CN113119957B - 泊车轨迹规划方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种泊车轨迹规划方法、装置及电子设备，首先获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位于待泊车辆之间的障碍物信息，然后基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图，最后根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。本发明在考虑目标车位及障碍物的情况下，生成了泊车轨迹，从而提高了泊车的安全性及效率。

Description

泊车轨迹规划方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种泊车轨迹规划方法、装置及电子设备。

背景技术

相关技术中，驾驶者通常通过后视镜或周边环境影像确定行驶轨迹，使得当前车辆停入泊车位置。该方式需要依赖驾驶者的驾驶技术，容易出现停车位置不当或者剐蹭障碍物的情况，安全性较低，泊车效率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种泊车轨迹规划方法、装置及电子设备，以提高泊车的安全性及效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种泊车轨迹规划方法，包括：获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位与待泊车辆之间的障碍物信息；基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图；根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述障碍物信息包括障碍物位置；位置信息包括目标车位的四个顶角位置；基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图的步骤，包括：基于顶角位置及初始位置，得到泊车相关区域范围；基于泊车相关区域范围及预设的栅格大小，生成栅格地图；判断障碍物位置是否在泊车相关区域范围内；如果在，将障碍物位置标注在栅格地图的对应位置；将标注过的栅格地图确定为泊车相关区域地图。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹的步骤，包括：将泊车相关区域地图中，待泊车辆的初始位置确定为起点，目标车位的位置信息作为终点；将起点确定为当前节点；基于当前节点、预设的节点步长、以及预设的待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点；转弯角度包括设定数量的子角度；基于待选节点与起点及终点的距离关系，以及待选节点与障碍物位置的位置关系，确定下一轨迹节点；基于当前节点及下一轨迹节点进行曲率连续的曲线拓展；计算下一轨迹节点与终点之间的距离，判断距离是否小于预设的距离阈值；如果小于，基于reeds-shepp曲线及梯度下降平滑算法，生成下一轨迹节点到终点的子轨迹；基于起点、多个轨迹节点及子轨迹，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹；如果大于或等于，将下一轨迹节点确定为当前节点，继续执行基于当前节点、预设的节点步长、以及预设的待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点的步骤。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，基于待选节点与起点及终点的距离关系，以及待选节点与障碍物位置的位置关系，确定下一轨迹节点的步骤，包括：判断障碍物位置是否位于待选节点与起点的连线上和\或位于待选节点与终点的连线上；如果否，保留待选节点；将保留的待选节点确定为待选节点；基于待选节点与起点及终点的距离关系，确定下一轨迹节点。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，基于待选节点与起点及终点的距离关系，确定下一轨迹节点的步骤，包括：针对于每一个待选节点，计算待选节点与起点之间的第一曲线距离，以及待选节点与终点之间的第二曲线距离；第一曲线距离及第二曲线距离通过预设的轨迹生成算法确定；将第一曲线距离与第二曲线距离之和确定为待选节点的代价值；将代价值最小的待选节点确定为下一轨迹节点。

结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述待泊车辆包括连接的拖车和挂车：基于待选节点与起点及终点的距离关系，确定下一轨迹节点之前，方法还包括：针对于每个待选节点，基于预先确定的拖车挂车运动模型及待选节点，判断拖车和挂车之间的夹角是否大于预设的夹角阈值；如果大于，保留待选节点；将保留的待选节点确定为待选节点。

第二方面，本发明实施例还提供一种泊车轨迹规划装置，包括：信息获取模块，用于获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位与待泊车辆之间的障碍物信息；地图生成模块，用于基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图；泊车轨迹生成模块，用于根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述障碍物信息包括障碍物位置；位置信息包括目标车位的四个顶角位置；地图生成模块还用于：基于顶角位置及初始位置，得到泊车相关区域范围；基于泊车相关区域范围及预设的栅格大小，生成栅格地图；判断障碍物位置是否在泊车相关区域范围内；如果在，将障碍物位置标注在栅格地图的对应位置；将标注过的栅格地图确定为泊车相关区域地图。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述方法。

