轨迹规划方法、装置、自动驾驶设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了轨迹规划方法、装置、自动驾驶设备和存储介质。所述方法包括：依据滑动窗口在地图中确定待规划区域，将自动驾驶设备获取到的驾驶场景信息融合到所述待规划区域中，生成状态空间；所述驾驶场景信息至少包含动态障碍物信息；利用采样模型在所述状态空间中确定采样点；其中，所述采样模型是利用生成对抗网络训练得到的；根据确定的采样点进行轨迹规划。该技术方案实现了轨迹规划中的局部规划，并且采样点生成考虑到了动态障碍物信息，充分利用了驾驶场景信息，使得采样点的生成不再拘泥于固定方式，对外界环境更为鲁棒，从而使得规划的轨迹更适合当前驾驶场景，有助于提升自动驾驶水平，对物流、外卖配送等领域的自动化提供了技术支撑。

Trajectory planning method, device, autopilot and storage medium

【技术实现步骤摘要】
轨迹规划方法、装置、自动驾驶设备和存储介质
本申请涉及自动驾驶领域，具体涉及轨迹规划方法、装置、自动驾驶设备和存储介质。
技术介绍
自动驾驶技术中的一个重要部分就是如何进行轨迹规划，这里的轨迹规划通常包括两方面的内容：一方面是路径规划，另一方面是速度规划。现有技术中有利用EM(ExpectationMaximization最大化期望)算法结合frenet坐标系进行轨迹规划的方法，其优点是可以将路径与速度解耦，但是也存在一些缺点，如采样方式固定，没有充分利用周围环境信息，以及frenet坐标系容易带来投影错误，等等，因此现有轨迹规划方法仍存在改进空间和需求。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的轨迹规划方法、装置、自动驾驶设备和存储介质。依据本申请的一个方面，提供了一种轨迹规划方法，应用于自动驾驶设备的轨迹规划模块中，包括：依据滑动窗口在地图中确定待规划区域，将自动驾驶设备获取到的驾驶场景信息融合到所述待规划区域中，生成状态空间；其中，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨迹规划方法，应用于自动驾驶设备的轨迹规划模块中，包括：/n依据滑动窗口在地图中确定待规划区域，将自动驾驶设备获取到的驾驶场景信息融合到所述待规划区域中，生成状态空间；其中，所述驾驶场景信息至少包含动态障碍物信息；/n利用采样模型在所述状态空间中确定采样点；其中，所述采样模型是利用生成对抗网络训练得到的；/n根据确定的采样点进行轨迹规划。/n

【技术特征摘要】
1.一种轨迹规划方法，应用于自动驾驶设备的轨迹规划模块中，包括：
依据滑动窗口在地图中确定待规划区域，将自动驾驶设备获取到的驾驶场景信息融合到所述待规划区域中，生成状态空间；其中，所述驾驶场景信息至少包含动态障碍物信息；
利用采样模型在所述状态空间中确定采样点；其中，所述采样模型是利用生成对抗网络训练得到的；
根据确定的采样点进行轨迹规划。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络的生成网络由所述采样模型构成，所述生成对抗网络的判别网络由鉴别器构成；所述采样模型包括编码器和解码器；
所述生成对抗网络是通过如下方式训练的：
将环境数据和采样点数据经所述编码器进行编码，得到隐藏向量；
对所述隐藏向量添加标准高斯分布噪声，得到混合数据；
将所述混合数据通过所述解码器进行解码，得到生成数据；
将所述生成数据经所述鉴别器进行鉴别；
根据鉴别结果同步更新所述鉴别器、所述编码器和所述解码器的参数，直至价值评估函数满足预设条件。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采样点数据是通过如下方式制作的：
对历史轨迹进行特征提取，基于提取的特征生成采样点集合。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境数据为经过初始化处理为带有时间信息的截断符号距离场地图格式。


5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据确定的采样点进行轨迹规划包括：
从确定的采样点中选出轨迹点，连接各选出的轨迹点得到初步轨迹；
对所述初步...

【专利技术属性】
技术研发人员：林伟，林美霞，丁曙光，任冬淳，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11