CN112498368A - 自动驾驶偏移的横向轨迹规划***及方法 - Google Patents

自动驾驶偏移的横向轨迹规划***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***及方法，***包括自动驾驶横向控制状态模块、环境认知模块、本车车速模块、触发偏移模块、最终的偏移过渡时间模块、偏移轨迹规划模块、道路中心线系数模块、横向控制最终轨迹计算模块和横向控制执行模块；通过曲线拟合方式拟合偏移轨迹系数，在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数，执行重新规划的轨迹，能够实现偏移及时响应。

Description

自动驾驶偏移的横向轨迹规划***及方法
技术领域
本发明用于自动驾驶领域，具体涉自动驾驶偏移的横向轨迹规划***及方法。
背景技术
自动驾驶偏移功能通过本车的横向偏移，使本车远离目标行进轨迹上的大型车辆以及 对本车产生压迫的小型车辆，一定程度上实现“防御性驾驶”，增强驾乘人员的驾乘信心 感与安全感。以往相关自动驾驶偏移的横向轨迹规划一般集中在单纯的横向位置插值偏 移响应缓慢以致车速差较大时本车驶过障碍物时尚未偏移到位或者在短时间内频繁偏移 时可能出现的轨迹跳变未进行有效处理，如申请号为CN201811119580.0的专利“基于车道线平行偏移进行避障及超车的动态轨迹规划方法”，利用五次多项式实时对轨迹平行偏移进行插值处理，来实现避障及超车的动态轨迹规划，未涉及航向角及曲率变化率的规划。
因此，有必要开发一种用于自动驾驶偏移的横向轨迹规划***及方法，快速稳定的偏 移到位。
发明内容
本发明公开的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，在横向控制激活的状态下，根据 环境认知计算的目标偏移量及期望偏移过渡时间以及本车车速情况将偏移量规划成曲线 叠加在道路中心线上，输出给横向控制模块，实现偏移及时响应。
本发明还公开了自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，在横向控制激活的状态下，根 据环境认知计算的目标偏移量及期望偏移过渡时间以及本车车速情况将偏移量规划成曲 线叠加在道路中心线上，输出给横向控制模块，实现偏移及时响应。
本发明公开的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，包括自动驾驶横向控制状态模块、 环境认知模块、本车车速模块、触发偏移模块、最终的偏移过渡时间模块、偏移轨迹规划模块、道路中心线系数模块、横向控制最终轨迹计算模块和横向控制执行模块；
所述自动驾驶横向控制状态模块提供当前横向控制的状态信号，并将横向控制的状 态信号传送给触发偏移模块；
所述环境认知模块，根据周围的场景计算出相对于危险物体的横向目标偏移量以及 期望偏移过渡时间；将横向目标偏移量传送给触发偏移模块、偏移轨迹规划模块；将期望偏移过渡时间传送给最终的偏移过渡时间模块；
所述触发偏移模块，接收横向控制的状态信号，环境认知模块的横向目标偏移量，判断是否触发偏移轨迹规划模块启动偏移规划；
所述最终的偏移过渡时间模块，根据期望偏移过渡时间进行限值生成最终偏移过渡 时间并输出给偏移轨迹规划模块；
所述偏移轨迹规划模块，接收触发偏移模块的触发偏移规划信号、最终的偏移过渡 时间模块的最终偏移过渡时间信号、环境认知模块的横向目标偏移量以及期望偏移过渡 时间信号，将横向目标偏移量规划成能够直接叠加至道路中心线上的偏移轨迹系数Final_DeltA0、Final_DeltA1、Final_DeltA2；
所述道路中心线系数模块，提供道路的中心线系数A0、A1、A2、A3；
所述横向控制最终轨迹计算模块，在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数；
所述横向控制执行模块，执行道路中心线叠加偏移轨迹系数后用于控制跟踪的轨迹。
进一步地，将横向目标偏移量规划成下列二次曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹 系数；y＝Final_DeltA0+Final_DeltA1*x+Final_DeltA2*x2；其中，X为相对于本车的纵向 距离，Y为相对于本车的横向距离。
进一步地，曲线插值按如下方式进行：
步骤1)建立插值公式，
DeltA0＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+Offset；
DeltA1＝(3*c(1)*t2+4*c(2)*t3+5*c(3)*t4)/Speed；
DeltA2＝(6*c(1)*t+12*c(2)*t2+20*c(3)*t3)/(2*Speed)；
其中：
DeltOffset＝Offset-Offsetprev，Offset为横向目标偏移量，offsetprev为上一次插值横向 目标偏移量，Speed为车速；
Figure BDA0002796952890000021
T为期望偏移过渡时间；
Figure BDA0002796952890000022
c＝Tmatrix\yout；
t＝tlast+dt，触发插值时t为0，tlast为上一次插值时间，dt为每次插值时间计算步长；
当t大于T时或者横向控制退出时，DeltA0等于Offset，DeltA1、DeltA2为0。
步骤2)条件判断，
偏移规划触发时间间隔大于等于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0，Fnial_DeltA1等于DeltA1，Fnial_DeltA2等于DeltA2；
