【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动驾驶，涉及到轨迹的生成，具体涉及到一种蟹行轨迹的st图生成方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着以移动互联、大数据及云计算等技术为代表的新一轮科技革命的兴起，智能网联汽车正在飞速发展。基于单车智能的智能互联系统由于其优越的灵活性，正在蓬勃发展。
2、速度规划为智能驾驶车辆规划舒适、安全的速度，速度规划过程中st图生成扮演着重要的角色，将速度规划的信息抽象到st图中，并能够基于此st图信息进行决策。st图采用横向规划轨迹和障碍物预测线的生成，目前的st图生成方法主要应用于正反向前后驱动智能驾驶车辆，无法应用于四轮转向蟹行轨迹车型。且目前st图生成方法具有算力要求高、算法复杂度高等缺陷，无法应用于算法计算低的平台。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的主要目的在于设计一种蟹行轨迹的st图生成方法、系统、设备及介质，解决四轮转向蟹行轨迹的st图生成问题。
2、为了实现上述目的本专利技术采用如下技术方案：
3、一种蟹行轨迹的st图生成方法，包括如下步骤：
4、步骤1：基于自车横向规划蟹行轨迹rs，根据每个轨迹点的位姿信息构建自车box；
5、步骤2：基于障碍物的预测轨迹，得到障碍物在预测点k时刻的预测位置坐标，构建障碍物box；
6、步骤3：计算障碍物预测轨迹k时刻与自车的蟹行轨迹是否有碰撞关系；
7、步骤4：计算障碍物在k时刻预测位置st图上下边界；
8、步骤5
9、作为本专利技术进一步的描述，所述步骤1中，每个轨迹点包含自车的位姿信息(xe，ye，se，thetae，kappae)，其中，xe，ye为横向蟹行轨迹在笛卡尔坐标系下的坐标位置，se为从蟹行轨迹起始位置出发每一个点所对应的弧长，thetae为横向蟹行轨迹过程的角度，kappae为对应曲率；
10、根据连续两个点的位置坐标(xe_k，ye_k)和(xe_k_1，ye_k_1)重新计算位置的轨迹steere_k，表达式为：
11、steere_k＝arctan{(ye_k_1-ye_k)/(xe_k_1-xe_k)}
12、其中，(xe_k_1，ye_k_1)、(xe_k，ye_k)分别为横向蟹行轨迹中第k+1和k个点的笛卡尔坐标系下位置坐标。
13、作为本专利技术进一步的描述，所述步骤2中，障碍物在每个时刻的位置坐标po_k(xo_k，yo_k，headingo_k)，其中，xo_k，yo_k为k时刻位置坐标，headingo_k为障碍物在k时刻box的角度，则障碍物k时刻预测位置构建的障碍物box，记为dk。
14、作为本专利技术进一步的描述，所述步骤3中，根据障碍物的预测轨迹，判断障碍物预测轨迹k时刻与自车的蟹行轨迹是否有碰撞关系，采用迭代方式判断碰撞关系，每次迭代更新δs，表达式为：
15、
16、其中，δs表示自车蟹行轨迹与障碍物k时刻预测轨迹碰撞关系判断时的迭代步长，pk(x，y)为障碍物在k时刻的预测位置，pr_s为自车蟹行轨迹对应的s值坐标pr_s(x，y)，ts为rs在s位置的切线向量(cos(steers)，sin(steers))，steers为蟹行轨迹s处所对应的轨迹角度，ks为rs上s位置对应的曲率kappa，ns为ts的垂直向量(-sin(steers)，cos(steers))，采用右手坐标系，＜，＞为向量内积运算符号。
17、作为本专利技术进一步的描述，所述步骤3的迭代步骤如下：
18、s301：初始迭代位置si为0；
19、s302：根据si得到蟹行轨迹rs的位置坐标，得到自车boxes_i，判断es_i是否与障碍物k时刻预测boxdk有碰撞关系；
20、障碍物与自车的蟹行轨迹有碰撞关系，则退出迭代过程，进入步骤4，如果没有碰撞关系，则更新位置坐标，表达式为：
21、si+1＝si+δs
22、其中，si为i次迭代蟹行轨迹上对应的s值，si+1为i+1次迭代蟹行轨迹上对应的值，δs为迭代步长；
23、s303：如果δs值小于0.1，则迭代结束；
24、如果自车boxes_i与障碍物k时刻预测boxdu有碰撞关系，则退出迭代过程，进入步骤4；如果没有碰撞关系，则无碰撞；
25、如果δs值大于0.1，则持续更新步骤s302的位置坐标，持续迭代过程。
26、作为本专利技术进一步的描述，所述步骤4中，采用迭代方式计算st图的上下边界，步骤如下：
27、s401：障碍物k时刻预测位置与自车蟹行轨迹rs在si处有碰撞关系，则记此位置为sj，计算障碍物k时刻预测位置boxdk相对于自车es_j的相对box，记为brelative_k_s_j；
28、其中，es_j为自车sj位置的box；
29、根据相对boxbrelative_k_s_j得到最小的横向坐标minx_l，采用minx_l作为更新步长dsl，更新sj+1＝sj-dsl；
