路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：根据行驶起始点和行驶终止点，确定全局道路路径信息；对目标车辆周围环境进行实时检测；执行以下路径规划步骤：获取点云数据集；对点云数据集进行地面分割，得到道路边界信息；对点云数据集进行障碍物检测，得到障碍物信息；将道路边界信息和障碍物信息进行坐标转换，以生成世界坐标下的道路边界信息和障碍物信息；确定局部避障道路路径信息；对全局道路路径信息进行路径更新，以及控制目标车辆行驶至行驶终止点。该实施方式可以结合车辆本身的物理限制和车辆周围环境的限制，使车辆在车道上平稳地行驶至行驶终止点，从而提高车辆的行驶安全。高车辆的行驶安全。高车辆的行驶安全。

【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

技术介绍

[0002]车辆的全局规划路径，是在全局环境中规划出一条从行驶起始点至行驶终止点的无碰撞路径。车辆依据全局规划路径进行行驶，在行驶过程中，通过车辆装载的各种传感器感知车辆周围局部环境，并对检测到的障碍物进行躲避，直至行驶至行驶终止点。对于路径规划，通常采用的方式为：采用传统的人工势场算法，将车辆周围环境信息抽象为引力场函数和斥力场函数，通过合力场函数规划一条从行驶起点至行驶终止点的无碰撞路径。
[0003]然而，专利技术人发现，当采用上述方式来规划车辆的行驶路径，经常会存在如下技术问题：第一，由于传统人工势场算法在复杂环境中存在零势场位置和局部最小值的问题，导致车辆陷入局部最优解，从而使车辆无法行驶至行驶终止点以及在障碍物附近出现震荡问题。
[0004]第二，由于道路存在不同程度的曲面，在非平直地面上容易出现分割不足、过分分割，导致地面分割的效率和精确度较低。
[0005]第三，对道路边界信息的提取，由于道路中障碍物的遮挡，会导致道路边界信息提取准确度较低，使得提取的道路边界信息与实际有偏差，进而降低车辆行驶安全。
[0006]该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0007]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0008]本公开的一些实施例提出了路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
[0009]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种路径规划方法，包括：根据获取的目标用户设置的行驶起始点和行驶终止点，确定与目标地图对应的全局道路路径信息；响应于确定目标车辆位于上述行驶起始点，对上述目标车辆周围环境进行实时检测；响应于确定上述目标车辆检测到障碍物，执行以下路径规划步骤：控制上述目标车辆装载的激光雷达获取目标路段的点云数据集；对上述点云数据集进行地面分割，得到道路边界信息；对上述点云数据集进行障碍物检测，得到障碍物信息，其中，上述障碍物信息包括：静态障碍物信息和动态障碍物信息；将上述道路边界信息和上述障碍物信息进行坐标转换，以生成世界坐标下的道路边界信息和障碍物信息，作为第一道路边界信息和第一障碍物信息；根据上
述第一道路边界信息和上述第一障碍物信息，确定局部避障道路路径信息；根据上述局部避障道路路径信息，对上述全局道路路径信息进行路径更新，以及控制上述目标车辆行驶至上述行驶终止点。
[0010]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种路径规划装置，包括：确定单元，被配置成根据获取的目标用户设置的行驶起始点和行驶终止点，确定与目标地图对应的全局道路路径信息；实时检测单元，被配置成响应于确定目标车辆位于上述行驶起始点，对上述目标车辆周围环境进行实时检测；执行单元，被配置成响应于确定上述目标车辆检测到障碍物，执行以下路径规划步骤：控制上述目标车辆装载的激光雷达获取目标路段的点云数据集；对上述点云数据集进行地面分割，得到道路边界信息；对上述点云数据集进行障碍物检测，得到障碍物信息，其中，上述障碍物信息包括：静态障碍物信息和动态障碍物信息；将上述道路边界信息和上述障碍物信息进行坐标转换，以生成世界坐标下的道路边界信息和障碍物信息，作为第一道路边界信息和第一障碍物信息；根据上述第一道路边界信息和上述第一障碍物信息，确定局部避障道路路径信息；根据上述局部避障道路路径信息，对上述全局道路路径信息进行路径更新，以及控制上述目标车辆行驶至上述行驶终止点。