偏移规划触发时间间隔小于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0；DeltA1、DeltA2分别进行二次插值规划处理：
Final_DeltA1＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA1；
其中，DeltOffset＝DeltA1-DeltA1prev，DeltA1prev为上一次插值DeltA1值；
Final_DeltA2＝c(1)**t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA2；
其中，DeltOffset＝DeltA2-DeltA2prev，DeltA2prev为上一次插值DeltA2值。
进一步地，将中心线规划成下列三次多项式：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x3；
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、 A3为轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐标原点处的航 向角，2×A2对应于本车坐标原点处的曲率，6×A3对应于本车坐标原点处的曲率变化 率。
进一步地，横向控制最终轨迹计算模块，在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数。
进一步地，最终的偏移过渡时间模块根据横向目标偏移量及车速查找标定的能够实 现正常功能的最小时间Tmin标定表以及能保证舒适性的舒适性过渡时间Tcom标定表；
当横向目标偏移量等于0时，最终偏移过渡时间T等于Tcom；否则，当期望偏移过渡时间小于最小时间Tmin时，最终偏移过渡时间T等于最小时间Tmin；否则，最终偏 移过渡时间T等于期望偏移过渡时间。
本发明还公开了自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，涉及自动驾驶横向控制状态模 块、环境认知模块、本车车速模块、触发偏移模块、最终的偏移过渡时间模块、偏移轨 迹规划模块、道路中心线系数模块、横向控制最终轨迹计算模块和横向控制执行模块；
按如下步骤工作：
步骤1)环境认知模块根据当前目标车等障碍物横向距离，相对车速及道路边界情况 规划出能够安全驶过的横向目标偏移量Offset，以及期望偏移过渡时间Texp；
步骤2)当车辆横向控制处于激活状态，且横向目标偏移量Offset存在变化时触发偏 移模块置1，进入步骤3)；
步骤3)最终的偏移过渡时间模块根据横向目标偏移量Offset及本车车速模块的车速 根据期望偏移过渡时间Texp进行限值生成最终偏移过渡时间；
步骤4)偏移轨迹规划模块，接收触发偏移模块的触发偏移规划信号、最终的偏移过 渡时间模块的最终偏移过渡时间信号、环境认知模块的横向目标偏移量以及期望偏移过 渡时间信号，将横向目标偏移量规划成曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹系数；
步骤5)道路中心线系数模块提供道路中心线系数A0、A1、A2、A3；
步骤6)横向控制最终轨迹计算模块在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数Fnial_DeltA0、Fnial_DeltA1、Fnial_DeltA2；
步骤7)横向控制执行模块执行道路中心线叠加偏移轨迹系数后用于控制跟踪的轨 迹。
进一步地，步骤4)将横向目标偏移量规划成下列二次曲线，并通过曲线插值求的偏 移轨迹系数；
步骤41)
y＝Final_DeltA0+Final_DeltA1*x+Final_DeltA2*x2；其中，X为相对于本车的纵向距 离，Y为相对于本车的横向距离；
DeltA0＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+Offset；
DeltA1＝(3*c(1)*t2+4*c(2)*t3+5*c(3)*t4)/Speed；
DeltA2＝(6*c(1)*t+12*c(2)*t2+20*c(3)*t3)/(2*Speed)；
其中，
DeltOffset＝Offset-Offsetprev，Offset为横向目标偏移量，offsetprev为上一次插值横向 目标偏移量，Speed为车速；
Figure BDA0002796952890000041
T为期望偏移过渡时间；
Figure BDA0002796952890000042
c＝Tmatrix\yout；
t＝tlast+dt，触发插值时t为0，tlast为上一次插值时间，dt为每次插值时间计算步长， 当t大于T时或者横向控制退出时，DeltA0等于Offset，DeltA1、DeltA2为0；
步骤42)
两次偏移规划触发时间间隔大于等于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则 Fnial_DeltA0等于DeltA0，Fnial_DeltA1等于DeltA1，Fnial_DeltA2等于DeltA2；两次偏 移规划触发时间间隔小于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等 于DeltA0；
DeltA1、DeltA2分别进行二次插值规划处理，
Final_DeltA1＝c(l)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA1
