【技术实现步骤摘要】
局部规划的道路自适应采样方法
本专利技术涉及自动驾驶
,具体地涉及局部规划的道路自适应采样方法。
技术介绍
运动规划作为自动驾驶的关键技术,其主要通过执行行为决策层输出的驾驶行为,以满足汽车的运动以及动态约束,为驾乘人员提供安全和舒适的局部轨迹,同时也要避免与环境中的静态和移动障碍物碰撞。其中,道路采样作为运动规划子系统的首要功能,直接影响到下游控制层的执行优劣,不适当的道路采样方法会降低实时性,造成自动驾驶车辆软件系统的延迟。当前主流的道路采样方法有两种,其原理及确定如下:1.步骤一:设置车辆路径规划任务的起点和终点,计算可行路径,选取最优路径并输出到车辆局部路径规划层;步骤二:最优路径及车辆当前参数生成的轨迹点,包含所述车辆的位置信息、速度信息、姿态信息及执行动作信息;步骤三:将路径轨迹点以指令集的形式传递给车辆执行系统。公开号为CN108931981A的专利技术专利公开了一种自动驾驶车辆的路线规划方法,即采用上述技术;这种方法的缺点在于:(1)未对路径规划终点的来源进行说明,即不同 ...
【技术保护点】
1.一种局部规划的道路自适应采样方法,适用于提高在复杂道路工况下的自动驾驶采样效率,其特征在于:包含以下步骤:/nS100.获取车辆绝对坐标、期望目标点;获取所述车辆绝对坐标到所护期望目标点的高精地图数据;所述高精地图数据包含用于标明大地笛卡尔坐标的数据点和用于导航计算的一次规划数据;/nS200.根据所述一次规划数据和所述数据点生成初始参考线;所述初始参考线由多个所述数据点组成;对所述初始参考线进行平滑处理,得到用于进行局部规划的道路参考线(1);所述道路参考线(1)包含多个参考线节点(2);/n计算得到道路参考线(1)上每个所述参考线节点(2)的航向角(5)和曲率;根据 ...
【技术特征摘要】
1.一种局部规划的道路自适应采样方法,适用于提高在复杂道路工况下的自动驾驶采样效率,其特征在于:包含以下步骤:
S100.获取车辆绝对坐标、期望目标点;获取所述车辆绝对坐标到所护期望目标点的高精地图数据;所述高精地图数据包含用于标明大地笛卡尔坐标的数据点和用于导航计算的一次规划数据;
S200.根据所述一次规划数据和所述数据点生成初始参考线;所述初始参考线由多个所述数据点组成;对所述初始参考线进行平滑处理,得到用于进行局部规划的道路参考线(1);所述道路参考线(1)包含多个参考线节点(2);
计算得到道路参考线(1)上每个所述参考线节点(2)的航向角(5)和曲率;根据所述车辆绝对坐标获取车道信息;所述车道信息包含车道边界数据和车道延伸方向数据;
S300.逐一比较所述道路参考线(1)上的每一个所述参考线节点(2)到所述车辆绝对坐标的距离,以到所述车辆绝对坐标的距离最短的所述参考线节点(2)作为车辆起点;
S400.获取车辆的自动驾驶行为规划指令和车速;根据所述自动驾驶行为规划指令和所述车辆绝对坐标计算得到局部规划路径;以所述期望目标点作为车辆终点;截取所述车辆起点与所述车辆终点之间的所述道路参考线(1),得到实际规划所需的路径空间;
S500.对所述实际规划所需的路径空间进行纵向采样;所述纵向采样包含以下步骤:
S510.根据所述自动驾驶行为规划指令和所述车速在采样模板集合中选取人工预设的采样模板;
S520.将所述实际规划所需的路径空间带入所述采样模板,在所述实际规划所需的路径空间上以相对所述车辆起点向所述车辆终点偏移一个纵向采样间隔距离(7)的点作为纵向采样点(6);将所述车辆终点保存至所述纵向采样点集合;
S530.根据所述纵向采样点(6)相对所述实际规划所需的路径空间的位置关系作出如下操作:
如果所述纵向采样点(6)不在所述实际规划所需的路径空间内,则退出所述纵向采样;
如果所述纵向采样点(6)在所述实际规划所需的路径空间内,则将该所述纵向采样点(6)保存至所述纵向采样点集合;
S540.将该所述纵向采样点(6)向所述车辆终点偏移一个所述纵向采样间隔距离(7),将得到的点作为下一个所述纵向采样点(6);跳转至S530;
S600.对所述纵向采样点集合中的每一个所述纵向采样点(6)和所述车辆终点进行横向采样;所述横向采样包含以下步骤:
S610.自每一个所述纵向采样点(6)或所述车辆终点出发,沿各所述纵向采样点(6)或所述车辆终点的所述航向角(5)的垂直方向,向参考线法向的左右方向偏移一个横向采样间隔距离(8),使每个所述纵向采样点(6)或所述车辆终点得到一组对应的采样点(4);
S620.对比每一个所述采样点(4)与所述车道边界数据的关系,并根据对比结果作出如下操作:
如果所述采样点(4)不落在在所述车道边界数...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏然飞,付源翼,郝奕,殷政,倪洪飞,王荣荣,于嘉祺,
申请(专利权)人:东风商用车有限公司,
类型:发明
国别省市:湖北;42
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