CN113008258B - 路径规划方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

路径规划方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113008258B
CN113008258B CN202110232072.9A CN202110232072A CN113008258B CN 113008258 B CN113008258 B CN 113008258B CN 202110232072 A CN202110232072 A CN 202110232072A CN 113008258 B CN113008258 B CN 113008258B
Authority
CN
China
Prior art keywords
road
coordinate system
distance
mobile body
sampling
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110232072.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113008258A (zh
Inventor
郑杰
张亮亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jingdong Kunpeng Jiangsu Technology Co Ltd
Original Assignee
Jingdong Kunpeng Jiangsu Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jingdong Kunpeng Jiangsu Technology Co Ltd filed Critical Jingdong Kunpeng Jiangsu Technology Co Ltd
Priority to CN202110232072.9A priority Critical patent/CN113008258B/zh
Publication of CN113008258A publication Critical patent/CN113008258A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113008258B publication Critical patent/CN113008258B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/343Calculating itineraries, i.e. routes leading from a starting point to a series of categorical destinations using a global route restraint, round trips, touristic trips

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本公开提供一种路径规划方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取移动体在道路坐标系中的坐标,道路坐标系以道路中心线为纵轴;在道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得道路中心线上的采样点,采样参考点与移动体在道路坐标系中纵坐标相同;获得采样点与道路边缘之间的距离;根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度;获取移动体与道路边缘之间的预设参考距离;根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径。该方法实现了提高路径规划的灵活性和适应性。

Description

路径规划方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域,具体而言,涉及一种路径规划方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
目前,移动机器人技术发展迅捷,而随着近年来机器人应用场景和模式的不断扩展,各式各样的移动机器人层出不穷,例如无人物流配送车就是其中一种广泛应用的移动机器人。路径规划技术是无人物流配送车技术中不可或缺的一部分。在具备车道线的环境中,通常建立一条用于路径规划的参考线,基于该参考线对无人车进行速度、加速度的规划。
无人物流配送车通常行驶在非机动车道或最右侧机动车道上,在一些相关技术中,用于路径规划的参考线是无人物流配送车行驶的车道的中心线。但有些非机动车道或者最右侧机动车道的中心距右侧边界距离很大,而无人物流配送车速度较低,若按照车道中心线作为规划路径的参考线,使其沿着车道中心线行驶,则可能会阻碍交通。
如上所述,如何提供更灵活的参考线以规划更适用于实际场景的路径成为亟待解决的问题。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种路径规划方法、装置、设备及可读存储介质,至少在一定程度上克服由于相关技术车道中心线作为参考线导致的路径规划灵活性较差的问题。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一方面,提供一种路径规划方法,包括:获取移动体在道路坐标系中的坐标,所述道路坐标系根据道路中心线获得纵轴;在所述道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得所述道路中心线上的采样点,所述采样参考点与所述移动体在所述道路坐标系中纵坐标相同;获得采样点与道路边缘之间的距离;根据所述采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度;获取所述移动体与所述道路边缘之间的预设参考距离;根据所述移动体的可行宽度和所述预设参考距离获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线,以根据所述移动体在所述道路坐标系中的坐标以及所述参考线规划移动体的路径。
