CN112937557B - 一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法及***,涉及自动驾驶领域,该方法包括采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图;基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径;通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;基于确定的最优路径,车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车。本发明能够有效保证车辆在整个泊车过程中的平顺性。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域,具体涉及一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法及***。
背景技术
代客泊车一般是基于场端、云端和车端的协同进行泊车,但是,在实际的环境条件下,大多数停车场并没有安装场端设备,从而难以进行代客泊车的路径规划。大部分家庭的家用乘用车会停放在自家楼下所拥有的固定车位中,因此从楼道入口到固定停车位之间的这段停车距离便可以通过特定的方案来解决,从而忽略因为缺乏场端和云端而难以实现代客泊车的问题。
当前,对于代客泊车中自动驾驶的轨迹规划,一般是基于分段速度规划来得到轨迹,但是,对于分段速度规划,相邻两端之间的速度可能存在突变和曲率不连续问题,从而导致车辆行驶过程中的平顺性较差。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法及***,能够有效保证车辆在整个泊车过程中的平顺性。
为达到以上目的,本发明提供的一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,具体包括以下步骤:
采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图;
基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径;
通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;
基于确定的最优路径,车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车。
在上述技术方案的基础上,所述采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图,具体步骤为:
建立泊车地图,并确定泊车起点和泊车终点;
基于数据采集设备,采集泊车起点至泊车终点间的路况信息;
基于采集的路况信息,构建泊车起点至泊车终点的全局地图,所述全局地图中含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图。
在上述技术方案的基础上,
所述数据采集设备包括摄像头和雷达,且所述数据采集设备位于车辆上;
所述采集泊车起点至泊车终点的路况信息,具体为驾驶车辆由泊车起点形式至泊车终点,并通过车辆上的数据采集设备采集泊车起点至泊车终点的路况信息。
在上述技术方案的基础上,所述泊车路径为车辆可从泊车起点无碰撞行驶至泊车终点的路线。
在上述技术方案的基础上,
在得到泊车起点至泊车终点的泊车路径之后,还包括:在泊车路径上每间隔预设距离选取一个位置点,作为道路点,并得到多个道路点,且每个道路点均对应有垂线和边界点;
所述垂线为经过道路点并与道路点所在位置的泊车路径垂直的线段;
所述边界点为道路点所对应的垂线与泊车路径边界的交点,所述边界点包括左边界点和右边界点,所述道路点所对应的垂线与泊车路径左边界的交点为左边界点,与泊车路径右边界的交点为右边界点。
在上述技术方案的基础上,所述通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径,具体步骤包括:
基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围;
基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,确定最优路径,其中,每个相邻预瞄点均对应有最优曲率范围,车辆在每个相邻预瞄点均按照当前相邻预瞄点对应最优曲率范围行驶所形成的路径为最优路径。
在上述技术方案的基础上,所述基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围,其中,车辆在当前道路点上的偏航角范围的计算过程为:
基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第一偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点的右边界点所需的偏航角,记为第二偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第三偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点右边界点所需的偏航角,记为第四偏航角;
将第一偏航角和第三偏航角中的最小值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最大值,将第二偏航角和第四偏航角中的最大值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最小值,得到车辆在当前道路点上的偏航角范围。
在上述技术方案的基础上,所述基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,与当前预瞄点相邻的下一个预瞄点的确定步骤为:
将当前道路点的偏航角范围与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将再次得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,依次类推,当得到的交集计算结果为空集时,参与最后一次交集计算的道路点的上一个道路点,为当前预瞄点相邻的下一个预瞄点。
