[發(fā)明專利]路徑跟隨方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811191784.5
• 申請(qǐng)日: 2018-10-12
• 公開（公告）號(hào): CN110362070B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高萌;李雨倩;劉懿;李浩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號(hào): G05D1/02
• 分類號(hào): G05D1/02
• 代理公司: 北京律智知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;闞梓瑄

本發(fā)明提供一種路徑跟隨方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：根據(jù)柵格地圖，獲得起點(diǎn)柵格至終點(diǎn)柵格的規(guī)劃路徑和基于規(guī)劃路徑擴(kuò)展得到的路徑區(qū)域，獲得路徑區(qū)域內(nèi)每個(gè)柵格規(guī)避障礙物的初始值；自起點(diǎn)柵格起遍歷獲得路徑區(qū)域內(nèi)每個(gè)柵格基于動(dòng)作集合中每個(gè)動(dòng)作a_i的代價(jià)值，包括循環(huán)獲得每個(gè)當(dāng)前柵格s_n基于每個(gè)動(dòng)作a_i的代價(jià)值Q(s_n,a_i)。以及，于當(dāng)前柵格s_n執(zhí)行代價(jià)值Q(s_n,a_i)中最小代價(jià)值對(duì)應(yīng)的動(dòng)作。本發(fā)明通過在規(guī)劃路徑的允許誤差范圍內(nèi)建立路徑區(qū)域，并結(jié)合Q?Learning算法對(duì)路徑區(qū)域內(nèi)每個(gè)柵格基于每個(gè)動(dòng)作的代價(jià)值進(jìn)行更新訓(xùn)練，從而能在訓(xùn)練完成后在每個(gè)柵格選擇代價(jià)值最小的動(dòng)作對(duì)規(guī)劃路徑進(jìn)行跟隨控制。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種路徑跟隨方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在無人駕駛領(lǐng)域，例如無人車行駛的過程中，路徑跟隨的準(zhǔn)確性決定了無人車能否安全準(zhǔn)確地行駛。無論全局路徑規(guī)劃還是局部路徑規(guī)劃對(duì)路徑的規(guī)劃有多準(zhǔn)確，如果無人車無法準(zhǔn)確跟隨所規(guī)劃的路徑，則無法做到對(duì)無人車的實(shí)時(shí)精確控制。

在傳統(tǒng)的路徑跟隨方法中比較經(jīng)典的是Pure Pursuit控制，該方法通過對(duì)車輛當(dāng)前位置和朝向以及目標(biāo)位置和朝向的分析，建立車輛進(jìn)行路徑跟隨的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛路徑跟隨的控制。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在路徑跟隨中的應(yīng)用也逐漸廣泛，現(xiàn)有的強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑跟隨方法是通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)建立路徑的平均曲率和車輛運(yùn)動(dòng)模式之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)無人車的路徑跟隨功能。除了強(qiáng)化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)通過對(duì)攝像頭對(duì)當(dāng)前車道線的識(shí)別，在一定程度上也實(shí)現(xiàn)了車道線的跟隨功能。

然而，上述傳統(tǒng)方式實(shí)現(xiàn)路徑跟隨主要是建立車輛的數(shù)學(xué)模型，通過建立數(shù)學(xué)模型對(duì)車輛進(jìn)行路徑跟隨控制對(duì)相關(guān)參數(shù)的調(diào)整要求嚴(yán)格，參數(shù)的好壞對(duì)路徑的跟隨效果有直接的影響。同時(shí)，路徑的變化對(duì)參數(shù)的影響也很大，在路徑為直線和路徑為彎道，或者為彎曲程度不同的路徑時(shí)，都需要不同的參數(shù)才能保證對(duì)路徑有很好的跟隨效果。因此，傳統(tǒng)控制方式過于依賴調(diào)參，導(dǎo)致適應(yīng)性通用性較差。

而且，使用深度學(xué)習(xí)能夠?qū)嚨谰€進(jìn)行跟隨，但對(duì)于沒有車道線的路徑跟隨效果不理想，不能滿足實(shí)際需求。而通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)建立路徑平均曲率和車輛動(dòng)作模式之間關(guān)系的方式，在多數(shù)情況下能夠滿足需求，但無法適應(yīng)平均曲率為零，實(shí)際為兩個(gè)距離較近的彎道等情況，使車輛在上述情況下不能很好地進(jìn)行路徑跟隨，甚至?xí)霈F(xiàn)較大的偏差，導(dǎo)致車輛發(fā)生碰撞。

需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本發(fā)明的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

發(fā)明內(nèi)容

鑒此，本發(fā)明提供一種路徑跟隨方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，解決現(xiàn)有技術(shù)中路徑跟隨依賴人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)參，及復(fù)雜路徑下無法準(zhǔn)確跟隨的問題。