CN110954122A - 高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法 - Google Patents

高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，包括步骤：构建二维坐标系；获取原始道路数据和原始车辆状态数据；得到最佳路径数据；得到若干采样点；生成候选轨迹；计算所有采样点之间cost值；筛选出最佳路径数据并输出；得到目标轨迹，输出到控制***执行。本发明采用了三阶Bezier曲线，使得无人车在变道时能沿着光滑的轨迹到达目标点，且曲线曲率连续；针对高速自动驾驶场景，对Dijkstra算法做了相应的改进，在找到最短路径的基础上，大幅降低了计算量，满足了高速状态下的实时性需求，且结果连续；通过Cost函数模型对车辆运动进行约束，得到最优解；考虑了车辆的实际运动中的约束后建立道路和运动模型，更加贴合实际应用需求。

Description

高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体地涉及高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法。
背景技术
无人驾驶车决策规划***作为车辆中枢大脑，在接收到环境感知信息后，通过决策层输出驾驶行为指令，然后进行轨迹规划。轨迹规划生成从当前状态到下一目标状态的一系列轨迹曲线。轨迹需要满足车辆的运动和动态约束，以避免在真实的城市环境中与障碍物碰撞。
当前主流的轨迹生成方法分为两类：第一类是基于曲线插值的方法，如直线和圆弧段、多项式曲线、回旋曲线和样条曲线等，其主要通过确定参数直接生成目标轨迹。这一类方法优点在于直观、简单、容易想到，但缺点十分明显：
1、直线和圆弧段虽然实现起来简单、低计算量，但曲率不连续、节点片段连接；
2、多项式曲线具有低计算量、曲率连续的优点，但曲率连续需要四阶以上，关键参数的确定比较困难；
3、回旋曲线适用于局部规划，但积分导致耗时，曲率连续但是不平滑，依赖轨迹点；
4、样条曲线也具有低计算量、曲率连续的优点，但结果可能不是最优解。
第二类是基于采样的搜索方法，如Dijkstra算法、A*算法、人工势场法等方法解决轨迹规划问题。这一类方法解决了上一类方法的4个缺点，但不可避免的带来了另外一些缺陷：
1、Dijkstra算法虽然适用于结构化环境下找到最短路径，但在单独使用时由于计算量较大，不满足实时性要求，且结果不连续；
2、A*算法的优点是具有启发性，能够较快获得全局最优轨迹，然而搜索步长难以确定，在复杂并且范围较大的规划环境中效率较低。
当前也有少数研究对于上述两类轨迹生成方法的改进技术，例如申请公布号为CN109101017A、名称为一种无人车寻迹路线规划方法及终端的发明申请，公开了以下步骤：步骤一：获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；步骤二：获取无人车的当前位置，将所述无人车的当前位置添加进所述目标寻迹点集合；步骤三：将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。该方法看似解决了上述问题，但其理论基础是建立在将无人驾驶车简化为一个点来建立道路及运动模型的，这样做的缺陷在于忽略了车辆姿态信息，同时也未将决策规划层的行为指令考虑进去，导致基于该方法的轨迹规划方法的无人车辆功能简单，同时无法在复杂的工况下对车辆进行有效的控制。
发明内容
本发明针对上述问题，提供高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，使得无人车在变道时能沿着光滑的轨迹到达目标点，且曲线曲率连续；在结构化环境下找到最短路径的基础上，大幅降低了计算量，满足了高速状态下的实时性需求，且结果连续；得到最优解；考虑了车辆的实际运动中的约束后建立道路和运动模型，更加贴合实际应用需求。
为达到上述发明目的，本发明提供的技术方案为：
高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，包含Dijkstra算法，其特征在于：包括以下步骤：