根据本公开的一实施例,所述采样点的数量为多个;所述获得采样点与道路边缘之间的距离包括:分别获得各个采样点与所述道路边缘之间的距离;所述根据所述采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度包括:选取多个采样点与道路边缘之间的距离中的最短距离为所述移动体的可行宽度。
根据本公开的一实施例,所述在所述道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样包括:以所述采样参考点为起始点,沿所述道路坐标系的纵轴的正方向,在所述道路中心线上所述采样参考点的预设规划距离内进行采样。
根据本公开的一实施例,所述方法还包括:获取所述移动体的宽度;所述根据所述移动体的可行宽度和所述预设参考距离获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线包括:根据所述移动体的可行宽度、所述预设参考距离和所述移动体的宽度获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线。
根据本公开的一实施例,所述根据所述移动体的可行宽度、所述预设参考距离和所述移动体的宽度获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线包括:将所述移动体的可行宽度减去所述预设参考距离和所述移动体的宽度的一半,获得所述参考线在所述道路坐标系中的横坐标。
根据本公开的一实施例,所述获取移动体在道路坐标系中的坐标包括:获取所述移动体在笛卡尔坐标系中的坐标;在所述道路中心线上确定与所述移动体相距预设距离的转换参考点;分别获取所述转换参考点在所述道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标;根据所述移动体在笛卡尔坐标系中的坐标、所述转换参考点在所述道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标进行坐标转换,获得所述移动体在道路坐标系中的坐标。
根据本公开的一实施例,所述道路边缘为道路右侧边缘。
根据本公开的再一方面,提供一种路径规划装置,包括:坐标获取模块,用于获取移动体在道路坐标系中的坐标,所述道路坐标系根据道路中心线获得纵轴;距离采样模块,用于在所述道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得所述道路中心线上的采样点,所述采样参考点与所述移动体在所述道路坐标系中纵坐标相同;采样点距离获得模块,用于获得采样点与道路边缘之间的距离;可行宽度获得模块,用于根据所述采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度;参考距离获取模块,用于获取所述移动体与所述道路边缘之间的预设参考距离;参考线获得模块,用于根据所述移动体的可行宽度和所述预设参考距离获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线,以根据所述移动体在所述道路坐标系中的坐标以及所述参考线规划移动体的路径。
根据本公开的一实施例,所述采样点的数量为多个;所述采样点距离获得模块还用于分别获得各个采样点与所述道路边缘之间的距离;所述可行宽度获得模块还用于选取多个采样点与道路边缘之间的距离中的最短距离为所述移动体的可行宽度。
根据本公开的一实施例,所述采样点距离获得模块还用于以所述采样参考点为起始点,沿所述道路坐标系的纵轴的正方向,在所述道路中心线上所述采样参考点的预设规划距离内进行采样。
根据本公开的一实施例,所述装置还包括:移动体宽度获取模块,用于获取所述移动体的宽度;所述参考线获得模块还用于根据所述移动体的可行宽度、所述预设参考距离和所述移动体的宽度获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线。
根据本公开的一实施例,所述参考线获得模块还用于将所述移动体的可行宽度减去所述预设参考距离和所述移动体的宽度的一半,获得所述参考线在所述道路坐标系中的横坐标。
根据本公开的一实施例,所述坐标获取模块包括:初始坐标获取模块,用于获取所述移动体在笛卡尔坐标系中的坐标;转换参考点确定模块,用于在所述道路中心线上确定与所述移动体相距预设距离的转换参考点;参考点坐标获取模块,用于分别获取所述转换参考点在所述道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标;坐标转换模块,用于根据所述移动体在笛卡尔坐标系中的坐标、所述转换参考点在所述道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标进行坐标转换,获得所述移动体在道路坐标系中的坐标。
根据本公开的一实施例,所述道路边缘为道路右侧边缘。
根据本公开的再一方面,提供一种设备,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的可执行指令,所述处理器执行所述可执行指令时实现如上述任一种方法。
根据本公开的再一方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,所述可执行指令被处理器执行时实现如上述任一种方法。