其中，DeltOffset＝DeltA1-DeltA1prev，DeltA1prev为上一次插值DeltA1值；
Final_DeltA2＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA2
其中，DeltOffset＝DeltA2-DeltA2prev，DeltA2prev为上一次插值DeltA2值。
进一步地，
步骤5)中，道路的中心线以三次多项式体现：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x3；
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、 A3为输出给控制的轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐 标原点处的航向角，2xA2对应于本车坐标原点处的曲率、6xA3对应于本车坐标原点处 的曲率变化率。
进一步地，步骤3)中，最终的偏移过渡时间模块查找标定的能够实现正常功能的最小 时间Tmin标定表以及能保证舒适性的舒适性过渡时间Tcom标定表，当横向目标偏移量 Offset等于0时，最终偏移过渡时间T等于Tcom；否则，当期望偏移过渡时间小于最小 时间Tmin时，最终偏移过渡时间T等于最小时间Tmin；否则，最终偏移过渡时间T等 于期望偏移过渡时间。
本发明有益技术效果为：
在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数，使本车及时远离目标行进轨迹上的大型车 辆以及对本车产生压迫的小型车辆，一定程度上实现“防御性驾驶”，增强驾乘人员的驾 乘信心感与安全感。
附图说明
图1为自动驾驶偏移的横向轨迹规划***架构图；
图2为自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法流程图；
图3为偏移轨迹系数与时间关系图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做详细说明。
如图1至图3所示，在自动驾驶控制***中通常采用多次多项式来表达横向需跟踪的 轨迹，本发明专利以三次多项式为列：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x3
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、 A3为输出给控制的轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐 标原点处的航向角，2XA2对应于本车坐标原点处的曲率、6XA3对应于本车坐标原点处 的曲率变化率。
本发明公开的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，包括：自动驾驶横向控制状态模 块1、环境认知模块2、本车车速模块3、触发偏移模块4、最终的偏移过渡时间模块5、 偏移轨迹规划模块6、道路中心线系数模块9、横向控制最终轨迹计算模块7和横向控制 执行模块8。
自动驾驶横向控制状态模块提供当前横向控制的状态信号，并将横向控制的状态信 号传送给触发偏移模块。
环境认知模块，根据周围的场景计算出相对于危险物体的横向目标偏移量以及期望 偏移过渡时间；将横向目标偏移量传送给触发偏移模块、偏移轨迹规划模块；将期望偏移过渡时间传送给最终的偏移过渡时间模块。
触发偏移模块，接收横向控制的状态信号，环境认知模块的横向目标偏移量，判断是否触发偏移轨迹规划模块启动偏移规划。
最终的偏移过渡时间模块，根据期望偏移过渡时间进行限值生成最终偏移过渡时间 并输出给偏移轨迹规划模块；最终的偏移过渡时间模块根据横向目标偏移量及车速查找 标定的能够实现正常功能的最小时间Tmin标定表以及能保证舒适性的舒适性过渡时间Tcom标定表。
当横向目标偏移量等于0时，最终偏移过渡时间T等于Tcom；否则，当期望偏移过渡时间小于最小时间Tmin时，最终偏移过渡时间T等于最小时间Tmin；否则，最终偏 移过渡时间T等于期望偏移过渡时间。
偏移轨迹规划模块，接收触发偏移模块的触发偏移规划信号、最终的偏移过渡时间 模块的最终偏移过渡时间信号、环境认知模块的横向目标偏移量以及期望偏移过渡时间 信号，将横向目标偏移量规划成能够直接叠加至道路中心线上的偏移轨迹系数 Final_DeltA0、Final_DeltA1、Final_DeltA2。
将横向目标偏移量规划成下列二次曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹系数； y＝Final_DeltA0+Final_DeltA1*x+Final_DeltA2*x2；其中，X为相对于本车的纵向距离，Y为相对于本车的横向距离。
曲线插值按如下方式进行：
步骤1)建立插值公式，
DeltA0＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+Offset；
DeltA1＝(3*c(1)*t2+4*c(2)*t3+5*c(3)*t4)/Speed；
DeltA2＝(6*c(1)*t+12*c(2)*t2+20*c(3)*t3)/(2*Speed)；
其中：
DeltOffset＝Offset-Offsetprev，Offset为横向目标偏移量，offsetprev为上一次插值横向 目标偏移量，Speed为车速；
Figure BDA0002796952890000071
T为期望偏移过渡时间；
Figure BDA0002796952890000072
c＝Tmatrix\yout；
