【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种轨迹规划方法、轨迹规划装置、以及移动工具和存储介质。
技术介绍
1、人工智能是利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。自动驾驶是人工智能领域的一种主流应用，自动驾驶技术依靠计算机视觉、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作，让机动车辆可以在不需要人类主动操作下，实现自动驾驶。
2、在自动驾驶
，在行驶过程中准确避开周围障碍物，是进行安全和高效行驶的基本前提，也是对自动驾驶技术的基本要求。而目前，准确避开周围障碍物的驾驶目标，主要是依靠可靠的自动驾驶轨迹规划算法基于上层感知信息和预测结果来实现的。但鉴于轨迹规划算法实现的复杂度，现有的轨迹规划都是被分解为路径规划和速度规划两部分分别进行的，一般为先进行路径规划，接着进行速度规划，最后再将两部分的结果进行合并以得到规划出的轨迹。但先进行路径规划再进行速度规划的技术方案无法在同一规划周期内充分考虑静态障碍物和动态障碍物对轨迹的影响，而且两者各自求解得到的结果分别只是其中一个维度(横向或者纵向)的最优解，并不能得到在横向和纵向两个方向上同时都为最优的真正的最优解。因此，这种轨迹规划方案规划出的轨迹容易导致自动驾驶工具在应对复杂场景时，会出现急刹或者行驶不够流畅的问题，严重影响自动驾驶工具的安全性和乘坐舒适性等。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种轨迹规划方案，以至少解决现有技术中采用对轨迹
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种轨迹规划方法，其包括：
3、获取障碍物slt空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息；
4、基于障碍物slt空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息确定slt轨迹规划模型的约束条件，其中，所述slt轨迹规划模型是基于slt空间坐标系预先构建，其由在slt空间坐标系的s方向上的第一位移方程和在slt空间坐标系的l方向上的第二位移方程共同确定；
5、根据所述约束条件和预先构建的目标优化函数对所述slt轨迹规划模型求解，得到slt轨迹信息。
6、第二方面，本专利技术实施例提供一种轨迹规划装置，其包括：
7、信息获取模块，用于获取障碍物slt空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息；
8、约束确定模块，用于基于障碍物slt空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息确定slt轨迹规划模型的约束条件，其中，所述slt轨迹规划模型是基于slt空间坐标系预先构建，其由在slt空间坐标系的s方向上的第一位移方程和在slt空间坐标系的l方向上的第二位移方程共同确定；
9、模型求解模块，用于根据所述约束条件和预先构建的目标优化函数对所述slt轨迹规划模型求解；
10、轨迹输出模块，用于根据求解出的slt轨迹规划模型生成并输出slt轨迹信息。
11、第三方面，本专利技术实施例提供了另一种轨迹规划装置，其包括：
12、存储器，用于存储可执行指令；以及
13、处理器，用于执行存储器中存储的可执行指令，所述可执行指令在由所述处理器执行时实现上述方法的步骤。
14、第四方面，本专利技术实施例提供了一种移动工具，其包括：
15、规划器，用于根据上述的方法进行轨迹规划得到slt轨迹信息；和
16、控制器，用于根据所述规划器确定的slt轨迹信息对移动工具进行控制。
17、第五方面，本专利技术提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
18、第六方面，本专利技术提供了一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述的方法。
19、本专利技术实施例的有益效果在于：本专利技术实施例提供的方法通过在slt空间坐标系构建由s方向和l方向的位移方程共同确定的slt轨迹规划模型，使得在进行轨迹规划时，能够同时在横向和纵向两个维度上进行规划，以保证得到的最优解是在横向和纵向两个维度上均最优的结果，使得生成的轨迹更加安全、智能；并且，本专利技术实施例在进行轨迹规划时，同时考虑了障碍物slt空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息对规划结果的影响，因而能够避免前端输入抖动对规划结果的不良影响，使得生成的轨迹的稳定性和灵活性都得到大幅提升。
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1.一种轨迹规划方法，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，所述目标优化函数基于用于表示规划出的轨迹与所述参考轨迹信息的贴近程度的第一成本函数、用于表示规划出的轨迹在SLT空间坐标系的S方向上的加加速度值的第二成本函数、用于表示规划出的轨迹在SLT空间坐标系的L方向上的加加速度值的第三成本函数、和用于表示规划出的轨迹与障碍物之间在远离障碍物方向上的距离的第四成本函数构建，对所述目标优化函数的优化目标为使得目标优化函数输出的总成本取值最小化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括用于进行规划边界约束的第一约束条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一约束条件包括用于第一位移方程的第一约束边界和用于第二位移方程的第二约束边界，所述基于障碍物SLT空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息确定SLT轨迹规划模型的约束条件具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述障碍物SLT空间投影信息包括该空间对应的障碍物占据信息、栅格信息和地图元素信息，所述障碍物占据