本公开的实施例提供的路径规划方法,通过在道路坐标系的纵轴道路中心线上的、与移动体在道路坐标系中纵坐标相同的采样参考点的预设规划距离内进行采样获得道路中心线上的采样点,然后根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度,再根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径,提供了更灵活的参考线,从而可实现实时根据车道宽窄自动调节靠道路边缘行驶策略,提高了路径规划对实际场景的适用性。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例,本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。
图1示出本公开实施例中一种***结构的示意图。
图2示出本公开实施例中一种路径规划方法的流程图。
图3示出了图2中所示的步骤S202在一实施例中的处理过程示意图。
图4示出本公开实施例中一种坐标系转换示意图。
图5示出本公开实施例中一种参考线坐标计算流程示意图。
图6示出本公开实施例中一种路径规划装置的框图。
图7示出本公开实施例中另一种路径规划装置的框图。
图8示出本公开实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而,示例实施例能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施例使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本公开的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。符号“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本公开中,除非另有明确的规定和限定,“连接”等术语应做广义理解,例如,可以是电连接或可以互相通讯;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。
如上所述,因相关技术中用于无人物流配送车路径规划的参考线由车道中心线构成,可能导致无人物流配送车阻碍交通。因此,本公开提供了一种路径规划方法,通过在道路坐标系的纵轴道路中心线上的、与移动体在道路坐标系中纵坐标相同的采样参考点的预设规划距离内进行采样获得道路中心线上的采样点,然后根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度,再根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径,提供了更灵活的参考线,从而可实现实时根据车道宽窄自动调节靠道路边缘行驶策略,提高了路径规划对实际场景的适用性。
图1示出了可以应用本公开的路径规划方法或路径规划装置的示例性***架构10。
如图1所示,***架构10可以包括终端设备102、网络104、服务器106和数据库108。终端设备102可以是具有显示屏并且支持输入、输出的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机、可穿戴设备、虚拟现实设备、智能家居、移动机器人等等。网络104用以在终端设备102和服务器106之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。服务器106可以是提供各种服务的服务器或服务器集群等。数据库108可以为置于服务器上的大型数据库软件,也可以为安装在计算机上的小型数据库软件,用于存储数据。
终端设备102可以通过网络104与服务器106和数据库108交互,以接收或发送数据等。例如用户可在终端设备102上进行操作,通过网络104将生成路径规划的配置参数发送到服务器106上,以便服务器106根据配置参数对连接的移动机器人进行路径规划。再例如服务器106将实时规划的移动机器人的速度、加速度通过网络104发送到终端设备102上,以便终端设备102对移动机器人进行移动控制。再例如终端设备102的实时移动数据可通过网络104上传到数据库108进行存储,以便用于下一时间点的路径规划。
在服务器106也可通过网络104从数据库108接收数据或向数据库108发送数据等。例如服务器106可为后台处理服务器,用于通过网络104从数据库108获取移动机器人的移动数据后,对移动机器人进行实时路径规划。又例如服务器106可用于将规划的移动机器人的速度、加速度等数据通过网络104发送到数据库108进行存储,以便用于下一时间点的路径规划。
应该理解,图1中的终端设备、网络、服务器和数据库的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络、服务器和数据库。
图2是根据一示例性实施例示出的一种路径规划方法的流程图。如图2所示的方法例如可以应用于上述***的服务器端,也可以应用于上述***的终端设备。
参考图2,本公开实施例提供的方法20可以包括以下步骤。
在步骤S202中,获取移动体在道路坐标系中的坐标,道路坐标系根据道路中心线获得纵轴。移动体可以为无人驾驶的机器人,例如清扫机器人、物流机器人等等。在实际情况中,机器人行驶的道路通常不是笔直的,而是弯弯曲曲的,因此机器人的行驶路线也通常为曲线。在笛卡尔坐标系中,曲线的表示及计算较为繁琐;而且即使给出了移动体在笛卡尔坐标系中的位置,但也不知道道路在什么位置,难以知道移动体移动了多少距离,也难以确定移动体是否偏离了参考线。因此在对机器人等移动体进行路径规划时,通常采用道路坐标系。道路坐标系为直角坐标系,在道路坐标系中,使用沿道路的距离变化(纵向位移)和道路上的左右位置(横向位移)两个变量来描述其中的点的位置,例如可以道路中心线为纵轴,以道路中心线的法线向量为横轴。
在一些实施例中,例如道路坐标系可为弗莱奈特(Frenet)坐标系,其以道路中心线的切线向量为纵轴,以道路中心线的法线向量为横轴。可先获取移动体的笛卡尔坐标,然后对其进行坐标转换获得移动体在Frenet坐标系中的坐标。具体实施方式可参照图3和图4。