t＝tlast+dt，触发插值时t为0，tlast为上一次插值时间，dt为每次插值时间计算步长；
当t大于T时或者横向控制退出时，DeltA0等于Offset，DeltA1、DeltA2为0；
步骤2)条件判断，
偏移规划触发时间间隔大于等于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0，Fnial_DeltA1等于DeltA1，Fnial_DeltA2等于DeltA2；
偏移规划触发时间间隔小于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0；DeltA1、DeltA2分别进行二次插值规划处理：
Final_DeltA1＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA1；
其中，DeltOffset＝DeltA1-DeltA1prev，DeltA1prev为上一次插值DeltA1值；
Final_DeltA2＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA2；
其中，DeltOffset＝DeltA2-DeltA2prev，DeltA2prev为上一次插值DeltA2值。
道路中心线系数模块，提供道路的中心线系数A0、A1、A2、A3；
将中心线规划成下列三次多项式：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x3；
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、 A3为轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐标原点处的航 向角，2×A2对应于本车坐标原点处的曲率，6×A3对应于本车坐标原点处的曲率变化 率。
横向控制最终轨迹计算模块，在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数；
横向控制执行模块，执行道路中心线叠加偏移轨迹系数后用于控制跟踪的轨迹。
本发明还公开了自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，涉及自动驾驶横向控制状态模 块、环境认知模块、本车车速模块、触发偏移模块、最终的偏移过渡时间模块、偏移轨 迹规划模块、道路中心线系数模块、横向控制最终轨迹计算模块和横向控制执行模块；
按如下步骤工作：
步骤1)环境认知模块根据当前目标车等障碍物横向距离，相对车速及道路边界情况 规划出能够安全驶过的横向目标偏移量Offset，以及期望偏移过渡时间Texp；
步骤2)当车辆横向控制处于激活状态，且横向目标偏移量Offset存在变化时触发偏 移模块置1，进入步骤3)；
步骤3)最终的偏移过渡时间模块根据横向目标偏移量Offset及本车车速模块的车速 根据期望偏移过渡时间Texp进行限值生成最终偏移过渡时间；最终的偏移过渡时间模块 查找标定的能够实现正常功能的最小时间Tmin标定表以及能保证舒适性的舒适性过渡时间Tcom标定表，当横向目标偏移量Offset等于0时，最终偏移过渡时间T等于Tcom； 否则，当期望偏移过渡时间小于最小时间Tmin时，最终偏移过渡时间T等于最小时间 Tmin；否则，最终偏移过渡时间T等于期望偏移过渡时间；
步骤4)偏移轨迹规划模块，接收触发偏移模块的触发偏移规划信号、最终的偏移过 渡时间模块的最终偏移过渡时间信号、环境认知模块的横向目标偏移量以及期望偏移过 渡时间信号，将横向目标偏移量规划成二次曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹系数；
步骤41)
y＝Final_DeltA0+Final_DeltA1*x+Final_DeltA2*x2；其中，X为相对于本车的纵向距 离，Y为相对于本车的横向距离；
DeltA0＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DgltOffset+Offset；
DeltA1＝(3*c(1)*t2+4*c(2)*t3+5*c(3)*t4)/Speed；
DeltA2＝(6*c(1)*t+12*c(2)*t2+20*c(3)*t3)/(2*Spegd)；
其中，
DeltOffset＝Offset-Offsetprev，Offset为横向目标偏移量，offsetprev为上一次插值横向 目标偏移量，Speed为车速；
Figure BDA0002796952890000091
T为期望偏移过渡时间；
Figure BDA0002796952890000092
c＝Tmatrix\yout：
t＝tlast+dt，触发插值时t为0，dt为每次插值时间计算步长，当t大于T时或者横向控制退出时，DeltA0等于Offset，DeltA1、DeltA2为0；
步骤42)
两次偏移规划触发时间间隔大于等于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则 Fnial_DeltA0等于DeltA0，Fnial_DeltA1等于DeltA1，Fnial_DeltA2等于DeltA2；两次偏 移规划触发时间间隔小于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等 于DeltA0，
DeltA1、DeltA2分别进行二次插值规划处理，
Final_DeltA1＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA1