S100、构建二维坐标系，以(x,y)表示车辆在二维坐标系中的位置；将车辆的当前位置标记为start点，将车辆的目标位置标记为end点；
S200、获取原始道路数据和原始车辆状态数据；
S300、根据原始道路数据和原始车辆状态数据，处理得到最佳路径数据；具体包括：
S310、根据原始道路数据和原始车辆状态数据，在预置的若干采样模板中选取对应的采样模板，然后将原始道路数据和原始车辆状态数据导入所述的采样模板，得到若干采样点；将全部的采样点打包为一个采样点集合；
S320、根据采样点集合和采样模板，生成若干候选轨迹；所述候选轨迹由采样点组成；
S330、逐一计算所有采样点之间cost值；所述cost的值按以下方式计算：
Cost(pi,pj)＝K1×Dist(pi,pj)+K2×Head(pi,pj)
其中，Cost(pi,pj)表示两个节点pi和pj之间的成本函数，(xi,yi)和(xj,yj)分别是节点pi和pj的坐标，Dist(pi,pj)表示节点pi和pj之间的距离，Head(pi,pj)表示节点pi和pj之间的角度差，K1是Dist(pi,pj)对应的权重系数，K2是Head(pi,pj)对应的权重系数；其中，Dist(pi,pj)按下式计算：
Figure BDA0002308652410000031
Head(pi,pj)按下式计算：
Head(pi,pj)＝θij
其中，θij为节点pi和pj之间的角度差；
S340、采用改进的Dijkstra算法，筛选出最佳路径数据并输出；
S400、根据最佳路径数据，处理得到目标轨迹，然后输出到控制***；
所述目标轨迹包括最优平滑曲线、end点的预期轨迹航向角、end点的预期曲率和end点的预期速率；具体包括：
S410、对最佳路径数据进行Bezier曲线拟合，得到并输出最优平滑曲线；
S420、计算并输出end点的预期轨迹航向角；
S430、计算并输出end点的预期曲率；
S500、车载ECU接收目标轨迹，控制转向机构、加速机构和减速机构沿最优平滑曲线运动，并在被控车辆进入end点时，用end点的预期曲率来校验车辆的姿态，由转向机构调整车辆速度方向为end点的预期轨迹航向角，由加速机构和减速机构调整车辆速率为end点的预期速率，然后保持被控车辆匀速运动。
优选地，所述二维坐标系的构建方法包括以下步骤：
S110、选取道路中线为x轴；
S120、选取start点在所述x轴上的投影点为原点；
S130、以经过所述原点并与x轴垂直的直线为y轴；
S140、以当前车辆的行进方向分别在x轴和y轴上的分量方向为正方向。
优选地，S320中每条候选轨迹包含的采样点数量相同；不同的候选轨迹除start点和end点外，没有相同的采样点；每条候选轨迹上的采样点的x值形成一个等差数列。
优选地，S340中筛选出所述最佳路径数据的方法包括以下步骤：
S341、将start点的cost值标记为0，然后从各条候选轨迹距离原点x值最小的采样点中选取cost值最小的一个，作为本次选中点；将本次选中点记录到最佳路径数据中，并将原点和本次选中点连接起来，方向为自原点指向本次选中点；
S342、设本次选中点为本次出发点，然后从各条候选轨迹距离本次出发点x值大于0且最小的采样点中选取cost值最小的一个，作为本次选中点；将本次选中点记录到最佳路径数据中，并将本次出发点和本次选中点连接起来，方向为自本次出发点指向本次选中点；
S343、将本次选中点的坐标和end点坐标对比，根据对比结果做出以下操作：
如果本次选中点和end点坐标相同，则结束筛选，输出最佳路径数据；
或，
如果本次选中点和end点坐标不同，则重复S342至S343。
优选地，S410中所述的Bezier曲线按下式计算：
Figure BDA0002308652410000051
其中，T(t)表示带时间戳的轨迹曲线函数，Pk为控制点，t表示时间比例系数，取值范围为[0,1]，n为曲线阶数，Bk,n(t)为伯恩斯坦基函数；所述伯恩斯坦基函数按下式计算：
Figure BDA0002308652410000052
其中，i表示第i个控制点，用于累进计算。
优选地，
S420中所述end点的预期轨迹航向角按下式计算：
Figure BDA0002308652410000053
其中，x(t)和y(t)为end点分别在x轴和y轴上的坐标；
S430中所述end点的预期曲率按下式计算：
Figure BDA0002308652410000061
