【技术实现步骤摘要】
符合车辆动力学的参考线生成方法、系统、终端和介质
本专利技术涉及汽车电子
，特别是涉及一种符合车辆动力学的参考线生成方法、系统、终端和介质。
技术介绍
参考线是地图路径规划服务中的一种常用模块，在获取使用者起始位置，并获取使用者输入目的地位置后，地图会生成一个全局道路(globalpath)，全局道路是由稀疏的沿线道路节点组成的，再由自起始位置至目的地位置终止方向的路径规划线将这些沿线道路节点串联形成全局道路(globalpath)。全局道路(globalpath)由于节点和节点之间是直接连线的，而车辆在不同的道路场景下、在不同车型的车身动力学参数影响下，车辆实际行驶路径都需要即符合车辆车身动力学控制要求，又需要符合真实道路场景复杂工况，才能作为L4乃至L5级别的无人驾驶参考线使用。所以需要一种结合车辆车身动力学参数以及当前高精度场景地图的参考线生成方法。
技术实现思路
为了解决上述的以及其他潜在的技术问题，本专利技术提供了一种符合车辆动力学的参考线生成方法、系统、终端和介质,摒弃全局路径规划路径的生成方式，结合车辆动力学模型、车辆运动学模型以及地图场景，使用递...
【技术保护点】
1.一种符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，包括：S01：获取地图，获取车辆的起始点和终止点在地图中的位置，获取起始点至终止点的全局路径规划；S02：按照车辆车身动力学参数设置虚拟的车辆运动学模型，以该车辆运动学模型在地图中仿真行驶全局路径规划的路径；S03：搜集仿真行驶轨迹，作为参考行驶线。
【技术特征摘要】
1.一种符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，包括：S01：获取地图，获取车辆的起始点和终止点在地图中的位置，获取起始点至终止点的全局路径规划；S02：按照车辆车身动力学参数设置虚拟的车辆运动学模型，以该车辆运动学模型在地图中仿真行驶全局路径规划的路径；S03：搜集仿真行驶轨迹，作为参考行驶线。2.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，将当前时刻局部地图、全局路径规划、当前时刻车辆控制信号、车辆动力学模型、车辆运动学模型作为深度递归神经网络的输入，获得车辆在当前时刻位置上的控制信号；所述深度递归神经网络包括n个神经元细胞层，即自输入层至输出层分别标记为第一神经元细胞层、第二神经元细胞层…第n神经元细胞层，所述第一神经元细胞层的输入包括本时刻车辆近场移动物体的数据簇以及该第一神经元细胞层上一时刻的细胞记忆数据，所述第二神经元细胞层的输入为第一神经元细胞层的输出结果以及第二神经元细胞层上一时刻的细胞记忆数据。3.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，所述步骤S01中获取地图为某一城市的市级地图、某一区的区级地图、某一乡镇的乡镇级地图、街道级地图、或者某一室内场景的地图。4.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，所述步骤S01中获取地图可以为车辆所在市级地图、区级地图、乡镇级地图、街道级地图、室内场景级地图在当前车辆定位位置处的加载部分。5.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，所述参考行驶线是矢量数据，是在局部地图中是根据局部地图道路的方向来定义。6.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，所述步骤S02中车辆运动学模型包括低速场景模式下的车辆动力学模型和高速场景模式下车辆动力学模型。7.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，所述步骤S02车辆动力学模型会根据车辆型号的不同，设置不同的车辆运动学模型。8.根据权利要求1所述的符合车辆动力学的参考线生成方法，其特征在于，所述步骤S02中车辆运动学模型是由多个非线性多体系统组成的，以质量矩阵、阻尼矩阵、刚度矩阵为车身动力学参数，以状态向量和激扰力矢量为动力学变量以表征车模的动力学函数；所述步骤S02中车辆动力学模型的车模在低速场景模式下对车身动力学参数中的质量矩阵、阻尼矩阵有高权重；所述步骤S02中车辆动力学模型的车模在高速场景模式下对车身动力学参数中...
【专利技术属性】
技术研发人员：余恒，王凡，唐锐，
申请(专利权)人：纵目科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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