其中，DeltOffset＝DeltA1-DeltA1prev，DeltA1prev为上一次插值DeltA1值；
Final_DeltA2＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA2
其中，DeltOffset＝DeltA2-DeltA2prev，DeltA2prev为上一次插值DeltA2值。
步骤5)道路中心线系数模块提供道路中心线系数A0、A1、A2、A3，道路的中心线 以三次多项式体现：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x2；
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、 A3为输出给控制的轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐 标原点处的航向角，2xA2对应于本车坐标原点处的曲率、6xA3对应于本车坐标原点处 的曲率变化率；
步骤6)横向控制最终轨迹计算模块在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数Fnial_DeltA0、Fnial_DeltA1、Fnial_DeltA2；
步骤7)横向控制执行模块执行重新规划的轨迹。
以偏移量0.3米，车速20m/s为例，规划的偏移曲线如图3所示，其中第2s-5s为一个完整的偏移过程，第6s开始进行偏移回正规划处理，第7s尚未完成时再一次触发轨迹 规划，各轨迹系数能够连续规划输出。

Claims (10)

1.自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，其特征在于：包括自动驾驶横向控制状态模块(1)、环境认知模块(2)、本车车速模块(3)、触发偏移模块(4)、最终的偏移过渡时间模块(5)、偏移轨迹规划模块(6)、道路中心线系数模块(9)、横向控制最终轨迹计算模块(7)和横向控制执行模块(8)；
所述自动驾驶横向控制状态模块提供当前横向控制的状态信号，并将横向控制的状态信号传送给触发偏移模块；
所述环境认知模块，根据周围的场景计算出相对于危险物体的横向目标偏移量以及期望偏移过渡时间；将横向目标偏移量传送给触发偏移模块、偏移轨迹规划模块；将期望偏移过渡时间传送给最终的偏移过渡时间模块；
所述触发偏移模块，接收横向控制的状态信号，环境认知模块的横向目标偏移量，判断是否触发偏移轨迹规划模块启动偏移规划；
所述最终的偏移过渡时间模块，根据期望偏移过渡时间进行限值生成最终偏移过渡时间并输出给偏移轨迹规划模块；
所述偏移轨迹规划模块，接收触发偏移模块的触发偏移规划信号、最终的偏移过渡时间模块的最终偏移过渡时间信号、环境认知模块的横向目标偏移量以及期望偏移过渡时间信号，将横向目标偏移量规划成能够直接叠加至道路中心线上的偏移轨迹系数Final_DeltA0、Final_DeltA1、Final_DeltA2；
所述道路中心线系数模块，提供道路的中心线系数A0、A1、A2、A3；
所述横向控制最终轨迹计算模块，在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数；
所述横向控制执行模块，执行道路中心线叠加偏移轨迹系数后用于控制跟踪的轨迹。
2.如权利要求1所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，其特征在于：将横向目标偏移量规划成下列二次曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹系数；y＝Final_DeltA0+Final_DeltA1*x+Final_DeltA2*x2；其中，X为相对于本车的纵向距离，Y为相对于本车的横向距离。
3.如权利要求2所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，其特征在于：曲线插值按如下方式进行：
步骤1)建立插值公式，
DeltA0＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+Offset；
DeltA1＝(3*c(1)*t2+4*c(2)*t3+5*c(3)*t4)/Speed；
DeltA2＝(6*c(1)*t+12*c(2)*t2+20*c(3)*t3)/(2*Speed)；
其中：
DeltOffset＝Offset-Offsetprev，Offset为横向目标偏移量，offsetprev为上一次插值横向目标偏移量，Speed为车速；
Figure FDA0002796952880000021
T为期望偏移过渡时间；
Figure FDA0002796952880000022
c＝Tmatrix\yout；
t＝tlast+dt，触发插值时t为0，tlast为上一次插值时间，dt为每次插值时间计算步长；
当t大于T时或者横向控制退出时，DeltA0等于Offset，DeltA1、DeltA2为0；
步骤2)条件判断：
偏移规划触发时间间隔大于等于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0，Fnial_DeltA1等于DeltA1，Fnial_DeltA2等于DeltA2；
偏移规划触发时间间隔小于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0；DeltA1、DeltA2分别进行二次插值规划处理：
Final_DeltA1＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA1；
