CN111679678B - 一种横纵向分离的轨迹规划方法、***及计算机设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种横纵向分离的轨迹规划方法，在初始位置和目标位置之间，对车辆分别进行路径规划和速度规划，包括以下步骤：进行路径规划时，利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值；根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域；车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动。

Description

一种横纵向分离的轨迹规划方法、***及计算机设备
技术领域
本发明涉及无人驾驶领域，具体涉及一种横纵向分离的轨迹规划方法、***及计算机设备。
背景技术
现有技术中的轨迹规划方法多为针对机器人设置的，计算量大，未车辆动力学和运动学的限制，缺乏实时性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种横纵向分离的轨迹规划方法、***及计算机设备。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种横纵向分离的轨迹规划方法，在初始位置和目标位置之间，对车辆分别进行路径规划和速度规划，包括以下步骤：
步骤一：进行路径规划时，利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值；
步骤二：根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域；
步骤三：车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动。
具体地，步骤一中，构建总代价函数时，综合考虑车辆动力学和运动学限制、乘客舒适性、车辆安全性以及曲线连续性。
具体地，所述总代价函数
Figure BDA0002563335430000011
Figure BDA0002563335430000012
Figure BDA0002563335430000013
其中，
Figure BDA0002563335430000014
为每两个相邻控制点之间距离的代价函数，ws为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000021
为候选曲线在各控制点曲率的代价函数，wk为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000022
为候选曲线在各控制点一阶导数的代价函数，
Figure BDA0002563335430000023
为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000024
为候选曲线在各控制点二阶导数的代价函数，
Figure BDA0002563335430000025
为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000026
为候选曲线在各控制点三阶导数的代价函数，
Figure BDA0002563335430000027
为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000028
为候选曲线上各控制点与预定基准线之间横向偏移距离的代价函数，
Figure BDA0002563335430000029
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000210
为候选曲线上各控制点横向加速度的代价函数，
Figure BDA00025633354300000211
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000212
为候选曲线上各控制点纵向加速度的代价函数，
Figure BDA00025633354300000213
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000214
为候选曲线上各控制点横向加速度变化率的代价函数，
Figure BDA00025633354300000215
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000216
为候选曲线上各控制点纵向加速度变化率的代价函数，
Figure BDA00025633354300000217
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000218
为当前轨迹上的点与最优轨迹上对应点之间的距离，wl为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000219
为沿该候选曲线运行耗时的代价函数，wt为该代价函数的权值。
具体地，所述候选曲线集合为通过控制点生成的五阶多项式曲线集合。
具体地，所述限制条件
Figure BDA00025633354300000220
Lmin≤le≤Lmax|d0|≤Wroad；|de|≤Wroad，C0为初始位置的状态，Ce为目标位置的状态，Wroad为车道宽度，Lmin为预定基准线的长度在纵向方向上的最大值，Lmax为预定基准线的长度在纵向方向上的最小值，其中d0、de分别表示车辆坐标系下的车辆初始位置的横向坐标和终止位置的横向坐标，
Figure BDA00025633354300000221
分别表示车辆坐标系下车辆初始速度的横向分量和终末速度的横向分量，
Figure BDA00025633354300000222
分别表示车辆坐标系下的车辆初始加速度的横向分量和终末加速度的横向分量，l0、le分别表示车辆的初始位置的纵向分量和终止位置的纵向分量。
具体地，步骤三中，对候选曲线进行碰撞检测时，对该候选曲线进行平均采样获取碰撞检测点，任意两个碰撞检测点之间的距离相等，计算各碰撞检测点到障碍物几何中心的距离，通过K-D树数据结构寻找上述距离中的最小距离，如果该最小距离大于或者等于设定的安全阈值，则判定该候选曲线通过碰撞检测；否则，再对其总代价函数值大于该候选曲线的其他候选曲线进行碰撞检测。
具体地，进行速度规划时，采用具有LQG控制单元的ACC控制器，所述LQG控制单元包括LQR控制单元和卡尔曼滤波单元，所述LQG控制单元用于计算车轮转角，所述卡尔曼滤波单元用于过滤***噪声和环境噪声。
一种横纵向分离的轨迹规划***，包括：
轨迹生成模块，进行路径规划时，其利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值；
区域划分模块，其根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域；
