CN115903786A - 路径的确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种路径的确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息；根据当前行驶信息和属性信息，确定目标点以及根据目标点确定端点；根据车辆的起点、端点以及目标点，确定车辆的参考路径轨迹；基于当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解；若车辆动力学模型存在最优解，则根据最优解确定车辆的目标路径轨迹；或者若车辆动力学模型不存在最优解，则将参考路径轨迹确定为目标路径轨迹。本申请能够提高基于车辆动力学模型确定的目标路径轨迹的准确性，并且能够避免在车辆动力学不存在最优解时也能进行安全避障，提高车辆的驾驶安全性。

Description

路径的确定方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及汽车电子技术领域，更具体地，涉及一种路径的确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技的不断发展，越来越多人拥有自己的汽车，进而导致城市拥堵、能源消耗、交通事故等问题目益突出，自动驾驶功能也成为汽车的重要功能之一。路径规划作为自动驾驶功能的核心技术之一，不但有利于减轻驾驶员负担，且能够有效提高通勤效率，降低能源消耗。目前，常见的轨迹规划算法包括基于轨迹追踪的随机搜索法，基于特定函数的轨迹规划法，但无法结合车辆的实际运行状况，导致确定路径的准确性低，进而导致车辆无法进行安全避让，因此，如何提高路径的准确性低，使得车辆能够进行安全避让成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提出了一种路径的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以改善上述问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种路径的确定方法，所述方法包括：获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息；根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点；根据所述车辆的起点、所述端点以及所述目标点，确定所述车辆的参考路径轨迹；基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解；若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹；或者若所述车辆动力学模型不存在最优解，则将所述参考路径轨迹确定为所述目标路径轨迹。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种路径的确定装置，所述装置包括：获取模块，用于获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息；第一确定模块，用于根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点；参考路径轨迹确定模块，用于根据所述车辆的起点、所述端点以及所述目标点，确定所述车辆的参考路径轨迹；第二确定模块，用于基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解；目标路径轨迹第一确定模块，用于若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹；或者目标路径轨迹第二确定模块，用于若所述车辆动力学模型不存在最优解，则将所述参考路径轨迹确定为所述目标路径轨迹。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如上所述路径的确定方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，实现如上所述路径的确定方法。

在本申请的方案中，通过根据车辆的当前行驶信息和障碍物的属性信息来确定目标点和端点，然后基于车辆的起点、目标点以及端点确定参考路径轨迹；以及根据车辆的当前行驶信息对车辆动力学模型进行优化求解，当车辆动力学模型存在最优解时，基于最优解确定目标路径轨迹，使得车辆能够根据最优解确定的目标路径轨迹进行安全避障；当车辆动力学模型不存在最优解时，将参考路径轨迹作为目标路径轨迹，避免在车辆动力学模型不存在最优解时，也能进行安全避障。本申请能够提高基于车辆动力学模型确定的目标路径轨迹的准确性，并且能够避免在车辆动力学不存在最优解时也能进行安全避障，提高车辆的驾驶安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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是根据本申请一实施例示出的适用于本申请的应用场景的示意图。

图2是根据本申请一实施例示出的路径的确定方法的流程示意图。

图3是根据本申请一实施例示出的步骤220的具体步骤的流程示意图。

图4是根据图3的实施例示出的步骤220的具体步骤中的距离的示意图。

图5是根据本申请一实施例示出的步骤250的具体步骤的流程示意图。

图6是根据本申请一实施例示出的步骤253的具体步骤的流程示意图。

图7是根据本申请一实施例示出的步骤253之后的具体步骤的流程示意图。

图8是根据本申请一实施例示出的步骤255的具体步骤的流程示意图。

图9是根据本申请一实施例示出的步骤2552的具体步骤的流程示意图。

图10是根据本申请一实施例示出的步骤2552之前的具体步骤的流程示意图。

图11是根据本申请另一实施例示出的步骤2552之前的具体步骤的流程示意图。

图12是根据本申请一实施例示出的步骤220之前的具体步骤的流程示意图。

图13是根据本申请一实施例示出的路径的确定装置的框图。

图14是根据本申请一实施例示出的电子设备的硬件结构图。

通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述，这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限值本发明构思的范围，而是通过特定实施例为本领域计算书人员说明本发明的概念。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

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。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

图1是根据本申请一实施例示出的适用于本申请的应用场景图。如图1所示，包括车辆110、障碍物120、目标点130、端点140、起点150和参考路径轨迹160。

作为一种方式，根据车辆110的当前行驶信息和障碍物120的属性信息，判断车辆110是否会与障碍物120发生碰撞，当确定车辆110会与障碍物120发生碰撞后，基于车辆110的当前行驶信息和障碍物120的属性信息确定目标点130和端点140，然后确定车辆110的前轴中心为车辆的起点150，基于目标点130、端点140和起点150，确定参考路径轨迹160，然后基于车辆110的当前行驶信息以及车辆动力学模型，确定车辆110的车辆动力学模型是否存在最优解，当存在最优解时，根据最优解和车辆110的车辆动力学模型确定目标路径轨迹；若不存在最优解，则将参考路径轨迹160作为车辆110的目标行驶轨迹，车辆110根据目标行驶轨迹进行避让行驶，以此绕开障碍物120。

请参阅图2，图2示出了本申请一实施例提供的路径的确定方法，在具体的实施例中，该路径的确定方法可以应用于如图13所示的路径的确定装置400以及配置有路径的确定装置400的电子设备500(图14)。下面将说明本实施例的具体流程，当然，可以理解的，该方法可以由具备计算处理能力的电子设备执行，电子设备例如台式电脑、笔记本电脑、车载终端、车机大屏等终端设备，该方法还可以由包括服务器和终端的处理系统来交互执行，或由车辆中与自动避让相关的域控制器来执行。下面将针对图2所示的流程进行详细的阐述，所述路径的确定方法具体可以包括以下步骤：

