【技术实现步骤摘要】
应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法及设备
[0001]本专利技术涉及一种应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法及设备，属于机器人运动规划
技术介绍
[0002]自动驾驶车辆是指带有先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，具备复杂环境感知、智能决策、规划和控制等功能，且能达到人类驾驶员水平的车辆。自动驾驶技术有潜力大幅减少因驾驶员失误和疏忽而造成的车辆碰撞事故的发生，被认为是解决交通安全问题的有效手段之一。同时，自动驾驶技术的应用可以改善交通拥堵情况。由于人类驾驶员反应时间长，环境感知能力与驾驶决策能力有限，会导致交通堵塞情况的发生。而自动驾驶车辆凭借先进的车载感知设备，可以缩短车辆反应时间，减少车辆间隔距离，减少刹车次数，从而使交通情况得到良好的改善。
[0003]完整的自动驾驶系统可以分为以下四个方面：定位、环境感知、决策规划以及运动控制。决策规划模块具体可以分为全局路线规划层，行为决策层，以及运动规划层。首先根据用户目的地以及路网信息通过全局路径规划模块生成一系列在路网中连续的路标点，将其传给行为决策模块。行为决策模块需要依据这些路标点以及环境感知模块传入的行人、障碍物、信号灯等信息来决策合适的驾驶行为，诸如保持沿车道直行、换道、刹车等，并且将其传给局部运动规划模块。最后局部运动规划模块接收到相应的驾驶行为决策信息之后，会依据通过定位模块得到的自身位姿、相应的无碰撞构型空间以及决策模块选择的驾驶行为规划出相应的运动轨迹，并将其传给下层的运动控制模块进行轨迹的跟踪。运动规划作为决策规划模块...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：首先利用改进的Informed RRT*算法对构型空间进行探索，快速生成可行的路径；然后利用Minimum Jerk算法对生成的路径进行优化处理，得到自动驾驶车辆行驶轨迹；所述利用改进的Informed RRT*算法对构型空间进行探索的过程，包括以下步骤：步骤1.1、建立节点集合V与线段集合E，将自动驾驶车辆当前位置作为起点加入到节点集合V中，并将V与E联合起来构成搜索树T；建立可行解集合X
soln
并初始化；步骤1.2、算法进入循环，遍历可行解集合X
soln
，并进行随机采样；当可行解集合X
soln
为空集时，在构型空间内进行随机均匀采样；当可行解集合X
soln
不为空集时，找到可行解集合X
soln
中累计代价最小的节点，并将其代价记为c
best
；每生成一次采样点作为一次循环；当Informed RRT*算法循环每进行第b次时，在偏置采样节点集合中随机挑选一个采样偏置节点，在以该节点为圆心，r为半径的圆内进行随机均匀采样；其中b与r均为提前设计的参数；当Informed RRT*算法循环每进行第b次以外的循环时，则在以起点和终点为焦点、c
best
为长轴，构建的椭圆内进行随机均匀采样；步骤1.3、针对步骤1.2中采样得到的节点x
rand
，若采样节点x
rand
在障碍物内，则返回步骤1.2进行下一循环；若采样节点x
rand
不在障碍物内，则遍历搜索树T，寻找到距离采样节点x
rand
最近的节点x
nearest
，将x
nearest
向x
rand
延伸一定距离δ，得到新增节点x
new
；若x
nearest
与x
new
所连线段与障碍物不相交，则将x
new
加入到搜索树T中；若x
nearest
与x
new
所连线段与障碍物相交，则返回步骤1.2进行下一循环；步骤1.4、遍历搜索树T，找到距离节点x
new
最近的γ个节点；将寻找到的γ个节点共同构成临近节点集合X
near
，遍历临近节点集合X
near
，对于其中每一个节点x
near
，若其与x
new
所连线段与障碍物相交，则从临近节点集合X
near
中删除该节点；步骤1.5、对于临近节点集合X
near
中的剩余节点，首先对其进行重连接，然后对集合X
near
中节点进行重布线；步骤1.6、当找到初始可行路径后，每次循环针对当前路径进行路径优化处理：以当前最优路径的最后一个节点，即位于终点目标区域的节点x
soln
为起始节点，沿搜索树T进行反向追溯，对于任一个节点x，若其父节点的父节点Parent(x
parent
)与x所连线段不存在碰撞，则修改x的父节点为Parent(x
parent
)，重复进行检测，直到节点x与x
’
所连线段不存在碰撞，与x
’
的父节点x”存在碰撞，则将x的父节点最终修改为x
’
，将x
’
加入到采样偏置节点集合中，再以x
’
为起始点重复进行该过程，直到到达起点x
start
；步骤1.7、当算法循环达到设定次数，或算法运行时间达到设定时间，算法跳出循环，输出当前最优路径。2.根据权利要求1所述的一种应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法，其特征在于，步骤1.4中遍历搜索树T，找到距离节点x
new
最近的γ个节点，γ表示为：其中η与τ
RRT*
为提前设计的参数，card(V)为节点集合V的节点数目。3.根据权利要求2所述的一种应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法，其特征在于，步骤1.5所述进行重连接的过程包括以下步骤：
遍历X
near
中的所有节点，找到节点x
min
，使得以x
min
为x
new
的父节点时，起点到达新增节点x
new
的代价最小。4.根据权利要求3所述的一种应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法，其特征在于，步骤1.5所述进行重布线的过程包括以下步骤：对于X
near
中的每一个节点x
near
，若以x
new
为x
near
的父节点时，从起点到达x
near
节点的代价变小，则将x
near
节点的父节点修改为x
new
。5.根据权利要求1、2、3或4所述的一种应用于自动驾驶车辆变道超车的轨迹规划方法，其特征在于，利用Minimum Jerk算法对生成的路径进行优化处理，得到自动驾驶车辆行驶轨迹的过程中，对于不符合最小转弯半径约束的轨迹部分，利用多项式螺旋线进行局部修改，最终生成可行的自动驾驶车辆行驶轨迹。6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：高亚斌，姜伟哲，吴立刚，罗文晟，左稳，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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