本发明与现有技术对比，具有以下优点：
1、本发明采用了三阶Bezier曲线作为无人驾驶车的行驶轨迹，对轨迹分为三个阶段进行Bezier平滑处理，使得无人车在变道时能沿着光滑的轨迹到达目标点，且曲线曲率连续。
2、本发明针对高速自动驾驶场景，对Dijkstra算法做了相应的改进，在保留了Dijkstra算法在结构化环境下找到最短路径的优势基础上，大幅降低了计算量，满足了高速状态下的实时性需求，且结果连续。
3、通过Cost函数模型对车辆运动进行约束，在采样点数量确定的前提下，能得到最优解。
4、考虑了车辆的实际运动中的约束后建立道路和运动模型，更加贴合实际应用需求。
附图说明
图1为本发明实施例中无人驾驶车需要进行的变道操作示意图。
图2为本发明实施例中候选轨迹的生成示意图。
图3为本发明实施例中成本函数的节点示意图。
图4为本发明实施例中最佳路径数据的生成步骤流程图。
图5为本发明实施例中三阶Bezier曲线的轨迹图。
图6为本发明实施例中无人驾驶车的航向角变化曲线。
图7为本发明实施例中无人驾驶车运动中曲率的变化曲线。
其中，1-无人驾驶车，2-静止车辆。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，车辆行驶道路为双车道，车道宽度为3.5米。无人驾驶车1尺寸为7000mm*2200mm*4000mm，在高速雷达发现前方有静止车辆2，为避免追尾，需作出如图中箭头所示的换道操作。
应用本发明一种高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，包含Dijkstra算法，包括以下步骤：
S10、无人驾驶车1获得车道的HD地图。
S100、构建二维坐标系，以(x,y)表示无人驾驶车1在二维坐标系中的位置；将无人驾驶车1的当前位置标记为start点，将无人驾驶车1的目标位置标记为end点。
其中，二维坐标系的构建方法包括以下步骤：
S110、选取道路中线为x轴。
S120、选取start点在x轴上的投影点为原点。
S130、以经过原点并与x轴垂直的直线为y轴。
S140、以当前无人驾驶车1的行进方向分别在x轴和y轴上的分量方向为正方向。
S200、获取原始道路数据和原始车辆状态数据。
S300、根据原始道路数据和原始车辆状态数据，处理得到最佳路径数据；具体包括：
S310、根据原始道路数据和原始车辆状态数据，在预置的若干采样模板中选取对应的采样模板，然后将原始道路数据和原始车辆状态数据导入采样模板，得到若干采样点；将全部的采样点打包为一个采样点集合。
S320、如图2所示，根据采样点集合和采样模板，生成若干候选轨迹；候选轨迹由采样点组成；其中，S320中每条候选轨迹包含的采样点数量相同；不同的候选轨迹除start点和end点外，没有相同的采样点；每条候选轨迹上的采样点的x值形成一个等差数列。
S330、逐一计算所有采样点之间cost值；考虑到无人驾驶车1的转向能力，在随机分布采样点时，不仅需要考虑最短的欧几里得距离分布Dist(pi,pj)，而且期望轨迹的平滑度，即头部转角Head(pi,pj)尽可能小。如图3所示，本发明选择了一个更合理的成本函数Cost模型。cost的值按以式(1)计算：
Cost(pi,pj)＝K1×Dist(pi,pj)+K2×Head(pi,pj) (1)
其中，Cost(pi,pj)表示两个节点pi和pj之间的成本函数，(xi,yi)和(xj,yj)分别是节点pi和pj的坐标，Dist(pi,pj)表示节点pi和pj之间的距离，Head(pi,pj)表示节点pi和pj之间的角度差，K1是Dist(pi,pj)对应的权重系数，K2是Head(pi,pj)对应的权重系数；其中，Dist(pi,pj)按式(2)计算：
Figure BDA0002308652410000081
Head(pi,pj)按式(3)计算：
Head(pi,pj)＝θij (3)
其中，θij为节点pi和pj之间的角度差。
S340、采用改进的Dijkstra算法，筛选出最佳路径数据并输出；其中，如图4所示，筛选出最佳路径数据的方法包括以下步骤：
S341、将start点的cost值标记为0，然后从各条候选轨迹距离原点x值最小的采样点中选取cost值最小的一个，作为本次选中点；将本次选中点记录到最佳路径数据中，并将原点和本次选中点连接起来，方向为自原点指向本次选中点。