步骤210，获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息。

作为一种方式，障碍物的属性信息可包括障碍物的位置信息、障碍物的移动速度、障碍物的宽度等，在此不进行具体限定。可选的，障碍物可以是静止不动的物体，例如路障、路桩、静止的车辆(如临时停放于路边的车辆)等，障碍物也可以是正在移动的物体或者正在移动的活体，例如，正在车辆前方或者后方行驶的其他车辆，正在移动的行人或者动物等。可选的，若障碍物时可移动的，则需要获取障碍物的移动速度。

作为一种方式，该车辆可包括距离探测装置和视觉传感装置，其中，距离探测装置可以是毫米波雷达探测器、激光测距传感器等，视觉传感装置可以是摄像头传感器，也可以是其他视觉传感装置，在次不进行限定。可选的，可通过视觉传感装置和距离探测装置来确定障碍物的属性信息，然后通过获取视觉传感装置和距离探测装置的数据来获取障碍物的属性信息。

作为一种方式，车辆的当前行驶信息可包括车辆的当前车速、车辆的当前位置、车辆的当前航向角、车辆的方向盘的当前转动力矩等，在此不进行具体限定。可选的，车辆的当前行驶信息可以是由车辆中的多个传感器所检测到的，然后获取多个传感器的数据得到的，也可以是由车辆中其他装置所检测到的。可选的，车辆当前行驶信息可以是由车辆中的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)或惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)检测到的数据。

步骤220，根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点。

目标点是指车辆为了避免与障碍物发生碰撞或者剐蹭事件，基于障碍物的属性信息和车辆的当前行驶信息所确定的能够进行安全避让的点。作为一种方式，该目标点可以是根据车辆的方向盘的转动方向、车辆的宽度以及障碍物的位置信息所确定的。例如，若车辆的方向盘的转动方向为右，则将车辆的最左端作为避让的基准，即以车辆的最左端能够与障碍物不发生接触；其中，可将车辆的最左端与障碍物距离最远的点为基准点，以基准点在避让过程中不与障碍物发生接触的点为目标点。

作为另一种方式，可预先设置一距离阈值，可根据障碍物的位置信息、车辆的方向盘的转动方向以及该距离阈值确定目标点。例如，当车辆的方向盘的转动方向为左转时，基于障碍物相对于车辆的左边与车辆距离最近的点为基准点，与基准点之间的距离相差距离阈值的点为目标点。其中，该距离阈值可根据实际需要来设定，在此不进行具体限定。

作为一种方式，端点是指在车辆与障碍物进行避让后所需要移动的目的点。可选的，端点可以是将目标点进行平移后得到的点。可选的，当确定目标点和端点后，车辆可根据目标点的位置信息和端点的位置信息进行移动。

在一些实施例中，所述障碍物的属性信息包括所述障碍物的宽度和所述障碍物的位置信息，如图3所示，步骤220包括：

步骤221，根据所述车辆的宽度信息和所述车辆的前悬距离，确定第一距离，其中，所述第一距离为所述车辆的前轴中心到所述车辆的顶点的距离。

前悬距离是指车辆的前轮中心到车头最前端的距离，可选的，车辆可以是前轮转向乘用车，当前轮可绕过障碍物时，车身也可绕过障碍物并不与障碍物发生碰撞。

作为一种方式，为了保证车辆的前轮能够绕开障碍物，可以车辆的前轴中心为圆心，车辆的前轴中心到车辆前端的最左端(或最右端)之间的距离为半径，将该半径作为第一距离。可选的，该第一距离是根据车辆的宽度信息和车辆的前悬距离计算得到的。若车辆的宽度为W_ego，前悬距离为d_f，第一距离为R，可根据公式：

计算得到第一距离。如图4所示，在图4中前轮中心150与车辆110的车头最前端112之间的距离为前悬距离d_f，第一距离可以是车辆110的前轮中心150与点113之间的距离长度。

作为另一种方式，为了确保车辆能够安全绕过障碍物并不与障碍物发生接触，则增加一预设距离以确定第一距离，即第一距离R为：

可选的，其预设距离可以为0.5m，也可以为其他值，可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。

步骤222，根据所述第一距离、所述障碍物的宽度、第二距离以及第三距离，确定所述第四距离，其中，所述第二距离为所述车辆的质心与所述障碍物的距离，所述第三距离为所述车辆的质心与所述车辆的前轴中心之间的距离。

可选的，第二距离可以是车辆的质心中心与障碍物之间的纵向距离，其中纵向距离可以是纵向最短距离。可选的，第三距离可以是车辆的质心中心与车辆的前轴中心之间的纵向距离。如图4所示，第二距离为车辆的质心中心111与障碍物的最前端121之间的距离，第三距离为车辆110的质心中心111与车辆110的前轴中心112之间的距离，第四距离为障碍物120的与参考轨迹160最接近的点121与目标点130之间的距离。

作为一种方式，可根据第一距离、障碍物的宽度、第二距离以及第三距离计算出第四距离，若第一距离为R；障碍物的宽度为W_obs；第二距离为d_x；第三距离为l_f，第四距离为d，可根据公式：

计算得到第四距离。

步骤223，根据所述当前行驶信息、所述障碍物的位置信息和所述第四距离，确定所述目标点。

作为一种方式，车辆的当前行驶信息中可包括车辆的避让方向(即车辆的方向盘转向)，基于车辆的避让方向确定基准点，基准点为在车辆的避让方向上障碍物的角点，根据基准点的位置信息将基准点偏移第四距离的点作为目标点。

步骤224，根据所述目标点、所述车辆的长度和所述车辆的宽度，确定所述端点。

作为一种方式，当确定目标点后根据目标点的位置信息将目标点进行平移，以此确定端点。可选的，为了保证车辆能够在端点处，车身与障碍物不发生碰撞可根据车辆的长度和车辆的宽度确定目标点的平移距离。若车辆的长度为L_ego；车辆的宽度为W_ego，则可先以L_ego为横向平移距离将目标点进行横向平移，然后以

