基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划方法技术

本申请涉及一种基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划方法，其中，方法包括：基于自车周围环境碰撞风险场，确定当前自车的周围环境的风险值，根据风险值和预设风险阈值识别当前冰雪道路的碰撞风险状态；采集当前自车的轮胎的运行状态，根据运行状态确定当前自车的实际工况；基于碰撞风险状态和当前自车的实际工况构建有限状态机，利用有限状态机转换当前自车的实际工况，并根据实际工况的转换结果匹配最佳的轨迹规划算法，以按照最佳的轨迹规划算法规划在当前冰雪道路上的车辆行驶轨迹。由此，解决了相关技术难以进行可靠的冰雪道路风险评估，无法对冰雪道路的碰撞风险等级进行底层轨迹规划算法的选择等问题。等级进行底层轨迹规划算法的选择等问题。等级进行底层轨迹规划算法的选择等问题。

【技术实现步骤摘要】
基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划方法


[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别涉及一种基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划方法。

技术介绍

[0002]冰雪路面附着系数低且具有时变性，同时冰雪路面交通事故频发，突发事件较多，对自动驾驶车辆的行车安全带来很大的隐患。在冰雪路面上做出安全的决策时，自动驾驶汽车在冰雪路面上的决策方法需要具备高精度，高实时等特性，同时需要全面考虑冰雪路面的特征以及路面上其他交通参与者对自车的影响。
[0003]现有的自动驾驶车辆决策方法一般可分为基于有限状态机、基于优化以及基于学习三种方法，其中仅有基于优化和基于学习的方法能够输出具体的轨迹，其在冰雪路面上是非常必要的，但是基于优化的算法计算量大，无法做到高实时性，同时，对于冰雪路面这类复杂场景而言，直接采用如强化学习等基于学习的决策方法很难训练出有效的网络；不同于基于优化和基于学习的方法，基于有限状态机的方法具有应用便利，计算量小的特点，尽管无法规划出轨迹，但是可以利用有限状态机进行上层决策，即利用有限状态机将自车的工况分类，同时考本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：基于自车周围环境碰撞风险场，确定当前自车的周围环境的风险值，根据所述风险值和预设风险阈值识别当前冰雪道路的碰撞风险状态；采集所述当前自车的轮胎的运行状态，根据所述运行状态确定所述当前自车的实际工况，以及基于所述碰撞风险状态和所述当前自车的实际工况构建有限状态机，利用所述有限状态机转换所述当前自车的实际工况，并根据所述实际工况的转换结果匹配最佳的轨迹规划算法，以按照所述最佳的轨迹规划算法规划在所述当前冰雪道路上的车辆行驶轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于自车周围环境碰撞风险场，确定当前自车的周围环境的风险值之前，包括：检测其他周围车辆的侧向加速度，基于所述其他周围车辆的侧向加速度和预设失稳风险阈值，构建所述当前冰雪道路上其他周围车辆的失稳风险场；获取所述当前冰雪道路的附着系数，根据所述附着系数生成道路附着系数风险场；基于所述失稳风险场和所述道路附着系数风险场构建所述自车周围环境碰撞风险场。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险值和预设风险阈值识别当前冰雪道路的碰撞风险状态，包括：以所述当前自车的位置为中心，构建满足预设要求的风险区域；获取所述风险区域内所述自车周围环境碰撞风险场的场强的最大值，将所述最大值作为所述当前自车周围环境的风险值；对比所述风险值与预设风险阈值，若对比结果为所述风险值大于或等于所述预设风险阈值，则判定所述当前冰雪道路碰撞风险状态为高风险状态，否则判定所述当前冰雪道路碰撞风险状态为低风险状态。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述当前自车的轮胎的运行状态，根据所述运行状态确定所述当前自车的实际工况，包括：检测自车车辆轮胎的滑移率；当所述自车车辆轮胎的滑移率处于第一预设区间内时，则判定所述当前自车的实际工况为常规工况；当所述自车车辆轮胎的滑移率在第二预设区间内时，则判定所述当前自车的实际工况为过渡工况；当所述自车车辆轮胎的滑移率在第三预设区间内时，则判定所述当前自车的实际工况为极限工况；所述第一预设区间的最大值小于所述第二预设区间的最小值，所述第二预设区间的最大值小于所述第三预设区间的最小值。5.一种基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划装置，其特征在于，包括：识别模块，用于基于自车周围环境碰撞风险场，确定当前自车的周围环境的风险值，根据所述风险值和预设风险阈值识别当前冰雪道路的碰撞风险状态；采集模块，采集所述当前自车的轮胎的运行状态，根据所述运行状态确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑昊天，王建强，许庆，李帅，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：