其中，DeltOffset＝DeltA1-DeltA1prev，DeltA1prev为上一次插值DeltA1值；
Final_DeltA2＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA2；
其中，DeltOffset＝DeltA2-DeltA2prev，DeltA2prev为上一次插值DeltA2值。
4.如权利要求3所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，其特征在于：将中心线规划成下列三次多项式：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x3；
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、A3为轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐标原点处的航向角，2×A2对应于本车坐标原点处的曲率，6×A3对应于本车坐标原点处的曲率变化率。
5.如权利要求4所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，其特征在于：横向控制最终轨迹计算模块，在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数。
6.如权利要求5所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划***，其特征在于：
最终的偏移过渡时间模块根据横向目标偏移量及车速查找标定的能够实现正常功能的最小时间Tmin标定表以及能保证舒适性的舒适性过度时间Tcom标定表；
当横向目标偏移量等于0时，最终偏移过渡时间T等于Tcom；否则，当期望偏移过渡时间小于最小时间Tmin时，最终偏移过渡时间T等于最小时间Tmin；否则，最终偏移过渡时间T等于期望偏移过渡时间。
7.自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，其特征在于：涉及自动驾驶横向控制状态模块、环境认知模块、本车车速模块、触发偏移模块、最终的偏移过渡时间模块、偏移轨迹规划模块、道路中心线系数模块、横向控制最终轨迹计算模块和横向控制执行模块；
按如下步骤工作：
步骤1)环境认知模块根据当前目标车等障碍物横向距离，相对车速及道路边界情况规划出能够安全驶过的横向目标偏移量Offset，以及期望偏移过渡时间Texp；
步骤2)当车辆横向控制处于激活状态，且横向目标偏移量Offset存在变化时触发偏移模块置1，进入步骤3)；
步骤3)最终的偏移过渡时间模块根据横向目标偏移量Offset及本车车速模块的车速根据期望偏移过渡时间Texp进行限值生成最终偏移过渡时间；
步骤4)偏移轨迹规划模块，接收触发偏移模块的触发偏移规划信号、最终的偏移过渡时间模块的最终偏移过渡时间信号、环境认知模块的横向目标偏移量以及期望偏移过渡时间信号，将横向目标偏移量规划成曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹系数；
步骤5)道路中心线系数模块提供道路中心线系数A0、A1、A2、A3；
步骤6)横向控制最终轨迹计算模块在道路的中心线系数上叠加偏移轨迹系数Fnial_DeltA0、Fnial_DeltA1、Fnial_DeltA2；
步骤7)横向控制执行模块执行道路中心线叠加偏移轨迹系数后用于控制跟踪的轨迹。
8.如权利要求7所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，其特征在于：
步骤4)将横向目标偏移量规划成下列二次曲线，并通过曲线插值求的偏移轨迹系数；
步骤41)
y＝Final-DeltA0+Final_DeltA1*x+Final_DeltA2*x2；其中，X为相对于本车的纵向距离，Y为相对于本车的横向距离；
DeltA0＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+Offset；
DeltA1＝(3*c(1)*t2+4*c(2)*t3+5*c(3)*t4)/Speed；
DeltA2＝(6*c(1)*t+12*c(2)*t2+20*c(3)*t3)/(2*Speed)；
其中，
DeltOffset＝Offset-Offsetprev，Offset为横向目标偏移量，offsetprev为上一次插值横向目标偏移量，Speed为车速；
Figure FDA0002796952880000041
T为期望偏移过渡时间；
Figure FDA0002796952880000042
c＝Tmatrix\yout；
t＝tlast+dt，触发插值时t为0，dt为每次插值时间计算步长，当t大于T时或者横向控制退出时，DeltA0等于Offset，DeltA1、DeltA2为0；
步骤42)
两次偏移规划触发时间间隔大于等于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0，Fnial_DeltA1等于DeltA1，Fnial_DeltA2等于DeltA2；两次偏移规划触发时间间隔小于上次偏移规划触发时的期望偏移过渡时间，则Fnial_DeltA0等于DeltA0；
DeltA1、DeltA2分别进行二次插值规划处理，
Final_DeltA1＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA1
其中，DeltOffset＝DeltA1-DeltAlprev，DeltAlprev为上一次插值DeltA1值；
