[發明專利]一種軌跡優化方法和裝置

在審

• 申請號: 202010670920.X
• 申請日: 2020-07-13
• 公開（公告）號: CN111830979A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 溫勇兵;賴健明;涂強
• 申請（專利權）人: 廣州小鵬車聯網科技有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 吳文心

本發明實施例提供了一種軌跡優化方法和裝置，所述的方法包括：確定原始路徑；對所述原始路徑進行離散采樣得到多個采樣點，并確定各采樣點對應的最大可行駛區域，其中，所述最大可行駛區域采用線性約束條件描述；依據所述線性約束條件對所述原始路徑進行路徑優化，得到優化路徑；基于所述優化路徑進行速度優化，得到速度優化曲線；將所述優化路徑與速度優化曲線進行合并，得到優化軌跡；相對于計算兩個凸多邊形的距離而言，計算最大可行駛區域的復雜度更低，進而能夠快速的實現路徑優化；從而能夠快速的進行軌跡優化，提高軌跡優化的效率。

技術領域

本發明涉及汽車技術領域，特別是涉及一種軌跡方法和裝置。

背景技術

隨著人工智能的發展，人工智能也被廣泛的應用到各個領域，如車輛領域。車輛在很多方面應用了人工智能，如語音助手、自動駕駛(也稱無人駕駛)等。自動駕駛通過將傳感器、機器以及人工智能結合，實現控制車輛駕駛，以提升整個駕駛行為的安全和效率。

自動駕駛過程中，需要為車輛進行軌跡規劃，然后按照規劃的軌跡控制車輛行駛。目前，軌跡規劃方法主要分為基于采樣、搜索和最優控制。雖然基于最優控制的規劃器通過設置約束，可實現采樣和搜索方法無法比擬的連續性和舒適性要求，但該方法通常需要沉重的計算負擔而限制了其在實時控制的應用。

因此通常先利用基于采樣和搜索的快速找到粗略的軌跡，然后使用粗略的軌跡作為初始猜測值進行數值優化，可顯著地提高優化速度。盡管快速搜索的初始猜測有助于數值求解過程，但是在制定的最優控制問題中仍然存在大量的非凸避免碰撞的約束，這使得在初始猜測未接近最優時優化速度變慢。另外，傳統的碰撞檢測中，車輛在每一個采樣位置均需要與環境中所有障礙物進行碰撞檢測，即使可以在采樣位置處僅搜索附近的障礙物可減小碰撞檢測的規模，但是避免碰撞在最優控制問題中通常被表達為兩個凸多邊形的最小距離大于設定的距離閾值，然而兩個凸多邊形的距離計算涉及復雜的數學運算而存在大量的時間消耗。

發明內容

本發明實施例提供一種軌跡優化方法，以提高軌跡優化的效率。

本發明實施例還提供了一種軌跡優化裝置，以保證上述方法的實施。

為了解決上述問題，本發明公開了一種軌跡優化方法，包括：確定原始路徑；對所述原始路徑進行離散采樣得到多個采樣點，并確定各采樣點對應的最大可行駛區域，其中，所述最大可行駛區域采用線性約束條件描述；依據所述線性約束條件對所述原始路徑進行路徑優化，得到優化路徑；基于所述優化路徑進行速度優化，得到速度優化曲線；將所述優化路徑與速度優化曲線進行合并，得到優化軌跡。

可選地，所述確定原始路徑，包括：根據車輛當前位置確定車輛前方待進行軌跡規劃的目標區域，并在所述目標區域中設置多條評估線；分別對各條所述評估線進行采樣，確定各條所述評估線上的評估點；根據車輛當前位置和各條所述評估線上評估點的位置，生成相鄰兩條所述評估線之間的路徑，所述相鄰兩條所述評估線之間包括多條路徑；確定各相鄰兩條所述評估線之間的最優路徑，基于各相鄰兩條所述評估線之間的最優路徑確定原始路徑。

可選地，所述在所述目標區域中設置多條評估線，包括：將目標區域中的障礙物映射至Frenet坐標系中，并在Frenet坐標系的目標區域中按照第一預設步長設置多條評估線；所述分別對各條所述評估線進行采樣，確定各條所述評估線上的評估點，包括：基于Frenet坐標系中障礙物的位置和車輛寬度分別對各條評估線進行采樣，確定各條所述評估線上的多個評估點。

可選地，所述基于Frenet坐標系中障礙物的位置和車輛寬度分別對各條所述評估線進行采樣，確定各條所述評估線上的多個評估點，包括：針對一條評估線，基于Frenet坐標系中障礙物的位置和車輛寬度，確定所述評估線上可行駛部分的邊界點；根據所述評估線上可行駛部分的邊界點確定所述評估線上的中點；從所述評估線上可行駛部分的中點開始，按照第二預設步長向所述評估線的邊界點進行采樣，得到所述評估線上的多個評估點。