一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略制造技术

本发明专利技术公开了一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，属于无人驾驶技术领域，包括车载电脑；规划模块，安装在车载电脑的内部用于进行自动驾驶规划；控制模块，安装在车载电脑的内部用于对车辆进行控制；决策模块，设置于车载电脑的内部用于对车辆进行执行处理；通过结合高精地图提供的动态交通信息，实时地调整系统对车辆计划的行驶路径，最后找到目的地的最佳路径。自动驾驶系统的决策技术也基于深度学习，通过处理高精地图和预测两个模块提供的数据，规划模块可以不断改进和完善，使整个智能驾驶系统更加可靠，即使在现实复杂多变的交通中，系统也可以做出合理的判断最优的规划路径。划路径。划路径。

【技术实现步骤摘要】
一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略


[0001]本专利技术属于无人驾驶
，具体涉及一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略。

技术介绍

[0002]2019底，有500万辆大货车用于500公里半径的干线运输；1000万辆货车用于50公里半径区域运输；而在5公里半径的毛细物流领域，则有3000万辆微型车、三轮和两轮车在为电商物流和外卖市场服务，市场前景广阔，目前国内多家互联网企业均在开展园区自动驾驶解决方案的研发，2020年4月，京东物流的无人配送车，在疫情期间的物流环节发挥重要作用，轻型自动驾驶物流车产品的技术基础是基于自动驾驶技术、智慧物流、车联网等新兴技术。
[0003]但是目前的物流配送仅仅只是运用到了相关的自动驾驶，对自动驾驶物流配送中的规划控制不够完善，导致物流配送容易造成拥堵，无接触配送电动车的应用可以有效降低物流行业的运输成本，提升工作效率，但市场仍缺乏标杆性产品，因此提出此种能够完善无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，以解决上述
技术介绍
中的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，包括车载电脑；
[0006]规划模块，安装在车载电脑的内部用于进行自动驾驶规划；
[0007]控制模块，安装在车载电脑的内部用于对车辆进行控制；
[0008]决策模块，设置于车载电脑的内部用于对车辆进行执行处理。
[0009]进一步的，所述车载电脑还包括有安装于车载电脑顶部四周的紧固螺栓，所述车载电脑的顶部安装有散热网，所述车载电脑的表面设置有多个连接端口。
[0010]进一步的，所述决策模块还包括有感知模块和预测模块，用于对车辆的轨迹进行预测和感知。
[0011]进一步的，所述车载电脑还包括有设置于车载电脑内部的路由模块、定位模块和高精地图，所述定位模块和高精地图能够向路由模块和控制模块发送位置信息，所述控制模块包括有横向控制和纵向控制，所述规划模块还包括有内部的轨迹规划和速度规划。
[0012]进一步的，所述规划模块将通过结合导航的地图、路线、当前位置、车辆的基本状态信息和障碍物信息计算出一条舒适并且安全的路径给控制模块。
[0013]进一步的，包括以下步骤：
[0014]步骤一：规划模块首先从主函数MAIN函数入口，首先进行规划模块的初始化，获取高精度地图信息，在初始化函数内部，之后执行适配器管理者对象的初始化状态，接着检查
适配器管理者里定位适配器、底盘适配器、路由寻径响应适配器、路由寻径请求适配器的初始化状态，若启用预测，则继续检查预测适配器的初始化状态，若启用交通信号灯，则继续检查交通信号灯适配器的初始化状态；
[0015]步骤二：接下来，执行候选路径的初始化，此后调用Planning:RegisterPlanners将RTKReplay Planner、EMPlanner对象的创建函数注册到计划者工厂类对象planner_factory_中，另外通过读取配置文件中给定的计划者类型，使用planner_factory_.CreateObject(config_.planner_type)动态生成所需的计划者对象，实际生成EM Planner对象，使用的是EM算法，最后执行计划者对象的初始化；
[0016]步骤三：实际执行规划的函数是RunOnce函数，来执行具体的工作。该函数首先调用AdapterManager类的相关函数来获取规划所需的定位、底盘信息；接着基于上述信息；调用ComputeStitchingTrajectory函数计算粘合轨迹，如果以下情况我们会使用车辆目前自身位置来规划：
[0017]1.自动驾驶模式关闭；
[0018]2.或者我们从上一次的规划周期里没有拿到轨迹；
[0019]3.或者位置偏离实际和目标太远了；
[0020]步骤四：这些情况会调用ComputeReinitStitchingTrajectory函数，用车辆自身的x,y,z,角度，曲率，线速度，线加速度作为规划的起始点开始规划，可是如果用自身位置来作为起始点，会导致轨迹不连续，一般用自身位置在上一次轨迹的投影点，作为规划的起始点；
