一种对时空中的轨迹的可视化方法技术

技术编号:29838722 阅读:17 留言:0更新日期:2021-08-27 14:28
本发明专利技术涉及车辆的自动驾驶领域,具体涉及一种对时空中的轨迹的可视化方法,其包括:步骤S1获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹点;步骤S2计算二维时空轨迹中每一个二维轨迹点的空间坐标;步骤S3根据二维时空轨迹中每一个二维轨迹点的横、纵坐标、以及空间坐标,对应生成三维空间中的一个三维轨迹点;步骤S4利用生成的所有三维轨迹点组成车辆的三维轨迹曲线;步骤S5在三维空间中渲染车辆的三维轨迹曲线。本发明专利技术还涉及一种对时空中的车辆轮廓轨迹的可视化方法、一种对时空中的轨迹的可视化设备和一种计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
一种对时空中的轨迹的可视化方法
本专利技术涉及车辆的自动驾驶领域,具体涉及一种对时空中的轨迹的可视化方法。
技术介绍
可视化(visualization)技术是把复杂抽象的信息和数据转变成可供研发人员直观、方便地分析的形式的技术。在自动驾驶系统中,各个模块计算的中间结果通常都需要不同形式的可视化技术。轨迹规划(trajectoryplanning)是自动驾驶系统中的一个重要技术环节,从驾驶决策和目的地等信息计算出车辆驾驶的轨迹(trajectory)。轨迹描述自动驾驶车辆在未来每一时刻预计到达的空间位置,可以视为时空中的曲线。除轨迹之外,对自动驾驶车辆的运动的描述还经常用到路径(path)和速度曲线(speedprofile)。路径表示车辆在空间中所到达的位置,与速度无关。比如在直线道路上行进的车辆,其路径即为一条直线,不论形式过程中速度快慢、有无刹车甚至停车,路径都是相同的。速度曲线表示车辆随时间推移而行进的距离,与路径无关。比如车辆因为到达目的地而在路上进行减速刹停的动作,不论车道有无弧度,其速度曲线都是逐渐减速的同一曲线。路径和速度曲线两者合并在一起等价于轨迹;轨迹是对车辆在时空中位置的完整描述。轨迹规划技术按照是否进行自由度分解可以大致分为时空解耦规划(spacetimedecoupledplanning)和时空联合规划(spacetimejointplanning)。时空解耦规划技术通常采取把时空轨迹分解为路径和速度曲线的表示形式,通过分别求解路径和速度来降低两个求解问题各自的难度,但在一定程度上牺牲了最终得到的轨迹的最优性。时空联合规划技术不进行上述分解,直接求解最优的时空轨迹,因此能得到更高质量的轨迹,但对求解器的适应能力,鲁棒性和计算效率要求更高。现有轨迹可视化方法,通常是基于在世界坐标系下可视化路径的,因为路径曲线直接对应空间中的位置,其可视化比较直观。轨迹中除路径外的速度信息,通常通过把路径绘制成有宽度的条带,以条带的宽度来反映速度的方式来可视化。也有些方法通过把坐标和速度的等信息画到二维图表里来可视化。在时空联合规划中,对轨迹的完整可视化对于研发效率至关重要。一个完整的轨迹既包含空间信息(路径)也包含时间信息(速度),两者缺一不可,而且互相影响,需要同步可视化。如图1所示,自动驾驶车(A车)和测试车(B车)在交叉路口发生互动,交错通行。单独从空间上来看二者都通过了交叉路口,两车的路径存在相交,而单独从时间上来看二者都在同一个时间段内参与路口的互动,因此不论从空间还是从时间维度本身都不足以准确分析自动驾驶车和测试车是否发生碰撞,或者以何种方式完成互动。显然,传统的以路径为基础的可视化方式是不能满足研发要求的。在时空联合规划的算法研发过程中,对新型的时空同步的轨迹可视化方法的需求尤为明显。时空联合优化中的轨迹表达形式有多种,最常见的两种分别为笛卡尔坐标系(Cartesianframe)下的坐标对时间的函数(x(t),y(t)),以及相对于道路参考线的弗勒内坐标系(Frenetframe)下的坐标对时间的函数(s(t),l(t))。两者各有优劣,有不同的使用场景。本专利技术提出的可视化方法对两者都适用。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种对时空中的轨迹的可视化方法。相比于传统方法,本专利技术的方法可以帮助研发人员直观地观察路径和速度的互相影响,以及判断车辆和其他物体在每一时刻的准确的位置关系。本专利技术的技术解决方案如下:一种对时空中的轨迹的可视化方法,包括以下步骤:步骤S1、获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹点p;p=(x,y,t);其中,x、y分别为二维轨迹点p的横、纵坐标,t为时间;步骤S2、计算所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹点p的空间坐标;步骤S3、根据所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹点p的横、纵坐标、以及空间坐标,对应生成三维空间中的一个三维轨迹点p’;步骤S4、利用生成的所有三维轨迹点p’组成车辆的三维轨迹曲线{p’};步骤S5、在三维空间中渲染所述车辆的三维轨迹曲线{p’}。进一步地,所述步骤S2包括以下步骤:步骤S21、获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹点p的特征速度,将所述特征速度作为空间坐标转换系数步骤S22、将所述空间坐标转换系数乘以时间t,获得所述二维轨迹点p的空间坐标。进一步地,所述步骤S3中,对于三维空间中的一个三维轨迹点p’:其中,所述空间坐标转换系数设置为常数。一种对时空中的车体轮廓轨迹的可视化方法,包括以下步骤:步骤s1、确定车体轮廓,包括:根据车体的尺寸,确定车辆的二维轮廓框;步骤s2、根据设定的轨迹采样时间点Ti,获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹采样点pi;pi=(xi,yi,t);其中,i=0,1,2…;xi、yi分别为二维轨迹采样点pi的横、纵坐标,t为时间;步骤s3、计算所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹采样点pi的空间坐标;步骤s4、根据所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹采样点pi的横、纵坐标、以及空间坐标,对应生成三维空间中的一个三维轨迹采样点pi’;步骤s5、顺次连接相邻三维轨迹采样点对应车体轮廓的顶点以填充所述相邻三维轨迹采样点之间的空隙,最终获得车辆的三维轨迹曲线;步骤s6、在三维空间中渲染所述车辆的三维轨迹曲线。进一步地,所述步骤s3包括以下步骤:步骤s31、获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹采样点pi的特征速度,将所述特征速度作为空间坐标转换系数;步骤s32、将所述空间坐标转换系数乘以轨迹采样时间,计算转换高度步骤s33、将所述转换高度作为所述二维轨迹采样点pi的空间坐标。进一步地,所述空间坐标转换系数设置为常数。一种对时空中的轨迹的可视化设备,所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述至少一项所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述至少一项所述方法的步骤。本专利技术的有益效果是:提供一种对时空中的轨迹的可视化方法,其核心在于把时间维度转化到空间中的纵向(高度)维度上,使得整个轨迹可以在世界坐标系下完整统一地展现出来。因此,相比于传统方法,本专利技术的方法可以帮助研发人员直观地观察路径和速度的互相影响,以及判断车辆和其他物体在每一时刻的准确的位置关系。附图说明图1是现有技术中自动驾驶车(A车)和测试车(B车)在交叉路口互动的路径图;图2是根据本专利技术一种实施例的一种对时空中的轨迹的可视化方法的流程图;图3a、3b是根据本专利技术一种实施例的一种对时空中的轨迹的可视化方法的三维效果图;图4根据本专利技术另一实施例的一种对本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种对时空中的轨迹的可视化方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤S1、获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹点p;/np=(x,y,t);/n其中,x、y分别为二维轨迹点p的横、纵坐标,t为时间;/n步骤S2、计算所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹点p的空间坐标;/n步骤S3、根据所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹点p的横、纵坐标、以及空间坐标,对应生成三维空间中的一个三维轨迹点p’;/n步骤S4、利用生成的所有三维轨迹点p’组成车辆的三维轨迹曲线{p’};/n步骤S5、在三维空间中渲染所述车辆的三维轨迹曲线{p’}。/n