Final_DeltA2＝c(1)*t3+c(2)*t4+c(3)*t5+DeltOffset+DeltA2
其中，DeltOffset＝DeltA2-DeltA2prev，DeltA2prev为上一次插值DeltA2值。
9.如权利要求8所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，其特征在于：
步骤5)中，道路的中心线以三次多项式体现：
y＝A0+A1*x+A2*x2+A3*x3；
其中，x为本车坐标系下的纵向距离，y为本车坐标系下的横向距离，A0、A1、A2、A3为输出给控制的轨迹系数，A0对应于本车坐标原点处的横向位置，A1对应于本车坐标原点处的航向角，2xA2对应于本车坐标原点处的曲率、6xA3对应于本车坐标原点处的曲率变化率。
10.如权利要求9所述的自动驾驶偏移的横向轨迹规划方法，其特征在于：步骤3)中，最终的偏移过渡时间模块查找标定的能够实现正常功能的最小时间Tmin标定表以及能保证舒适性的舒适性过渡时间Tcom标定表，当横向目标偏移量Offset等于0时，最终偏移过渡时间T等于Tcom；否则，当期望偏移过渡时间小于最小时间Tmin时，最终偏移过渡时间T等于最小时间Tmin；否则，最终偏移过渡时间T等于期望偏移过渡时间。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113815608A (zh) * 2021-09-24 2021-12-21 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车道保持方法、装置和计算机可读存储介质
CN116729384A (zh) * 2023-06-27 2023-09-12 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 车道保持状态下的绕行规划方法、装置及车辆

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104239628A (zh) * 2014-09-10 2014-12-24 长安大学 一种检测车辆横向偏移对车辙深度误差的模拟分析方法
CN106371439A (zh) * 2016-09-13 2017-02-01 同济大学 一种统一的自动驾驶横向规划方法与***
CN107632602A (zh) * 2017-09-01 2018-01-26 上海斐讯数据通信技术有限公司 Agv小车运行轨道纠偏方法及***、地标二维码获取装置
WO2018032933A1 (zh) * 2016-08-17 2018-02-22 国网山东省电力公司电力科学研究院 变电站巡检机器人导航控制***及方法
EP3377953A1 (en) * 2016-10-31 2018-09-26 Magneti Marelli S.p.A. Adaptive control method and system in a terrestrial vehicle for tracking a route, particularly in an autonomous driving scenario
CN109324620A (zh) * 2018-09-25 2019-02-12 北京主线科技有限公司 基于车道线平行偏移进行避障及超车的动态轨迹规划方法
WO2019218353A1 (en) * 2018-05-18 2019-11-21 Baidu.Com Times Technology (Beijing) Co., Ltd. Drifting correction between planning stage and controlling stage of operating autonomous driving vehicles
CN110597245A (zh) * 2019-08-12 2019-12-20 北京交通大学 基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法
CN111196274A (zh) * 2020-01-21 2020-05-26 重庆长安汽车股份有限公司 车辆倾斜道路对中控制的方法、***、存储介质及车辆
DE102019003430B3 (de) * 2019-05-15 2020-06-04 Daimler Ag Verfahren zur Durchführung eines automatisierten oder autonomen Fahrbetriebs eines Fahrzeugs
US20200269853A1 (en) * 2019-02-22 2020-08-27 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and device for eliminating steady-state lateral deviation and storage medium
CN111703436A (zh) * 2020-08-18 2020-09-25 北京主线科技有限公司 一种自动驾驶车辆的控制方法及装置
WO2020191543A1 (en) * 2019-03-22 2020-10-01 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for lane monitoring and providing lane departure warnings