[0021]步骤五：之后调用Planning:InitFrame函数初始化规划帧；如果一切正常，就调用Planning:Plan函数执行实际的规划，调用规划者对象的Plan函数，当前实现就是调用EM规划算法中的plan函数，决策得到可用参考线信息集；接着调用Frame:FindDriveReferenceLineInfo函数从可用参考线信息集获取最优的参考线信息：best_reference_line；FindDriveReferenceLineInfo该函数从可用的参考线信息列表中找到代价值最低的一条参考线信息，作为最终的驾驶路径
[0022]步骤六：之后是整个函数的核心算法，针对当前帧frame和参考线信息，逐一调用任务类对象数组里的优化器进行最优估计，计算当前参考线的最优路径和速度；
[0023]步骤七：最后调用Planning:PublishPlanningPb函数将计算出的规划路径发布给控制模块，由控制模块执行相关的加减速，转向等动作。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0025]1、本专利技术通过结合高精地图提供的动态交通信息，实时地调整系统对车辆计划的行驶路径，最后找到目的地的最佳路径。自动驾驶系统的决策技术也基于深度学习，通过处理高精地图和预测两个模块提供的数据，规划模块可以不断改进和完善，使整个智能驾驶系统更加可靠，即使在现实复杂多变的交通中，系统也可以做出合理的判断最优的规划路径；
[0026]2、本专利技术通过结合导航的地图，路线，当前位置，车辆的基本状态信息(如：车辆定位，速度，加速度，整车底盘CANBUS信息)，障碍物信息，以及交通参与者的预测信息等，规划模块计算出一条舒适并且安全的路径给控制模块，Planning模块发出的轨迹是局部的轨迹，不是导航路径。首先需要路由模块根据当前车辆信息和交通信息规划出一条最优的全
局导航路线，然后规划模块根据这个导航路线再计算出局部规划路线；
[0027]3、本专利技术通过规划模块，可以帮助路线规划，提供不同路线的选择，帮助车辆找到合适的行车空间，还可以帮助识别车道的确切中心线，使得车辆靠中心行驶。
附图说明
[0028]图1是本专利技术的整体结构示意图；
[0029]图2是本专利技术的车载电脑内部结构示意图；
[0030]图3是本专利技术的规划模块结构示意图；
[0031]图4是本专利技术的流程结构示意图；
[0032]图5是本专利技术的规划控制流程结构示意图。
[0033]图中：1、车载电脑；2、紧固螺栓；3、连接端口；4、散热网；5、规划模块；6、决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，其特征在于：包括车载电脑(1)；规划模块(5)，安装在车载电脑(1)的内部用于进行自动驾驶规划；控制模块(8)，安装在车载电脑(1)的内部用于对车辆进行控制；决策模块(6)，设置于车载电脑(1)的内部用于对车辆进行执行处理。2.根据权利要求1所述的无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，其特征在于：所述车载电脑(1)还包括有安装于车载电脑(1)顶部四周的紧固螺栓(2)，所述车载电脑(1)的顶部安装有散热网(4)，所述车载电脑(1)的表面设置有多个连接端口(3)。3.根据权利要求1所述的无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，其特征在于：所述决策模块(6)还包括有感知模块(9)和预测模块(10)，用于对车辆的轨迹进行预测和感知。4.根据权利要求1所述的无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，其特征在于：所述车载电脑(1)还包括有设置于车载电脑(1)内部的路由模块(7)、定位模块(11)和高精地图(12)，所述定位模块(11)和高精地图(12)能够向路由模块(7)和控制模块(8)发送位置信息，所述控制模块(8)包括有横向控制和纵向控制，所述规划模块(5)还包括有内部的轨迹规划和速度规划。5.根据权利要求1所述的无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，其特征在于：所述规划模块(5)将通过结合导航的地图、路线、当前位置、车辆的基本状态信息和障碍物信息计算出一条舒适并且安全的路径给控制模块(8)。6.根据权利要求5所述的无人接触物流配送自动驾驶规划控制策略，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：规划模块首先从主函数MAIN函数入口，首先进行规划模块的初始化，获取高精度地图信息，在初始化函数内部，之后执行适配器管理者对象的初始化状态，接着检查适配器管理者里定位适配器、底盘适配器、路由寻径响应适配器、路由寻径请求适配器的初始化状态，若启用预测，则继续检查预测适配器的初始化状态，若启用交通信号灯，则继续检查交通信号灯适配器的初始化状态；步骤二：接下来，执行候选路径的初始化，此后调用Planning:RegisterPlanners将RTKReplay Planner、EMPlanner对象的创建函数注册到计划者工厂类对象planner_f...

【专利技术属性】
技术研发人员：王爱春，彭晨若，郑莉萍，黄少堂，江会华，李煜，黄良海，张超，冯令成，
申请(专利权)人：江铃汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：