[發(fā)明專利]一種智能車GPU并行加速軌跡規(guī)劃方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910067251.4
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN109885891B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁華為;周妍;余彪;李碧春;王杰;趙盼
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 合肥方舟知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 34158
• 代理人: 宋萍

1.一種智能車GPU并行加速軌跡規(guī)劃方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：離線構(gòu)建軌跡初始猜測參數(shù)查找表，為每條軌跡建立索引，存儲(chǔ)軌跡索引以及軌跡生成參數(shù)；

步驟2：在線并行軌跡規(guī)劃，在CPU端，獲取系統(tǒng)信息，沿參考路徑分層采樣終端狀態(tài)，通過查找表獲取軌跡初始猜測參數(shù)，將系統(tǒng)信息和軌跡初始猜測參數(shù)拷貝至GPU端；

步驟3：在GPU端讀入數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)軌跡生成核函數(shù)，并行加速模型預(yù)測方法生成大量軌跡，存儲(chǔ)軌跡參數(shù)到顯存；

步驟4：在GPU端設(shè)計(jì)軌跡評估核函數(shù)，并行評估軌跡的障礙物代價(jià)、一致性代價(jià)、橫向偏移代價(jià)和長度代價(jià)；

步驟5:CPU端從GPU顯存中拷貝結(jié)果，釋放GPU顯存空間,CPU端歸一化軌跡代價(jià)并篩選代價(jià)最小軌跡作為最優(yōu)軌跡，并為最優(yōu)軌跡匹配速度值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能車GPU并行加速軌跡規(guī)劃方法，其特征在于：步驟1所述的離線構(gòu)建軌跡初始猜測參數(shù)查找表，為每條軌跡建立索引，存儲(chǔ)軌跡索引以及軌跡生成參數(shù)，具體方法如下：基于以自車車身為中心的坐標(biāo)框架，坐標(biāo)框架中每個(gè)點(diǎn)被描述為四維狀態(tài)[x,y,θ,κ₀]，其中x、y分別為x軸和y軸坐標(biāo)值，θ為智能車航向，κ為曲率，車身狀態(tài)坐標(biāo)作為初始狀態(tài)X₀＝[0,0,0,κ₀]，κ₀為初始曲率，在狀態(tài)空間中均勻采樣終端狀態(tài)X_f＝[x_f,y_f,θ_f,κ_f]，其中，x_f、y_f分別為終端的坐標(biāo)值，θ_f是相對于初始航向的航向變化量，κ_f是智能車輛終端狀態(tài)的曲率值，對于空間I＝[κ₀,x_f,y_f,θ_f,κ_f]進(jìn)行均勻稀疏采樣，使用模型預(yù)測方法連接初始狀態(tài)和終端狀態(tài)生成軌跡，為每一條軌跡建立索引，存儲(chǔ)每條軌跡的索引值和軌跡生成參數(shù)到查找表，軌跡索引值index表示如下：

index＝x_f*10¹²+y_f*10⁹+θ_f*10⁶+κ_f*10³+κ₀。