S342、设本次选中点为本次出发点，然后从各条候选轨迹距离本次出发点x值大于0且最小的采样点中选取cost值最小的一个，作为本次选中点；将本次选中点记录到最佳路径数据中，并将本次出发点和本次选中点连接起来，方向为自本次出发点指向本次选中点。
S343、将本次选中点的坐标和end点坐标对比，根据对比结果做出以下操作：
如果本次选中点和end点坐标相同，则结束筛选，输出最佳路径数据。
或，
如果本次选中点和end点坐标不同，则重复S342至S343。
在最佳路径上的每一个点(x,y)的曲率按式(4)计算：
k(t)＝(x'(t)y”(t)-x”(t)y'(t))/(x'(t)2+y'(t)2)3/2 (4)
S400、根据最佳路径数据，处理得到目标轨迹，然后输出到控制***。
目标轨迹包括最优平滑曲线、end点的预期轨迹航向角、end点的预期曲率和end点的预期速率；具体包括：
S410、对最佳路径数据进行Bezier曲线拟合，得到并输出最优平滑曲线；该方法可以保证输入控制点与生成曲线之间的关系比较简单明了，关键参数也较为容易确定，曲线的形状和顺序也容易改变。其中，Bezier曲线按式(5)计算：
Figure BDA0002308652410000091
其中，T(t)表示带时间戳的轨迹曲线函数，Pk为控制点，t表示时间比例系数，取值范围为[0,1]，n为曲线阶数，Bk,n(t)为伯恩斯坦基函数；伯恩斯坦基函数按式(6)计算：
Figure BDA0002308652410000101
其中，i表示第i个控制点，用于累进计算。
考虑到原地改变方向会损坏无人驾驶车1轮胎，因此有必要让无人驾驶车1沿着平滑的轨迹行驶。同时，在变换车道或转弯时，规划的轨迹必须遵守交通规则，即沿着适当的道路区间行驶。在此基础上，对无人驾驶车1的轨迹点进行了采样规划。由四个控制点确定的三阶Bezier曲线可按式(7)计算：
其中，如图5所示，在三阶Bezier曲线中，点P0表示当前无人驾驶车1的中
Figure BDA0002308652410000102
心坐标位置，点P1和P2表示曲线中间的控制点坐标位置，点P3表示无人驾驶车1目标点的中心坐标位置。
S420、计算并输出end点的预期轨迹航向角；其中，end点的预期轨迹航向角按式(8)计算：
Figure BDA0002308652410000103
其中，x(t)和y(t)为end点分别在x轴和y轴上的坐标。如图6所示，最后无人驾驶车1行进方向与x轴平行，θ(t)为0。
S430、计算并输出end点的预期曲率；其中，end点的预期曲率按式(9)计算：
Figure BDA0002308652410000111
如图7所示，最后无人驾驶车1沿直线行进，k(t)为0。
S500、车载ECU接收目标轨迹，控制转向机构、加速机构和减速机构沿最优平滑曲线运动，并在被控无人驾驶车1进入end点时，用end点的预期曲率来校验无人驾驶车1的姿态，由转向机构调整无人驾驶车1速度方向为end点的预期轨迹航向角，由加速机构和减速机构调整无人驾驶车1速率为end点的预期速率，然后保持被控无人驾驶车1匀速运动。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，包含Dijkstra算法，其特征在于：包括以下步骤：
S100、构建二维坐标系，以(x,y)表示车辆在二维坐标系中的位置；将车辆的当前位置标记为start点，将车辆的目标位置标记为end点；
S200、获取原始道路数据和原始车辆状态数据；
S300、根据原始道路数据和原始车辆状态数据，处理得到最佳路径数据；具体包括：
S310、根据原始道路数据和原始车辆状态数据，在预置的若干采样模板中选取对应的采样模板，然后将原始道路数据和原始车辆状态数据导入所述的采样模板，得到若干采样点；将全部的采样点打包为一个采样点集合；
S320、根据采样点集合和采样模板，生成若干候选轨迹；所述候选轨迹由采样点组成；
S330、逐一计算所有采样点之间cost值；所述cost的值按以下方式计算：
Cost(pi,pj)＝K1×Dist(pi,pj)+K2×Head(pi,pj)