JP2020185968A (ja) * 2019-05-17 2020-11-19 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104239628A (zh) * 2014-09-10 2014-12-24 长安大学 一种检测车辆横向偏移对车辙深度误差的模拟分析方法
WO2018032933A1 (zh) * 2016-08-17 2018-02-22 国网山东省电力公司电力科学研究院 变电站巡检机器人导航控制***及方法
CN106371439A (zh) * 2016-09-13 2017-02-01 同济大学 一种统一的自动驾驶横向规划方法与***
EP3377953A1 (en) * 2016-10-31 2018-09-26 Magneti Marelli S.p.A. Adaptive control method and system in a terrestrial vehicle for tracking a route, particularly in an autonomous driving scenario
CN107632602A (zh) * 2017-09-01 2018-01-26 上海斐讯数据通信技术有限公司 Agv小车运行轨道纠偏方法及***、地标二维码获取装置
WO2019218353A1 (en) * 2018-05-18 2019-11-21 Baidu.Com Times Technology (Beijing) Co., Ltd. Drifting correction between planning stage and controlling stage of operating autonomous driving vehicles
CN109324620A (zh) * 2018-09-25 2019-02-12 北京主线科技有限公司 基于车道线平行偏移进行避障及超车的动态轨迹规划方法
US20200269853A1 (en) * 2019-02-22 2020-08-27 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and device for eliminating steady-state lateral deviation and storage medium
WO2020191543A1 (en) * 2019-03-22 2020-10-01 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for lane monitoring and providing lane departure warnings
DE102019003430B3 (de) * 2019-05-15 2020-06-04 Daimler Ag Verfahren zur Durchführung eines automatisierten oder autonomen Fahrbetriebs eines Fahrzeugs
JP2020185968A (ja) * 2019-05-17 2020-11-19 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
CN110597245A (zh) * 2019-08-12 2019-12-20 北京交通大学 基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法
CN111196274A (zh) * 2020-01-21 2020-05-26 重庆长安汽车股份有限公司 车辆倾斜道路对中控制的方法、***、存储介质及车辆
CN111703436A (zh) * 2020-08-18 2020-09-25 北京主线科技有限公司 一种自动驾驶车辆的控制方法及装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PUGH等: "《New Format Video Recorder》", 20 February 2005 *
任秀欢等: "基于驾驶员方向控制模型的汽车侧风稳定性虚拟试验研究", 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 *
姚庆旺等: "拖拉机自动导航单因子控制***设计", 《农机化研究》 *
柏业超等: "基于Wigner-Hough变换的横向速度估计", 《南京大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113815608A (zh) * 2021-09-24 2021-12-21 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车道保持方法、装置和计算机可读存储介质
CN113815608B (zh) * 2021-09-24 2023-08-29 上汽通用五菱汽车股份有限公司 车道保持方法、装置和计算机可读存储介质
CN116729384A (zh) * 2023-06-27 2023-09-12 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 车道保持状态下的绕行规划方法、装置及车辆
CN116729384B (zh) * 2023-06-27 2024-01-09 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 车道保持状态下的绕行规划方法、装置及车辆

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