【技术特征摘要】
1.一种对时空中的轨迹的可视化方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1、获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹点p;
p=(x,y,t);
其中,x、y分别为二维轨迹点p的横、纵坐标,t为时间;
步骤S2、计算所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹点p的空间坐标;
步骤S3、根据所述二维时空轨迹中每一个二维轨迹点p的横、纵坐标、以及空间坐标,对应生成三维空间中的一个三维轨迹点p’;
步骤S4、利用生成的所有三维轨迹点p’组成车辆的三维轨迹曲线{p’};
步骤S5、在三维空间中渲染所述车辆的三维轨迹曲线{p’}。


2.根据权利要求1所述的一种对时空中的轨迹的可视化方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下步骤:
步骤S21、获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹点p的特征速度,将所述特征速度作为空间坐标转换系数
步骤S22、将所述空间坐标转换系数乘以时间t,获得所述二维轨迹点p的空间坐标。


3.根据权利要求2所述的一种对时空中的轨迹的可视化方法,其特征在于,所述步骤S3中,对于三维空间中的一个三维轨迹点p’:



其中,所述空间坐标转换系数设置为常数。


4.一种对时空中的车辆轮廓轨迹的可视化方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤s1、确定车体轮廓,包括:根据车体的尺寸,确定车辆的二维轮廓框;
步骤s2、根据设定的轨迹采样时间点Ti,获得面向自动驾驶应用场景中车辆的二维时空轨迹中的二维轨迹采样点pi;
pi=(xi,yi...

【专利技术属性】
技术研发人员:大方刘志超
申请(专利权)人:北京轻舟智航科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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