[發明專利]一種基于封閉場景的自動駕駛汽車軌跡避障方法

在審

• 申請號: 202211446679.8
• 申請日: 2022-11-18
• 公開（公告）號: CN115830572A
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 趙閔清;段龍楊;龔春輝;程小強;熊德明
• 申請（專利權）人: 江鈴汽車股份有限公司
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06F18/2323
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明屬于無人駕駛路徑規劃領域，具體涉及一種基于封閉場景的自動駕駛汽車軌跡避障方法(“RtdsHRT”)。本發明算法在封閉場景中，具有的收斂性和普適性，主要是基于“全局采樣+局部平掃”的思想，通過實驗比對，與同為采樣算法的RRT算法相比，在迭代次數、采樣效率、求解質量方面具有較大幅度提升。與其他類型算法相比也具有相關的優勢。在二維虛擬環境和三維虛擬現實環境中分別進行場景驗證，具有良好的效果。

技術領域

本發明屬于無人駕駛路徑規劃領域，具體涉及一種基于封閉場景的自動駕駛汽車軌跡避障方法。

背景技術

目前廣泛運用于自動駕駛車輛的軌跡規劃算法主要分為三類：1)傳統規劃算法；2) 智能規劃算法；3)基于采樣的規劃算法。其中傳統規劃算法有：APF算法、Bug算法、 VFH算法和GM算法等；智能規劃算法有基于人工神經網絡架構的軌跡算法、GA算法和ACO算法；基于采樣的規劃算法有PRM算法、RRT算法等。這些算法均有各自優劣，在各自的場景領域能取得一定的效果，但缺乏普適性。

發明內容

本發明針對現有軌跡規劃算法各自的不足，擬提出一種新的自動駕駛軌跡避障算法，該算法適用于高維環境空間，具有較好的計算分布性和收斂性，對不同技術架構的車輛均具有較好的容錯性能。最后通過多種驗證方式驗證得出該算法效果良好，可運用于工程實際。

具體技術方案如下：

一種基于封閉場景的自動駕駛汽車軌跡避障方法(稱之為“RtdsHRT”)，步驟如下：

步驟一，實時交通場景采集及三維映射，初始化地圖空間；

步驟二，基于Hammrsley采樣序列進行全局采樣；

步驟三，對采樣點集進行賦權；

步驟四，對采樣點集進行扇圓形區域局部平掃；

步驟五，生成搜索樹，經碰撞檢測、剪枝及結果判斷生成決策樹。

進一步的，所述步驟一，具體為將攝像頭、激光雷達、CAN采集模塊、GNSS傳感器信號通過傳輸至相應信號處理單元再傳輸至采集主機，采集的信號通過采集軟件進行處理后通過屏幕實時輸出相關目標物信息。

進一步的，步驟二基于Hammrsley采樣序列進行全局采樣方法如下：

將任意的m+1位整數x表示為各個位數的組合，其中x0，x1，x2，…xm-1， xm分別為整數x由個位至m+1位上的值，即x＝xmxm-1…x2x1x0，引入一個基數 n后可表示為：

x＝x₀+x₁n+x₂n²+…+x_mn^m

式中：m為整數；

將x顛倒位數順序，基于基數n的倒數，在指定區間(區間為[0,1])內構造唯一的fn(x)，表示為:

f_n(x)＝x₀x₁x₂...x_m＝x₀n^-1+x₁n^-2+…+x_mn^-m-1

得Q個i維Hammersley序列點集合Pi(x)表示為：Pi(x)＝1-Zi(x)x＝1,2,3…Q

式中：Zi(x)為i維隨機分布的Q個采樣點集合；n1、n2、…ni-1均為質數。