为纵向平移距离，将目标点进行纵向平移，以此确定端点。可选的，还可先将目标点进行纵向平移，再将目标点进行横向平移，在此不进行具体限定。

在一些实施例中，在步骤220之前，还可根据障碍物的属性信息和车辆的当前行驶信息判断车辆当前是否需要进行转向避让。可选的，转向避让与换道不同，转向避让可以不避让到相邻车道或仅占用相邻车道较小空间来实现避让，不避让到相邻车道或仅占用相邻车道较小空间来实现避让能够避免车辆在短时间内的横向移动距离变大，导致车辆的横向加速度也增加，因为车辆的横向移动过程中对相邻车道的其他车辆干扰大，以及车辆在横向移动过程中对驾驶员的冲击力大，导致的事故发生。

作为一种方式，可根据车辆的当前行驶信息中的当前方向盘的转动方向和障碍物的宽度信息来确定是否需要进行转向避让。例如，若车辆的当前方向盘的转动方向为左转向，并且确定障碍物的左侧与车道线之间距离是否大于宽度阈值，当障碍物的左侧与车道线之间距离大于宽度阈值时，可确定车辆当前需要进行转向避让，且确定左侧为避让方向；若障碍物的左侧与车道线之间距离不大于宽度阈值，则确定无法进行转向避让。当确定无法在左侧进行转让避让时，可确定障碍物的右侧与车道线之间距离是否大于宽度阈值，来确定是否能在右侧进行转向避让。当确定左右均无法进行转向避让时，可提醒驾驶员进行紧急停车或者提醒驾驶员换道行驶。

在另一些实施例中，在步骤220之前，可先确定车辆是否处于自动驾驶或开启辅助驾驶功能，当车辆处于自动驾驶时或车辆开启辅助驾驶功能的情况下，判断车辆当前是否需要进行转向避让。

请继续参阅图2，步骤230，根据所述车辆的起点、所述端点以及所述目标点，确定所述车辆的参考路径轨迹。

作为一种方式，可根据车辆的质心中心所在的点、车辆的前轴中心所在的点、端点以及目标点，利用三次样条曲线来确定参考路径轨迹。其中，三次样条曲线是组合曲线，可通过在相邻的两型值点之间，使用三次函数进行插值得到。若把n段三次曲线连接起来，使两相邻曲线在连接点(称为节点)的斜率和曲率相等，就获得n段三次函数组合成的曲线，即三次样条曲线，即本申请中的参考路径轨迹。可选的，在车辆的起点处(车辆的质心中心所在的点)以及端点处的斜率均为零。如图4所示，根据车辆110的起点111、车辆110的前轴中心150、目标点130以及端点140利用三次样条曲线确定参考轨迹160。

作为另一种方法，车辆的起点可以是车辆的质心中心所在的点，也可以是车辆的前轴中心所在的点，可根据实际需要来选择起点，在此不进行具体限定。作为一种方式，车辆的前轴中心所在的点为起点，将起点、目标点和端点利用光滑曲线进行连接，以此得到参考路径轨迹。

步骤240，基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解。

车辆动力学模型可用于分析车辆的平顺性和车辆操纵的稳定性，即可通过车辆动力学模型确定车辆在行驶过程中车辆的运动状态。对于车辆来说，研究车辆动力学，主要是研究车辆的轮胎及其相关部件的受力情况。比如纵向速度控制，通过控制轮胎转速实现；横向航向控制，通过控制轮胎转角实现。在自动驾驶功能或辅助驾驶功能中，能够根据车辆动力学模型确定车辆的控制参数(例如航向角、横摆角速度、轮转角等)，以此车辆能够根据控制参数进行自动驾驶或辅助驾驶。

作为一种方式，由于车辆对障碍物进行避让行驶时，需要控制车辆进行横向移动，所以可基于车辆在横向进行受力分析以及横向动力学，确定车辆动力学模型。在本实施例中，将车辆的中心作为车辆的质心，分别对车辆进行平动分析和转动分析，以此确定本车辆的车辆动力学模型。可选的，本车辆的车辆动力学模型可以是：

其中，m为车辆的质量；v为车辆的当前车速；β为车辆的质心侧偏角；

为车辆的横摆角；k_f为车辆的前轮侧偏刚度；k_r为车辆的后轮侧偏刚度；l_f为车辆的质心到前轴中心的距离；l_r为车辆的质心到后轴中心的距离；ω_r为车辆的横摆角速度；δ为车辆的前轮转角；I_z为车辆的中心转动惯量；x为车辆的纵向位移；y为车辆的横向位移。

可选的，在上述车辆动力学模型中，β、ω_r、x、y为车辆的当前行驶信息，δ和

为车辆的控制参数，确定车辆动力学模型是否存在最优解，即确定是否存在控制参数δ和

使得车辆能够基于上述车辆动力学模型进行安全避让。

步骤250，若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹。

作为一种方式，当确定车辆动力学模型存在最优解时，即存在控制参数δ和

使得车辆能够基于该控制参数进行安全避让。

作为一种方式，目标路径轨迹是基于车辆动力学模型和最优解确定的多个预测路径点所组成的路径轨迹。

步骤260，若所述车辆动力学模型不存在最优解，则将所述参考路径轨迹确定为所述目标路径轨迹。

作为一种方式，为了避免由于车辆动力学模型不存在最优解时，导致车辆在避让过程中的路径发生变化，进而导致车辆的避让行驶过程中出现意外，可将参考路径轨迹作为目标路径轨迹，确保车辆能够进行安全避让。

在本申请的实施例中，通过根据车辆的当前行驶信息和障碍物的属性信息来确定目标点和端点，然后基于车辆的起点、目标点以及端点确定参考路径轨迹；以及根据车辆的当前行驶信息对车辆动力学模型进行优化求解，当车辆动力学模型存在最优解时，基于最优解确定目标路径轨迹，使得车辆能够根据最优解确定的目标路径轨迹进行安全避障；当车辆动力学模型不存在最优解时，将参考路径轨迹作为目标路径轨迹，避免在车辆动力学模型不存在最优解时，也能进行安全避障。本申请能够提高基于车辆动力学模型确定的目标路径轨迹的准确性，并且能够避免在车辆动力学不存在最优解时也能进行安全避障，提高车辆的驾驶安全性。