30、s402：根据sj+1和蟹行轨迹rs得到sj+1的自车boxes_j_1，判断自车boxes_j_1与障碍物boxdk是否有碰撞关系，如果有碰撞关系，则跳转到步骤s401继续进行迭代，如果无碰撞关系，则此时s位置为障碍物k时刻st图的下边界；
31、s403：障碍物k时刻预测位置与自车蟹行轨迹rs在si处有碰撞关系，则记此位置为sm，计算障碍物k时刻预测位置boxdk相对于自车es_m的相对box，记为brelative_k_s_m；
32、其中，es_m为自车sm位置的box；
33、根据相对boxbrelative_k_s_m得到最小的横向坐标minx_u，采用minx_u作为更新步长dsu，更新sm+1＝sm+dsu；
34、s404：根据sm+1和蟹行轨迹rs得到sm+1的自车boxes_m，判断自车boxes_m与障碍物boxdk是否有碰撞关系，如果有碰撞关系，则跳转到步骤s403继续进行迭代，如果无碰撞关系，则此时s位置为障碍物k时刻st图的上边界。
35、一种蟹行轨迹的st图生成系统，包括蟹行轨迹steer重新计算模块、碰撞检测模块、st图上下边界生成模块；
36、其中，所述蟹行轨迹steer重新计算模块，用于启发式的碰撞关系判断的迭代公式计算；
37、所述碰撞检测模块，用于判断蟹行轨迹的自车box与障碍物预测位置是否有碰撞，有碰撞关系则进入st图上下边界生成模块；
38、所述st图上下边界生成模块，用于根据碰撞位置，以及ds进行障碍物k时刻st图的上边界与下边界的生成，并最终对0时刻到预测线的所有时刻进行st图上边界与下边界的生本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种蟹行轨迹的ST图生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种蟹行轨迹的ST图生成方法，其特征在于：所述步骤1中，每个轨迹点包含自车的位姿信息(xe，ye，se，thetae，kappae)，其中，xe，ye为横向蟹行轨迹在笛卡尔坐标系下的坐标位置，se为从蟹行轨迹起始位置出发每一个点所对应的弧长，thetae为横向蟹行轨迹过程的角度，kappae为对应曲率；
3.根据权利要求2所述的一种蟹行轨迹的ST图生成方法，其特征在于：所述步骤2中，障碍物在每个时刻的位置坐标po_k(xo_k，yo_k，headingo_k)，其中，xo_k，yo_k为k时刻位置坐标，headingo_k为障碍物在k时刻box的角度，则障碍物k时刻预测位置构建的障碍物box，记为Dk。
4.根据权利要求3所述的一种蟹行轨迹的ST图生成方法，其特征在于：所述步骤3中，根据障碍物的预测轨迹，判断障碍物预测轨迹k时刻与自车的蟹行轨迹是否有碰撞关系，采用迭代方式判断碰撞关系，每次迭代更新Δs，表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种蟹行轨
6.根据权利要求5所述的一种蟹行轨迹的ST图生成方法，其特征在于：所述步骤4中，采用迭代方式计算ST图的上下边界，步骤如下：
7.一种蟹行轨迹的ST图生成系统，其特征在于：包括蟹行轨迹steer重新计算模块、碰撞检测模块、ST图上下边界生成模块；
8.一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，其特征在于，所述存储器，用于存储计算机程序；
9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，
...【技术特征摘要】
1.一种蟹行轨迹的st图生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种蟹行轨迹的st图生成方法，其特征在于：所述步骤1中，每个轨迹点包含自车的位姿信息(xe，ye，se，thetae，kappae)，其中，xe，ye为横向蟹行轨迹在笛卡尔坐标系下的坐标位置，se为从蟹行轨迹起始位置出发每一个点所对应的弧长，thetae为横向蟹行轨迹过程的角度，kappae为对应曲率；
3.根据权利要求2所述的一种蟹行轨迹的st图生成方法，其特征在于：所述步骤2中，障碍物在每个时刻的位置坐标po_k(xo_k，yo_k，headingo_k)，其中，xo_k，yo_k为k时刻位置坐标，headingo_k为障碍物在k时刻box的角度，则障碍物k时刻预测位置构建的障碍物box，记为dk。
4.根据权利要求3所述的一种蟹行轨迹的st图生成方法，其特征在于：所述步...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢文建，吕吉东，李晓芸，黄东，张智能，胡又升，张靖宇，张显宏，衡量，
申请(专利权)人：上海友道智途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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