在上述技术方案的基础上,所述基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围的计算步骤为:
获取相邻预瞄点间所有道路点的偏航角范围,以及相邻预瞄点中两个预瞄点对应的道路点的偏航角范围;
将获取的所有偏航角范围进行取交集计算,得到的交集计算结果为车辆在当前相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围。
本发明提供的一种基于曲率控制的代客泊车路径规划***,包括:
构建模块,其用于采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图;
规划模块,其用于基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径;
确定模块,其用于通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;
执行模块,其用于基于确定的最优路径,驱使车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车。
与现有技术相比,本发明的优点在于:通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,从而确定相邻预瞄点间的曲率变化范围,使得车辆在相邻预瞄点间按照最优曲率范围形式,从而确定车辆在该段路程中的转向角度范围,实现车辆在该段道路内实际行走的航向角变化最小,行走的路线最优,如此往复到达指定泊车位置,保证车辆在整个泊车过程中的平顺性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法的流程图;
图2为本发明实施例中构建全局地图的流程图;
图3为本发明实施例中一种基于曲率控制的代客泊车路径规划***的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,从而确定相邻预瞄点间的曲率变化范围,使得车辆在相邻预瞄点间按照最优曲率范围形式,从而确定车辆在该段路程中的转向角度范围,实现车辆在该段道路内实际行走的航向角变化最小,行走的路线最优,如此往复到达指定泊车位置,保证车辆在整个泊车过程中的平顺性。本发明实施例相应地还提供了一种基于曲率控制的代客泊车路径规划***。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
参见图1所示,本发明实施例提供的一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,具体包括以下步骤:
S1:采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图。全局地图主要用来确定车辆位置,地图上存在的障碍物,形成行车道路。全局地图上含有泊车起点、泊车终点、障碍物和行车道路。
参见图2所示,本发明实施例中,采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图,具体步骤为:
S101:建立泊车地图,并确定泊车起点和泊车终点;
S102:基于数据采集设备,采集泊车起点至泊车终点间的路况信息;数据采集设备包括摄像头和雷达,且数据采集设备位于车辆上。
S103:基于采集的路况信息,构建泊车起点至泊车终点的全局地图,全局地图中含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图。采集泊车起点至泊车终点的路况信息,具体为驾驶车辆由泊车起点形式至泊车终点,并通过车辆上的数据采集设备采集泊车起点至泊车终点的路况信息。
具体的,可以通过驾驶员手动驾驶车辆的方式,从泊车起点驾驶车辆至泊车终点,车辆在行驶的过程中,对泊车起点至泊车终点间的路况信息进行采集,从而得到泊车起点至泊车终点的全局地图,全局地图中包含有泊车起点至泊车终点间的可行驶道路范围、障碍物等信息。
S2:基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径。泊车路径为车辆可从泊车起点无碰撞行驶至泊车终点的路线。可以将泊车路径理解为一条由泊车起点至泊车终点的道路,其具有一定的宽度,且其宽度大于车辆的宽度,车辆在泊车路径中行驶时,车辆航向角度的变化存在多种可能,当车辆按照后续计算出的最优曲率在泊车路径行驶,所行驶的路径即为最优路径。
S3:通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;
S4:基于确定的最优路径,车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车。
本发明实施例中,在得到泊车起点至泊车终点的泊车路径之后,还包括:在泊车路径上每间隔预设距离选取一个位置点,作为道路点,并得到多个道路点,且每个道路点均对应有垂线和边界点;垂线为经过道路点并与道路点所在位置的泊车路径垂直的线段;边界点为道路点所对应的垂线与泊车路径边界的交点,边界点包括左边界点和右边界点,道路点所对应的垂线与泊车路径左边界的交点为左边界点,与泊车路径右边界的交点为右边界点。
从泊车起点开始,在泊车路径上每间隔预设距离选取一个位置点作为道路点,依次为S0,S1,S2……Si,i=0,1,1……n。道路点在后续规划的最优路径上,且最优路径位于泊车路径的两条边界线之间。将道路点所对应的边界点记为fl(xi,yi)和fr(xi,yi),i=0,1,1……n。
对于车辆在泊车路径上的行驶,进行约束条件设置,约束条件包括防碰撞约束、最大偏航角约束和横向加速度约束。防碰撞约束为在泊车路径上规划的某一段最优路径,车辆行驶的最优路径应位于fl(xi,yi)和fr(xi,yi)之间。最大偏航角约束为对于通过计算得到的车辆行驶偏航角,应小于车辆实际可转动的最大角度。横向加速度约束为对于通过计算得到的最大横向加速度,应小于车辆实际最大允许横向加速度。
本发明实施例中,通过计算出车辆前轴和后轴中心到下一个道路点Si的边界点的转向半径,通过转向半径计算得到车辆在该段路程行驶过程中转向曲率的范围,即最优曲率范围。