在步骤S204中,在道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得道路中心线上的采样点,采样参考点与移动体在道路坐标系中纵坐标相同。首先可在道路中心线上获得采样参考点,采样参考点即为移动体在道路坐标系的纵轴(道路中心线)的投影点,以图4为例,移动体所在的点p在道路坐标系中LOS中的坐标为(sp,lp),则采样参考点在道路坐标系中LOS中的坐标为(sp,0),可以预设采样步长ds在OS轴上(sp,0)的预设规划距离Q内进行采样,获得OS轴上的若干采样点。
在一些实施例中,例如,可以采样参考点为起始点,沿道路坐标系的纵轴的正方向,在道路中心线上采样参考点的预设规划距离内进行采样。以图4为例,采样区间可为OS轴上的(sp,sp+Q)。
在另一些实施例中,以图4为例,采样区间可为OS轴上的(sp-Q,sp+Q)。
在步骤S206中,获得采样点与道路边缘之间的距离。采样点的数量为多个,可分别获得各个采样点与道路边缘之间的距离;由于采样点在道路中心线上,各采样点与道路边缘之间的距离则为移动体在沿OS方向的预设规划距离内不同处的可行宽度,由于道路宽窄可能会变化,不同的采样点与道路边缘之间的距离则可能会不同。
在一些实施例中,例如,当交通规则为靠右行驶时,道路边缘为道路右侧边缘。
在一些实施例中,例如,当交通规则为靠左行驶时,道路边缘为道路左侧边缘。
在步骤S208中,根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度。采样点与道路边缘之间的距离表征了在沿移动体移动方向(道路中心线指向)由于道路宽窄变化导致的各途经点的可行距离的变化。可根据采样点与道路边缘之间的距离,获得用于计算规划路径的道路坐标系中的参考线的坐标的移动体的可行宽度,可以获得自适应道路宽窄的参考线。
在一些实施例中,例如,可选取多个采样点与道路边缘之间的距离中的最短距离为移动体的可行宽度。预设规划距离为一个对移动体进行路径规划的周期的距离范围,即移动体移动的距离在道路中心线上方向的投影每经过一个预设规划距离,更新参考线的坐标的并更新路径规划,选取其中最短的可行宽度则可保证规划的参考线的坐标不超出道路可行的范围。
在另一些实施例中,例如,可在多个采样点与道路边缘之间的距离中的最短距离的基础上,减去一个预设安全距离,以便道路宽窄在更新路径规划的时间点发生突变时,防止规划的参考线的坐标超出道路可行的范围的情况发生。
在步骤S210中,获取移动体与道路边缘之间的预设参考距离。预设参考距离预设移动体(如无人车)行驶过程中离道路边缘(如马路牙边界)一定距离,可使移动体在车道上行驶时,靠道路边缘行驶而不会在道路中间影响交通。
在步骤S212中,根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径。参考线为与道路边缘具有固定的预设参考距离的线,期望移动体沿着参考线移动,可基于道路坐标系规定的坐标轴的位置,根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得参考线的坐标。参考线的坐标计算完成后,可根据参考线坐标获得移动体的期望坐标,根据移动体在道路坐标系中的实时坐标、实时速度与加速度、期望速度与加速度来获得移动体的速度、加速度与时间的关系时,即对移动体进行路径规划。
在一些实施例中,与道路宽度相比,移动体的宽度不可忽略时,可获取移动体的宽度,然后根据移动体的可行宽度、预设参考距离和移动体的宽度获得移动体在道路坐标系中的参考线。具体实施方式可参照图5。
根据本公开实施例提供的路径规划方法,通过在道路坐标系的纵轴道路中心线上的、与移动体在道路坐标系中纵坐标相同的采样参考点的预设规划距离内进行采样获得道路中心线上的采样点,然后根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度,再根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径,提供了更灵活的参考线,从而可实现根据车道宽窄自适应靠道路边缘行驶,提高了路径规划对实际场景的适用性。
图3示出了图2中所示的步骤S202在一实施例中的处理过程示意图。如图3所示,本公开实施例中,上述步骤S202可以进一步包括以下步骤。
步骤S2022,获取移动体在笛卡尔坐标系中的坐标。
步骤S2024,在道路中心线上确定与移动体相距预设距离的转换参考点。
步骤S2026,分别获取转换参考点在道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标。
步骤S2028,根据移动体在笛卡尔坐标系中的坐标、转换参考点在道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标进行坐标转换,获得移动体在道路坐标系中的坐标。
下面结合图4对图3的实施方式进行描述。如图4所示,XMY为笛卡尔坐标系,SOL为Frenet坐标系,OS为Frenet坐标系的纵轴,纵轴正方向为直线OS与移动体前进的方向夹角较小的方向(如图4中向右),OL为Frenet坐标系的横轴,横轴正方向向左。图4中道路为理想中的笔直状态,道路的中心线为直线,因此道路中心线即为纵轴OS。在道路中心线为曲线时,道路中心线的切线向量为纵轴OS。道路中心线是由一系列离散点组成的。若移动体在笛卡尔坐标系中所在位置为p(xp,yp),则可在道路中心线上找到距离点p最近的两个离散点r(xr,yr)和e(xe,ye),这两个离散点即为图3中的转换参考点,道路中心线与点p的最近距离则为图3中的预设距离。若点r在Frenet坐标系下坐标为(sr,0),点e在Frenet坐标系下坐标为(se,0),则可推导出点p在Frenet坐标系下的坐标(sp,lp)与其在笛卡尔坐标系下的坐标(xp,yp)间的关系:
式中,为以点p为起点、点r为终点的向量,/>为以点e为起点、点r为终点的向量,δ为线段pr的长度与向量/>与向量/>之间的夹角的余弦值的乘积,λ为为线段pr的长度与线段re的长度的比值与向量/>与向量/>之间的夹角的余弦值的乘积。由于δ对应的线段与线段Or(其长度为se)的和为点射线Op在OS轴上的投影(其长度为sp),因此可推导出(1)式中sp的表达式;由于lp为以向量/>与向量/>为相邻边的平行四边形的高,因此可根据平行四边形面积公式可推导出(1)式中lp的表达式。
根据本公开实施例提供的道路坐标系与笛卡尔坐标系的坐标转换方法,通过在道路坐标系的坐标轴即道路中心线上选取离散的两个转换参考点,根据几何关系进行坐标转换,从而可获得移动体在道路坐标系中的坐标,该方法可适用于道路中心线为直线、曲线的情况,适用性较强。
图5根据一示例性实施例示出的一种参考线坐标计算流程示意图。如图5所示,该方法可以包括以下步骤。
步骤S502,将移动体在笛卡尔坐标系下的坐标变换为Frenet坐标系下的坐标。可通过图3、图4的方法将移动体在笛卡尔坐标系下的坐标(xp,yp)变换为Frenet坐标系下的坐标(sp,lp)。
步骤S504,在Frenet坐标系中,获取预定采样步长、在纵轴上预定区间内的采样点对应的可行宽度,并将所有采样点的可行宽度存入集合中。记采样点数量为n(n为大于0的正整数),第i个采样点与道路边缘之间的距离为di(i为大于0且小于或等于n的正整数),可以在OS轴上的(sp,sp+Q)区间内,以ds为采样步长,将n个采样点与道路边缘的距离存入集合D中。
步骤S506,遍历集合,得到最小可行宽度。遍历集合D,得到dmin=minidi,其中dmin为最小可行宽度。
步骤S508,将移动体的可行宽度减去预设参考距离和移动体的宽度的一半,获得参考线在道路坐标系中的横坐标。若移动体宽度为W,要求移动体行驶过程中离道路边缘马路牙边界距离(即预设参考距离)为d,则可计算参考线坐标1如下式:
l=-dmin+0.5×W+d (2)
根据本公开实施例提供的参考线坐标计算方法,基于道路最大可通行宽度在Frenet坐标系下自适应生成靠边缘参考线,可以实时根据车道宽窄自动调节靠左或靠右行驶策略。
图6是根据一示例性实施例示出的一种路径规划装置的框图。如图6所示的装置例如可以应用于上述***的服务器端,也可以应用于上述***的终端设备。
参考图6,本公开实施例提供的装置60可以包括坐标获取模块602、距离采样模块604、采样点距离获得模块606、可行宽度获得模块608、参考距离获取模块610和参考线获得模块612。
坐标获取模块602可用于获取移动体在道路坐标系中的坐标,道路坐标系根据道路中心线获得纵轴。
距离采样模块604可用于在道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得道路中心线上的采样点,采样参考点与移动体在道路坐标系中纵坐标相同。
采样点距离获得模块606可用于获得采样点与道路边缘之间的距离。
可行宽度获得模块608可用于根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度。
参考距离获取模块610可用于获取移动体与道路边缘之间的预设参考距离。
参考线获得模块612可用于根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径。
图7是根据一示例性实施例示出的一种路径规划装置的框图。如图7所示的装置例如可以应用于上述***的服务器端,也可以应用于上述***的终端设备。
参考图7,本公开实施例提供的装置70可以包括坐标获取模块702、距离采样模块704、采样点距离获得模块706、可行宽度获得模块708、参考距离获取模块710、移动体宽度获取模块711和参考线获得模块712,其中,坐标获取模块702可以包括初始坐标获取模块7022、转换参考点确定模块7024、参考点坐标获取模块7026和坐标转换模块7028。
坐标获取模块702可用于获取移动体在道路坐标系中的坐标,道路坐标系根据道路中心线获得纵轴。
初始坐标获取模块7022可用于获取移动体在笛卡尔坐标系中的坐标。
转换参考点确定模块7024可用于在道路中心线上确定与移动体相距预设距离的转换参考点。
参考点坐标获取模块7026可用于分别获取转换参考点在道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标。
坐标转换模块7028可用于根据移动体在笛卡尔坐标系中的坐标、转换参考点在道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标进行坐标转换,获得移动体在道路坐标系中的坐标。
距离采样模块704可用于在道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得道路中心线上的采样点,采样参考点与移动体在道路坐标系中纵坐标相同。采样点的数量为多个。
采样点距离获得模块706可用于获得采样点与道路边缘之间的距离。
采样点距离获得模块706还可用于分别获得各个采样点与道路边缘之间的距离。
采样点距离获得模块706还可用于以采样参考点为起始点,沿道路坐标系的纵轴的正方向,在道路中心线上采样参考点的预设规划距离内进行采样。
采样点距离获得模块706还可用于分别获得各个采样点与道路边缘之间的距离。
可行宽度获得模块708可用于根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度。道路边缘为道路右侧边缘。
可行宽度获得模块708还可用于选取多个采样点与道路边缘之间的距离中的最短距离为移动体的可行宽度。
参考距离获取模块710可用于获取移动体与道路边缘之间的预设参考距离。
移动体宽度获取模块711可用于获取移动体的宽度。
参考线获得模块712可用于根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径。
参考线获得模块712还可用于根据移动体的可行宽度、预设参考距离和移动体的宽度获得移动体在道路坐标系中的参考线。
参考线获得模块712还可用于将移动体的可行宽度减去预设参考距离和移动体的宽度的一半,获得参考线在道路坐标系中的横坐标。