第四方面，本发明实施例还提供一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供了一种泊车轨迹规划方法、装置及电子设备，首先获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位于待泊车辆之间的障碍物信息，然后基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图，最后根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。该方式在考虑目标车位及障碍物的情况下，生成了泊车轨迹，从而提高了泊车的安全性及效率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术护工来讲，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为本发明实施例提供的一种泊车轨迹规划方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种泊车轨迹规划方法中，生成泊车轨迹过程的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种拖车挂车运动模型的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种传感器布局图；

图5为本发明实施例提供的泊车轨迹规划装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术护工在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

随着中国经济的快速发展，居民的汽车保有量不断增长，尤其在大城市中这一现象更为突出：停车场变得拥挤不堪。而且有数据显示，中国的交通事故中由泊车不当引起的占比30％，可以看出自动泊车技术有着良好的应用前景和市场意义。此外，自动驾驶的浪潮愈演愈烈，比起乘用车，商用更大规模的市场更引人注意，人们也普遍认为自动驾驶技术或先在商用车领域得到展现。根据相关公司的研究数据，自动驾驶能够降低大约35％的车辆维修费用、15％的保险费。在未来20年，自动驾驶车辆的市场规模将达到560万亿美元。因此研究挂车的泊车规划是必要的。

基于此，本发明实施例提供的一种泊车轨迹规划方法、装置以及电子设备，可以应用于各种车辆的泊车过程。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的泊车轨迹规划方法进行详细介绍。

本发明实施例提供了一种泊车轨迹规划方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S100，获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位与待泊车辆之间的障碍物信息。

具体而言，在待泊车辆上安装摄像头、超声波雷达、激光雷达等装置，实时采集视觉数据和超声波数据，通过多传感器融合等算法得出目标车位的位置信息，同时确定待泊车辆的初始位置，以及位于目标车位与待泊车辆之间的障碍物信息。上述待泊车辆的初始位置、上述目标车位的位置信息、障碍物信息可以位于统一坐标系的位置坐标，也可以以其中一个位置为基准位置，其他为基准位置的相对位置。

步骤S102，基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图。

上述泊车相关区域地图可以为栅格地图。该栅格地图中包含了目标车位的位置信息，如目标车位的四个顶角位置，待泊车辆的初始位置及障碍物位置。这些位置在栅格地图中的相对位置关系与它们现实中的位置关系等比例缩小。可以首先基于顶角位置及初始位置，得到泊车相关区域范围；然后基于泊车相关区域范围及预设的栅格大小，生成栅格地图；再判断障碍物位置是否在泊车相关区域范围内；如果不在，则舍弃该障碍物位置；如果在，将障碍物位置标注在栅格地图的对应位置；将该栅格地图确定为泊车相关区域地图。

步骤S104，根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。

具体而言，可以从泊车相关区域地图的初始位置开始，基于预设的轨迹规划算法，如Hybrid A Star方法，依次拓展轨迹节点。在拓展轨迹节点的过程中，可以考虑待泊车辆在行驶过程中的运动参量，如运动方向(前进或后退)及运动角度范围(如转向角范围)，生成多个待选的轨迹节点；然后基于待选的轨迹节点与初始位置及目标车位的位置信息之间的位置关系，得到拓展的轨迹节点。如果当前的轨迹节点与目标车位之间的距离较短时，可以直接生成当前的轨迹节点到达目标车位的曲率连续的曲线，从而得到待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。

本发明实施例提供了一种泊车轨迹规划方法，首先获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位于待泊车辆之间的障碍物信息，然后基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图，最后根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。该方式在考虑目标车位及障碍物的情况下，生成了泊车轨迹，从而提高了泊车的安全性及效率。

在具体实现过程中，上述待泊车辆可以包括连接的拖车和挂车。在这种情况下，如图2所示，上述步骤S104可以通过下述方式实现：

步骤S200，将泊车相关区域地图中，待泊车辆的初始位置确定为起点，目标车位的位置信息作为终点。

步骤S202，将起点确定为当前节点。

步骤S204，基于当前节点、预设的节点步长、以及预设的待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点；转弯角度包括设定数量的子角度。

