System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种泊车路径规划方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种泊车路径规划方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40823556 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-01 14:43
本申请实施例提供了一种泊车路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,电子设备可以获取泊车起点位姿、泊车终点位姿以及泊车地图;将泊车起点位姿、泊车终点位姿以及泊车地图输入换挡点预测模型,获得预测换挡点位姿;基于泊车起点位姿、泊车终点位姿和预测换挡点位姿以及启发函数,规划泊车路径。由于换挡点预测模型是基于实际泊车场景中的换挡点样本训练得到的,换挡点样本能表征换挡点转向程度、次数以及驾驶员对泊车路径的预期等因素,并且适应于实际泊车场景。因此基于预测换挡点位姿确定的启发函数的值也考虑了换挡点转向程度、次数以及驾驶员对泊车路径的预期等因素,且能够适应泊车车辆所在场景,可以提高泊车路径的质量以及场景适应性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及路径规划,特别是涉及一种泊车路径规划方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、在自动驾驶等泊车功能中,通常使用hybrida*(混合a*)即hybrid astar路径规划算法来进行泊车路径规划。hybrida*路径规划算法的输入是感知组件得到的栅格地图、车辆当前位姿以及预期泊入的终点位姿,输出为经由搜索得到的泊车路径,由离散路径点表示,路径点包含车辆的二维位置坐标与航向角。

2、hybrida*路径规划算法的性能很大程度上受到启发函数的影响,启发函数用于估算车辆当前位置以及预期泊入的终点位置之间的距离。目前的启发函数为人工设计的,而启发函数需要考虑换挡点转向程度、次数以及驾驶员对泊车路径的预期的因素,但是在目前人工设计启发函数难以全面地考虑以上因素,导致hybrida*路径规划算法输出的泊车路径往往不拟人,泊车路径质量差,并且对不同的泊车场景的适应性差。


技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种泊车路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,以提高hybrida*路径规划算法规划的泊车路径的质量以及场景适应性。具体技术方案如下:

2、第一方面,本申请实施例提供了一种泊车路径规划方法,所述方法包括:

3、获取泊车车辆的泊车起点位姿、泊车终点位姿以及所述泊车车辆所在的泊车场景的泊车地图;

4、将所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿以及所述泊车地图输入预先训练的换挡点预测模型,获得所述换挡点预测模型输出的预测换挡点位姿,其中,所述换挡点预测模型基于实际泊车场景中实际泊车过程中的换挡点样本训练得到;

5、基于所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿和所述预测换挡点位姿,以及预先确定的启发函数,规划所述泊车车辆从泊车起点到泊车终点的泊车路径,其中,所述预先确定的启发函数的值与目标距离呈反相关关系,所述目标距离为路径点与预测换挡点之间的距离。

6、可选的,所述换挡点预测模型包括第一编码器、第二编码器以及第一全连接层;

7、所述将所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿以及所述泊车地图输入预先训练的换挡点预测模型,获得所述换挡点预测模型输出的预测换挡点位姿的步骤,包括:

8、将所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿以及所述泊车地图输入所述第一编码器,以使所述第一编码器对所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿以及所述泊车地图进行编码得到第一编码信息,并将所述第一编码信息输入所述第一全连接层;

9、将换挡点位姿集合输入所述第二编码器,以使所述第二编码器对所述换挡点位姿集合进行编码得到第二编码信息,并将所述第二编码信息输入所述第一全连接层,其中,所述换挡点位姿集合为从所述泊车地图对应的状态空间中确定的由预设换挡点数量个地图点位姿组成的集合;

10、获得所述第一全连接层基于所述第一编码信息以及所述第二编码信息输出的每个换挡点位姿集合对应的概率;

11、基于所述每个换挡点位姿集合对应的概率,从所述换挡点位姿集合中确定目标换挡点位姿集合,作为预测换挡点位姿。

12、可选的,所述第一编码器包括第一编码分支、第二编码分支以及融合分支,所述第一编码分支包括第一预设数量个第二全连接层且不包括卷积层,所述第二编码分支包括第二预设数量个卷积层;

13、所述将所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿以及所述泊车地图输入所述第一编码器,以使所述第一编码器对所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿以及所述泊车地图进行编码得到第一编码信息的步骤,包括:

14、将所述泊车起点位姿以及所述泊车终点位姿输入所述第一预设数量个第二全连接层,以使所述第二全连接层对所述泊车起点位姿以及所述泊车终点位姿进行编码,得到位姿编码信息,并将所述位姿编码信息输入所述融合分支;

15、将所述泊车地图输入所述第二预设数量个卷积层,以使所述第二预设数量个卷积层对所述泊车地图进行卷积处理,得到地图编码信息,并将所述地图编码信息输入所述融合分支;

16、所述融合分支对所述位姿编码信息和所述地图编码信息进行融合处理,得到第一编码信息。

17、可选的,所述换挡点预测模型的训练方式,包括:

18、获取实际泊车场景中实际泊车过程中的换挡点样本,其中,所述换挡点样本包括样本泊车起点位姿、样本泊车终点位姿、样本泊车地图以及样本换挡点位姿;