本公开实施例提供的装置中的各个模块的具体实现可以参照上述方法中的内容,此处不再赘述。
图8示出本公开实施例中一种电子设备的结构示意图。需要说明的是,图8示出的设备仅以计算机***为示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,设备800包括中央处理单元(CPU)801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM803中,还存储有设备800操作所需的各种程序和数据。CPU801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805:包括键盘、鼠标等的输入部分806;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807;包括硬盘等的存储部分808;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器810上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时,执行本公开的***中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括坐标获取模块、距离采样模块、采样点距离获得模块、可行宽度获得模块、参考距离获取模块和参考线获得模块。其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,坐标获取模块还可以被描述为“向所连接的数据库获取移动体坐标的模块”。
作为另一方面,本公开还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备包括:
获取移动体在道路坐标系中的坐标,道路坐标系根据道路中心线获得纵轴;在道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得道路中心线上的采样点,采样参考点与移动体在道路坐标系中纵坐标相同;获得采样点与道路边缘之间的距离;根据采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度;获取移动体与道路边缘之间的预设参考距离;根据移动体的可行宽度和预设参考距离获得移动体在道路坐标系中的参考线,以根据移动体在道路坐标系中的坐标以及参考线规划移动体的路径。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是,本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法;相反,本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (8)

1.一种路径规划方法,其特征在于,包括:
获取移动体在道路坐标系中的坐标,所述道路坐标系根据道路中心线获得纵轴;
在所述道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得所述道路中心线上的采样点,所述采样参考点与所述移动体在所述道路坐标系中纵坐标相同;
获得采样点与道路边缘之间的距离;
根据所述采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度;
获取所述移动体与所述道路边缘之间的预设参考距离;
根据所述移动体的可行宽度和所述预设参考距离获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线,以根据所述移动体在所述道路坐标系中的坐标以及所述参考线规划移动体的路径;
获取所述移动体的宽度;
所述根据所述移动体的可行宽度和所述预设参考距离获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线包括:
根据所述移动体的可行宽度、所述预设参考距离和所述移动体的宽度获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线;
所述根据所述移动体的可行宽度、所述预设参考距离和所述移动体的宽度获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线包括:
将所述移动体的可行宽度减去所述预设参考距离和所述移动体的宽度的一半,获得所述参考线在所述道路坐标系中的横坐标。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采样点的数量为多个;
所述获得采样点与道路边缘之间的距离包括:
分别获得各个采样点与所述道路边缘之间的距离;
所述根据所述采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度包括:
选取多个采样点与道路边缘之间的距离中的最短距离为所述移动体的可行宽度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样包括:
以所述采样参考点为起始点,沿所述道路坐标系的纵轴的正方向,在所述道路中心线上所述采样参考点的预设规划距离内进行采样。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述获取移动体在道路坐标系中的坐标包括:
获取所述移动体在笛卡尔坐标系中的坐标;
在所述道路中心线上确定与所述移动体相距预设距离的转换参考点;
分别获取所述转换参考点在所述道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标;
根据所述移动体在笛卡尔坐标系中的坐标、所述转换参考点在所述道路坐标系中的坐标和在笛卡尔坐标系中的坐标进行坐标转换,获得所述移动体在道路坐标系中的坐标。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述道路边缘为道路右侧边缘。
