本申请公开了一种基于NURBS的车辆全局路径平滑方法及系统，其中方法步骤包括：对自动驾驶场景周边环境进行测绘，得到自动驾驶场景的激光雷达点云地图；在激光雷达点云地图上进行节点标识，完成拓扑地图绘制；对标识的节点进行权重评估，得到权重系数；基于权重系数，在拓扑地图上确定最优全局路径；对全局路径进行NURBS曲线平滑处理，得到NURBS路径；根据自动驾驶车辆需求，更新NURBS路径，直至完成自动驾驶任务。本申请解决了拓扑路径无法满足车辆运动学要求的问题，同时对自动驾驶车辆的停靠等临时需求提出了一种新的解决方案，减少了规划系统的处理量。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶领域，具体涉及一种基于nurbs的车辆全局路径平滑方法及系统。
技术介绍
1、常用的自动驾驶环境地图主要为栅格地图、拓扑地图以及高精度地图。栅格地图容易构建、保存，对位置有唯一的表示，但规划效率不高，空间浪费，不利于自动驾驶车辆实时处理；高精度地图制作流程繁琐，现有状态下国内仅有部分厂商拥有较为成熟的高精度地图数据，且普通用户难以针对特定的需求定制使用；拓扑地图结构简易、空间复杂度低，制作简单，能够大大降低一般场景下自动驾驶的落地门槛。
2、拓扑路径由节点和线段组成，各线段的连接处存在拐点，不符合车辆运动学的要求，无法直接满足自动驾驶车辆的行驶需求。因此，在得到车辆的拓扑全局路径后，需要对其进行平滑处理，以满足后续轨迹规划的需要。
3、车辆全局路径平滑方法常用的为贝塞尔曲线和b样条曲线。贝塞尔曲线基于控制点进行拟合，但改变控制点，将会引起整个曲线的变化，不利于局部修整；b样条曲线解决了贝塞尔曲线不能局部修整的问题，且能够支持节点插入，但其不能精确表示除抛物线型外的二次曲线，无法完全满足工程应用的需求。
技术实现思路
1、为解决上述背景中的技术问题，本申请基于拓扑地图，提出了一种基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，其能够在不失精准度的条件下，使用一种非常便捷简易的环境地图，对车辆全局路径进行更优的平滑处理，并赋予自动驾驶车辆全局路径新的功能。
2、为实现上述目的，本申请提供了一种基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，步骤包括：</p>3、对自动驾驶场景周边环境进行测绘，得到所述自动驾驶场景的激光雷达点云地图；
4、在所述激光雷达点云地图上进行节点标识，完成拓扑地图绘制；
5、对标识的所述节点进行权重评估，得到权重系数；
6、基于所述权重系数，在所述拓扑地图上确定最优全局路径；
7、对所述全局路径进行nurbs曲线平滑处理，得到nurbs路径；
8、根据自动驾驶车辆需求，更新所述nurbs路径，直至完成自动驾驶任务。
9、优选的，进行所述权重评估的方法包括：
10、对标识的所述节点进行权重初始化；
11、对初始化的权重设计权重约束函数；
12、对约束后的权重进行计算，完成权重评估。
13、优选的，进行所述权重初始化的方法包括：
14、初始化权重ωi：
15、将“默认节点”的权重初始化为1；
16、将“必须经过的节点”的权重初始化为“pass”；
17、将“需要停靠、接近的节点”的权重初始化为“close”；
18、将“不能对全局路径产生影响的节点”，权重初始化为“unaffected”；
19、将“需要动态调整的节点”的权重初始化为“dynamic”；
20、将“新添加的节点”的权重初始化为1。
21、优选的，设计所述权重约束函数的方法包括：
22、
23、
24、其中，f(v)为车辆在车速为v下的权重约束函数；ν为车辆行驶速度；l为车辆轴距；μ为静摩擦系数；g为重力加速度；r为车辆最小转向半径；r(ν)为车辆在车速为ν下的转向半径。
25、优选的，对权重进行计算的方法包括：
26、初始化权重为1时：
27、ωi＝1
28、初始化权重为“pass”时：
29、ωi＝mf(ν)
30、初始化权重为“close”时：
31、ωi＝1+nf(ν)
32、初始化权重为“dynamic”：
33、ωi＝af(ν)
34、其中，m和n为常数；a为动态调整因子。
35、优选的，确定所述最优全局路径的方法包括：检验是否存在节点pi权重值为“pass”，若存在，根据起始点、节点pi、终止点以及所有权重值不为“unaffected”的节点，确定所述最优全局路径。
36、优选的，得到所述nurbs路径的方法包括：
37、根据标识的所述节点，确定控制点个数和曲线阶次；
38、基于所述控制点个数和所述曲线阶次，计算节点矢量；
39、根据de boor-cox定义基函数；
40、基于所述基函数，根据所述权重系数和所述节点矢量，计算nurbs曲线，得到所述nurbs路径。
41、本申请还提供了一种基于nurbs的车辆全局路径平滑系统，包括：测绘模块、绘制模块、评估模块、确定模块、优化模块和更新模块；
42、所述测绘模块用于对自动驾驶场景周边环境进行测绘，得到所述自动驾驶场景的激光雷达点云地图；
43、所述绘制模块用于在所述激光雷达点云地图上进行节点标识，完成拓扑地图绘制；
44、所述评估模块用于对标识的所述节点进行权重评估，得到权重系数；
45、所述确定模块用于基于所述权重系数，在所述拓扑地图上确定最优全局路径；
46、所述优化模块用于对所述全局路径进行nurbs曲线平滑处理，得到nurbs路径；
47、所述更新模块用于根据自动驾驶车辆需求，更新所述nurbs路径，直至完成自动驾驶任务。
48、与现有技术相比，本申请的有益效果如下：
49、本申请基于nurbs曲线实现自动驾驶车辆全局路径的平滑处理，利用较小的占用空间、保证良好的精确度的同时，以较高的效率实现了全局路径更高精度的平滑处理。本申请解决了拓扑路径无法满足车辆运动学要求的问题，同时对自动驾驶车辆的停靠等临时需求提出了一种新的解决方案，减少了规划系统的处理量。通过引入nurbs的权重，在不改变地图节点的情况下，实现对全局路径的实时处理，在工程应用中有良好的效果，降低了自动驾驶落地门槛。
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【技术保护点】
1.一种基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，进行所述权重评估的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，进行所述权重初始化的方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，设计所述权重约束函数的方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，对权重进行计算的方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，确定所述最优全局路径的方法包括：检验是否存在节点Pi权重值为“pass”，若存在，根据起始点、节点Pi、终止点以及所有权重值不为“unaffected”的节点，确定所述最优全局路径。
7.根据权利要求1所述的基于NURBS的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，得到所述NURBS路径的方法包括：
8.一种基于NURBS的车辆全局路径平滑系统，其特征在于，包括：测绘模块、绘制模块、评估模块、确定模块、优化模块和更新模块；
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【技术特征摘要】
1.一种基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，进行所述权重评估的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，进行所述权重初始化的方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，设计所述权重约束函数的方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于nurbs的车辆全局路径平滑方法，其特征在于，对权重进行计算的方法包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏超，王励治，马寅珂，王鹏，张哲，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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