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述障碍物SLT空间投影信息还提供有对外访问接口，所述对外访问接口的输入为坐标(t,s,l),输出为坐标(t,s,l)对应的位置的栅格属性，其中，所述栅格属性由该栅格是否被障碍物占据、占据该栅格的障碍物类型、以及占据概率共同确定。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于参考轨迹信息、障碍物SLT空间投影信息、预设的S方向边界和预设的搜索步长确定出用于第一位移方程的第一约束边界，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，第一约束边界在时刻t对应的上边界为时刻t对应的SL平面上的S正方向上的预设最大边界值或S正方向上的占据概率首次达到预设值的栅格的S值，第一约束边界在时刻t对应的下边界为时刻t对应的SL平面上的S负方向上的预设最小边界值或S负方向上的占据概率首次达到预设值的栅格的S值；
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，L正方向上的最大边界值和L负方向上的最小边界值均根据目标参考线信息确定。
10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第四成本函数基于规划边界总宽度和障碍物边界确定。
11.根据权利要求1至10任一项所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括用于对轨迹的加速度边界进行约束的第二约束条件、用于对轨迹的速度边界进行约束的第三约束条件、用于对轨迹的起始点进行约束的第四约束条件、用于对第二位移方程的单调性进行约束的第五约束条件和用于对轨迹进行运动学约束的第六约束条件。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述SLT轨迹信息包括轨迹点坐标序列及各轨迹点上的速度、加速度和加加速度。
13.一种轨迹规划装置，其特征在于，所述装置包括：
14.轨迹规划装置，其特征在于，包括：
15.一种移动工具，其特征在于，所述移动工具包括：
16.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-12中任意一项所述方法的步骤。
17.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行权利要求1-12中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种轨迹规划方法，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，所述目标优化函数基于用于表示规划出的轨迹与所述参考轨迹信息的贴近程度的第一成本函数、用于表示规划出的轨迹在slt空间坐标系的s方向上的加加速度值的第二成本函数、用于表示规划出的轨迹在slt空间坐标系的l方向上的加加速度值的第三成本函数、和用于表示规划出的轨迹与障碍物之间在远离障碍物方向上的距离的第四成本函数构建，对所述目标优化函数的优化目标为使得目标优化函数输出的总成本取值最小化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括用于进行规划边界约束的第一约束条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一约束条件包括用于第一位移方程的第一约束边界和用于第二位移方程的第二约束边界，所述基于障碍物slt空间投影信息、参考轨迹信息和目标参考线信息确定slt轨迹规划模型的约束条件具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述障碍物slt空间投影信息包括该空间对应的障碍物占据信息、栅格信息和地图元素信息，所述障碍物占据信息包括不同t时刻障碍物所占据的sl空间及其占据概率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述障碍物slt空间投影信息还提供有对外访问接口，所述对外访问接口的输入为坐标(t,s,l),输出为坐标(t,s,l)对应的位置的栅格属性，其中，所述栅格属性由该栅格是否被障碍物占据、占据该栅格的障碍物类型、以及占据概率共同确定。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于参考轨迹信息、障碍物slt空间投影信息、预设的s方向边界和预设的搜索步长确定出用于第一位移方程的第一约束边界，包括：
8.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘青贵，
申请(专利权)人：北京智行者科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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