在一些实施例中，如图5所示，步骤250包括：

步骤251，基于所述当前行驶信息，确定所述车辆动力学模型的状态方程，并对所述状态方程进行离散化处理，得到离散状态方程。

作为一种方式，车辆的当前行驶信息可包括车辆的当前车速、车辆的前轮转角、车辆的质心侧偏角、车辆的横向位移和车辆的纵向位移等。可先确定车辆的状态量矩阵和车辆的控制输入量(控制参数)矩阵，基于步骤250中的车辆动力学模型、车辆的状态量矩阵和车辆的控制输入量矩阵，将车辆动力学模型改写为状态方程，可选的，状态方程可以为：

其中，X为车辆的状态量矩阵，U为车辆的控制输入量矩阵，可选的，车辆的状态量矩阵可以为X＝[β ω_r xy]^T；车辆的控制输入量矩阵可以为：

根据车辆的状态量矩阵、车辆的控制输入量矩阵、车辆动力学模型和车辆的当前行驶信息可确车辆的状态方程中的A为：

B为：

C为：C＝[0 0 v 0]^T。

作为一种方式，由于上述状态方程为连续量，而在车辆的控制器中采用的是离散数字进行控制，因此，需要对状态方程进行离散化处理。可选的，可根据采样时间来进行离散化处理，其中，采样时间可以是获取车辆的当前行驶信息的预设周期。若采样时间为T，则对状态方程进行离散化后得到的离散状态方程为：X_(k+1)＝A_dX_k+B_dU_k+C_d，其中，A_d＝(I-AT)^-1；B_d＝(I-AT)^-1BT；C_d＝(I-AT)^-1CT，I为单位矩阵，可选的，T＝100ms，也可以是其他值，可根据实际需要来设置采样时间，在此不进行具体限定。

步骤252，获取所述车辆的第一关键参数和所述车辆的第二关键参数，其中，所述第一关键参数为所述车辆的前轮侧偏刚度，所述第二关键参数为所述车辆的后轮侧偏刚度。

作为一种方式，车辆的第一关键参数和车辆的第二关键参数可从车辆的参数识别模块中获取得到。其中，参数识别模块中可包括多个检测传感器，多个检测传感器分别用于检测车辆的当前行驶信息、车辆的前轮和后轮对应的参数、以及车辆的航向角等参数。

步骤253，根据所述离散状态方程、所述第一关键参数和所述第二关键参数，确定所述车辆动力学模型是否存在最优解。

作为一种方式，将第一关键参数和第二关键参数代入步骤252中的离散状态方程中，得到A_d、B_d和C_d，基于A_d、B_d、C_d和离散状态方程，确定车辆动力学模型存在最优解。

作为一种方式，基于A_d、B_d、C_d和离散状态方程进行优化求解，由于根据离散状态方程的优化求解是随着采样时间的前景反复的在线进行求解，所以也称为滚动优化求解，滚动优化求解能够反复对每一采样时间所获取的车辆的当前行驶信息以及参数识别模块确定的第一关键参数和第二关键参数进行优化求解，可及时地校正车辆在避让过程中出现的各种复杂情况。

在一些实施例中，如图6所示，步骤253包括：

步骤2531，确定参考点的位置信息，其中，所述参考点为所述车辆与所述参考路径轨迹距离最近的点。

作为一种方式，可由车辆的距离探测装置来确定参考点的位置信息，其中，参考点的位置信息可包括参考点的坐标、车辆在参考点所对应的航向角等。

步骤2532，根据所述参考点的位置信息、所述当前位置信息、所述当前车速、所述离散状态方程、所述第一关键参数以及所述第二关键参数，确定代价函数。

为了使得车辆在避让过程中，避免由于实际与参考路径轨迹之间的误差，以及误差的累积导致车辆的行驶路径轨迹与参考路径轨迹相差较大，导致车辆的避让行驶失败，进而导致事故发生，可根据参考路径轨迹的信息与车辆的当前行驶信息之间的误差来确定代价函数，进而由代价函数来确定车辆动力学模型是否存在最优解。

可选的，代价函数通常可表示为状态和控制输入的二次函数，可选的，在本实施例中，代价函数为：

其中，Np为预测步长；X_k为第k个预测步长时的车辆的状态量矩阵；X_{ref_k}为参考路径轨迹上与X_k所在位置之间距离最近的参考点的状态量矩阵；W₁为X_k与X_{ref_k}的权重矩阵；Nc为控制步长；W₂为车辆的控制输入量矩阵U_k的权重矩阵；y_obs为障碍物的横向坐标，y_{obs_k}为y_obs上与X_k所在位置最近的障碍物的横向坐标；y_k-y_{obs_k}+a为第k个预测步长时，参考点的横向坐标与障碍物的横向偏差；a为标定常量；W₃为车辆在预测位置与前方最近障碍物的位置偏差的权重矩阵。可选的，Nc的值可以与Np相同，也可不同，可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。可选的，Np＝20，也可以是其他值，在此不进行具体限定。

作为一种方式，为了使得最优解与车辆的当前车速匹配，可根据车辆的当前车速确定W₁、W₂、W₃，可选的，可设置一速度阈值，若车辆的当前车速不大于速度阈值时，W₁＝10W₂＝W₃；若车辆的当前车速大于速度阈值，W₁＝5W₂＝W₃。其中，速度阈值可以是30km/h，也可以是其他速度值，可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。可选的，可预先对设置W₁对应的矩阵，基于车辆的当前车速确定W₂和W₃。

可选的，可预先根据参考路径轨迹确定参考路径轨迹的状态量矩阵X_ref，即，

其中β_ref为参考路径轨迹上的各路径点对应的质心侧偏角；

为参考路径轨迹上的各路径点对应的横摆角速度；x_ref为参考路径轨迹上的各路径点对应的纵向位移；y_ref为参考路径轨迹上的各路径点对应的横向位移，可选的，β_ref＝0；