[0011]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0012]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0013]本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：本公开的一些实施例的路径规划方法可以结合车辆本身的物理限制和车辆周围环境的限制，使车辆在车道上平稳行驶至行驶终止点，从而提高车辆的行驶安全。具体来说，车辆无法行驶至行驶终止点以及在障碍物附近出现震荡问题的原因在于：由于传统人工势场算法在复杂环境中存在零势场位置和局部最小值的问题，导致车辆陷入局部最优解。基于此，本公开的一些实施例的路径规划方法可以首先，根据获取的目标用户设置的行驶起始点和行驶终止点，确定与目标地图对应的全局道路路径信息。在这里，得到的全局道路路径信息用于对目标车辆进行路径参考，避免与目标地图中的静态障碍物发生碰撞。然后，响应于确定目标车辆位于上述行驶起始点，对上述目标车辆周围环境进行实时检测。在这里，主要是对目标车辆周围环境中动态障碍物的检测，减少车辆因突发情况造成交通事故，进而提高车辆的安全度。最后，响应于确定上述目标车辆检测到障碍物，执行以下路径规划步骤：第一步，控制上述目标车辆装载的激光雷达获取目标路段的点云数据集。在这里，得到的点云数据集用于后续提取道路边界信息和障碍物信息。第二步，对上述点云数据集进行地面分割，得到道路边界信息。第三步，对上述点云数据集进行障碍物检测，得到障碍物信息，其中，上述障碍物信息包括：静态障碍物信息和动态障碍物信息。在这里，得到的道路边界信息和障碍物信息用于后续确定局部避障道路路径信息。第四步，将上述道路边界信息和上述障碍物信息进行坐标转换，以生成世界坐标下的道路边界信息和障碍物信息，作为第一道路边界信息和第一障碍物信息。第五步，根据上述第一道路边界信息和上述第一障碍物信息，确定局部避障道路路径信息。在这里，依据目标车辆本身的物理限制和环境限制，规划出一条局部避障道路路径信息，有效解决了传统人工势场算法的不可达和局部最优解的问题。第六步，根据上述局部避障道路路
径信息，对上述全局道路路径信息进行路径更新，以及控制上述目标车辆行驶至上述行驶终止点。在这里，目标车辆依据得到的局部避障道路路径信息驶行至行驶终止点，减少了目标车辆在障碍物附近出现震荡问题，提高了目标车辆的行驶安全。由此可得，该路径规划方法可以结合车辆本身和环境的限制，使车辆在车道上平稳地行驶至行驶终止点，从而提高车辆的行驶安全。
附图说明
[0014]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0015]图1是根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，包括：根据获取的目标用户设置的行驶起始点和行驶终止点，确定与目标地图对应的全局道路路径信息；响应于确定目标车辆位于所述行驶起始点，对所述目标车辆周围环境进行实时检测；响应于确定所述目标车辆检测到障碍物，执行以下路径规划步骤：控制所述目标车辆装载的激光雷达获取目标路段的点云数据集；对所述点云数据集进行地面分割，得到道路边界信息；对所述点云数据集进行障碍物检测，得到障碍物信息，其中，所述障碍物信息包括：静态障碍物信息和动态障碍物信息；将所述道路边界信息和所述障碍物信息进行坐标转换，以生成世界坐标下的道路边界信息和障碍物信息，作为第一道路边界信息和第一障碍物信息；根据所述第一道路边界信息和所述第一障碍物信息，确定局部避障道路路径信息；根据所述局部避障道路路径信息，对所述全局道路路径信息进行路径更新，以及控制所述目标车辆行驶至所述行驶终止点。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定所述目标车辆未检测到障碍物，根据所述全局道路路径信息，控制所述目标车辆行驶至所述行驶终止点。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述点云数据集进行地面分割，得到道路边界信息，包括：对所述点云数据集进行运动畸形矫正，以生成位于所述目标车辆坐标系下的同一时刻的点云数据集，作为第一点云数据集；对所述第一点云数据集进行滤波处理，以生成预设范围内的滤波后的第一点云数据集，作为第二点云数据集；对所述第二点云数据集进行地面分割，得到地面点云数据集；对所述地面点云数据集进行筛选，得到道路边界点云数据集；响应于确定所述道路边界点云数据集不连续，根据所述道路边界点云数据集，生成道路边界信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述点云数据集进行障碍物检测，得到障碍物信息，包括：将所述点云数据集进行预处理，得到所述点云数据集的稀疏张量；将所述稀疏张量输入至障碍物检测模型，得到障碍物信息，其中，所述障碍物检测模型是通过以下步骤得到的：获取样本集，其中，所述样本集包括：障碍物图像集，与障碍物图像集对应的样本标签集；对于所述样本集中的每个样本，执行以下训练步骤：将所述样本的障碍物图像输入至初始障碍物检测模型，得到所述样本对应的障碍物识别结果；将所述障碍物识别结果与对应的障碍物图像对应的样本标签进行比较；根据比较结果确定所述初始障碍物检测模型是否达到预设的优化目标；
响应于确定初始障碍物检测模型达到所述优化目标，将初始障碍物检测模型作为训练完成的障碍物检测模型；响应于确定初始障碍物检测模型未达到所述优化目标，调整初始障碍物检测模型的相关参数，以及从所述样本集中重...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雄，李敏，蒋建辉，蔡仲辉，申苗，刘智睿，艾永军，黄家琪，
申请(专利权)人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：