[發明專利]一種具有安全性約束的智能車輛路徑規劃方法及系統

有效

• 申請號: 201911221205.1
• 申請日: 2019-12-03
• 公開（公告）號: CN111121804B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 岑明;杜悅;雷陽;楊東;劉漱行
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅;陳棟梁

本發明請求保護一種具有安全性約束的智能車輛路徑規劃方法及系統，包括建模階段和運行階段。建模階段首先提取智能車輛安全相關的環境因素，針對環境中每一目標，根據環境因素和目標特征構造靜態威脅場，再考慮每一目標的運動學特征，構造目標動態威脅場并融合，最后根據安全性約束構造最短時間最優化目標函數來建立路徑規劃模型。運行階段首先利用車載傳感器實時采集環境因素與目標特性數據，計算融合的全局目標動態威脅場，然后根據設定的安全閾值分割全局目標動態威脅場，在安全區域內規劃出最短時間路徑。本發明能使得智能車輛在滿足安全性要求的條件下行駛時間最短，可以同時兼顧規劃出的路徑的通行效率和安全性。

技術領域

本發明屬于自動化與計算機技術領域，特別是智能車輛的路徑規劃技術領域，具體涉及一種具有安全性約束的智能車輛路徑規劃方法及系統。

背景技術

路徑規劃是智能車輛技術的重要環節之一，是車輛行為控制的前提。在執行任務時，要求智能車輛按照一定的標準規劃一條從起點到終點的最優路徑。目前已有很多成熟的路徑規劃方法，這些方法多以規劃最短路徑為目標，雖然這樣能保證規劃的路徑長度最短，但路徑很可能緊貼障礙物，對車輛產生很大的威脅，降低了行車安全性。此外，當車輛行駛到障礙物附近時只能以很小的速度通過，反而增加了車輛行駛的時間，降低了行車效率。

在現有的路徑規劃方法中，中國專利申請：基于威脅估計的智能車輛路徑規劃方法(申請號：CN201610050880)采用威脅估計技術實現對外部目標的威脅指數推理，并建立智能車輛的綜合勢場模型，求解后得到智能車輛的路徑規劃。該方法雖然加入了目標的影響，可以提高行駛的安全性，但在求解路徑時容易陷入局部最優，路徑的行車效率也不高。中國專利申請：一種在指定路徑上的繞障路徑規劃方法及系統(申請號：CN201811321625)利用機器人運動學模型模擬若干條生長軌跡，將機器人的速度和角速度進行組合，按每個組合模擬預設時間，得到對應的生長軌跡，將繞行時間短的軌跡作為最終的繞障路徑。該方法雖然可以規劃出行駛時間最短的路徑，但是由于沒有考慮外部目標對行車的威脅，有時規劃的路徑會緊貼目標，無法保證車輛行駛的安全。中國專利申請：基于自適應動態窗口的移動機器人局部動態路徑規劃方法(申請號：CN201711119755.3)在密集障礙物區域時計算障礙物間距和車輛線速度動態權值，搜索備選速度空間計算不發生碰撞時的允許速度，并代入目標函數中計算下一時刻車輛的最優速度，執行最優速度直到終點。該方法只通過障礙物的距離來計算車輛的最優行駛速度，并未考慮障礙物速度、環境等因素的影響，降低了行車安全。此外，該方法規劃的路徑只能保證每個時刻的速度最優，并不能保證路徑和總體行駛時間最優。

本發明針對規劃路徑時難于綜合考慮行駛時間和目標威脅這一問題，提出一種具有安全性約束的智能車輛路徑規劃方法，根據周圍環境信息，建立目標全局威脅場和路徑規劃模型，從而規劃出合適的路徑和速度，提高行駛的安全性，提升行駛效率。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種具有安全性約束的智能車輛路徑規劃方法及系統。本發明的技術方案如下：

一種具有安全性約束的智能車輛路徑規劃方法，其包括建模階段和運行階段，其中，

建模階段包括步驟：首先提取智能車輛安全相關的環境因素，針對環境中每一目標，根據環境因素和目標特征構造靜態威脅場，然后考慮每一目標的運動學特征，構造目標動態威脅場，再對多目標的威脅場進行融合，得到融合的全局目標動態威脅場，最后根據安全性約束構造最短時間最優化目標函數來建立路徑規劃模型；

運行階段包括步驟：首先利用車載傳感器實時采集環境因素與目標特性數據，結合建模階段建立的威脅場模型，計算道路上多目標對智能車輛形成的全局目標動態威脅場；根據車輛行駛的安全性要求，設定安全閾值，以安全閾值作為約束條件將全局目標動態威脅場分割成安全與不安全兩個部分，在安全區域內規劃出最短時間路徑。