速度成本函数与距离成本函数、距离变化率成本函数和加速度成本函数平衡。

8.根据权利要求7所述的计算机实现方法，其中，所估计的纵向加加速度的所述稳定贡献是基于所述纵向加加速度成本函数、所述距离成本函数的时间变化、所述距离变化率成本函数的时间变化、以及所述加速度成本函数按加速度的变化来定义的。

9.根据权利要求7或8所述的计算机实现方法，其中，

基于所述车辆(10)的所述运动学参数和所述环境参数的子集来估计与所述车辆(10)的纵向动力学相关的成本，

对与纵向动力学相关的成本进行变换，以便确定所述纵向加加速度成本函数、所述距离成本函数、所述距离变化率成本函数和所述加速度成本函数。

10.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现方法，其中，

所估计的纵向加加速度包括对目标对象的纵向响应和对所述车辆(10)当前所在的车道(45)的路线的纵向响应，并且

对所述目标对象的纵向响应取决于到所述目标对象的距离。

11.根据权利要求10所述的计算机实现方法，其中，选择对所述目标对象的纵向响应和对所述车道(45)的所述路线的纵向响应中的最小值作为所估计的纵向加加速度。

12.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现方法，其中，估计所述车辆(10)的规划轨迹(19)的步骤是还基于参考曲率(51)的，该参考曲率(51)是基于从所述环境参数得出的车道(45)的路线确定的。

13.一种规划车辆(10)的轨迹的装置(11)，所述装置(11)包括：

至少一个车辆状态传感器(13)，所述至少一个车辆状态传感器(13)被配置为检测所述车辆的运动学参数，

至少一个环境传感器(15)，所述至少一个环境传感器(15)被配置为检测所述车辆的环境参数，以及

处理单元(17)，所述处理单元(17)被配置为

基于取决于所述车辆(10)的所述运动学参数和所述环境参数的相应成本函数来估计曲率变化率和纵向加加速度，并且

基于所述曲率变化率和所述纵向加加速度来估计所述车辆(10)的规划轨迹(19)。

14.一种计算机系统，所述计算机系统被配置为执行根据权利要求1至12中任一项所述的计算机实现方法。

15.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包含执行根据权利要求1至12中任一项所述的计算机实现方法的指令。