可根据X_ref对应确定X_{ref_k}。

步骤2533，若所述车辆存在使得所述代价函数存在最小值的状态量，则确定所述车辆动力学模型存在最优解。

作为一种方式，当存在一U_k使得代价函数存在最小值时，可确定该车辆动力学模型存在最优解，其最优解为U_k。

在一些实施例中，如图7所示，步骤253之后包括：

步骤254，根据所述当前行驶信息和所述参考路径轨迹，确定第一约束条件。

作为一种方式，当在确定车辆动力学模型是否存在最优解时，车辆需要根据车辆动力学模型的最优解进行避让处理，所以需要设置第一约束条件来确定能够使得车辆能够进行安全避让的最优解，进而能够使得车辆能够根据最优解对应的目标路径轨迹来进行安全避让。

作为一种方式，第一约束条件可包括：车辆在进行避让的过程中所需的质心侧偏角不超过失稳边界，即

车辆在进行避让的过程中的横摆角速度不超过失稳边界，即

车辆在进行避让的过程中的横向位移不超过一个车道宽度，即0≤y_k≤3.75，k＝1，2，3…Np；车辆在进行避让的过程中的前轮转角不超过物理极限和失稳边界，即0≤δ_k≤δ_max，k＝1，2，3...Np。其中，u为路面附着系数，可从车辆的参数识别模块中确定；可选的，g＝9.8N/m²，b为标定常量，可选的b＝1，可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。

作为一种方式，δ_max可根据车辆的当前车速确定。可选的，可预先设置车速与前轮转角之间的映射关系，根据车辆的当前车速和车速与前轮转角之间的映射关系确定δ_max。可选的，车速与前轮转角之间的映射关系可以是车速在不同范围内对应一δ_max。还可以是，一车速变化范围对应一前轮转角的最大值对应的取值范围。例如，当车速的范围为0≤v≤30km/h时，对应的δ_max的取值范围为3°-24°。

步骤255，根据所述第一约束条件、所述当前行驶信息、所述最优解和所述车辆动力学模型，确定所述目标路径轨迹。

作为一种方式，基于第一约束条件，车辆的当前行驶信息、车辆动力学模型和车辆动力学模型的最优解，利用开源库QPOASES进行优化求解，以此确定目标路径轨迹。可选的，还可使用其他优化求解的方法进行优化求解，可根据实际需要来选择优化求解的算法，在此不进行具体限定。

在本实施例中，通过加入第一约束条件来进行优化求解，使得所确定的目标路径轨迹更加准确。

在一些实施例中，所述当前行驶信息包括当前车速，如图8所示，步骤255包括：

步骤2551，根据所述第一关键参数和所述第二关键参数，确定所述离散状态方程的第一参数和第二参数。

作为一种方式，为了确定目标路径轨迹，需要根据第一关键参数、第二关键参数以及车辆的当前车速确定第一参数A_d和第二参数B_d。

步骤2552，根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方程，确定所述目标路径轨迹。

作为一种方式，可将第一参数、第二参数、第一约束条件、当前车速以及最优解代入离散状态方程中进行求解，可以确定车辆的状态矩阵的Np个预测量，即：X_(k+1)＝A_dX_k+B_dU_k+C_d，k＝1，2，3...Np，然后根据车辆的状态矩阵的Np个预测量的位置信息确定目标路径轨迹。

可选的，当确定出车辆的状态矩阵的Np个预测量后，可根据Np个预测量中的横向位移、纵向位移确定多个预测路径点，然后根据多个预测点确定目标轨迹路径。

在一些实施例中，如图9所示，步骤2552包括：

步骤25521，根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方程，确定多个预测路径点序列。

作为一种方式，将第一参数、第二参数、第一约束条件、当前车速以及最优解代入离散状态方程中进行求解后，基于X_(k+1)中的横向位移y_(k+1)和纵向位移x_(k+1)，确定多个预测路径点序列，其中多个预测路径点序列为Y_(k+1)＝[θ_(k+1)x_(k+1)y_(k+1)]^T，其中，θ为各预测路径点处对应的航向角，可选的，θ_(k+1)可根据x_(k+1)和y_(k+1)对应的曲率计算得到，也可根据X_(k+1)中的车辆的质心侧偏角和车辆的横摆角确定。

步骤25522，若所述多个路径点序列满足第二约束条件，则根据所述多个预测路径点序列确定所述目标路径轨迹。

作为一种方式，为了使得车辆能够根据由最优解所确定的目标路径轨迹进行安全避让，需要对多个预测路径点序列进行校验。可选的，对多个预测路径点序列进行校验可通过判断多个预测点序列是否满足第二约束条件。

可选的，第二约束条件可以是各预测路径点的坐标与参考路径轨迹上最近的点之间的横向坐标之差位于预设横向坐标误差范围内，也可以是各预测路径点处对应的航向角与参考路径轨迹上最近的点对应的航向角之间的航向角误差位于航向角误差范围内，其中，预设横向坐标误差范围与航向角误差范围可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。

作为另一种方式，若多个路径点序列不满足第二约束条件，为了避免车辆的在避让过程中无法进行安全避让，则将参考路径轨迹作为目标路径轨迹，车辆可根据参考路径轨迹进行安全避让。

在本实施例中，通过对多个路径点序列的校验，来进一步确定根据多个路径点序列所确定目标路径轨迹是否能够使得车辆进行安全避让，提高车辆的避让效果，保证了驾驶员的安全。

在一些实施例中，如图10所示，步骤25522之前还包括：

步骤25523，根据所述多个预测路径点序列和所述参考路径轨迹，确定多个参考路径点，以及确定所述多个参考路径点中的各参考路径点对应的参考航向角，所述参考路径点为在所述参考路径轨迹中与所述预测路径点距离最近点的点。

作为一种方式，可根据各预测路径点中的横向位移和纵向位移计算欧式距离，根据欧式距离的值确定参考路径点。可选的，各参考路径点对应的参考航向角可根据参考路径轨迹各参考路径点的位置信息计算得到。

