无人驾驶车路径规划方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人驾驶车路径规划方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取车辆周边环境信息并确定障碍物信息；根据障碍物信息确定目标速度范围以及目标旋转加速度范围；根据当前位置信息、目标速度范围以及目标旋转加速度范围生成若干局部路径；根据当前速度以及目标速度范围确定各局部路径对应的能量回收制动等级；根据能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值；根据各局部路径对应的代价函数值确定最优局部路径。本发明专利技术基于障碍物信息预测速度以及旋转加速度，确定多条局部路径以及能量回收制动等级，基于能量回收等级选择最优规划路径，保证车辆在沿着最优规划路径行驶时保持能量回收效率，提高了无人驾驶车辆能量回收效率。驶车辆能量回收效率。驶车辆能量回收效率。

【技术实现步骤摘要】
无人驾驶车路径规划方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及无人驾驶
，尤其涉及一种无人驾驶车路径规划方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有无人驾驶车在进行能量回收时，通常根据感知及定位等模块确定当前工况，通过不同工况调节电机执行器和制动阀的控制比例，以实现回收能量，这种方法没有突出无人驾驶车辆实时规划路径的优势，缺乏前瞻性。而现有的无人驾驶车在进行路径规划时，一般仅考虑位置信息以及与障碍物之间的距离信息，不能最大化回收能量。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种无人驾驶车路径规划方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有的无人驾驶车能量回收效率低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种无人驾驶车路径规划方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]获取车辆周边环境信息，并根据所述车辆周边环境信息确定障碍物信息；
[0007]根据所述障本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述无人驾驶车路径规划方法包括：获取车辆周边环境信息，并根据所述车辆周边环境信息确定障碍物信息；根据所述障碍物信息确定目标速度范围以及目标旋转加速度范围；根据当前位置信息、所述目标速度范围以及所述目标旋转加速度范围生成若干局部路径；根据当前速度以及所述目标速度范围确定各局部路径对应的能量回收制动等级；根据所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值；根据所述各局部路径对应的代价函数值确定最优局部路径。2.如权利要求1所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值之前，所述方法还包括：获取目的地信息，并根据所述目的地信息生成全局参考路径；根据所述全局参考路径确定各局部路径分别对应的路径代价值；所述根据所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值，包括：根据所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值。3.如权利要求2所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值之前，所述方法还包括：确定各局部路径分别对应的终点位置信息；根据所述终点位置信息以及所述障碍物信息确定障碍物距离代价值；所述根据所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值，包括：根据所述障碍物距离代价值、所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值。4.如权利要求1所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据当前位置信息、所述目标速度范围以及所述目标旋转加速度范围生成若干局部路径，包括：按照预设选取策略从所述目标速度范围内选取若干目标速度，并从所述目标旋转加速度范围选取若干目标旋转加速度；基于所述若干目标速度以及所述若干目标旋转加速度生成若干预测组合，其中，所述预测组合包括一一对应的目标速度以及目标旋转加速度；根据所述当前位置信息以及所述若干预测组合对预设时间间隔内的行驶轨迹进行拟合，生成若干局部路径。5.如权利要求1所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据当前速度以及所述目标速度范围确定各局部路径对应的能量回收制动等级，包括：根据当前速度以及所述目标速度范围确定各局部路径对应的制动加速度；根据所述制动加速度确定制...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗文，林厚行，覃毅哲，伍家胜，覃安之，农东华，
申请(专利权)人：东风柳州汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：