CN106598055B - 一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆 - Google Patents

一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能车局部路径规划方法及装置、车辆，该方法包括：S1，采集车辆实际行驶信息、期望路径信息及障碍物信息；S2，根据S1采集的信息，确定障碍物当前有效位置；S3，根据障碍物在当前有效位置及期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径；在障碍物阻挡当前期望路径的情形下，寻找避开障碍物的最优关键点：存在最优关键点进入S4，反之进入S5；S4，将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，并作为更新的期望路径返回S3；S5，生成倒车路径或掉头路径。本发明所生成的曲线符合车辆运动学规律，并且只需测量车身相关参数即可完成对不同车辆的适应性匹配。

Description

一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆
技术领域
本发明涉及智能车辆技术领域，特别是涉及一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆。
背景技术
智能驾驶技术在交通安全、环境保护及缓解交通压力等方面都有巨大的应用潜力，目前已成为发达国家、汽车厂商及科技公司研究的重点。智能驾驶研究涉及机械电子、模式识别、人工智能、控制科学及软件工程等诸多学科知识，其中，智能车局部路径规划是研究的重要内容之一。
对于智能车局部路径规划***，需要根据当前期望路径和周围障碍物信息，能够生成可以避开所有障碍物的平滑曲线，并且曲线需要符合车辆运动学特性，从而使车辆能够精确跟踪，确保车辆行驶安全。此外，还需要考虑各种边界约束、路径被阻挡等各种极限条件。
因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能车局部路径规划方法及其装置来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。
为实现上述目的，本发明提供一种智能车局部路径规划方法，所述智能车局部路径规划方法包括：S1，采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息；S2，根据S1采集到的各信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置；S3，根据S2计算得到的障碍物在当前时刻的有效位置及S1中采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点：在存在最优关键点的情形下进入S4，在不存在最优关键点的情形下进入S5；S4，将S3中寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，并作为更新的期望路径返回S3；S5，生成倒车路径或掉头路径。
进一步地，S1中的障碍物信息包括：静态障碍物和动态障碍物；S2中的静态障碍物在当前时刻的有效位置为静态障碍物的当前位置；S2中的动态障碍物在当前时刻的有效位置确定方法如下：S21，判断动态障碍物是否有横向切入当前期望路径的动机，如果有，则进入S22；否则进入S23；S22，根据动态障碍物的速度的横向分量来预测其当前有效位置；S23，将动态障碍物与当前期望路径的实际横向距离作为当前有效位置。
进一步地，S1中的障碍物信息包括：普通障碍物、有效障碍物和虚拟障碍物；S3中的关键点的寻找方法具体包括：S31，判断有效障碍物是否阻挡了当前期望路径，如果是，则进入S32；否则进入S33；S32，在当前期望路径上寻找到距离S31中的有效障碍物最近的路径点，过路径点做当前期望路径的切线及该切线的垂线；S33，在S32的切线附近寻找距离有效障碍物周围的虚拟障碍物；S34，以有效障碍物为中心，在S32的垂线上搜索位于中心左侧的左关键点以及右侧的右关键点，各关键点距离有效障碍物和虚拟障碍物的边界大于设定的安全距离dsafe。
进一步地，在S34寻找到了左关键点和右关键点的情形下，S4之前还包括：S6，在S3寻找到的各关键点中选取最优关键点，S6具体包括：S61，根据S34中确定的左关键点和右关键点，利用下面的代价函数公式分别计算当前左关键点和右关键点的代价函数值：