步骤25524，根据所述各参考路径点对应的参考航向角和所述各预测路径点对应的预测航向角，确定均方误差值。

作为一种方式，为了避免预测路径点与参考路径点之间的误差过大导致由多个预测路径点所确定的路径轨迹与参考路径轨迹的误差过大，进而导致车辆在避让过程中与障碍物发生碰撞，可通过确定各参考路径点对应的参考航向角和各预测路径点对应的预测航向角之间的航向角误差来确定航向角的均方误差值，基于航向角的均方误差值来确定预测航向角是否满足第二约束条件。

可选的，可通过公式

来计算航向角的军方误差值；其中，θ_k为多个预测路径点中第k个预测路径点出对应的航向角；θ_{ref_k}为参考路径轨迹上与第k个预测路径点距离最近的参考路径点处对应的航向角。

步骤25525，若所述均方误差值不大于预设均方误差值，则确定所述多个路径点序列满足所述第二约束条件。

作为一种方式，可设置一预设均方误差值，当各参考路径点对应的参考航向角和各预测路径点对应的预测航向角之间的航向角误差来确定航向角的均方误差值不大于预设均方误差值时，即

时，确定个路径点序列满足第二约束条件，其中c可以是0.25rad，也可以是其他值，可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。

在本实施例中，通过确定多个预测路径点中与参考路径轨迹中的距离最近的多个参考预测路径点的对应的参考航向角，与多个预测路径点对应的预测航向角之间的航向角误差是否满足预设范围，来确定多个路径点序列是否满足所述第二约束条件，使得最终确定的目标路径轨迹不会发生畸形，进而，车辆能够根据目标行驶轨迹进行安全避让。

在另一些实施例中，所述多个预测路径点序列包括所述多个预测路径点中的各预测路径点对应的预测坐标，如图11所示，步骤2552之前，还包括：

步骤25526，根据所述多个预测路径点序列和所述目标点，确定多个参考路径点，以及确定所述多个预测路径点中的各参考路径点对应的参考坐标，所述参考路径点为在所述多个预测路径点中与所述目标点距离最近点的点。

作为一种方式，为了避免预测路径点与参考路径点之间的误差过大导致由多个预测路径点所确定的路径轨迹与参考路径轨迹的误差过大，进而导致车辆在避让过程中与障碍物发生碰撞，可通过预测路径点中与目标点距离最近的点的坐标是否位于预设范围内来确定多个预测路径点是否满足第二约束条件。

步骤25527，确定所述各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标是否位于预设范围内。

作为一种方式，预设范围可以是参考路径点对应的横向位移大于目标点的横向位移，且小于一横向位移阈值，即y_{ref_目标点}＜y_j＜3.75，其中，y_j为各参考路径点的横向位移。

步骤25528，若确定所述各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标位于预设范围内，则确定所述多个路径点序列满足所述第二约束条件。

作为一种方式，若各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标不位于预设范围内，可确定多个路径点序列不满足第二约束条件。

在本实施例中，通过确定多个预测路径点中与参考路径轨迹中的目标点距离最近的多个参考预测路径点的参考坐标是否满足预设范围来确定多个路径点序列是否满足所述第二约束条件，使得最终确定的目标路径轨迹不会发生畸形，进而，车辆能够根据目标行驶轨迹进行安全避让。

在一些实施例中，如图12所示，步骤220之前，该方法还包括：

步骤310，根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定所述车辆与所述障碍物之间的碰撞距离，并根据所述当前车速和所述碰撞距离确定碰撞时长。

在一些实施例中，需要确定出车辆以当前车速与障碍物发生碰撞所需的碰撞时长，便于后续能够根据碰撞时长来确定当前需要对车辆是进行报警还是直接对车辆进行紧急制动。

在一些实施例中，该车辆可包括距离探测装置和视觉传感装置，其中，距离探测装置可以是毫米波雷达探测器、激光测距传感器等，视觉传感装置可以是摄像头传感器，也可以是其他视觉传感装置，在此不进行限定。可选的，可通过视觉传感装置来判断该车辆的前后是否有障碍物，在视觉传感器检测到车辆的前后方有障碍物时，由距离探测装置探测车辆与障碍物之间的碰撞距离。

作为一种方式，障碍物是静止不动的，此时仅需考虑车辆的当前车速即可，可利用公式：TTC＝D/V₀，其中，TTC为碰撞时长；D为车辆与障碍物之间的当前距离；V₀为车辆的当前车速。

作为另一种方式，障碍物是可移动的，此时需要考虑障碍物的移动速度，进而，确定车辆以当前车速与障碍物以当前的移动速度发生碰撞所需的碰撞时长，可选的，可利用公式：

其中，V_a为障碍物的移动速度。

步骤320，根据所述当前车速和所述最大制动减速度，确定制动时长。

其中，制动时长为车辆由当前车速变减速到最大制动减速度的时长，作为一种方式，最大制动减速度是预先设置的，其中，制动减速度是指车辆在行驶中迅速降低行驶速度直至停车的最大速度。可选的，可将最大制动减速度为设置为10m/s²，也可将最大制动减速度设置为其他值，在此仅举例说明，不做具体限定。

作为一种方式，可根据最大制动减速度阈值和当前车速计算出制动时长，可利用公式：

其中，t为制动时长；del_max为最大制动减速度；v_rel为车辆与前方障碍物的速度差，T_delay为延迟时长，可选的，T_delay可以为0.2s，也可以是其他值，在此仅举例说明，不进行具体限定。

步骤330，若所述碰撞时长不大于所述制动时长，且所述车辆的方向盘转动力矩不小于力矩阈值，则根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定所述目标点以及根据所述目标点确定所述端点。

作为一种方式，当碰撞时长小于制动时长时，可确定车辆以当前速度继续行驶会与障碍无发生碰撞，当车辆的方向盘转动力矩不小于力矩阈值，可确定车辆当前需要进行避让处理，则可以执行步骤220以及之后的步骤，使得车辆能够进行安全避让。可选的，力矩阈值可以是2-15Nm中的任意值，也可以是其他预设力矩值，可根据实际需要来设置，在此不进行具体限定。