碰撞检测模块，车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，其对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行所述轨迹规划方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果是：
本发明通过将路径规划解耦为横向位置规划和纵向速度规划，在横向路径规划中，车辆在可行驶区域内沿着初始优化轨迹进行运动，进入障碍物区域后再进行碰撞检测，能够有效减少计算量，保证了轨迹规划的实时性。
附图说明
图1为本发明轨迹规划方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种优选实施方式作详细的说明。
现有技术中的轨迹规划方法多为针对机器人设置的，计算量大，未车辆动力学和运动学的限制，缺乏实时性。
如图1所示，一种横纵向分离的轨迹规划方法，在初始位置和目标位置之间，对车辆分别进行路径规划和速度规划，包括以下步骤：
S1：进行路径规划时，利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值。
具体地，所述候选曲线集合为通过控制点生成的五阶多项式曲线集合。
在无人驾驶领域，为了控制的方便性，不再采用笛卡尔坐标系，而采用frenet坐标系，在该坐标系下方向被称为横向和纵向，车辆与障碍物或者其他车辆之间的距离被正交分解为横向距离和纵向距离。
S2：根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域。
障碍物可以提前探测到，可以将障碍物的20米以内划分为障碍物区域，其他区域为可行驶区域。
在远离障碍物的情况下，采样区域被限制为沿候选曲线的纵向方向，由于没有障碍物，因此无需进行横向采样，即路径规划时无需考虑障碍物，这样有效减少了因为横向采样带来的大量计算量，在有障碍物时，即离障碍物20米以内时，开始横向采样，规划出避开障碍物的最优曲线。
S3：车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动。
如果在计算总代价函数时就进行包括了碰撞检测，则需要对每条候选曲线都进行碰撞检测，本发明利用区域划分，只在障碍物区域对此时的候选曲线进行碰撞检测，障碍物进入点到目标位置之间的候选曲线比之前的候选曲线数量大大减少，即进入障碍物区域后，需要进行碰撞检测的计算量大大减少，此时再进行碰撞检测能够有效提高路径规划的实时性。
具体地，步骤一中，构建总代价函数时，综合考虑车辆动力学和运动学限制、乘客舒适性、车辆安全性以及曲线连续性。
具体地，所述总代价函数
Figure BDA0002563335430000041
Figure BDA0002563335430000042
Figure BDA0002563335430000051
Figure BDA0002563335430000052
其中，
Figure BDA0002563335430000053
为每两个相邻控制点之间距离的代价函数，ws为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000054
为候选曲线在各控制点曲率的代价函数，wk为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000055
为候选曲线在各控制点一阶导数的代价函数，
Figure BDA0002563335430000056
为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000057
为候选曲线在各控制点二阶导数的代价函数，
Figure BDA0002563335430000058
为该代价函数的权值；
Figure BDA0002563335430000059
为候选曲线在各控制点三阶导数的代价函数，
Figure BDA00025633354300000510
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000511
为候选曲线上各控制点与预定基准线之间横向偏移距离的代价函数，
Figure BDA00025633354300000512
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000513
为候选曲线上各控制点横向加速度的代价函数，
Figure BDA00025633354300000514
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000515
为候选曲线上各控制点纵向加速度的代价函数，
Figure BDA00025633354300000516
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000517
为候选曲线上各控制点横向加速度变化率的代价函数，
Figure BDA00025633354300000518
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000519
为候选曲线上各控制点纵向加速度变化率的代价函数，
Figure BDA00025633354300000520
为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000521
为当前轨迹上的点与最优轨迹上对应点之间的距离，wl为该代价函数的权值；
Figure BDA00025633354300000522
为沿该候选曲线运行耗时的代价函数，wt为该代价函数的权值。
上述各代价函数充分考虑了车辆动力学和运动学限制、乘客舒适性、车辆安全性以及曲线连续性对路径规划的影响，例如上述计算候选曲线上各控制点的一阶导数、二阶导数以及三阶导数，是希望被选择的候选曲线的过渡更加平滑，有利于提高乘客舒适性。
具体地，所述限制条件traj被定义为
Figure BDA00025633354300000523
Lmin≤le≤Lmax|d0|≤Wroad；|de|≤Wroad，C0为初始位置的状态，Ce为目标位置的状态，Wroad为车道宽度，Lmin为预定基准线的长度在纵向方向上的最大值，Lmax为预定基准线的长度在纵向方向上的最小值，其中d0、de分别表示车辆坐标系下的车辆初始位置的横向坐标和终止位置的横向坐标，
Figure BDA00025633354300000524
分别表示车辆坐标系下车辆初始速度的横向分量和终末速度的横向分量，
Figure BDA0002563335430000061
分别表示车辆坐标系下的车辆初始加速度的横向分量和终末加速度的横向分量，l0、le分别表示车辆的初始位置的纵向分量和终止位置的纵向分量。
“:＝”符号表示“定义为”；
Figure BDA0002563335430000062
表示经过初始位置和目标位置，且满足C0和Ce条件的曲线。
具体地，步骤三中，对候选曲线进行碰撞检测时，对该候选曲线进行平均采样获取碰撞检测点，任意两个碰撞检测点之间的距离相等，计算各碰撞检测点到障碍物几何中心的距离，通过K-D树数据结构寻找上述距离中的最小距离，如果该最小距离大于或者等于设定的安全阈值，则判定该候选曲线通过碰撞检测；否则，再对其总代价函数值大于该候选曲线的其他候选曲线进行碰撞检测。