Cleft＝k1·dleftvehicle/dkeypoints+k2·dleft；Cright＝k1·drightvehicle/dkeypoints+k2·dright；
式中：dleftvehicle为上一个关键点与当前左关键点的左偏距，drightvehicle为上一个关键点与当前右关键点的右偏距，dkeypoints为上一个关键点与当前左关键点/当前右关键点的前/后偏距，dleft为当前左关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，dright为当前右关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，k1、k2为权重系数，Cleft为当前左关键点的代价函数值，Cright为当前右关键点的代价函数值；
S62，选取Cleft和Cright中较小的一个关键点作为最优关键点。
进一步地，在S34中，在S34寻找到了左关键点和右关键点的情形下，S5之前还包括：S7，当以设定的安全距离为标准不存在关键点时，需要逐渐减小设定的安全距离dsafe，每减小一次安全距离dsafe，按照S3相同的方法寻找关键点；当设定的安全距离dsafe小于最小安全距离dsafemin时仍然不存在关键点时，则进入S5；S5具体包括：判断前方道路是否全部被挡住，如果存在可通行区域，则生成倒车路径，否则生成掉头路径。
进一步地，所述智能车局部路径规划方法还包括：S8，根据整个规划好的避障路径的最小曲率半径以及障碍物到路径的最短距离，控制车辆的行驶速度。
进一步地，S4还包括：记录并保存历史规划好的各避障路径，作为历史地图，车辆行驶时，仅在历史地图中提取一条避障路径，并利用用于车辆定位的传感器检测提取的避障路径上是否存在障碍物阻挡，如果没有障碍物阻挡，则以该条避障路径作为当前的期望路径发送给车辆控制层，如果有障碍物阻挡，则返回S1重新规划。
本发明还提供一种智能车局部路径规划装置，所述智能车局部路径规划装置包括：信息采集模块，其用于采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息；有效位置确定模块，其用于根据所述信息采集模块采集到的各信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置；关键点寻找模块，其用于根据所述有效位置确定模块确定的障碍物在当前时刻的有效位置以及所述信息采集模块采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点；避障路径规划模块，其用于在存在最优关键点的情形下，将关键点寻找模块寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，并作为更新的期望路径，重新检测障碍物是否阻挡当前期望路径；倒车路径或掉头路径规划模块，其用于不存在最优关键点的情形下，生成倒车路径或掉头路径。
本发明还提供一种车辆，所述车辆包括如上所述的智能车局部路径规划装置。
本发明包括如下优点：
1、由于本发明考虑了自车和障碍物的动态信息，提取了障碍物未来有效的位置，使避障更合理。2、通过寻找关键点，精确地避开确定障碍物及其附近障碍物。3、使用双圆弧合成曲线依次连接各关键点，符合车辆运动学特性。4、根据障碍物阻挡情况可以实现先倒车再前进。5、根据生成路径和障碍物信息对车速进行控制。
附图说明
图1是本发明局部路径规划执行逻辑示意图；
图2是本发明障碍物当前有效位置的确定示意图；
图3是本发明关键点的定位方法示意图；
图4是本发明关键点的选取示意图；
图5是本发明前后关键点曲线连接示意图；
图6是本发明双圆弧合成曲线的生成示意图；
图7是本发明倒车路径生成示意图。
具体实施方式
在附图中，使用相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
在本发明的描述中，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
如图1所示，本实施例所提供的智能车局部路径规划方法包括：
S1，采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息。车辆实际行驶信息包括车辆的车速信息，车速信息可以采用现有的传感器获得。期望路径信息由多个路径点组成，每一个路径点具有对应的坐标值和航向角，期望路径信息是通过摄像头识别车道线或差分GPS设备给出的期望路径信息。本发明中提及的各点的坐标值都可以视为在车辆坐标系的坐标值，车辆坐标系可以采用公知的方法确定，在此不再赘述。障碍物信息可以通过现有的障碍物检测设备获得，这些障碍物检测设备可以采用雷达、GPS、摄像机等等，通过障碍物检测设备，能够采集到期望路径周围的诸多障碍物的相关信息。障碍物信息具体包括：位置坐标点、宽度、速度属性，对期望路径的车道有干涉的障碍物为有效障碍物等。