其中，Cost(pi,pj)表示两个节点pi和pj之间的成本函数，(xi,yi)和(xj,yj)分别是节点pi和pj的坐标，Dist(pi,pj)表示节点pi和pj之间的距离，Head(pi,pj)表示节点pi和pj之间的角度差，K1是Dist(pi,pj)对应的权重系数，K2是Head(pi,pj)对应的权重系数；其中，Dist(pi,pj)按下式计算：
Figure FDA0002308652400000011
Head(pi,pj)按下式计算：
Head(pi,pj)＝θij
其中，θij为节点pi和pj之间的角度差；
S340、采用改进的Dijkstra算法，筛选出最佳路径数据并输出；
S400、根据最佳路径数据，处理得到目标轨迹，然后输出到控制***；
所述目标轨迹包括最优平滑曲线、end点的预期轨迹航向角、end点的预期曲率和end点的预期速率；具体包括：
S410、对最佳路径数据进行Bezier曲线拟合，得到并输出最优平滑曲线；
S420、计算并输出end点的预期轨迹航向角；
S430、计算并输出end点的预期曲率；
S500、车载ECU接收目标轨迹，控制转向机构、加速机构和减速机构沿最优平滑曲线运动，并在被控车辆进入end点时，用end点的预期曲率来校验车辆的姿态，由转向机构调整车辆速度方向为end点的预期轨迹航向角，由加速机构和减速机构调整车辆速率为end点的预期速率，然后保持被控车辆匀速运动。
2.根据权利要求1所述的高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，其特征在于：所述二维坐标系的构建方法包括以下步骤：
S110、选取道路中线为x轴；
S120、选取start点在所述x轴上的投影点为原点；
S130、以经过所述原点并与x轴垂直的直线为y轴；
S140、以当前车辆的行进方向分别在x轴和y轴上的分量方向为正方向。
3.根据权利要求2所述的高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，其特征在于：S320中每条候选轨迹包含的采样点数量相同；不同的候选轨迹除start点和end点外，没有相同的采样点；每条候选轨迹上的采样点的x值形成一个等差数列。
4.根据权利要求3所述的高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，其特征在于：S340中筛选出所述最佳路径数据的方法包括以下步骤：
S341、将start点的cost值标记为0，然后从各条候选轨迹距离原点x值最小的采样点中选取cost值最小的一个，作为本次选中点；将本次选中点记录到最佳路径数据中，并将原点和本次选中点连接起来，方向为自原点指向本次选中点；
S342、设本次选中点为本次出发点，然后从各条候选轨迹距离本次出发点x值大于0且最小的采样点中选取cost值最小的一个，作为本次选中点；将本次选中点记录到最佳路径数据中，并将本次出发点和本次选中点连接起来，方向为自本次出发点指向本次选中点；
S343、将本次选中点的坐标和end点坐标对比，根据对比结果做出以下操作：
如果本次选中点和end点坐标相同，则结束筛选，输出最佳路径数据；
或，
如果本次选中点和end点坐标不同，则重复S342至S343。
5.根据权利要求4所述的高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，其特征在于：S410中所述的Bezier曲线按下式计算：
Figure FDA0002308652400000031
其中，T(t)表示带时间戳的轨迹曲线函数，Pk为控制点，t表示时间比例系数，取值范围为[0,1]，n为曲线阶数，Bk,n(t)为伯恩斯坦基函数；所述伯恩斯坦基函数按下式计算：
Figure FDA0002308652400000032
其中，i表示第i个控制点，用于累进计算。
6.根据权利要求5所述的高速场景下的自动驾驶轨迹生成方法，其特征在于：
S420中所述end点的预期轨迹航向角按下式计算：
Figure FDA0002308652400000041
其中，x(t)和y(t)为end点分别在x轴和y轴上的坐标；
S430中所述end点的预期曲率按下式计算：
Figure FDA0002308652400000042
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