上述步骤可以通过将泊车规划起点、终点和泊车相关区域地图(障碍物栅格地图)也称为输入到现有的Hybrid A Star算法模型中实现。其中，可以考虑到待泊车辆的运动方向，分为前进和后退。其转弯角度可以为待泊车辆的转向角范围，如+15°到-15°，子角度可以为从转向角范围内选取的多个角度，如在转向角范围内每隔一度选取一个子角度。预设的节点步长可以为待泊车辆在预设时间内可以行驶的距离。待泊车辆在每个子角度的方向行驶所述节点步长后到达的位置即为该子角度对应的待选节点。

步骤S206，针对于每个待选节点，判断障碍物位置是否位于待选节点与起点的连线上和\或位于待选节点与终点的连线上；如果是，执行步骤S208；如果否，执行步骤S210。具体而言，如果待选节点与起点的连线经过障碍物，或者待选节点与终点的连线经过障碍物，或者待选节点落在障碍物位置，则需要放弃该节点，即执行步骤S208。

步骤S208，放弃该节点。

步骤S210，基于预先确定的拖车挂车运动模型及待选节点，判断拖车和挂车之间的夹角是否大于预设的夹角阈值；如果小于或等于，执行步骤S208；如果大于，执行步骤S212。

其中，可以基于速度分解，对拖车挂车(truck-tratiler)进行运动学建模上述拖车挂车运动模型如图3所示，也称为Truck-Trailer运动学模型。对truck-trailer进行速度分解，则可以推导出运动学模型如下：

x′＝s*cos θ

y′＝s*sin θ

θ₀′＝s/L*tanφ

θ₁′＝s/d₁*sin(θ₀-θ₁)

其中，s是车辆行驶的距离，θ₀是truck的横摆角，θ₁是trailer的横摆角，L是truck的轴距，d₁是trailer的轴距，φ是truck的前轮转角。该过程检测拖车与挂车之间夹角是否大于一定阈值，以此来防止拖车和挂车形成死角。

步骤S212，保留待选节点，将保留的待选节点确定为待选节点。

步骤S214，针对于每一个待选节点，计算待选节点与起点之间的第一曲线距离，以及待选节点与终点之间的第二曲线距离。其中，第一曲线距离及第二曲线距离通过预设的轨迹生成算法确定。

步骤S216，将第一曲线距离与第二曲线距离之和确定为待选节点的代价值。

步骤S218，将代价值最小的待选节点确定为下一轨迹节点。具体而言，分别计算待选节点(也称为子节点)的F_g(该节点到起点的距离)和F_h(该节点到终点的距离)之和，选择cost值(代价值)最小的进行CC曲线(该曲线曲率连续)扩展。

步骤S220，基于当前节点及下一轨迹节点进行曲率连续的曲线拓展。

步骤S222，计算下一轨迹节点与终点之间的距离，判断距离是否小于预设的距离阈值；如果大于或等于，执行步骤S224；如果小于，执行步骤S226。

步骤S224，将下一轨迹节点确定为当前节点。执行步骤S204。

步骤S226，基于reeds-shepp曲线及梯度下降平滑算法，生成下一轨迹节点到终点的子轨迹。具体而言，即轨迹节点与终点之间的距离小于一定阈值时，用RS曲线快速生成一条到达终点的路径，然后用梯度下降法进行平滑，否则继续进行CC(constant curvature，曲率连续)曲线扩展。

步骤S228，基于起点、多个轨迹节点及子轨迹，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。

该过程中针对于待泊车辆为拖车和挂车的情况，进行了二者之间的夹角大小的控制，可以很好地应用于指导拖车和挂车的泊车过程。

本发明实施例还提供了另一种泊车轨迹规划方法，该方法在图1所示的方法基础上实现。该方法主要包括以下步骤：

(1)通过视觉与超声波融合得到泊车位的四个角点信息，从而确定泊车轨迹规划的终点位置。该步骤对应于车位搜索模块，用于在拖车前部和后视镜、拖车挂车铰接点处和挂车尾部分别安装环视摄像头，在拖车头部、挂车尾部以及拖车挂车侧边安装24个超声波雷达，实时采集视觉数据和超声波数据，通过多传感器融合算法得出泊车位的位置信息，传感器布局如图4所示。