K-D树数据结构是一种分割k维数据空间的数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索
具体地，进行速度规划时，采用具有LQG控制单元的ACC控制器，所述LQG控制单元包括LQR控制单元和卡尔曼滤波单元，所述LQG控制单元用于计算车轮转角，所述卡尔曼滤波单元用于过滤***噪声和环境噪声。
一种横纵向分离的轨迹规划***，包括：
轨迹生成模块，进行路径规划时，其利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值；
区域划分模块，其根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域；
碰撞检测模块，车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，其对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行所述轨迹规划方法的步骤。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为了清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (7)

1.一种横纵向分离的轨迹规划方法，在初始位置和目标位置之间，对车辆分别进行路径规划和速度规划，包括以下步骤：
步骤一：进行路径规划时，利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值；
步骤二：根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域；
步骤三：车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动；
步骤一中，构建总代价函数时，综合考虑车辆动力学和运动学限制、乘客舒适性、车辆安全性以及曲线连续性；
所述总代价函数
Figure FDA0003502043060000011
Figure FDA0003502043060000012
其中，
Figure FDA0003502043060000013
为每两个相邻控制点之间距离的代价函数，ws为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000014
为候选曲线在各控制点曲率的代价函数，wk为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000015
为候选曲线在各控制点一阶导数的代价函数，
Figure FDA0003502043060000016
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000017
为候选曲线在各控制点二阶导数的代价函数，
Figure FDA0003502043060000018
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000019
为候选曲线在各控制点三阶导数的代价函数，
Figure FDA00035020430600000110
为该代价函数的权值；
Figure FDA00035020430600000111
为候选曲线上各控制点与预定基准线之间横向偏移距离的代价函数，
Figure FDA00035020430600000112
为该代价函数的权值；
Figure FDA00035020430600000113
为候选曲线上各控制点横向加速度的代价函数，
Figure FDA00035020430600000114
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000021
为候选曲线上各控制点纵向加速度的代价函数，
Figure FDA0003502043060000022
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000023
为候选曲线上各控制点横向加速度变化率的代价函数，
Figure FDA0003502043060000024
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000025
为候选曲线上各控制点纵向加速度变化率的代价函数，
Figure FDA0003502043060000026
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000027
为当前轨迹上的点与最优轨迹上对应点之间的距离，wl为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000028
为沿该候选曲线运行耗时的代价函数，wt为该代价函数的权值。
2.根据权利要求1所述的横纵向分离的轨迹规划方法，其特征在于：所述候选曲线集合为通过控制点生成的五阶多项式曲线集合。
3.根据权利要求1所述的横纵向分离的轨迹规划方法，其特征在于：所述限制条件
Figure FDA0003502043060000029
Lmin≤le≤Lmax|d0|≤Wroad；|de|≤Wroad，C0为初始位置的状态，Ce为目标位置的状态，Wroad为车道宽度，Lmin为预定基准线的长度在纵向方向上的最大值，Lmax为预定基准线的长度在纵向方向上的最小值，其中d0、de分别表示车辆坐标系下的车辆初始位置的横向坐标和终止位置的横向坐标，
Figure FDA00035020430600000210
分别表示车辆坐标系下车辆初始速度的横向分量和终末速度的横向分量，
Figure FDA00035020430600000211
分别表示车辆坐标系下的车辆初始加速度的横向分量和终末加速度的横向分量，l0、le分别表示车辆的初始位置的纵向分量和终止位置的纵向分量。
4.根据权利要求1所述的横纵向分离的轨迹规划方法，其特征在于：步骤三中，对候选曲线进行碰撞检测时，对该候选曲线进行平均采样获取碰撞检测点，任意两个碰撞检测点之间的距离相等，计算各碰撞检测点到障碍物几何中心的距离，通过K-D树数据结构寻找上述距离中的最小距离，如果该最小距离大于或者等于设定的安全阈值，则判定该候选曲线通过碰撞检测；否则，再对其总代价函数值大于该候选曲线的其他候选曲线进行碰撞检测。
5.根据权利要求1所述的横纵向分离的轨迹规划方法，其特征在于：进行速度规划时，采用具有LQG控制单元的ACC控制器，所述LQG控制单元包括LQR控制单元和卡尔曼滤波单元，所述LQG控制单元用于计算车轮转角，所述卡尔曼滤波单元用于过滤***噪声和环境噪声。
6.一种横纵向分离的轨迹规划***，其特征在于，包括：
轨迹生成模块，进行路径规划时，其利用在初始位置和目标位置之间选取的多个控制点生成候选曲线集合；构建总代价函数和限制条件，计算各候选曲线的总代价函数的值；
区域划分模块，其根据障碍物位置将初始位置和目标位置之间的区域划分为可行驶区域和障碍物区域；