在本实施例中，根据车辆的当前行驶信息和障碍物的属性信息来确定车辆是否会与障碍物发生碰撞，并根据车辆的方向盘的转动力矩来确定车辆是否进行避让，以此使得车辆的不让处理更加准确。

请参阅图13，图13出了本申请一实施例提供的路径的确定装置的模块框图。该路径的确定装置400应用于上述电子设备，该路径的确定装置400包括：获取模块410、第一确定模块420、参考路径轨迹确定模块430、第二确定模块440、目标路径轨迹第一确定模块450和目标路径轨迹第二确定模块460，其中：

获取模块410，用于获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息；第一确定模块420，用于根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点；参考路径轨迹确定模块430，用于根据所述车辆的起点、所述端点以及所述目标点，确定所述车辆的参考路径轨迹；第二确定模块440，用于基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解；目标路径轨迹第一确定模块450，用于若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹；或者目标路径轨迹第二确定模块460，用于若所述车辆动力学模型不存在最优解，则将所述参考路径轨迹确定为所述目标路径轨迹。

在一些实施例中，所述第二确定模块4240包括：离散化处理子模块，用于基于所述当前行驶信息，确定所述车辆动力学模型的状态方程，并对所述状态方程进行离散化处理，得到离散状态方程；第一获取子模块，用于获取所述车辆的第一关键参数和所述车辆的第二关键参数，其中，所述第一关键参数为所述车辆的前轮侧偏刚度，所述第二关键参数为所述车辆的后轮侧偏刚度；第一确定子模块，用于根据所述离散状态方程、所述第一关键参数和所述第二关键参数，确定所述车辆动力学模型是否存在最优解。

在一些实施例中，所述第一确定子模块包括：位置信息确定单元，用于确定参考点的位置信息，其中，所述参考点为所述车辆与所述参考路径轨迹距离最近的点；代价函数确定单元，用于根据所述参考点的位置信息、所述当前位置信息、所述当前车速、所述离散状态、所述第一关键参数以及所述第二关键参数，确定代价函数；确定单元，用于若所述车辆存在使得所述代价函数存在最小值的状态量，则确定所述车辆动力学模型存在最优解。

在一些实施例中，所述目标路径轨迹第一确定模块450包括：第一约束条件确定子模块，用于根据所述当前行驶信息和所述参考路径轨迹，确定第一约束条件；目标路径轨迹确定子模块，用于根据所述第一约束条件、所述当前行驶信息、所述最优解和所述车辆动力学模型，确定所述目标路径轨迹。

在一些实施例中，所述目标路径轨迹确定子模块包括：参数确定单元，用于根据所述第一关键参数和所述第二关键参数，确定所述离散状态方程的第一参数和第二参数；目标路径轨迹确定单元，用于根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方程，确定所述目标路径轨迹。

在一些实施例中，所述目标路径轨迹确定单元包括：预测路径点序列确定子单元，用于根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方程，确定多个预测路径点序列；目标路径轨迹确定子单元，用于若所述多个路径点序列满足第二约束条件，则根据所述多个预测路径点序列确定所述目标路径轨迹。

在一些实施例中，所述多个预测路径点序列包括所述多个预测路径点中的各预测路径点对应的预测航向角，所述目标路径轨迹确定单元还包括：第一确定子单元，用于根据所述多个预测路径点序列和所述参考路径轨迹，确定多个参考路径点，以及确定所述多个参考路径点中的各参考路径点对应的参考航向角，所述参考路径点为在所述参考路径轨迹中与所述预测路径点距离最近点的点；均方误差值确定子单元，用于根据所述各参考路径点对应的参考航向角和所述各预测路径点对应的预测航向角，确定均方误差值；第二确定子单元，用于若所述均方误差值不小于预设均方误差值，则确定所述多个路径点序列满足所述第二约束条件。

在一些实施例中，所述多个预测路径点序列包括所述多个预测路径点中的各预测路径点对应的预测坐标，所述目标路径轨迹确定单元还包括：第三确定子单元，用于根根据所述多个预测路径点序列和所述目标点，确定多个参考路径点，以及确定所述多个预测路径点中的各参考路径点对应的参考坐标，所述参考路径点为在所述多个预测路径点中与所述目标点距离最近点的点；第四确定子单元，用于确定所述各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标是否位于预设范围内；第五确定子单元，用于若确定所述各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标位于预设范围内，则确定所述多个路径点序列满足所述第二约束条件。

在一些实施例中，所述障碍物的属性信息包括所述障碍物的宽度和所述障碍物的位置信息，所述第一确定模块420包括：第一距离确定子模块，用于根据所述车辆的宽度信息和所述车辆的前悬距离，确定第一距离，其中，所述第一距离为所述车辆的前轴中心到所述车辆的顶点的距离；第四距离确定子模块，用于根据所述第一距离、所述障碍物的宽度、第二距离以及第三距离，确定所述第四距离，其中，所述第二距离为所述车辆的质心与所述障碍物的距离，所述第三距离为所述车辆的质心与所述车辆的前轴中心之间的距离；目标点确定子模块，用于根据所述当前行驶信息、所述障碍物的位置信息和所述第四距离，确定所述目标点；端点确定子模块，用于根据所述目标点、所述车辆的长度和所述车辆的宽度，确定所述端点。

在一些实施例中，所述第一确定模块420还包括：碰撞时长确定子模块，用于根据当前行驶信息和所述属性信息，确定所述车辆与所述障碍物之间的碰撞距离，并根据所述当前车速和所述碰撞距离确定碰撞时长；制动时长确定子模块，用于根据所述当前车速和所述最大制动减速度，确定制动时长；判断子模块，用于若所述碰撞时长不大于所述制动时长，且所述车辆的方向盘转动力矩不小于力矩阈值，则根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定所述目标点以及根据所述目标点确定所述端点。

根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种电子设备，如图14所示，该电子设备500包括处理器510以及一个或多个存储器520，一个或多个存储器520用于存储被处理器510执行的程序指令，处理器510执行程序指令时实施上述的对象识别方法。

进一步地，处理器510可以包括一个或者多个处理核。处理器510运行或执行存储在存储器520内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器520内的数据。可选地，处理器510可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器510可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器中，单独通过一块通信芯片进行实现。

根据本申请的一个方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载计算机可读指令，当该计算机可读存储指令被处理器执行时，实现上述任一实施例中的方法。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (13)

1.一种路径的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息；

根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点；

根据所述车辆的起点、所述端点以及所述目标点，确定所述车辆的参考路径轨迹；

基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解；

若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹；或者

若所述车辆动力学模型不存在最优解，则将所述参考路径轨迹确定为所述目标路径轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解，包括：

基于所述当前行驶信息，确定所述车辆动力学模型的状态方程，并对所述状态方程进行离散化处理，得到离散状态方程；

获取所述车辆的第一关键参数和所述车辆的第二关键参数，其中，所述第一关键参数为所述车辆的前轮侧偏刚度，所述第二关键参数为所述车辆的后轮侧偏刚度；

根据所述离散状态方程、所述第一关键参数和所述第二关键参数，确定所述车辆动力学模型是否存在最优解。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前行驶信息包括当前位置信息和当前车速，根据所述离散状态方程确定所述车辆动力学模型是否存在最优解包括：

确定参考点的位置信息，其中，所述参考点为所述车辆与所述参考路径轨迹距离最近的点；

根据所述参考点的位置信息、所述当前位置信息、所述当前车速、所述离散状态、所述第一关键参数以及所述第二关键参数，确定代价函数；

若所述车辆存在使得所述代价函数存在最小值的状态量，则确定所述车辆动力学模型存在最优解。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹，包括：

根据所述当前行驶信息和所述参考路径轨迹，确定第一约束条件；

根据所述第一约束条件、所述当前行驶信息、所述最优解和所述车辆动力学模型，确定所述目标路径轨迹。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当前行驶信息包括当前车速，所述根据所述第一约束条件、所述当前行驶信息、所述最优解和所述车辆动力学模型，确定所述目标路径轨迹，包括：

根据所述第一关键参数和所述第二关键参数，确定所述离散状态方程的第一参数和第二参数；

根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方程，确定所述目标路径轨迹。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方案，确定所述目标路径轨迹，包括：

根据所述第一参数、所述第二参数、所述第一约束条件、所述当前车速、所述最优解和所述离散状态方程，确定多个预测路径点序列；

若所述多个路径点序列满足第二约束条件，则根据所述多个预测路径点序列确定所述目标路径轨迹。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个预测路径点序列包括所述多个预测路径点中的各预测路径点对应的预测航向角，在所述若所述多个路径点序列满足第二约束条件，则根据所述多个预测路径点序列确定所述目标路径轨迹之前，还包括：

根据所述多个预测路径点序列和所述参考路径轨迹，确定多个参考路径点，以及确定所述多个参考路径点中的各参考路径点对应的参考航向角，所述参考路径点为在所述参考路径轨迹中与所述预测路径点距离最近点的点；

根据所述各参考路径点对应的参考航向角和所述各预测路径点对应的预测航向角，确定均方误差值；

若所述均方误差值大于或等于预设均方误差值，则确定所述多个路径点序列满足所述第二约束条件。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个预测路径点序列包括所述多个预测路径点中的各预测路径点对应的预测坐标，在所述若所述多个路径点序列满足第二约束条件，则根据所述多个预测路径点序列确定所述目标路径轨迹之前，还包括：

根据所述多个预测路径点序列和所述目标点，确定多个参考路径点，以及确定所述多个预测路径点中的各参考路径点对应的参考坐标，所述参考路径点为在所述多个预测路径点中与所述目标点距离最近点的点；

确定所述各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标是否位于预设范围内；

若确定所述各参考路径点中的各参考路径点对应的参考坐标位于预设范围内，则确定所述多个路径点序列满足所述第二约束条件。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述障碍物的属性信息包括所述障碍物的宽度和所述障碍物的位置信息，所述根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点，包括：

根据所述车辆的宽度信息和所述车辆的前悬距离，确定第一距离，其中，所述第一距离为所述车辆的前轴中心到所述车辆的顶点的距离；

根据所述第一距离、所述障碍物的宽度、第二距离以及第三距离，确定所述第四距离，其中，所述第二距离为所述车辆的质心与所述障碍物的距离，所述第三距离为所述车辆的质心与所述车辆的前轴中心之间的距离；

根据所述当前行驶信息、所述障碍物的位置信息和所述第四距离，确定所述目标点；

根据所述目标点、所述车辆的长度和所述车辆的宽度，确定所述端点。

10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述当前行驶信息包括当前车速，所述根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点，包括：

根据当前行驶信息和所述属性信息，确定所述车辆与所述障碍物之间的碰撞距离，并根据所述当前车速和所述碰撞距离确定碰撞时长；

根据所述当前车速和所述最大制动减速度，确定制动时长；

若所述制动时长大于所述碰撞时长，且所述车辆的方向盘转动力矩大于或等于力矩阈值，则根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定所述目标点以及根据所述目标点确定所述端点。

11.一种路径的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取障碍物的属性信息，以及获取车辆的当前行驶信息；

第一确定模块，用于根据所述当前行驶信息和所述属性信息，确定目标点以及根据所述目标点确定端点；

参考路径轨迹确定模块，用于根据所述车辆的起点、所述端点以及所述目标点，确定所述车辆的参考路径轨迹；

第二确定模块，用于基于所述当前行驶信息，确定车辆动力学模型是否存在最优解；

目标路径轨迹第一确定模块，用于若所述车辆动力学模型存在最优解，则根据所述最优解确定所述车辆的目标路径轨迹；或者

目标路径轨迹第二确定模块，用于若所述车辆动力学模型不存在最优解，则将所述参考路径轨迹确定为所述目标路径轨迹。

12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。

13.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1至10任一项所述的方法。

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