(2)通过激光雷达点云数据给出泊车位感兴趣区域范围内的障碍物栅格地图。栅格地图建图模块，用于在拖车车顶安装激光雷达，实时采集挂车周围障碍物信息，并建立包含障碍物信息的栅格地图。

(3)利用Hybrid A Star算法在障碍物栅格地图中找出一条连接当前车辆位置和泊车终点位置的平滑、可被控制执行的轨迹。该步骤对应于轨迹规划模块，用于根据车辆当前位置和泊车位信息，利用Hybrid A Star算法规划出一条平滑且可控的泊车轨迹，输出给控制端。采用算法过程中，首先进行初始化，开启列表起点、终点和挂车运动学模型；其中起点通常为车辆的初始位置，终点为泊车位；然后，从开启列表中，选择最小代价(F_g+F_h)作为父节点；然后利用CC曲线，获得当前节点到终点的距离F_h，计算当前节点到起点的距离F_g。然后判断拖车、挂车夹角是否大于一定阈值，是否大于目标点附近，路径上是否无碰撞，基于判断结果继续获取子节点或使用RS曲线生成轨迹，从而生成泊车轨迹。

该挂车泊车轨迹规划方法具备良好的鲁棒性，可以在大多数场景成功规划出泊车轨迹，而且泊车轨迹曲率连续，便于控制，且防止拖车、挂车形成死角，可用于商用挂车的泊车路径规划。

本发明实施例利用Hybrid A Star算法为挂车进行泊车路径规划的方法，其通过安装在拖车车顶上的激光雷达，实时采集点云数据并进行局部建图，同时利用安装拖车、挂车周围的超声波雷达和安装在拖车后视镜、挂车尾部的环视摄像头实时融合，从而找到合适的泊车位和确定泊车位信息；最后利用Hybrid A Star算法计算出一条曲率连续且无拖车-挂车死角的泊车轨迹。

对应于上述方法实施例，本发明实施例还提供一种泊车轨迹规划装置，如图5所示，该装置包括：

信息获取模块500，用于获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及目标车位于待泊车辆之间的障碍物信息；

地图生成模块502，用于基于位置信息、初始位置及障碍物信息，生成泊车相关区域地图；

泊车轨迹生成模块504，用于根据泊车相关区域地图及预设的节点步长，生成待泊车辆停入目标车位的泊车轨迹。

进一步地，上述障碍物信息包括障碍物位置；位置信息包括目标车位的四个顶角位置；地图生成模块还用于：基于顶角位置及初始位置，得到泊车相关区域范围；基于泊车相关区域范围及预设的栅格大小，生成栅格地图；判断障碍物位置是否在泊车相关区域范围内；如果在，将障碍物位置标注在栅格地图的对应位置；将标注过的栅格地图确定为泊车相关区域地图。

本发明实施例提供的泊车轨迹规划装置，与上述实施例提供的泊车轨迹规划方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本发明实施例还提供了一种电子设备，参见图6所示，该电子设备包括处理器130和存储器131，该存储器131存储有能够被处理器130执行的机器可执行指令，该处理器130执行机器可执行指令以实现上述泊车轨迹规划方法。

进一步地，图6所示的电子设备还包括总线132和通信接口133，处理器130、通信接口133和存储器131通过总线132连接。

其中，存储器131可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口133(可以是有线或者无线)实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线132可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器130中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器130可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器131，处理器130读取存储器131中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质存储有机器可执行指令，该机器可执行指令在被处理器调用和执行时，该机器可执行指令促使处理器实现上述泊车轨迹规划方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的泊车轨迹规划方法、装置和电子设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，网关电子设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种泊车轨迹规划方法，其特征在于，包括：

获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及所述目标车位与所述待泊车辆之间的障碍物信息；所述障碍物信息包括障碍物位置；所述位置信息包括目标车位的四个顶角位置；

基于所述顶角位置及所述初始位置，得到泊车相关区域范围；

基于所述泊车相关区域范围及预设的栅格大小，生成栅格地图；

判断所述障碍物位置是否在所述泊车相关区域范围内；

如果在，将所述障碍物位置标注在所述栅格地图的对应位置；

将标注过的所述栅格地图确定为泊车相关区域地图；

将所述泊车相关区域地图中，所述待泊车辆的初始位置确定为起点，所述目标车位的位置信息作为终点；

将所述起点确定为当前节点；

基于所述当前节点、预设的节点步长、以及预设的所述待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点；所述转弯角度包括设定数量的子角度；