19、将所述样本泊车起点位姿以及所述样本泊车终点位姿输入所述第一预设数量个第二全连接层,以使所述第二全连接层对所述样本泊车起点位姿以及所述样本泊车终点位姿进行编码,得到样本位姿编码信息,并将所述样本位姿编码信息输入所述融合分支,将所述样本泊车地图输入所述第二预设数量个卷积层,以使所述第二预设数量个卷积层对所述样本泊车地图进行卷积处理,得到样本地图编码信息,并将所述样本地图编码信息输入所述融合分支,所述融合分支对所述样本位姿编码信息和所述样本地图编码信息进行融合处理,得到第一样本编码信息;

20、基于所述样本泊车地图对应的状态空间中各采样位姿对应的概率,从所述样本泊车地图对应的状态空间中确定与所述样本换挡点位姿的数量相同的目标采样位姿,其中,所述各采样位姿对应的概率为当前换挡点预测模型基于所述第一样本编码信息以及第二采样编码信息输出的,所述第二采样编码信息为所述第二编码器对该采样位姿进行编码得到的;

21、根据所述样本换挡点位姿以及所述目标采样位姿之间的差异,计算损失函数的损失值;

22、基于所述损失值调节所述当前换挡点预测模型的参数,直到所述当前换挡点预测模型满足收敛条件,得到所述换挡点预测模型。

23、可选的,所述基于所述样本泊车地图对应的状态空间中各采样位姿对应的概率,从所述样本泊车地图对应的状态空间中确定与所述样本换挡点位姿的数量相同的目标采样位姿的步骤,包括:

24、从所述样本泊车地图对应的状态空间中,选取第三预设数量个采样位姿;

25、判断所述第三预设数量个采样位姿是否均输入过预设的高斯混合模型;

26、如果所述第三预设数量个采样位姿未均输入过所述高斯混合模型,针对所述第三预设数量个采样位姿中每个采样位姿,将该采样位姿输入当前采样点预测模型,得到该采样位姿对应的概率;

27、从所述第三预设数量个采样位姿中随机选取第四预设数量个采样位姿,将所选取的采样位姿输入所述高斯混合模型,以使所述高斯混合模型基于所述第四预设数量个采样位姿对应的概率的分布情况,输出所述概率的分布情况的峰值所对应的峰值位姿,其中,所述第四预设数量小于所述第三预设数量;

28、从所述样本泊车地图对应的状态空间中,在与所述峰值位姿之间的距离为第一距离的第一预设范围内,选取所述第三预设数量个采样位姿;

29、返回所述判断所述第三预设数量个采样位姿是否均输入过预设的高斯混合模型的步骤,直到所述第三预设数量个采样位姿均输入过所述高斯混合模型,基于所述第三预设数量个采本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种泊车路径规划方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述换挡点预测模型包括第一编码器、第二编码器以及第一全连接层;

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一编码器包括第一编码分支、第二编码分支以及融合分支,所述第一编码分支包括第一预设数量个第二全连接层且不包括卷积层,所述第二编码分支包括第二预设数量个卷积层;

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述换挡点预测模型的训练方式,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述样本泊车地图对应的状态空间中各采样位姿对应的概率,从所述样本泊车地图对应的状态空间中确定与所述样本换挡点位姿的数量相同的目标采样位姿的步骤,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述从所述第三预设数量个采样位姿中随机选取第四预设数量个采样位姿,将所选取的采样位姿输入所述高斯混合模型的步骤之前,所述方法还包括:

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述判断所述第三预设数量个采样位姿是否均输入过预设的高斯混合模型的步骤之前,所述方法还包括:

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,所述预先确定的启发函数的表达式为:

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述泊车起点位姿、所述泊车终点位姿和所述预测换挡点位姿,以及预先确定的启发函数,规划所述泊车车辆从泊车起点到泊车终点的泊车路径的步骤,包括:

10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述dist(x,y,xt,yt,tm)的计算方式为:

11.一种泊车路径规划装置,其特征在于,所述装置包括:

12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述换挡点预测模型包括第一编码器、第二编码器以及第一全连接层;

13.一种电子设备,其特征在于,包括:

14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种泊车路径规划方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述换挡点预测模型包括第一编码器、第二编码器以及第一全连接层;

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一编码器包括第一编码分支、第二编码分支以及融合分支,所述第一编码分支包括第一预设数量个第二全连接层且不包括卷积层,所述第二编码分支包括第二预设数量个卷积层;

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述换挡点预测模型的训练方式,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述样本泊车地图对应的状态空间中各采样位姿对应的概率,从所述样本泊车地图对应的状态空间中确定与所述样本换挡点位姿的数量相同的目标采样位姿的步骤,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述从所述第三预设数量个采样位姿中随机选取第四预设数量个采样位姿,将所选取的采样位姿输入所述高斯混合模型的步骤之前,所述方法还包括:

7.根据权利要求5所述的方法,...

【专利技术属性】
技术研发人员:杜广泽
申请(专利权)人:杭州海康汽车软件有限公司
类型:发明
国别省市:

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