以下对当车辆位于道路点S0时,车辆前后轴中心到道路点S1的边界点的转向半径进行举例说明。
计算车辆后轴中心R0到S1的边界点的转向半径。假设车辆前轴和后轴间的距离为l,车辆后轴中心到S1的其中一边界点的距离为lR1,车辆后轴中心到S1的其中一边界点的线段记为预瞄距离线段,车辆轴线与预瞄距离线段的夹角为θR1,车辆后轴中心R0到S1的边界点的转向半径为RR1。可得到方程lR1/sin2(θR1)=RR1/sin((π-2θR1)/2),即RR1=lR1/2sinθR1。
计算车辆前轴中心F0到S1的边界点的转向半径。车辆前轴中心到S1的其中一边界点的距离为lF1,,车辆前轴中心到S1的其中一边界点的线段记为第一预瞄距离线段,车辆轴线与第一预瞄距离线段的夹角为θF1,车辆前轮转向半径为R’F1,车辆前轴中心F0到S1的边界点的转向半径RF1,车辆偏航角为δ0。可得到方程lF1/sin(2(θF1-δ0))=R’F1/sin(θF1-δ0),即R’F1=lF1/2sin(θF1-δ0),因为cosδ0=RF1/R’F1,所以RF1=(lF1+lcosθF1)/sinθF1。
本发明实施例中,通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径,具体步骤包括:
S301:基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围;
S302:基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,确定最优路径,其中,每个相邻预瞄点均对应有最优曲率范围,车辆在每个相邻预瞄点均按照当前相邻预瞄点对应最优曲率范围行驶所形成的路径为最优路径。
本发明实施例中,基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围,其中,车辆在当前道路点上的偏航角范围的计算过程为:
S3011:基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第一偏航角;
本步骤中,计算得到车辆后轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,具体的计算公式为:
其中,R(xR0,yR0,θ0)中的(xR0,yR0)表示车辆后轴中心位置坐标,θ0表示车辆轴线与预瞄距离线段的夹角,(xi,yi,fl(xi,yi))表示车辆所在道路点的左边界点,表示到车辆后轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角。
S3012:基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点的右边界点所需的偏航角,记为第二偏航角;
本步骤中,计算得到车辆后轴中心到当前道路点的右边界点所需的偏航角,具体的计算公式为:
S3013:基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第三偏航角;
本步骤中,计算得到车辆前轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,具体计算公式为:
S3014:基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点右边界点所需的偏航角,记为第四偏航角;
本步骤中,计算得到车辆前轴中心到当前道路点右边界点所需的偏航角,具体的计算公式为:
S3015:将第一偏航角和第三偏航角中的最小值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最大值,将第二偏航角和第四偏航角中的最大值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最小值,得到车辆在当前道路点上的偏航角范围。
本发明实施例中,定义车辆向左转偏航角为正,向右转偏航角为负。
本发明实施例中,基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,与当前预瞄点相邻的下一个预瞄点的确定步骤为:将当前道路点的偏航角范围与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将再次得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,依次类推,当得到的交集计算结果为空集时,参与最后一次交集计算的道路点的上一个道路点,为当前预瞄点相邻的下一个预瞄点。
即计算出的偏航角的范围(δmin,i,δmax,i),和之前已经取得的范围取交集,即得到下一个在下一个点中,计算出在此点的偏航角的范围(δmin,i+1,δmax,,i+1),和之前已经取得的范围取交集,即得到下一个直到第Si个点,此时交集为空集时,通过求出((Cmin,Cmax),xi-1),(Cmin,Cmax)即为最优曲率的范围。
得到汽车从S0行驶到Si垂线上某一点位置,此位置即为这段路径的预瞄点,这段路线即为汽车实际走过的轨迹,此轨迹有最优的曲率,汽车通过这段轨迹的平顺性最好,汽车所需的转向角度最优。
本发明实施例中,基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围的计算步骤为:
获取相邻预瞄点间所有道路点的偏航角范围,以及相邻预瞄点中两个预瞄点对应的道路点的偏航角范围;
将获取的所有偏航角范围进行取交集计算,得到的交集计算结果为车辆在当前相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围。
