[發(fā)明專利]基于閉環(huán)控制的路徑規(guī)劃方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910201621.9
• 申請(qǐng)日: 2019-03-18
• 公開（公告）號(hào): CN109900289B
• 公開（公告）日: 2023-02-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 左思翔;徐成;張放;李曉飛;張德兆;王肖;霍舒豪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京智行者科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G01C21/34
• 分類號(hào): G01C21/34;G05D1/02
• 代理公司: 北京慧誠(chéng)智道知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11539
• 代理人: 李楠

本發(fā)明提供了一種基于閉環(huán)控制的路徑規(guī)劃方法，包括：獲取參考路徑；當(dāng)以起點(diǎn)和第一終點(diǎn)間的距離為直徑的圓內(nèi)存在第一障礙物時(shí)，確定其第一距離；分別以起點(diǎn)和第一距離為半徑設(shè)置第一父圓和第一終點(diǎn)圓；從第一父圓的子圓中確定第二父圓；當(dāng)?shù)趍父圓與第一終點(diǎn)圓的重合度大于預(yù)設(shè)第一閾值時(shí)，生成第一和第二列表；在當(dāng)前時(shí)刻，獲取車輛的第一參數(shù)，并計(jì)算下一時(shí)刻的第二參數(shù)，從而確定第一軌跡集；根據(jù)第一列表和第二列表，對(duì)第一軌跡集進(jìn)行處理；對(duì)處理后的第一軌跡集中的軌跡進(jìn)行評(píng)價(jià)以確定第一目標(biāo)軌跡，并計(jì)算其加速度和轉(zhuǎn)向角度，當(dāng)?shù)趎目標(biāo)軌跡的終點(diǎn)與終點(diǎn)的距離之差小于預(yù)設(shè)第二閾值時(shí)，生成目標(biāo)路徑。由此降低了底層控制的控制難度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于閉環(huán)控制的路徑規(guī)劃方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)以及現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展，自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)逐漸走進(jìn)人們的日常生活，潛移默化的改變著人們的出行方式。無(wú)人駕駛技術(shù)可以簡(jiǎn)要的分為感知、預(yù)測(cè)、定位、決策、規(guī)劃與控制這幾個(gè)方面。路徑規(guī)劃方法主要任務(wù)是指根據(jù)當(dāng)前車輛信息、合理探索環(huán)境空間、最終規(guī)劃出一條便于控制器執(zhí)行、無(wú)碰撞的路徑。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃在路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上，對(duì)路徑點(diǎn)的速度、轉(zhuǎn)向角等信息進(jìn)行設(shè)置，使得路徑點(diǎn)信息更加完善。

對(duì)于路徑規(guī)劃算法來(lái)說(shuō)，除了保證在復(fù)雜環(huán)境下的算法完備性、實(shí)時(shí)性之外，所生成的軌跡是否對(duì)控制模塊友好，也是一個(gè)重要的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。如果軌跡生成無(wú)法適應(yīng)車輛模型，那么在不利于保證控制精度的同時(shí)，也對(duì)控制器的設(shè)計(jì)提出了很高的要求。

目前包含運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的路徑規(guī)劃算法一般基于隨機(jī)采樣的方法、基于優(yōu)化的方法等。

隨機(jī)采樣算法是一種經(jīng)典的樹搜索算法，其中最著名的就是快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(Randomly Exploring Randomized Trees，RRT)算法。RRT算法是從起始點(diǎn)開始向外拓展一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)，而樹狀結(jié)構(gòu)的拓展方向是通過(guò)在規(guī)劃空間內(nèi)隨機(jī)采點(diǎn)確定的。該方法是概率完備且不最優(yōu)的。隨機(jī)采樣類算法存在路徑突變等問(wèn)題，需要通過(guò)后續(xù)優(yōu)化生成符合車輛動(dòng)力學(xué)的路徑。

基于優(yōu)化的方法通過(guò)在路徑生成的過(guò)程中，通過(guò)最小化代價(jià)函數(shù)來(lái)進(jìn)行路徑優(yōu)化。代價(jià)函數(shù)一般包括障礙物距離限制、車輛加速度、方向盤轉(zhuǎn)速度限制、地形限制等。同時(shí)，在優(yōu)化項(xiàng)中增加對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)信號(hào)的規(guī)劃，通過(guò)不同的方法逼近車輛最佳路徑。

基于隨機(jī)采樣的方法路徑不可避免的存在一定的不確定性，且采樣點(diǎn)的隨機(jī)性導(dǎo)致了原始路徑的波動(dòng)特性，所以大部分基于隨機(jī)采樣的方法需要對(duì)路徑進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，這大大增加了算法的耗時(shí)，無(wú)法滿足無(wú)人車的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃需求。

基于優(yōu)化的方法需要大量的計(jì)算資源且難以并行計(jì)算，同時(shí)對(duì)優(yōu)化項(xiàng)的設(shè)計(jì)及優(yōu)化方法的選用有著很高的要求，由于優(yōu)化方法的復(fù)雜性，基于優(yōu)化的規(guī)劃算法沒(méi)有確定的計(jì)算時(shí)間，且基于優(yōu)化的方法缺乏全局知識(shí)，有時(shí)會(huì)陷入局部最優(yōu)。

上述路徑規(guī)劃方法中，都沒(méi)有考慮控制模塊，即底層控制器的控制難度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例的目的是提供一種基于閉環(huán)控制的路徑規(guī)劃方法及裝置，以解決現(xiàn)有計(jì)算中存在的路徑規(guī)劃中不考慮底層控制器的控制難度的問(wèn)題。

為解決上述問(wèn)題，第一方面，本發(fā)明提供了一種基于閉環(huán)控制的路徑規(guī)劃方法，所述方法包括：

獲取車輛的參考路徑，所述參考路徑包括起點(diǎn)和終點(diǎn)；

在所述參考路徑上取第一終點(diǎn)；所述第一終點(diǎn)位于所述起點(diǎn)和終點(diǎn)之間；

判斷以所述起點(diǎn)和所述第一終點(diǎn)間的距離為直徑的圓內(nèi)是否存在障礙物；

當(dāng)存在第一障礙物時(shí)，確定所述起點(diǎn)與所述第一障礙物的第一距離；所述第一障礙物為障礙物中距離起點(diǎn)最近的障礙物；所述第一距離為所述起點(diǎn)距離所述第一障礙物的距離減去自車的安全距離之差；

以所述起點(diǎn)為圓心，以所述第一距離為半徑，設(shè)置第一父圓；