[發明專利]精準規劃運動軌跡的方法、智能控制設備及自動駕駛車輛

在審

• 申請號: 202011115890.2
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112230659A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 辜士祐;何毅晨;許慶祥
• 申請（專利權）人: 深圳裹動智駕科技有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 深圳市倡創專利代理事務所(普通合伙) 44660
• 代理人: 羅明玉

1.一種精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，所述精準規劃運動軌跡的方法包括：

獲取自動駕駛車輛的體系參數，所述體系參數為所述自動駕駛車輛的硬件以及性能參數；

根據預設的車輛劃分標準和所述體系參數匹配出所述自動駕駛車輛的車輛評價模型，所述車輛評價模型是利用動力學參數對運動軌跡的精準度進行評價的模型，所述預設的車輛劃分標準包括多個車輛劃分標準，每一所述車輛劃分標準對應一種所述車輛評價模型；

感知所述自動駕駛車輛的行駛場景；

根據所述行駛場景規劃出一條或多條第一運動軌跡；

將一條或多條所述第一運動軌跡輸入所述車輛評價模型，得到滿足所述車輛評價模型的精準運動軌跡。

2.如權利要求1所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，所述精準規劃運動軌跡的方法還包括，當得到的滿足所述車輛評價模型的所述精準運動軌跡為多條時，將多條所述精準運動軌跡輸入預設的滿意度評價模型，得到最優精準運動軌跡，所述預設的滿意度評價模型是根據用戶的體驗評價建立的運動軌跡篩選模型。

3.如權利要求2所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，所述硬件參數包括尺寸和/或噸位，所述性能參數包括通訊時間、運算性能和各硬件接收到指令后的反應時間，根據預設的車輛劃分標準和所述體系參數匹配的所述自動駕駛車輛的車輛評價模型，具體包括：

根據所述硬件參數匹配所述自動駕駛車輛所屬類型的車輛評價模型集；以及

根據所述性能參數從所述車輛評價模型集中獲取對應的所述車輛評價模型。

4.如權利要求1所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，根據所述行駛場景規劃出一條或多條第一運動軌跡，具體包括：

根據所述行駛場景提取所述行駛場景中障礙物信息；以及

根據所述障礙物信息和預設的圖搜索算法規劃出一條或多條所述第一運動軌跡。

5.如權利要求1所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，所述車輛評價模型包括所述動力學參數和樹搜索算法，將一條或多條所述第一運動軌跡輸入所述車輛評價模型，得到滿足所述車輛評價模型的精準運動軌跡，具體包括：

將所述車輛評價模型中所述動力學參數按照預設規則填充至所述樹搜索算法的各個所述節點，所述樹搜索算法包括一個或者多個所述節點，所述節點用于存放作為判定標準的所述動力學參數；

將一條或多條所述第一運動軌跡輸入所述樹搜索算法；

判斷一條或多條所述第一運動軌跡是否滿足所有所述判定標準；

當所述第一運動軌跡滿足所有所述判定標準時，將所述第一運動軌跡輸出為所述精準運動軌跡；或者

當所述第一運動軌跡不滿足所有所述判定標準時，刪除所述第一運動軌跡。

6.如權利要求5所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，將一條或多條所述第一運動軌跡輸入所述樹搜索算法，當所述第一運動軌跡為多條時，還包括：

將多條所述第一運動軌跡根據預設的規則進行排序；以及

按照優先級將所述第一運動軌跡依次輸入所述樹搜索算法。

7.如權利要求6所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，將多條所述第一運動軌跡根據預設的規則進行排序，包括根據所述第一運動軌跡產生的時間對所述第一運動軌跡進行排序；或者根據所述性能參數對所述第一運動軌跡進行排序。

8.如權利要求5所述的精準規劃運動軌跡的方法，其特征在于，將一條或多條所述第一運動軌跡輸入所述樹搜索算法，當所述第一運動軌跡為多條時，還包括將多條所述第一運動軌跡同時輸入所述樹搜索算法。

9.一種智能控制設備，其特征在于，所述智能控制設備包括：

存儲器，所述存儲器用于存儲精準規劃運動軌跡的方法的程序指令；

處理器，所述處理器用于執行所述程序指令，以使所述智能控制設備實現如權利要求1-8中任意一項所述的精準規劃運動軌跡的方法。

10.一種自動駕駛車輛，其特征在于，所述自動駕駛車輛包括智能控制設備，所述智能控制設備包括：

存儲器，所述存儲器用于存儲精準規劃運動軌跡的方法的程序指令；

處理器，所述處理器用于執行所述程序指令，以使所述智能控制設備實現如權利要求1-8中任意一項所述的精準規劃運動軌跡的方法。