一种轨迹规划方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能，公开了一种自动驾驶技术，提供了一种横纵向联合的轨迹规划方法，包括：横向位移规划器根据感知数据、定位数据以及地图信息，为自动驾驶车辆规划出一条初步行驶轨迹，该初步行驶轨迹包含N个路点，每个路点包括路点的坐标信息和路点的横向允许误差信息；纵向速度规划器继承横向位移规划器输出的N个路点的全部或部分路点，并根据交通路况信息、感知数据确定出其中n个路点的速度信息，该速度信息为自动驾驶车辆在n个路点中每个路点上的可行驶速度，从而得到目标行驶轨迹；目标行驶轨迹包含所述n个路点，其中，所述n个路点中的每个路点还包括所述自动驾驶车辆在所述路点上的可行驶速度；其中，n为小于或等于N的正整数。

A path planning method and device

【技术实现步骤摘要】
一种轨迹规划方法及装置
本专利技术涉及自动驾驶领域，特别涉及一种轨迹规划方法及装置。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能领域的研究包括机器人，自然语言处理，计算机视觉，决策与推理，人机交互，推荐与搜索，AI基础理论等。自动驾驶是人工智能领域的一种主流应用，自动驾驶技术依靠计算机视觉、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作，让机动车辆可以在不需要人类主动操作下，实现自动驾驶。自动驾驶的车辆使用各种计算系统来帮助将乘客从一个位置运输到另一位置。一些自动驾驶车辆可能要求来自操作者(诸如，领航员、驾驶员、或者乘客)的一些初始输入或者连续输入。自动驾驶车辆准许操作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨迹规划方法，应用于自动驾驶车辆，其特征在于，所述方法包括：/n接收感知数据、定位数据和地图信息；/n根据所述感知数据、所述定位数据以及所述地图信息，得到所述自动驾驶车辆的初步行驶轨迹，所述初步行驶轨迹包含N个路点，其中，所述N个路点中的每个路点包括所述路点的第一路点信息，所述第一路点信息包括：所述路点的坐标和所述路点的横向允许误差，所述横向允许误差表示所述路点在横向位移上允许产生的误差值，N为大于1的正整数；/n根据交通路况信息、所述感知数据和所述初步行驶轨迹，预测所述自动驾驶车辆分别在所述N个路点中的n个路点上的可行驶速度，得到目标行驶轨迹；所述目标行驶轨迹包含所述n个路点，其中，...

【技术特征摘要】
1.一种轨迹规划方法，应用于自动驾驶车辆，其特征在于，所述方法包括：
接收感知数据、定位数据和地图信息；
根据所述感知数据、所述定位数据以及所述地图信息，得到所述自动驾驶车辆的初步行驶轨迹，所述初步行驶轨迹包含N个路点，其中，所述N个路点中的每个路点包括所述路点的第一路点信息，所述第一路点信息包括：所述路点的坐标和所述路点的横向允许误差，所述横向允许误差表示所述路点在横向位移上允许产生的误差值，N为大于1的正整数；
根据交通路况信息、所述感知数据和所述初步行驶轨迹，预测所述自动驾驶车辆分别在所述N个路点中的n个路点上的可行驶速度，得到目标行驶轨迹；所述目标行驶轨迹包含所述n个路点，其中，所述n个路点中的每个路点还包括所述路点的第二路点信息，所述第二路点信息包括：所述自动驾驶车辆在所述路点上的可行驶速度；其中，n为小于或等于N的正整数。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述感知数据、所述定位数据以及所述地图信息，得到所述自动驾驶车辆的初步行驶轨迹，包括：
根据所述定位数据以及所述地图信息获取参考轨迹，所述参考轨迹包含R1个参考路点以及宽度约束，所述R1个参考路点位于所述自动驾驶车辆当前所在车道的中心线上或所述中心线的偏移线上，所述宽度约束用于在避障规划过程中约束各个所述参考路点基于所述参考路点的当前位置在横向位移上的偏移量，所述偏移线为偏移所述中心线预设范围的线；
根据所述感知数据，所述R1个参考路点以及所述宽度约束，对所述参考轨迹进行所述避障规划，生成一条避障轨迹，所述避障轨迹包含R2个避障路点，所述R2个避障路点中的每个避障路点包含所述避障路点的坐标；
根据横向允许误差的生成规则，确定所述R2个避障路点中各个避障路点分别对应的横向允许误差，从而得到所述初步行驶轨迹，其中，所述初步行驶轨迹包含的N个路点为所述R2个避障路点。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述生成一条避障轨迹之后，所述方法还包括：对所述避障轨迹进行轨迹平滑处理，生成平滑轨迹，所述平滑轨迹包含所述R3个平滑路点，所述R3个平滑路点中的每个平滑路点包含所述平滑路点的坐标；
对应的，所述根据横向允许误差的生成规则，确定所述R2个避障路点中各个避障路点分别对应的横向允许误差，从而得到所述初步行驶轨迹，包括：
根据横向允许误差的生成规则，确定所述R3个平滑路点中各个平滑路点分别对应的横向允许误差，从而得到所述初步行驶轨迹，其中，所述初步行驶轨迹包含的N个路点为所述R3个平滑路点。


4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据交通路况信息、所述感知数据和所述初步行驶轨迹，预测所述自动驾驶车辆分别在所述N个路点中的n个路点上的可行驶速度，包括：
根据所述感知数据，生成包含障碍物占据区域的ST图，所述ST图包含T(时间)轴和S(位移)轴，其中所述ST图包含相对位移随时间变化的规律，其中所述相对位移包括所述障碍物相对于所述自动驾驶车辆的位移；
根据预设算法和速度上限确定点ij在ST图中的位置；j从1依次取到n，生成一条避开所述障碍物占据区域的ST规划曲线，所述ST规划曲线包括从i1到in的n个点，所述n个点与所述n个路点一一对应，所述n个点在所述ST图中分别对应的S/T值，为所述自动驾驶车辆分别在所述n个路点上的可行驶速度；
其中，所述速度上限用于在生成所述ST规划曲线的过程中约束所述可行驶速度的取值范围，所述速度上限为根据所述交通路况信息和所述初步行驶轨迹得到的。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设算法和速度上限确定点ij在ST图中的位置之前，所述方法还包括：根据所述交通路况信息对所述n个路点中的每个路点进行速度规划，得到所述n个路点的第一速度约束；
根据所述n个路点中每个路点的横向允许误差，获取与所述n个路点的横向允许误差对应的n个路点的第二速度约束；
确定所述n个路点每个路点包含的多个速度约束中，值最小的一个速度约束为所述速度上限，其中，所述多个速度约束包括：所述第一速度约束和所述第二速度约束。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设算法和速度上限确定点ij在ST图中的位置之前，所述方法还包括：：
根据所述n个路点中的每个路点以及与所述每个路点相邻的x个路点，计算所述每个路点的曲率，其中x为大于0的正整数；
根据所述每个路点的曲率以及所述每个路点的最大允许侧向加速度，获取所述每个路点的第三速度约束；
其中，所述多个速度约束还包括：所述第三速度约束。


7.如权利要求4-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据交通路况信息、所述感知数据和所述初步行驶轨迹，预测所述自动驾驶车辆分别在所述N个路点中的n个路点上的可行驶速度之后，所述方法还包括：
根据所述ST图、所述ST规划曲线和所述速度上限，生成所述n个路点中每个路点的速度允许误差；
所述第二路点信息还包括：所述速度允许误差；其中，所述速度允许误差用于表示所述n个路点中每个路点在速度上允许产生的误差。


8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述ST图、所述ST规划曲线和所述速度上限，生成所述n个路点中每个路点的速度允许误差，包括：
在所述ST图中，对点ij+1沿S轴分别向上和向下生成上检查点和下检查点，所述上检查点和下检查点由所述点ij+1的纵向位移允许误差确定；所述纵向位移允许误差为所述点ij+1在所述ST图中沿所述S轴正反方向允许产生的位移误差，所述点ij+1为点ij下一个时刻的点，所述点ij为所述n个点中除in外的任意一个点，所述一个时刻的时长为预设时长；
连接所述点ij和所述上检查点得到第一斜率，连接所述点ij和所述下检查点得到第二斜率；所述第一斜率和所述第二斜率用于表示所述点ij对应的路点的速度允许误差。


9.一种轨迹规划装置，应用于自动驾驶车辆，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收感知数据、定位数据和地图信息；
横向位移规划模块，用于根据所述感知数据、所述定位数据以及所述地图信息，得到所述自...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨绍宇，张卫泽，王新宇，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44