【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆自动驾驶领域，具体涉及一种自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法。
技术介绍
1、近年来自动驾驶技术发展迅速，自动驾驶软件算法的迭代十分迅速，功能也在不断的丰富。而在这其中，由于l4级别自动驾驶中，算法迭代较快，且需要对比多种算法的优劣。
2、在自动驾驶路径规划中，参考点的选取是非常重要的，高效、准确的参考点选取方法可以显著提高自动驾驶体验。在现有技术中，有两种点选取方法：第一种是apollo开源代码(apollo是百度开发的自动驾驶平台)，其中通过计算车辆位置与规划轨迹上的投影的方式得到投影点，纵向误差的计算以投影点作为参考。横向的预瞄点则是通过设定预瞄时间，根据车速求取动态的预瞄距离，根据车辆姿态、预瞄距离求取预瞄点，以此预瞄点通过黄金选择法计算在规划轨迹上的投影点，以此点为参考来计算横向误差。第二种是仅用于横向误差计算的选点方式，将规划轨迹转化到自车坐标系，根据车速与预瞄时间的设置，求取动态预瞄距离。根据车辆姿态、预瞄距离求自车rfu坐标系(rfu代表"right，front，up"，即右前上。这是一种车辆坐标系)下车头方向的距离xvehicle，该xvehicle通常表示车辆坐标系下的横向位置，遍历转化后的规划轨迹中xtrajectory值，该xtrajectory表示规划轨迹(路径规划生成的轨迹)在车辆坐标系下的横向位置。求取最接近的两个x值。再以插值的方式求取规划轨迹中的点。以此点作为参考计算横向误差。
3、但是在使用上述方法时，发现如下缺点，在第一种方法中，投影点的计算需要
技术实现思路
1、为解决上述问题，本申请的目的在于，提供一种实现更短的响应时间，并保证选点的稳定性，大幅提高参考点的选点效率的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法。
2、本申请实施例提供了一种自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，包括如下步骤：
3、s1)获取车辆信息及规划轨迹信息点，所述规划轨迹信息点为离散信息点；
4、s2)配置收敛条件并根据所述收敛条件、所述车辆信息及规划轨迹信息点计算车辆的规划轨迹参考点，所述收敛条件包括规划轨迹信息点的选取规则及车头朝向与所述规划轨迹信息点的夹角；
5、s3)根据所述规划轨迹参考点及所述车辆信息计算当前位置横向偏移量的误差；
6、s4)将所述当前位置横向偏移量的误差用于横向控制的方向盘转角。
7、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，所述车辆信息包括当前车速、当前位置及当前横摆角。
8、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，所述规划轨迹信息点包括规划位置信息、规划车辆横摆角、规划速度、规划曲率及规划加速度。
9、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，规划轨迹信息点的选取规则包括前密后疏。
10、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，所述规划轨迹参考点采用遍历方式计算，所述遍历方式计算进一步包括：
11、s21)建立车辆rfu坐标系，所述车辆rfu坐标系以车辆位置为o点，车头朝向x轴方向，y轴垂直于x轴；
12、s22)根据所述收敛条件及所述规划轨迹信息建立所述规划轨迹参考点的余弦数学模型；
13、s23)根据所述车辆信息及规划轨迹信息以遍历方式计算所述参考点的余弦数学模型的值，当在遍历计算中所述参考点的余弦数学模型的值符号变换时，则跳出遍历计算并存储经过遍历计算的当前规划点索引同时执行下一步，当遍历计算的所有所述参考点a的余弦数学模型的值为不可计算时，则选择初始规划轨迹点为所述规划轨迹参考点；
14、s24)根据所述当前规划点索引通过差值方式计算规划轨迹参考点。
15、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，所述初始规划轨迹点为时刻为0的点。
16、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，所述车头朝向与所述规划轨迹信息点的夹角为90°。
17、进一步，所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，所述规划轨迹参考点包括位置信息、里程信息、时间信息及航向角。
18、本申请还提供了一种自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点装置，包括存储器和处理器；
19、所述存储器用于存储计算机程序；
20、所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如上所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法。
21、本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法。
22、本申请实施例提供的技术方案具有如下优点：
23、1.由于配置了收敛条件，可增加选点的效率；
24、2.由于设置了规划轨迹信息点的选取规则，可减少选取的参考点数；
25、3.由于设置了余弦数学模型可增加运算的效率；
26、4.由于选择初始规划轨迹点为所述规划轨迹参考点有效解决了当轨迹参考点无法计算的情况。
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1.一种自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述车辆信息包括当前车速、当前位置及当前横摆角。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述规划轨迹信息点包括规划位置信息、规划车辆横摆角、规划速度、规划曲率及规划加速度。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，规划轨迹信息点的选取规则包括前密后疏。
5.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述规划轨迹参考点采用遍历方式计算，所述遍历方式计算进一步包括：
6.根据权利要求5所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述初始规划轨迹点为时刻为0的点。
7.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述车头朝向与所述规划轨迹信息点的夹角为90°。
8.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考
9.一种自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点装置，其特征在于，包括存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8任一项所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述车辆信息包括当前车速、当前位置及当前横摆角。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述规划轨迹信息点包括规划位置信息、规划车辆横摆角、规划速度、规划曲率及规划加速度。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，规划轨迹信息点的选取规则包括前密后疏。
5.根据权利要求1所述的自动驾驶场景下规划轨迹参考点的选点方法，其特征在于，所述规划轨迹参考点采用遍历方式计算，所述遍历方式计算进一步包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：周方睿，任超，刘君勋，李江，
申请(专利权)人：上汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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