[發明專利]一種路徑規劃方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 202011304527.5
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112529254B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 鄒李兵;張一凡;寧越;張富強
• 申請（專利權）人: 歌爾股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京市隆安律師事務所 11323
• 代理人: 權鮮枝

本申請公開了一種路徑規劃方法、裝置和電子設備。其中方法包括：根據路網的靜態路網信息和動態路況信息進行環境建模，得到環境模型；根據起點和終點確定多條候選路徑；利用路徑規劃模型的特征提取網絡，從環境模型中提取與各候選路徑對應的環境特征；將環境特征輸入到路徑規劃模型的價值估算網絡，得到價值估算網絡輸出的各候選路徑的預估價值；根據預估價值確定各候選路徑中的最優路徑。該技術方案動態路況信息中包括路網中多個智能體的運動狀態，具有空間上的全局性；在進行路徑規劃時，根據環境模型，提取根據起點和終點確定的候選路徑對應的環境特征，從而實現了全路徑的規劃而非分時間窗口的規劃，具有時間上的全局性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種路徑規劃方法、裝置和電子設備。

背景技術

路徑規劃是實現導航乃至自動駕駛的基礎，目前路徑規劃常用的方法主要包括靜態路徑規劃和動態路徑規劃這兩大類。靜態路徑規劃適合智能體(例如智能體)和任務相對不變的環境下，這種場景是理想狀態下的場景，但在實際的生活中，更多是動態場景，其動態要素包括智能體個數是動態的、智能體速度是可變的、任務的隨機性以及各種環境噪聲的影響，因而動態路徑規劃具有更大的實用性，也具有更大的挑戰性。

現有技術中，動態路徑規劃主要是以單體動態規劃為主(如D*)，但由于未考慮其他可自主移動的智能體的影響，在多體動態環境下，效果并不好。另外如DWA(DynamicWindow Approach，動態窗口法)等路徑規劃方法，時間窗口小，具有時間上的局限性。

由此，需要一種改進的路徑規劃方式。

發明內容

本申請實施例提供了一種路徑規劃方法、裝置和電子設備，以實現路徑規劃的空間全局性和時間全局性。

本申請實施例采用下述技術方案：

第一方面，本申請實施例提供一種路徑規劃方法，包括：根據路網的靜態路網信息和動態路況信息進行環境建模，得到環境模型，動態路況信息包括路網中多個智能體的運動狀態；根據起點和終點確定多條候選路徑；利用路徑規劃模型的特征提取網絡，從環境模型中提取與各候選路徑對應的環境特征；將環境特征輸入到路徑規劃模型的價值估算網絡，得到價值估算網絡輸出的各候選路徑的預估價值；根據預估價值確定各候選路徑中的最優路徑。

在一些實施例中，利用路徑規劃模型的特征提取網絡，從環境模型中提取與各候選路徑對應的環境特征包括：對候選路徑中包含的路段，從環境模型中提取路段的靜態環境特征和動態環境特征，將路段的靜態環境特征和動態環境特征進行拼接，得到路段環境特征；利用長短期記憶神經網絡LSTM，根據候選路徑中各路段的路段環境特征，確定候選路徑的環境特征。

在一些實施例中，靜態路網信息包括路段的矢量表示，根據路網的靜態路網信息和動態路況信息進行環境建模，得到環境模型包括：將靜態路網信息構建成路網有向圖G＝(V,E,W)，其中V中的元素表征路網中的各路段，E中的元素表征各路段之間的關系，W中的元素表征各路段的長度；從環境模型中提取路段的靜態環境特征和動態環境特征包括：利用圖神經網絡Graph-Bert，從有向圖中提取特征向量作為路段的靜態環境特征。

在一些實施例中，根據路網的靜態路網信息和動態路況信息進行環境建模，得到環境模型包括：根據動態路況信息確定各路段的動態環境屬性，動態環境屬性包括智能體數量維度和/或速度維度；利用路徑規劃模型的特征提取網絡，從環境模型中提取與各候選路徑對應的環境特征包括：利用動態環境屬性的各維度的值拼接成特征向量作為動態環境特征，或者，利用神經網絡從動態環境屬性中提取特征向量作為動態環境特征。

在一些實施例中，若智能體數量維度的值不為0，則速度維度的值為智能體平均速度；若智能體數量維度的值為0，則速度維度的值為預設的最大速度。