S2，根据S1采集到的车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置。
S3，根据S2计算得到的障碍物在当前时刻的有效位置及S1中采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点；如果存在最优关键点，则进入S4；否则进入S5。
S4，将S3中寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点(比如车辆的中心位置)，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，也就是说，当从第一个关键点用曲线连接到最后一个关键点时，那么形成一条避障路径。
S5，生成倒车路径或掉头路径，发送给车辆控制层。
当完成避障路径的规划后，上述的S4可以包括：返回S1，也就是说，再次检测该避障路径是否有障碍物阻挡，如果有，则按照S3再选取最优关键点避开有效障碍物，并把再次确定的最优关键点加入到已有关键点序列，再次生成避障路径，直到生成的避障路径没有障碍物阻挡为止。通过该步骤，可以实时生成避障曲线。
上述的S4也可以包括：记录并保存历史规划好的各避障路径，作为历史地图。在车辆行驶时，仅需要利用车辆定位的传感器(比如惯导或差分GPS等)在历史地图中提取一条避障路径，并检测提取的避障路径上是否存在障碍物阻挡，如果没有障碍物阻挡，则以该条避障路径作为当前的期望路径发送给车辆控制层，这样可以使得效率更高、路径更稳定。如果有障碍物阻挡，则返回S1重新规划。本实施例由于障碍物的检测有跳动和丢失，所以动态实时生成曲线会有一定的跳变，而更新原始路径则可以克服这个缺点。
更新路径是在规划的路径没有障碍物阻挡后执行，经过车辆相对坐标到全局的转换。当下一时刻没有障碍物阻挡时，则依旧提取上一时刻的地图信息。车辆运动会造成全局地图在自车相对坐标系中变换，这需要根据差分GPS或惯导信息进行推算，从而提取历史地图相对于自车当前位置的路径信息。
在一个优选的实施例中，如图2所示，S2中，根据S1采集到的车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置的方法具体包括：
当车辆在跟踪当前期望路径的过程中，检测到前方障碍物(称为有效障碍物)阻挡了期望路径，那么就会以有效障碍物对应的期望路径点以及周围的障碍物为依据，寻找能够避开障碍物的关键点。
障碍物可以从速度层面上进行分类，则可分为静态障碍物和动态障碍物，其中，速度为0的障碍物为静态障碍物，否则为动态障碍物。其中：静态障碍物的当前位置即为其有效位置。动态障碍物在当前时刻的有效位置确定方法如下：
S21，判断动态障碍物是否有横向切入当前期望路径的动机，如果有，则进入S22；否则进入S23；
S22，根据动态障碍物的速度的横向分量来预测其当前有效位置；
S23，将动态障碍物与当前期望路径的实际横向距离d1作为当前有效位置。
如图2所示，当前期望路径P左侧的障碍物1的速度为v1，是动态障碍物。假设障碍物1对当前期望路径P的轨迹有影响，并且没有横向切入当前期望路径的动机。灰色填充的障碍物1是其当前位置，虚线的障碍物1是以速度v1移动后的位置,前、后两个位置与当前期望路径P的横向距离都为d1。那么，以障碍物1与当前期望路径的实际横向距离d1作为当前有效位置，而图2中示出的运行距离dis1为当自车到达与障碍物1相同的纵向位置时，障碍物1的移动距离具体表现为下式：
dis1＝dis01·v1/(v0-v1) (1)
式中，dis01为当前时刻自车与障碍物1之间的纵向距离，v1为障碍物1相对于地面的速度，v0为自车相对于地面的速度。
需要说明的是，“判断动态障碍物是否有横向切入当前期望路径的动机”是根据障碍物相对当前期望路径是否有横向偏移确定，障碍物正在靠近或远离本车道，则可视为该障碍物相对于本车道的横向速度，即具有横向偏移。本发明中的“纵向”为当前期望路径的方向，“横向”垂直于“纵向”。
下面结合图2对S22进行具体说明。