即车辆在泊车的过程中,以预瞄点为单位,依次前行,泊车起点为第一个预瞄点,当车辆处于第一个预瞄点时,通过以上确定相邻预瞄点的方法,确定下一个预瞄点(即第二个预瞄点),并按照确定的第一个预瞄点和第二个预瞄点间的最优曲率范围,车辆由第一个预瞄点行驶至第二个预瞄点,当车辆到达第二个预瞄点时,再通过以上确定相邻预瞄点的方法,确定下一个预瞄点(即第三个预瞄点),并按照确定的第二个预瞄点和第三个预瞄点间的最优曲率范围,车辆由第二个预瞄点行驶至第三个预瞄点,依此类推,直至行驶至泊车终点。可以理解的是,车辆在由泊车起点行驶至泊车终点的过程中,采用的是行车轨迹实时更新的方式,每到一个预瞄点,则计算得到下一个预瞄点,并计算得到当前预瞄点和下一个预瞄点间车辆行驶的最优曲率范围,实现行车轨迹的实时更新,确保车辆行驶的平顺性,最终车辆行驶到指定泊车位置,结束泊车。
本发明实施例的基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,从而确定相邻预瞄点间的曲率变化范围,使得车辆在相邻预瞄点间按照最优曲率范围形式,从而确定车辆在该段路程中的转向角度范围,实现车辆在该段道路内实际行走的航向角变化最小,行走的路线最优,如此往复到达指定泊车位置,保证车辆在整个泊车过程中的平顺性。
参见图3所示,本发明实施例提供的一种基于曲率控制的代客泊车路径规划***,包括构建模块、规划模块、确定模块和执行模块。
构建模块用于采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图;规划模块用于基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径;确定模块用于通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;执行模块用于基于确定的最优路径,驱使车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车。
本发明实施例中,采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图,具体过程为:
建立泊车地图,并确定泊车起点和泊车终点;
基于数据采集设备,采集泊车起点至泊车终点间的路况信息;
基于采集的路况信息,构建泊车起点至泊车终点的全局地图,所述全局地图中含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图。
数据采集设备包括摄像头和雷达,且所述数据采集设备位于车辆上。采集泊车起点至泊车终点的路况信息,具体为驾驶车辆由泊车起点形式至泊车终点,并通过车辆上的数据采集设备采集泊车起点至泊车终点的路况信息。
本发明实施例中,在得到泊车起点至泊车终点的泊车路径之后,还包括:在泊车路径上每间隔预设距离选取一个位置点,作为道路点,并得到多个道路点,且每个道路点均对应有垂线和边界点;垂线为经过道路点并与道路点所在位置的泊车路径垂直的线段;边界点为道路点所对应的垂线与泊车路径边界的交点,所述边界点包括左边界点和右边界点,所述道路点所对应的垂线与泊车路径左边界的交点为左边界点,与泊车路径右边界的交点为右边界点。
本发明实施例的基于曲率控制的代客泊车路径规划***,通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,从而确定相邻预瞄点间的曲率变化范围,使得车辆在相邻预瞄点间按照最优曲率范围形式,从而确定车辆在该段路程中的转向角度范围,实现车辆在该段道路内实际行走的航向角变化最小,行走的路线最优,如此往复到达指定泊车位置,保证车辆在整个泊车过程中的平顺性。
以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
Claims (4)
1.一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图;
基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径;
通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;
基于确定的最优路径,车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车;
其中,所述泊车路径为车辆可从泊车起点无碰撞行驶至泊车终点的路线;
其中,在得到泊车起点至泊车终点的泊车路径之后,还包括:在泊车路径上每间隔预设距离选取一个位置点,作为道路点,并得到多个道路点,且每个道路点均对应有垂线和边界点;
所述垂线为经过道路点并与道路点所在位置的泊车路径垂直的线段;
所述边界点为道路点所对应的垂线与泊车路径边界的交点,所述边界点包括左边界点和右边界点,所述道路点所对应的垂线与泊车路径左边界的交点为左边界点,与泊车路径右边界的交点为右边界点;
所述通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径,具体步骤包括:
基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围;
基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,确定最优路径,其中,每个相邻预瞄点均对应有最优曲率范围,车辆在每个相邻预瞄点均按照当前相邻预瞄点对应最优曲率范围行驶所形成的路径为最优路径;
所述基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围,其中,车辆在当前道路点上的偏航角范围的计算过程为:
基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第一偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点的右边界点所需的偏航角,记为第二偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第三偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点右边界点所需的偏航角,记为第四偏航角;
将第一偏航角和第三偏航角中的最小值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最大值,将第二偏航角和第四偏航角中的最大值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最小值,得到车辆在当前道路点上的偏航角范围;