基于所述待选节点与所述起点及所述终点的距离关系，以及所述待选节点与所述障碍物位置的位置关系，确定下一轨迹节点；

基于当前节点及所述下一轨迹节点进行曲率连续的曲线拓展；

计算所述下一轨迹节点与所述终点之间的距离，判断所述距离是否小于预设的距离阈值；

如果小于，基于reeds-shepp曲线及梯度下降平滑算法，生成所述下一轨迹节点到所述终点的子轨迹；

基于所述起点、多个轨迹节点及所述子轨迹，生成所述待泊车辆停入所述目标车位的泊车轨迹；

如果大于或等于，将所述下一轨迹节点确定为当前节点，继续执行基于所述当前节点、预设的节点步长、以及预设的所述待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点的步骤。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述待选节点与所述起点及所述终点的距离关系，以及所述待选节点与所述障碍物位置的位置关系，确定下一轨迹节点的步骤，包括：

判断所述障碍物位置是否位于所述待选节点与所述起点的连线上和\或位于所述待选节点与所述终点的连线上；

如果否，保留所述待选节点；

将保留的待选节点确定为待选节点；

基于所述待选节点与所述起点及所述终点的距离关系，确定下一轨迹节点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述待选节点与所述起点及所述终点的距离关系，确定下一轨迹节点的步骤，包括：

针对于每一个待选节点，计算所述待选节点与所述起点之间的第一曲线距离，以及所述待选节点与所述终点之间的第二曲线距离；所述第一曲线距离及所述第二曲线距离通过预设的轨迹生成算法确定；

将所述第一曲线距离与所述第二曲线距离之和确定为所述待选节点的代价值；

将所述代价值最小的待选节点确定为下一轨迹节点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述待泊车辆包括连接的拖车和挂车：

基于所述待选节点与所述起点及所述终点的距离关系，确定下一轨迹节点之前，所述方法还包括：

针对于每个待选节点，基于预先确定的拖车挂车运动模型及所述待选节点，判断所述拖车和所述挂车之间的夹角是否大于预设的夹角阈值；

如果大于，保留所述待选节点；

将保留的待选节点确定为待选节点。

5.一种泊车轨迹规划装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取目标车位的位置信息、待泊车辆的初始位置、以及所述目标车位与所述待泊车辆之间的障碍物信息；所述障碍物信息包括障碍物位置；所述位置信息包括目标车位的四个顶角位置；

地图生成模块，用于基于所述顶角位置及所述初始位置，得到泊车相关区域范围；基于所述泊车相关区域范围及预设的栅格大小，生成栅格地图；判断所述障碍物位置是否在所述泊车相关区域范围内；如果在，将所述障碍物位置标注在所述栅格地图的对应位置；将标注过的所述栅格地图确定为泊车相关区域地图；

泊车轨迹生成模块，用于将所述泊车相关区域地图中，所述待泊车辆的初始位置确定为起点，所述目标车位的位置信息作为终点；

将所述起点确定为当前节点；

基于所述当前节点、预设的节点步长、以及预设的所述待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点；所述转弯角度包括设定数量的子角度；

基于所述待选节点与所述起点及所述终点的距离关系，以及所述待选节点与所述障碍物位置的位置关系，确定下一轨迹节点；

基于当前节点及所述下一轨迹节点进行曲率连续的曲线拓展；

计算所述下一轨迹节点与所述终点之间的距离，判断所述距离是否小于预设的距离阈值；

如果小于，基于reeds-shepp曲线及梯度下降平滑算法，生成所述下一轨迹节点到所述终点的子轨迹；

基于所述起点、多个轨迹节点及所述子轨迹，生成所述待泊车辆停入所述目标车位的泊车轨迹；

如果大于或等于，将所述下一轨迹节点确定为当前节点，继续执行基于所述当前节点、预设的节点步长、以及预设的所述待泊车辆的转弯角度，确定设定数量的待选节点的步骤。

6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-4任一项所述的方法。

7.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1-4任一项所述的方法。

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