6.一种路径规划装置,其特征在于,包括:
坐标获取模块,用于获取移动体在道路坐标系中的坐标,所述道路坐标系根据道路中心线获得纵轴;
距离采样模块,用于在所述道路中心线上的采样参考点的预设规划距离内进行采样,获得所述道路中心线上的采样点,所述采样参考点与所述移动体在所述道路坐标系中纵坐标相同;
采样点距离获得模块,用于获得采样点与道路边缘之间的距离;
可行宽度获得模块,用于根据所述采样点与道路边缘之间的距离获得移动体的可行宽度;
参考距离获取模块,用于获取所述移动体与所述道路边缘之间的预设参考距离;
移动体宽度获取模块,用于获取所述移动体的宽度;
参考线获得模块,用于根据所述移动体的可行宽度和所述预设参考距离获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线,以根据所述移动体在所述道路坐标系中的坐标以及所述参考线规划移动体的路径;
所述参考线获得模块,还用于根据所述移动体的可行宽度、所述预设参考距离和所述移动体的宽度获得所述移动体在所述道路坐标系中的参考线;
所述参考线获得模块,还用于将所述移动体的可行宽度减去所述预设参考距离和所述移动体的宽度的一半,获得所述参考线在所述道路坐标系中的横坐标。
7.一种设备,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的可执行指令,其特征在于,所述处理器执行所述可执行指令时实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,其特征在于,所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
CN202110232072.9A 2021-03-02 2021-03-02 路径规划方法、装置、设备及存储介质 Active CN113008258B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110232072.9A CN113008258B (zh) 2021-03-02 2021-03-02 路径规划方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110232072.9A CN113008258B (zh) 2021-03-02 2021-03-02 路径规划方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113008258A CN113008258A (zh) 2021-06-22
CN113008258B true CN113008258B (zh) 2024-05-17

Family

ID=76402864

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110232072.9A Active CN113008258B (zh) 2021-03-02 2021-03-02 路径规划方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113008258B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113670323B (zh) * 2021-08-17 2024-05-17 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 一种目标区域的确定方法、装置、设备和介质
CN113744566B (zh) * 2021-09-08 2023-12-05 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 一种预警方法和装置
CN114152264B (zh) * 2021-12-03 2023-12-05 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 无人车路径规划方法及装置、电子设备、存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104977933A (zh) * 2015-07-01 2015-10-14 吉林大学 一种自主驾驶车辆的区域型路径跟踪控制方法
CN107933560A (zh) * 2016-10-12 2018-04-20 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
JP2018105636A (ja) * 2016-12-22 2018-07-05 トヨタ自動車株式会社 経路生成装置
CN110146090A (zh) * 2019-06-26 2019-08-20 张收英 机器人靠右行走导航方法和机器人
CN111231950A (zh) * 2020-03-05 2020-06-05 北京百度网讯科技有限公司 规划车辆变道路径的方法、装置、设备及可读存储介质
CN111258323A (zh) * 2020-03-30 2020-06-09 华南理工大学 一种智能车辆轨迹规划与跟踪的联合控制方法
CN111443709A (zh) * 2020-03-09 2020-07-24 北京百度网讯科技有限公司 车辆变道路线规划方法、装置、终端和存储介质
CN111862604A (zh) * 2020-07-20 2020-10-30 北京京东乾石科技有限公司 无人车的控制方法及装置、计算机存储介质、电子设备
CN112150632A (zh) * 2020-10-16 2020-12-29 北京易控智驾科技有限公司 矿区地图的道路自动绘制方法、***及电子设备

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8898010B2 (en) * 2013-01-11 2014-11-25 Here Global B.V. Deviation detection in mobile transit systems