所述基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,与当前预瞄点相邻的下一个预瞄点的确定步骤为:
将当前道路点的偏航角范围与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将再次得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,依次类推,当得到的交集计算结果为空集时,参与最后一次交集计算的道路点的上一个道路点,为当前预瞄点相邻的下一个预瞄点;
所述基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围的计算步骤为:
获取相邻预瞄点间所有道路点的偏航角范围,以及相邻预瞄点中两个预瞄点对应的道路点的偏航角范围;
将获取的所有偏航角范围进行取交集计算,得到的交集计算结果为车辆在当前相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围。
2.如权利要求1所述的一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,其特征在于,所述采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图,具体步骤为:
建立泊车地图,并确定泊车起点和泊车终点;
基于数据采集设备,采集泊车起点至泊车终点间的路况信息;
基于采集的路况信息,构建泊车起点至泊车终点的全局地图,所述全局地图中含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图。
3.如权利要求2所述的一种基于曲率控制的代客泊车路径规划方法,其特征在于:
所述数据采集设备包括摄像头和雷达,且所述数据采集设备位于车辆上;
所述采集泊车起点至泊车终点的路况信息,具体为驾驶车辆由泊车起点形式至泊车终点,并通过车辆上的数据采集设备采集泊车起点至泊车终点的路况信息。
4.一种基于曲率控制的代客泊车路径规划***,其特征在于,包括:
构建模块,其用于采集泊车起点至泊车终点的路况信息,构建含有可行驶道路范围和障碍物信息的全局地图;
规划模块,其用于基于混合A星算法在全局地图进行路径规划,得到泊车起点至泊车终点的泊车路径;
确定模块,其用于通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径;
执行模块,其用于基于确定的最优路径,驱使车辆由泊车起点行驶至泊车终点,完成泊车;
其中,所述泊车路径为车辆可从泊车起点无碰撞行驶至泊车终点的路线;
在得到泊车起点至泊车终点的泊车路径之后,还包括:在泊车路径上每间隔预设距离选取一个位置点,作为道路点,并得到多个道路点,且每个道路点均对应有垂线和边界点;
所述垂线为经过道路点并与道路点所在位置的泊车路径垂直的线段;
所述边界点为道路点所对应的垂线与泊车路径边界的交点,所述边界点包括左边界点和右边界点,所述道路点所对应的垂线与泊车路径左边界的交点为左边界点,与泊车路径右边界的交点为右边界点;
所述通过曲率控制方法,基于泊车路径进行车辆行驶最优曲率计算,确定最优路径,具体步骤包括:
基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围;
基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,确定最优路径,其中,每个相邻预瞄点均对应有最优曲率范围,车辆在每个相邻预瞄点均按照当前相邻预瞄点对应最优曲率范围行驶所形成的路径为最优路径;
所述基于预设算法,计算得到车辆在每个道路点上的偏航角范围,其中,车辆在当前道路点上的偏航角范围的计算过程为:
基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第一偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆后轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆后轴中心到当前道路点的右边界点所需的偏航角,记为第二偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的左边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点左边界点所需的偏航角,记为第三偏航角;
基于车辆在当前道路点时,车辆前轴中心的坐标、当前道路点的右边界点,得到车辆前轴中心到当前道路点右边界点所需的偏航角,记为第四偏航角;
将第一偏航角和第三偏航角中的最小值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最大值,将第二偏航角和第四偏航角中的最大值作为车辆在当前道路点上的偏航角的最小值,得到车辆在当前道路点上的偏航角范围;
所述基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,与当前预瞄点相邻的下一个预瞄点的确定步骤为:
将当前道路点的偏航角范围与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,将再次得到的交集计算结果再与下一个道路点的偏航角范围进行取交集计算,依次类推,当得到的交集计算结果为空集时,参与最后一次交集计算的道路点的上一个道路点,为当前预瞄点相邻的下一个预瞄点;
所述基于设定算法,计算得到预瞄点和车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围,其中,车辆在相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围的计算步骤为:
获取相邻预瞄点间所有道路点的偏航角范围,以及相邻预瞄点中两个预瞄点对应的道路点的偏航角范围;
将获取的所有偏航角范围进行取交集计算,得到的交集计算结果为车辆在当前相邻预瞄点间行驶时的最优曲率范围。
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