[發明專利]智能車及其路徑規劃方法、裝置

有效

• 申請號: 202110277590.2
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN113137974B
• 公開（公告）日: 2023-05-19
• 發明（設計）人: 孫靚;孟祥雨
• 申請（專利權）人: 北京汽車研究總院有限公司
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 戴冬瑾

1.一種智能車的路徑規劃方法，其特征在于，包括：

采用基于規則的行為決策對智能車進行路徑規劃得到第一行車路徑；

構建所述智能車對應的車輛危險勢能場；

根據所述車輛危險勢能場和所述第一行車路徑獲取所述智能車的第二行車路徑；

所述根據所述車輛危險勢能場和所述第一行車路徑獲取智能車的第二行車路徑，包括：

獲取所述車輛危險勢能場對應的第一權重和所述第一行車路徑對應的第二權重；

根據所述車輛危險勢能場、所述第一權重、所述第一行車路徑和所述第二權重獲取所述第二行車路徑；

在根據所述車輛危險勢能場和所述第一行車路徑獲取第二行車路徑之后，所述方法還包括：

獲取虛擬質點，其中，所述虛擬質點包括真實目標和非真實目標；

根據所述虛擬質點和所述第二行車路徑構建本車控制模型；

根據所述本車控制模型對所述車輛進行行車控制；

所述采用基于規則的行為決策對智能車進行路徑規劃得到第一行車路徑，包括：

構建道路模型、場景模型和本車運動模型；

根據所述道路模型、所述場景模型和所述本車運動模型確定本車行駛狀態事件集和所述本車行駛狀態事件集對應的觸發條件；

根據所述本車行駛狀態事件集和所述觸發條件確定本車駕駛行為狀態；

根據所述本車駕駛行為狀態獲取所述第一行車路徑。

2.如權利要求1所述的智能車的路徑規劃方法，其特征在于，所述構建道路模型、場景模型和本車運動模型，包括：

獲取全局路徑，基于所述全局路徑和道路信息構建所述道路模型；

獲取本車周圍環境信息，基于所述本車周圍環境信息構建所述場景模型；

獲取本車姿態信息，基于所述本車姿態信息構建所述本車運動模型。

3.如權利要求1所述的智能車的路徑規劃方法，其特征在于，所述根據所述本車行駛狀態事件集和所述觸發條件確定本車駕駛行為狀態，包括：

獲取決策狀態機，所述決策狀態機包括至少一個駕駛行為狀態；

根據所述本車行駛狀態事件集和所述觸發條件從所述決策狀態機中獲取最優駕駛行為狀態，以作為所述本車駕駛行為狀態。

4.如權利要求1所述的智能車的路徑規劃方法，其特征在于，所述構建所述智能車對應的車輛危險勢能場，包括：

構建道路危險勢能場和其它車輛危險勢能場；

對所述道路危險勢能場和所述其它車輛危險勢能場求和獲得所述車輛危險勢能場。

5.如權利要求4所述的智能車的路徑規劃方法，其特征在于，所述道路危險勢能場通過以下公式進行表達：

其中，為所述道路危險勢能場，為道路危險勢能振幅，為預設的車輛危險勢能場的寬度，為所述本車在當前道路寬度方向上坐標。

6.如權利要求5所述的智能車的路徑規劃方法，其特征在于，所述其它車輛危險勢能場通過以下公式進行表達：

其中，為所述其它車輛危險勢能場，為所述其它車輛在當前道路寬度方向上的坐標，為所述其它車輛在當前道路長度方向上的坐標，為所述其它車輛危險勢能在所述當前道路寬度方向上的變化系數，根據所述預設的車輛危險勢能場的寬度確定，為所述其它車輛危險勢能在所述當前道路長度方向上的變化系數，根據預設的車輛危險勢能場的長度確定。

7.如權利要求1所述的智能車的路徑規劃方法，其特征在于，在根據所述車輛危險勢能場、所述第一權重、所述第一行車路徑和所述第二權重獲取所述第二行車路徑之前，所述方法還包括：

判斷當前是否存在行車風險；

如果存在行車風險，則將所述第一行車路徑作為所述第二行車路徑；

如果未存在行車風險，則根據所述車輛危險勢能場、所述第一權重、所述第一行車路徑和所述第二權重獲取所述第二行車路徑。