DE102017220486B4 (de) * 2017-11-16 2023-05-11 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Adaption einer vorbestimmten Referenzlinie für ein Kraftfahrzeug und Vorrichtung
US11097748B2 (en) * 2018-10-23 2021-08-24 Baidu Usa Llc Two-step reference line smoothing method to mimic human driving behaviors for autonomous driving cars
US10990099B2 (en) * 2018-11-16 2021-04-27 Great Wall Motor Company Limited Motion planning methods and systems for autonomous vehicle

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104977933A (zh) * 2015-07-01 2015-10-14 吉林大学 一种自主驾驶车辆的区域型路径跟踪控制方法
CN107933560A (zh) * 2016-10-12 2018-04-20 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
JP2018105636A (ja) * 2016-12-22 2018-07-05 トヨタ自動車株式会社 経路生成装置
CN110146090A (zh) * 2019-06-26 2019-08-20 张收英 机器人靠右行走导航方法和机器人
CN111231950A (zh) * 2020-03-05 2020-06-05 北京百度网讯科技有限公司 规划车辆变道路径的方法、装置、设备及可读存储介质
CN111443709A (zh) * 2020-03-09 2020-07-24 北京百度网讯科技有限公司 车辆变道路线规划方法、装置、终端和存储介质
CN111258323A (zh) * 2020-03-30 2020-06-09 华南理工大学 一种智能车辆轨迹规划与跟踪的联合控制方法
CN111862604A (zh) * 2020-07-20 2020-10-30 北京京东乾石科技有限公司 无人车的控制方法及装置、计算机存储介质、电子设备
CN112150632A (zh) * 2020-10-16 2020-12-29 北京易控智驾科技有限公司 矿区地图的道路自动绘制方法、***及电子设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
智能电动车弯曲道路场景中的避障路径规划;盛鹏程;罗新闻;李景蒲;吴学易;卞学良;;交通运输工程学报(02);全文 *
激光点云在无人驾驶路径检测中的应用;张永博;李必军;陈诚;;测绘通报(11);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113008258A (zh) 2021-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113008258B (zh) 路径规划方法、装置、设备及存储介质
CN110231041B (zh) 一种车道切换的导航方法和装置
CN111859597B (zh) 一种自动驾驶算法的评估方法和***
CN113033925B (zh) 用于控制自动驾驶车辆行驶、装置、电子设备和介质
CN114647248B (zh) 机器人避障方法、电子设备及可读存储介质
CN107941226A (zh) 用于生成车辆的方向引导线的方法和装置
CN112918487B (zh) 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN110377041B (zh) 参考线生成方法、装置、终端设备及存储介质
CN113306570B (zh) 用于控制自动驾驶车辆的方法、装置和自动驾驶配送车
CN111380556B (zh) 用于自动驾驶车辆的信息处理方法和装置
CN116279596B (zh) 车辆控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN111721310B (zh) 待优化导航路径的确定方法、装置、介质及电子设备
CN112461239B (zh) 移动体路径规划方法、装置、设备及存储介质
CN111399489B (zh) 用于生成信息的方法和装置
CN113804208B (zh) 无人车路径优化方法及相关设备
CN111402148B (zh) 用于自动驾驶车辆的信息处理方法和装置
CN113776547A (zh) 路径规划方法、装置、设备及存储介质
US20240110802A1 (en) Unmanned vehicle path optimization method and related device
CN116070903A (zh) 通过障碍物区域的风险确定方法、装置以及电子设备
CN113682298B (zh) 车辆限速方法和装置
CN113739798B (zh) 路径规划方法和装置
CN112699135B (zh) 信息更新方法和装置
CN113581205B (zh) 一种调整车辆姿态的方法和装置
CN113500994B (zh) 车辆限速方法、装置、电子设备和存储介质
CN114323060B (zh) 距离确定方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant