路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。其中的路径规划方法包括：将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数；平滑路径经过给定的各个航迹参考点；将车辆的运动学方程、车辆的起始状态、车辆的终止状态、平滑路径与各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值作为第一约束条件；在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的平滑路径。本公开能够根据给定的航迹参考点规划出符合车辆运动特性的平滑路径，从而更加准确、直接、客观的指引车辆快速经过各个航迹参考点。

【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质
本公开涉及计算机
，特别涉及一种路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着无人车技术的发展，无人车的应用领域变得更加广泛。在无人车的工作过程中，一般需要提前规划无人车的行驶路径，然后控制无人车沿着规划好的路径行驶。因此，提前规划的路径能够为无人车的行驶起到导航和指引的作用。
技术实现思路
专利技术人研究发现，相关技术中为无人车规划的路径通常由若干个航迹参考点组成，这些航迹参考点之间形成一段段折线。而无人车在实际的行驶过程中难以沿着一段段折线通过各个航迹参考点，因此需要对各个航迹参考点组成的路径进行平滑处理。如果仅基于几何知识对路径进行平滑处理，可能导致生成的平滑路径不符合车辆的运动特性。一方面，车辆在运动时的速度、加速度、车轮偏转角、车轮偏转角速度等参数指标，可能导致车辆实际上无法沿着基于几何知识进行平滑处理得到的路径行驶；另一方面，为了使车辆沿着基于几何知识进行平滑处理得到的路径行驶，将会对车辆运动时的速度、加速度等参数指标造成限制。本公开解决的技术问题是，如何根据给定的航迹参考点规划出符合车辆运动特性的平滑路径，从而更加准确、直接、客观的指引车辆快速经过各个航迹参考点。根据本公开实施例的一个方面，提供了一种路径规划方法，包括：将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数；平滑路径经过给定的各个航迹参考点；将车辆的运动学方程、车辆的起始状态、车辆的终止状态、平滑路径与各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值作为第一约束条件；在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的平滑路径。在一些实施例中，将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数包括：将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离进行加权求和，得到第一目标函数。在一些实施例中，第一目标函数为其中，tf表示未知的车辆经过最后一个航迹参考点的时刻，t0表示已知的车辆经过第一个航迹参考点的时刻，λ为已知的大于零的预设常数，i为航迹参考点的标识，N为已知的航迹参考点的总数，x(τ)为未知的τ时刻车辆的后轮轴中点在平滑路径的横坐标，y(τ)为未知的τ时刻车辆的后轮轴中点在平滑路径的纵坐标，xi为已知的航迹参考点i的横坐标，yi为已知的航迹参考点i的纵坐标。在一些实施例中，关于平滑路径与各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值的第一约束条件为m为大于零的预设值；关于车辆的起始状态的第一约束条件为[a(t0),ω(t0),v(t0),φ(t0),x(t0),y(t0),θ(t0)]＝[0,0,vst,0,x(t0),y(t0),θ(t0)]，其中，a表示车辆在t0时刻沿车体纵轴方向的加速度，ω(t0)表示车辆在t0时刻的前轮偏转角速度，v(t0)表示车辆在t0时刻沿车体纵轴方向的速度，φ(t0)表示车辆在t0时刻的前轮偏转角，x(t0)表示车辆的后轮轴中点在t0时刻的横坐标，y(t0)表示车辆的后轮轴中点在t0时刻的纵坐标，θ(t0)表示车辆在t0时刻的姿态角，vst表示车辆沿着规划的平滑路径匀速运动的速度值；关于车辆的终止状态的第一约束条件为[a(tf),ω(tf),v(tf),φ(tf),x(tf),y(tf),θ(tf)]＝[0,0,vst,0,x(tf),y(tf),θ(tf)]，其中，a(tf)表示车辆在tf时刻沿车体纵轴方向的加速度，ω(tf)表示车辆在t0时刻的前轮偏转角速度，v(tf)表示车辆在tf时刻沿车体纵轴方向的速度，φ(tf)表示车辆在tf时刻的前轮偏转角，x(tf)表示车辆的后轮轴中点在tf时刻的横坐标，y(tf)表示车辆的后轮轴中点在tf时刻的纵坐标，θ(tf)表示车辆在tf时刻的姿态角；关于车辆的运动学方程的第一约束条件为：L表示车辆前后轮之间的轴距。在一些实施例中，在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的平滑路径为：利用非线性规划求解器，求解在满足第一约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径。在一些实施例中，利用非线性规划求解器，求解在满足第一约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径包括：取第一约束条件中的部分约束条件作为第二约束条件；利用非线性规划求解器，求解在满足第二约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径，得到第一求解结果；将第一求解结果作为初始解，利用非线性规划求解器，求解在满足第一约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径，得到最终求解结果。在一些实施例中，取第一约束条件中的部分约束条件作为第二约束条件包括：将车辆的运动学方程、车辆的起始状态、车辆的终止状态作为第二约束条件。在一些实施例中，利用非线性规划求解器，求解在满足第二约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径，得到第一求解结果包括：取第一约束条件中的部分约束条件作为第三约束条件；取第一目标函数中的部分项作为第二目标函数；利用非线性规划求解器，求解在满足第三约束条件的情况下，使第二目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径，得到第二求解结果；将第二求解结果作为初始解，利用非线性规划求解器，求解在满足第二约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变量x(t)与变量y(t)之间的关系式所表示的路径，得到第一求解结果。在一些实施例中，取第一约束条件中的部分约束条件作为第三约束条件包括：将车辆的起始状态、车辆的终止状态、平滑路径与各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值作为第三约束条件；取第一目标函数中的部分项作为第二目标函数包括：将平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离，作为第二目标函数。根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种路径规划装置，包括：目标函数构建模块，被配置为将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数；平滑路径经过给定的各个航迹参考点；约束条件构建模块，被配置为将车辆的运动学方程、车辆的起始状态、车辆的终止状态、平滑路径与各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值作为第一约束条件；最优化问题求解模块，被配置为在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的平滑路径。根据本公开实施例的又一个方面，提供了一种路径规划装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器中的指令，执行前述的路径规划方法。根据本公开实施例的再一个方面，提供了一种计算机可读本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路径规划方法，包括：/n将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、所述平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数；所述平滑路径经过给定的各个航迹参考点；/n将车辆的运动学方程、车辆的起始状态、车辆的终止状态、所述平滑路径与所述各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值作为第一约束条件；/n在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的所述平滑路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，包括：
将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、所述平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数；所述平滑路径经过给定的各个航迹参考点；
将车辆的运动学方程、车辆的起始状态、车辆的终止状态、所述平滑路径与所述各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值作为第一约束条件；
在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的所述平滑路径。


2.如权利要求1所述的路径规划方法，其中，所述将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、所述平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离作为优化目标，构建第一目标函数包括：
将车辆沿着规划的平滑路径运动所需的时长、所述平滑路径与给定的各个航迹参考点之间的累计最小距离进行加权求和，得到第一目标函数。


3.如权利要求1所述的路径规划方法，其中，所述第一目标函数为其中，tf表示未知的车辆经过最后一个航迹参考点的时刻，t0表示已知的车辆经过第一个航迹参考点的时刻，λ为已知的大于零的预设常数，i为航迹参考点的标识，N为已知的航迹参考点的总数，x(τ)为未知的τ时刻车辆的后轮轴中点在所述平滑路径的横坐标，y(τ)为未知的τ时刻车辆的后轮轴中点在所述平滑路径的纵坐标，xi为已知的航迹参考点i的横坐标，yi为已知的航迹参考点i的纵坐标。


4.如权利要求3所述的路径规划方法，其中，
关于所述平滑路径与所述各个航迹参考点之间的最小距离不大于预设值的第一约束条件为m为大于零的预设值；
关于车辆的起始状态的第一约束条件为[a(t0),ω(t0),v(t0),φ(t0),x(t0),y(t0),θ(t0)]＝[0,0,vst,0,x(t0),y(t0),θ(t0)]，其中，a表示车辆在t0时刻沿车体纵轴方向的加速度，ω(t0)表示车辆在t0时刻的前轮偏转角速度，v(t0)表示车辆在t0时刻沿车体纵轴方向的速度，φ(t0)表示车辆在t0时刻的前轮偏转角，x(t0)表示车辆的后轮轴中点在t0时刻的横坐标，y(t0)表示车辆的后轮轴中点在t0时刻的纵坐标，θ(t0)表示车辆在t0时刻的姿态角，vst表示车辆沿着规划的平滑路径匀速运动的速度值；
关于车辆的终止状态的第一约束条件为[a(tf),ω(tf),v(tf),φ(tf),x(tf),y(tf),θ(tf)]＝[0,0,vst,0,x(tf),y(tf),θ(tf)]，其中，a(tf)表示车辆在tf时刻沿车体纵轴方向的加速度，ω(tf)表示车辆在t0时刻的前轮偏转角速度，v(tf)表示车辆在tf时刻沿车体纵轴方向的速度，φ(tf)表示车辆在tf时刻的前轮偏转角，x(tf)表示车辆的后轮轴中点在tf时刻的横坐标，y(tf)表示车辆的后轮轴中点在tf时刻的纵坐标，θ(tf)表示车辆在tf时刻的姿态角；
关于车辆的运动学方程的第一约束条件为：L表示车辆前后轮之间的轴距。


5.如权利要求3所述的路径规划方法，其中，所述在满足第一约束条件的情况下，采用最优化方法求解使第一目标函数取值最小时的所述平滑路径为：
利用非线性规划求解器，求解在满足第一约束条件的情况下，使第一目标函数取值最小时变...

【专利技术属性】
技术研发人员：李柏，陈建兴，高萌，刘懿，李雨倩，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11