碰撞检测模块，车辆在可行驶区域内沿着候选曲线中总代价函数值最低的曲线运行，且进入障碍物区域时，其对各候选曲线按其总代价函数值从小到大的顺序依次进行碰撞检测，首个通过碰撞检测的候选曲线为最优轨迹，在障碍物区域内车辆沿着最优轨迹运动；
构建总代价函数时，综合考虑车辆动力学和运动学限制、乘客舒适性、车辆安全性以及曲线连续性；
所述总代价函数
Figure FDA0003502043060000031
Figure FDA0003502043060000032
其中，
Figure FDA0003502043060000033
为每两个相邻控制点之间距离的代价函数，ws为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000034
为候选曲线在各控制点曲率的代价函数，wk为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000035
为候选曲线在各控制点一阶导数的代价函数，
Figure FDA0003502043060000036
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000037
为候选曲线在各控制点二阶导数的代价函数，
Figure FDA0003502043060000038
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000039
为候选曲线在各控制点三阶导数的代价函数，
Figure FDA00035020430600000310
为该代价函数的权值；
Figure FDA00035020430600000311
为候选曲线上各控制点与预定基准线之间横向偏移距离的代价函数，
Figure FDA00035020430600000312
为该代价函数的权值；
Figure FDA00035020430600000313
为候选曲线上各控制点横向加速度的代价函数，
Figure FDA00035020430600000314
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000041
为候选曲线上各控制点纵向加速度的代价函数，
Figure FDA0003502043060000042
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000043
为候选曲线上各控制点横向加速度变化率的代价函数，
Figure FDA0003502043060000044
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000045
为候选曲线上各控制点纵向加速度变化率的代价函数，
Figure FDA0003502043060000046
为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000047
为当前轨迹上的点与最优轨迹上对应点之间的距离，wl为该代价函数的权值；
Figure FDA0003502043060000048
为沿该候选曲线运行耗时的代价函数，wt为该代价函数的权值。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述轨迹规划方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111967374B (zh) * 2020-08-14 2021-10-01 安徽海博智能科技有限责任公司 基于图像处理的矿山障碍物识别方法、***及设备
CN112729328B (zh) * 2020-12-25 2023-01-31 际络科技(上海)有限公司 节油行驶轨迹规划方法、装置、电子设备与存储介质
CN112783161B (zh) * 2020-12-29 2023-04-25 广东嘉腾机器人自动化有限公司 一种基于贝塞尔曲线的agv避障方法
CN112677995B (zh) * 2021-01-07 2021-12-21 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车辆轨迹规划方法、装置、存储介质及设备
CN114103938B (zh) * 2021-03-23 2024-07-16 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 控制车辆纵向运动的方法、装置及存储介质
CN113433936B (zh) * 2021-06-02 2023-07-25 北京迈格威科技有限公司 移动设备绕障方法、装置、移动设备及存储介质
CN113238565A (zh) * 2021-06-16 2021-08-10 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 车辆路径规划方法、装置、车辆和存储介质
CN113370995B (zh) * 2021-07-01 2024-01-09 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 速度曲线的处理方法、装置、电动汽车及电子设备
CN115230731A (zh) * 2021-09-13 2022-10-25 上海仙途智能科技有限公司 行驶路径确定方法、装置、终端及介质
CN115525047B (zh) * 2022-03-21 2023-07-25 江苏集萃清联智控科技有限公司 一种具备多型避障方式的车辆局部轨迹规划方法及***
CN116136417B (zh) * 2023-04-14 2023-08-22 北京理工大学 一种面向越野环境的无人驾驶车辆局部路径规划方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107145147B (zh) * 2017-04-10 2020-12-15 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车辆低速自动驾驶避碰方法及***
CN110462703A (zh) * 2018-03-08 2019-11-15 百度时代网络技术（北京）有限公司 基于碰撞后分析的自动驾驶车辆的车辆动作优化
EP3829958B1 (en) * 2018-07-27 2023-10-25 embotech AG Method for steering a vehicle and apparatus therefor
CN109557912B (zh) * 2018-10-11 2020-07-28 同济大学 一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法
CN110341711B (zh) * 2019-07-06 2021-10-22 深圳数翔科技有限公司 一种基于码头环境的行驶轨迹生成***及方法
CN111289008B (zh) * 2020-04-28 2021-04-13 南京维思科汽车科技有限公司 一种用于无人驾驶车辆的局部路径规划方法

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