当前期望路径P左侧的障碍物2的速度为v2，是动态障碍物。假设障碍物2对当前期望路径轨迹有影响，并且有横向切入当前期望路径的动机。灰色填充的障碍物2是其当前位置，虚线的障碍物2是以速度v2移动后的位置。那么，将障碍物2的速度v2分解为速度的纵向分量v21和速度的横向分量v22。纵向分量v21用来确定障碍物2距离当前期望路径P的纵向距离。横向分量v22用来确定障碍物2距离当前期望路径的横向距离，即障碍物2的当前有效位置，横向距离的具体表达式为：横向距离为dis1＝dis01/(v0-v1)。
在一个实施例中，如图3和图4所示，假设图中所示障碍物为各障碍物的有效位置，即考虑了速度的影响，即障碍物也可以进一步从其当前有效位置的层面上进行分类，则可分为普通障碍物、有效障碍物和虚拟障碍物，其中，普通障碍物为暂时对当前期望路径P没有影响的障碍物。有效障碍物为对当前期望路径P有影响的障碍物(如图3中的A)，其当前位置与当前期望路径P之间的横向距离小于预设值(该预设值可以人为设定，比如0.5m)。虚拟障碍物为有效障碍物A周围并对当前期望路径P有影响的障碍物。
虚拟障碍物的选取方法是：首先，寻找以有效障碍物A为中心的预设半径圆围成的范围内的障碍物，例如：B、C、D；然后，寻找当前期望路径P上与有效障碍物A距离最近的路径点A1；再者，过路径点A1做当前期望路径P的切线T，再过路径点A1做切线T的垂线V；最后，在垂线V上做B、C、D的投影点B1、C1、D1，则投影点B1、C1、D1为虚拟障碍物。
如果图中的障碍物A阻挡了当前期望路径，那么需要寻找到这个有效障碍物离当前期望路径最近路径点A1，然后在这个路径点A1的切线方向T寻找距离这个有效障碍物A一定距离内的其它障碍物，比如投影障碍物，这些投影障碍物将影响关键点的选取，这样可以避免在关键点的近处出现障碍物的情况。当选取关键点时，必须避开这些在线上的虚拟障碍物以及有效障碍物。
在一个实施例中，S3中的关键点的寻找方法具体包括：
S31，判断有效障碍物是否阻挡了当前期望路径，如果是，则进入S32；否则进入S33。该步骤中，当障碍物的边界距离当前期望路径的边界小于设定距离(人为设定，例如0.5m)时，即可认为是有效障碍物。
S32，在当前期望路径上寻找到距离S31中的有效障碍物最近的路径点，过路径点做当前期望路径的切线及该切线的垂线。
S33，在S32的切线附近寻找距离有效障碍物周围的虚拟障碍物。“有效障碍物周围”可以以有效障碍物为中心的预设半径圆围成的范围内的障碍物，其中的预设半径可以人为设定，比如3m到6m，主要根据自车的长宽、转弯能力的大小来确定。
S34，以有效障碍物为中心，在S32的垂线上搜索位于中心左侧的左关键点L以及右侧的右关键点R，左关键点L和右关键点R距离有效障碍物和虚拟障碍物的边界必须大于设定的安全距离dsafe。
在S34未寻找到关键点的情形下，则一直按照上述方法向远离中心的方向搜索，直到找到左关键点L和右关键点R为止。
如图4所示，在S34寻找到了左关键点L和右关键点R的情形下，也就是说，在S3寻找了关键点的情形下，S4之前还包括：
S6，在S3寻找到的各关键点中选取一个最优关键点，作为S4提及的最优关键点，具体操作如下：
S61，根据S34中确定的左关键点和右关键点，利用下面的代价函数公式分别计算当前左关键点和右关键点的代价函数值：Cleft＝k1·dleftvehicle/dkeypoints+k2·dleft；Cright＝k1·drightvehicle/dkeypoints+k2·dright；
式中：dleftvehicle为上一个关键点与当前左关键点在横向上的距离，drightvehicle为上一个关键点与当前右关键点在横向上的距离，dkeypoints为上一个关键点与当前左关键点/当前右关键点在纵向上的距离，dleft为当前左关键点与有效障碍物的最近路径点在横向上的距离，dright为当前右关键点与有效障碍物的最近路径点在横向上的距离，k1、k2为权重系数，Cleft为当前左关键点的代价函数值，Cright为当前右关键点的代价函数值。
S62，选取Cleft和Cright中较小的一个关键点作为最优关键点，代价函数代表了避障路径的平滑性以及与原期望路径的重合性的综合考虑，代价函数值越小说明这个关键点所规划的路径的综合性能更好。
需要说明的是，由于寻找到的关键点是一系列的，根据距离自车的远近进行排序，第一个关键点即为自车的当前位置，当前关键点为S34中确定的最优关键点(左关键点或右关键点)，那么，当前关键点的上一个关键点即为距离自车更近且与当前关键点相邻的一个最优关键点。
在一个实施例中，图中仅以一条曲线表示期望路径或避障路径，实际上，路径仅表示车辆行驶的轨迹，而车辆行驶的道路都是具有横向宽度的，假定道路的宽度为3.6m，那么期望路径或避障路径指的是道路的中心线，该中心线沿道路的宽度方向左移1.8m为左边界线，相应地，右移1.8m为右边界线。在S34寻找到了左关键点L和右关键点R的情形下，并且，其中一个关键点与当前期望路径的距离超出道路的边界线，而另一个关键点与当前期望路径的距离在道路边界线内时，那么，与当前期望路径的距离在道路边界内的关键点为最优关键点。“关键点与当前期望路径的距离”指的是上述代价函数中的dleft或dright。在一个实施例中，在S34未寻找到左关键点L和右关键点R的情形下，也就是说，在当前设定的安全距离dsafe内，S3未寻找到关键点的情形下，S5之前还包括：
S7，当以设定的安全距离为标准不存在关键点时，需要逐渐减小设定的安全距离dsafe，每减小一次安全距离dsafe，按照S3相同的方法寻找关键点；当设定的安全距离dsafe小于最小安全距离dsafemin时仍然不存在关键点时，则进入S5。
“最小安全距离dsafemin”根据车宽的一半和容许的安全冗余距离来确定的，假如车宽的一半为1m，容许的安全冗余距离为0.4m，那么最小安全距离为1.4m。
如图7所示，与此相对应地，S5具体包括：
判断前方道路是否全部被挡住，如果存在可通行区域，则生成倒车路径，否则生成掉头路径。也就是说，假设前方路径存在可通行区域，即需要规划倒车路径，其生成同样是根据自车后方期望路径和障碍物信息来确定。当有障碍物阻挡自车路径时，需要寻找关键点，并使用双圆弧合成曲线连接，从而生成光滑可行的倒车路径。当自车沿着倒车路径向后行驶过程中，实时规划向前路径，如果前方仍被阻挡，则继续倒车；如果此时可以规划出向前的路径，则停止倒车，并规划向前的路径继而向前行驶。
本实施例通过减小安全距离重新寻找左关键点和右关键点，以求能够找到避开障碍物的路径。但当减小安全距离dsafe能够找到可行关键点时，则说明当前可通行区域比较狭窄，需要减速通过，这个速度需要根据距离障碍物边界的距离来确定。
在一个优选的实施例中，如图5所示，以上述步骤中选取的右关键点R作为最优关键点，说明S4的具体实现方式，具体如下：
将S3中寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点(比如车辆的中心位置)，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，也就是说，当从第一个关键点用曲线连接到最后一个关键点时，那么形成一条避障路径。
在一个实施例中，当选取完关键点连接曲线后，继续检测新规划的路径是否被阻挡，如果被阻挡，则再增加关键点以避开这次的有效障碍物，直到生成曲线没有障碍物阻挡为止。
本实施例采用的是双圆弧合成曲线的方式形成避障路径，生成的双圆弧合成曲线的曲率变化单调连续，曲率半径不会大范围跳动，比较符合车辆实际的运动路径。下面是根据起点和终点，生成双圆弧合成曲线的方法。
如图6所示，双圆弧合成曲线是以两个相交圆弧为基础进行线性合成的，两个相交点都是与相应的圆弧相切；起点圆弧是从起点开始，并与起点的朝向相切，以圆弧延伸，到达终点为止；而另一个圆弧是从一个终点开始，并与其切线的反方向相切，以圆弧延伸，到达起点为止。
假设起点圆弧的参数有曲率半径R1、圆心(xc1,yc1)、起点与终点对应的圆心角αM1和αP1，相应地，终点圆弧有R2、xc2、yc2、αM2、αP2，两个圆弧的参数方程就可以表示出来：
起点圆弧：
x1＝xc1+R1cos(α1),y1＝yc1+R1sin(α1),α1∈(αM1,αP1) (3)
终点圆弧：
x2＝xc2+R2cos(α2),y2＝yc2+R2sin(α2),α2∈(αM2,αP2) (4)
起点圆弧和终点圆弧方程的自变量分别为α1和α2，所以需要设定一个统一的自变量t，满足
α1＝(1-t)αM1+t·αP1,α2＝(1-t)αM2+t·αP2,0≤t≤1 (5)
起点圆弧和终点圆弧的合成曲线的合成规则是：越往起点的一侧，合成曲线越靠近起点圆弧，越往终点一侧，越靠近终点圆弧。因此，确定如下的线性合成曲线关系式：
x＝(1-t)x1+t·x2,y＝(1-t)y1+t·y2 (6)
联立式(3)至(6)式，可得合成曲线关于自变量t的参数方程。
上述所得合成曲线的特点是在起点处与起点朝向相切，在终点处与终点朝向相切，并且曲率连续平滑变化，从而保证了路径的平滑性。
在一个实施例中，本实施例所提供的智能车局部路径规划方法包括：
S8，根据整个规划好的避障路径的最小曲率半径以及障碍物到路径的最短距离，控制车辆的行驶速度，具体如下：
规划好的避障路径与原期望路径相比，可能存在曲率半径较小的地方，当车辆沿着避障路径行驶时，需要对车速进行控制。双圆弧合成曲线可以反馈其上任一点处的曲率半径，可以检测规划好的所有避障路径，即双圆弧合成曲线的曲率半径，并提取最小曲率半径，则可根据最小曲率半径对车速进行限制，保证行驶安全。规划好的路径是由多条双圆弧合成曲线首尾相连组成的一条曲线，这整条曲线上的最小曲率半径即决定了最高车速。
本发明还提供一种智能车局部路径规划装置，该装置包括：
信息采集模块，其用于采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息；
有效位置确定模块，其用于根据所述信息采集模块采集到的各信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置；
关键点寻找模块，其用于根据所述有效位置确定模块确定的障碍物在当前时刻的有效位置以及所述信息采集模块采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点；
避障路径规划模块，其用于在存在最优关键点的情形下，将关键点寻找模块寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，发送给车辆控制层；
倒车路径或掉头路径规划模块，其用于不存在关键点的情形下，生成倒车路径或掉头路径，发送给车辆控制层。
本发明还提供一种车辆，所述车辆包括如上所述的智能车局部路径规划装置。
本发明针对以上智能车局部路径规划的基本要求，构造出适合智能车避开障碍物的局部路径规划***，即基于障碍物和平滑曲线的设计思想，其中，平滑曲线采用双圆弧合成曲线，符合车辆运动学，并且可以反映整条路径的曲率变化，从而可以控制最大车速来确保行车安全。这种方法对各种型号的车辆具有广泛适应性，只需匹配车身参数即可完成***对车辆的适应。
最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种智能车局部路径规划方法，其特征在于，包括：
S1，采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息；
S2，根据S1采集到的各信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置；
S3，根据S2计算得到的障碍物在当前时刻的有效位置及S1中采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点：在存在最优关键点的情形下进入S4，在不存在最优关键点的情形下进入S5；S3具体包括寻找左关键点以及右关键点；
S4，将S3中寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，并作为更新的期望路径返回S3；
S5，生成倒车路径或掉头路径，并发送给车辆控制层；
在寻找到了左关键点和右关键点的情形下，S4之前还包括：
S6，在S3寻找到的各关键点中选取最优关键点，S6具体包括：
S61，根据S3确定的左关键点和右关键点，利用下面的代价函数公式分别计算当前左关键点和右关键点的代价函数值：
Cleft＝k1·dleftvehicel/dkeypoints+k2·dleft；Cright＝k1·drightvehilce/dkeypoints+k2·dright；
式中：dleftvehicle为上一个关键点与当前左关键点的左偏距，drightvehicle为上一个关键点与当前右关键点的右偏距，dkeypoints为上一个关键点与当前左关键点/当前右关键点的前/后偏距，dleft为当前左关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，dright为当前右关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，k1、k2为权重系数，Cleft为当前左关键点的代价函数值，Cright为当前右关键点的代价函数值；
S62，选取Cleft和Cright中较小的一个关键点作为最优关键点。
2.如权利要求1所述的智能车局部路径规划方法，其特征在于，S1中的障碍物信息包括：静态障碍物和动态障碍物；
S2中的静态障碍物在当前时刻的有效位置为静态障碍物的当前位置；
S2中的动态障碍物在当前时刻的有效位置确定方法如下：
S21，判断动态障碍物是否有横向切入当前期望路径的动机，如果有，则进入S22；否则进入S23；
S22，根据动态障碍物的速度的横向分量来预测其当前有效位置；
S23，将动态障碍物与当前期望路径的实际横向距离作为当前有效位置。
3.如权利要求1或2所述的智能车局部路径规划方法，其特征在于，S1中的障碍物信息包括：普通障碍物、有效障碍物和虚拟障碍物；
S3中的左关键点以及右关键点的寻找方法具体包括：
S31，判断有效障碍物是否阻挡了当前期望路径，如果是，则进入S32；否则进入S33；
S32，在当前期望路径上寻找到距离S31中的有效障碍物最近的路径点，过路径点做当前期望路径的切线及该切线的垂线；
S33，在S32的切线附近寻找距离有效障碍物周围的虚拟障碍物；
S34，以有效障碍物为中心，在S32的垂线上搜索位于中心左侧的左关键点以及右侧的右关键点，各关键点距离有效障碍物和虚拟障碍物的边界大于设定的安全距离dsafe。
4.如权利要求3所述的智能车局部路径规划方法，其特征在于，在S34中，在S34寻找到了左关键点和右关键点的情形下，S5之前还包括：
S7，当以设定的安全距离为标准不存在关键点时，需要逐渐减小设定的安全距离dsafe，每减小一次安全距离dsafe，按照S3相同的方法寻找关键点；当设定的安全距离dsafe小于最小安全距离dsafemin时仍然不存在关键点时，则进入S5；
S5具体包括：
判断前方道路是否全部被挡住，如果存在可通行区域，则生成倒车路径，否则生成掉头路径。
5.如权利要求4所述的智能车局部路径规划方法，其特征在于，还包括：
S8，根据整个规划好的避障路径的最小曲率半径以及障碍物到路径的最短距离，控制车辆的行驶速度。
6.如权利要求1所述的智能车局部路径规划方法，其特征在于，S4还包括：记录并保存历史规划好的各避障路径，作为历史地图，车辆行驶时，仅在历史地图中提取一条避障路径，并利用用于车辆定位的传感器检测提取的避障路径上是否存在障碍物阻挡，如果没有障碍物阻挡，则以该条避障路径作为当前的期望路径发送给车辆控制层，如果有障碍物阻挡，则返回S1重新规划。
7.一种智能车局部路径规划装置，其特征在于，包括：
信息采集模块，其用于采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息；
有效位置确定模块，其用于根据所述信息采集模块采集到的各信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置；
关键点寻找模块，其用于根据所述有效位置确定模块确定的障碍物在当前时刻的有效位置以及所述信息采集模块采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径就是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点；所述关键点寻找模块具体用于寻找左关键点以及右关键点；
避障路径规划模块，其用于在存在最优关键点的情形下，将关键点寻找模块寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径；
倒车路径或掉头路径规划模块，其用于不存在最优关键点的情形下，生成倒车路径或掉头路径；
在寻找到了左关键点和右关键点的情形下，所述关键点寻找模块选取最优关键点具体包括：根据确定的左关键点和右关键点，利用下面的代价函数公式分别计算当前左关键点和右关键点的代价函数值：
Cleft＝k1·dleftvehicel/dkeypoints+k2·dleft；Cright＝k1·drightvehilce/dkeypoints+k2·dright；
式中：dleftvehicle为上一个关键点与当前左关键点的左偏距，drightvehicle为上一个关键点与当前右关键点的右偏距，dkeypoints为上一个关键点与当前左关键点/当前右关键点的前/后偏距，dleft为当前左关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，dright为当前右关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，k1、k2为权重系数，Cleft为当前左关键点的代价函数值，Cright为当前右关键点的代价函数值；
选取Cleft和Cright中较小的一个关键点作为最优关键点。
8.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求7所述的智能车局部路径规划装置。
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