[發明專利]備選軌跡評價方法及裝置

在審

• 申請號: 202110229336.5
• 申請日: 2021-03-02
• 公開（公告）號: CN113032503A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 潘貴青;劉冬薇;徐成;張放;李曉飛;王肖;張德兆;霍舒豪
• 申請（專利權）人: 重慶智行者信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F17/18;G06Q10/04
• 代理公司: 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539
• 代理人: 李楠

本發明提供了一種備選軌跡評價方法及裝置，方法包括：獲取備選路徑集合和備選速度集合；備選路徑集合包括多個備選路徑，備選速度集合包括多個備選速度；根據多個備選路徑和多個備選速度，確定備選軌跡集合；備選軌跡集合包括多條備選軌跡；確定備選軌跡的多個屬性，并確定每個屬性的隸屬度函數；根據隸屬度函數，計算每條備選軌跡的多個屬性中的每個屬性的評價模糊數；每個評價模糊數包括隸屬度和非隸屬度；根據每個屬性的評價模糊數的隸屬度和非隸屬度，通過模糊數集成算子計算每條備選軌跡的綜合屬性模糊數；根據綜合屬性模糊數，確定每條備選軌跡的綜合得分；根據每條備選軌跡的綜合得分，確定最優軌跡。

技術領域

本發明涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種備選軌跡評價方法及裝置。

背景技術

自動駕駛車輛的核心算法一般包括感知、定位、決策規劃和控制模塊,決策規劃包括運動規劃模塊，運動規劃模塊根據周圍環境信息可以生成控制模塊可執行的軌跡。為了實現位置維度和時間維度上的優化,在規劃時,同時生成多個路徑規劃曲線與多個速度規劃曲線，多個路徑規劃曲線稱為備選路徑集合，多個速度規劃曲線稱為備選速度集合，備選路徑集合中的備選路徑和備選速度集合中的備選速度兩兩結合,形成備選軌跡集合，如何從中評價并選取合適的軌跡,影響到最終無人駕駛車輛的智能度和舒適度。

現有技術中，選取跟軌跡相關的幾個關鍵的屬性，比如路徑的陡峭度、避障時與障礙物的距離等，并基于經驗給出各自屬性的權重系數,然后分別計算各個屬性的代價值，將所有的代價值進行求和,得到該軌跡的代價值。對備選軌跡集合中的各個軌跡實施上述計算方法,得到每個軌跡的代價值,將代價值從小到大進行排序,代價值最小的即為當前時刻選擇的最優軌跡。

但是該方法并沒有考慮到各屬性之間的相互關系，例如路徑的陡峭度與避障時與障礙物的距離之間的關系，如果避障橫向距離很大，能滿足安全最優的要求，但可能帶來的是路徑的陡峭程度變高，如果單純由單一的權重系數來平衡這兩個屬性，有時無法取得更符合老司機駕駛習慣的軌跡。且該方法中所涉及的權重系數受人為因素影響大,在處理不同的場景時不夠靈活智能。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種備選軌跡評價方法及裝置，以解決現有技術在確定最優軌跡時的權重系數受人為因素影響大,在處理不同的場景時不夠靈活智能的問題。

為解決上述問題，第一方面，本發明提供了一種備選軌跡評價方法，所述備選軌跡評價方法包括：

獲取備選路徑集合和備選速度集合；所述備選路徑集合包括多個備選路徑，所述備選速度集合包括多個備選速度；

根據所述多個備選路徑和所述多個備選速度，確定備選軌跡集合；所述備選軌跡集合包括多條備選軌跡；

確定備選軌跡的多個屬性，并確定每個屬性的隸屬度函數；

根據所述隸屬度函數，計算每條備選軌跡的多個屬性中的每個屬性的評價模糊數；每個所述評價模糊數包括隸屬度和非隸屬度；

根據每個屬性的評價模糊數的隸屬度和非隸屬度，通過模糊數集成算子計算每條備選軌跡的綜合屬性模糊數；根據所述綜合屬性模糊數，確定每條備選軌跡的綜合得分；

根據每條備選軌跡的綜合得分，確定最優軌跡。

在一種可能的實現方式中，所述根據所述多個備選路徑和所述多個備選速度，確定備選軌跡集合具體包括：

利用公式將備選路徑和備選速度兩兩合并，得到備選軌跡集合中的每條備選軌跡；其中，備選路徑為y＝f(x)，備選速度為v＝f(s)。

在一種可能的實現方式中，所述根據所述隸屬度函數，計算每條備選軌跡的多個屬性中的每個屬性的評價模糊數具體包括：