[發明專利]一種無人駕駛路徑規劃方法、系統和裝置

有效

• 申請號: 201710770252.6
• 申請日: 2017-08-31
• 公開（公告）號: CN107702716B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 涂強;賴健明;李鵬;陳盛軍;肖志光;何濤
• 申請（專利權）人: 廣州小鵬汽車科技有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/34
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 楊澤;劉芳

1.一種無人駕駛路徑規劃方法，其特征在于：包括以下步驟：

獲取環境感知信息和車輛定位與導航信息，其中，環境感知信息包括障礙物信息、路沿信息和車道線信息，車輛定位與導航信息包括車輛位姿和目標路線；

根據環境感知信息和車輛定位與導航信息進行子路徑生成，得到滿足車輛約束的候選子路徑；

對滿足車輛約束的候選子路徑進行碰撞檢測，得到無碰撞的候選子路徑；

采用A*搜索算法對無碰撞的候選子路徑進行子路徑搜索；

所述采用A*搜索算法對無碰撞的候選子路徑進行子路徑搜索包括計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的評價函數值的步驟，所述計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的評價函數值具體包括：

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的側向加速度，所述子路徑的側向加速度a計算公式為：其中，v為車速，δ＝arc tan[(l_f+l_r)·k]，M為本車質量，k為曲率，k_f和k_r分別為本車前后輪的輪胎側偏剛度，l_f和l_r分別為本車前后軸到車輛重心的距離；

根據子路徑搜索的結果得到車輛的局部路徑。

2.根據權利要求1所述的一種無人駕駛路徑規劃方法，其特征在于：所述根據環境感知信息和車輛定位與導航信息進行子路徑生成，得到滿足車輛約束的候選子路徑這一步驟，具體為：

根據環境感知信息和車輛定位與導航信息，采用控制變量法得到一組離散的曲率k對應的子路徑集合，其中，k＝1/r，且曲率k滿足的約束為：-k_max≤k_i≤k_max，r為路徑對應的轉彎半徑，k_i為該組離散的曲率中的第i個曲率，k_max為給定的最大曲率。

3.根據權利要求1所述的一種無人駕駛路徑規劃方法，其特征在于：所述采用A*搜索算法對無碰撞的候選子路徑進行子路徑搜索這一步驟，具體包括：

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的評價函數值，其中，子路徑的評價函數的評價因子還包括子路徑對應的曲率、曲率變化、累積距離、子路徑終點航向角與目標航向角的差值以及啟發式距離中的任意一個或任意幾個的組合；

根據計算的評價函數值采用A*搜索算法從無碰撞的候選子路徑中尋找出評價函數值最優的子路徑以及對應的父路徑信息；

將評價函數值最優的子路徑以及對應的父路徑信息作為子路徑搜索的結果進行輸出。

4.根據權利要求3所述的一種無人駕駛路徑規劃方法，其特征在于：所述計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的評價函數值這一步驟，還具體包括：

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的曲率；

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的曲率變化量；

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的累積距離，所述子路徑的累積距離計算公式為：d(Current_subpath)＝d(parent_subpath)+ds(Current_subpath)，其中，d(Current_subpath)為當前子路徑的累積距離，d(parent_subpath)表示當前子路徑對應的父路徑的累積距離，ds(Current_subpath)表示當前子路徑的路徑長度；

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑終點航向角與目標航向角的差值，所述子路徑終點航向角與目標航向角的差值Δθ計算公式為：Δθ＝arcos[cos(θ_end)·cos(θ_route)+sin(θ_end)·sin(θ_route)]，其中，θ_end為子路徑終點航向角，θ_route為目標航向角；

計算無碰撞的候選子路徑中每一條子路徑的啟發距離，所述子路徑的啟發距離h計算公式為：h＝d_min(S_end,route)，其中，S_end為當前子路徑的終點坐標，route為全局路徑規劃給出的目標路徑，d_min(S_end,route)為當前子路徑的終點到目標路徑的最短距離。