CN115060279A - 路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质,涉及自动驾驶技术领域。该方法包括:确定车辆的当前位置与车辆的目的地之间的障碍物的信息;在目的地周围生成网格区域,根据预设的第一规则和障碍物的信息,确定每一网格的第一代价;在目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和网格的第一代价,确定每个备选目的地的第二代价;按照第二代价从小到大的顺序,依次判断备选目的地与车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。该方法能够在保证准确停靠在站点的同时保证行驶安全,计算量少,保证了路径规划的实时性。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
在自动驾驶场景中,无人车停靠站点是一种常见的任务场景,尤其在无人出租车、无人公交车领域极为常见。在自动驾驶场景中需要根据环境信息为无人驾驶车辆规划行驶路径。在相关技术中,根据对环境信息的把握程度可把路径规划划分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划需要掌握所有的环境信息,根据环境地图的所有信息进行路径规划;局部路径规划只需要由传感器实时采集环境信息,了解环境地图信息,然后确定出所在地图的位置及其局部的障碍物分布情况,从而可以选出从当前结点到某一子目标结点的最优路径。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质,能够在保证顺利完成靠站任务的同时,保证行驶安全,有效减少了计算量,保证了路径规划的实时性。
为实现上述目的,根据本发明实施例的一个方面,提供了一种路径规划方法,包括:
确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
可选地,在所述目的地周围生成网格区域,包括:确定所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线;根据所述障碍物的信息,检测所述轨迹曲线是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则在所述目的地周围生成网格区域;若否,则将所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线作为所述车辆的行驶路径。
可选地,所述障碍物的信息包括所述障碍物的位置信息;
根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价,包括:针对每一网格,根据所述障碍物的信息,确定所述网格是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则确定所述网格的第一代价为预设值;若否,则根据所述障碍物的位置信息,确定所述网格与所述障碍物的第一距离;确定所述网格与所述目的地之间的第二距离;根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
可选地,根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价,包括:在所述障碍物的数量为多个的情况下,从所述网格与多个所述障碍物的多个所述第一距离中,确定最小的第一距离;根据所述最小的第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
可选地,在所述目的地周围确定多个备选目的地,包括:生成以所述目的地为中心的目标图形,所述目标图形覆盖的范围与所述网格区域覆盖的范围存在重;在所述目标图形上采样,将采样点作为所述备选目的地。
可选地,根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价,包括:针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格的第一代价;确定所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的第三距离;根据所述第一代价和所述第三距离,确定所述备选目的地的第二代价。
可选地,所述方法还包括:在判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件之前,确定所述多个备选目的地中的无效备选地,并筛除所述无效备选地。
可选地,确定所述多个备选目的地中的无效备选地,包括:针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则确定所述备选目的地为无效备选地。
可选地,所述方法还包括:若所有所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线都不满足所述预设条件,则确定新的备选目的地,并按照所述新的备选目的地的第二代价从小到大的顺序,判断所述新的备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足所述预设条件。
可选地,所述方法还包括:在所述自动驾驶车按照所述行驶路径行驶的过程中,确定是否发生障碍物移动的情况;若是,则根据移动后的障碍物的信息,重新规划所述车辆的行驶路径。
为实现上述目的,根据本发明实施例的一个方面,提供了一种路径规划装置,包括:
障碍确定模块,用于确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
第一计算模块,用于在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
第二计算模块,用于在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
路径确定模块,用于按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
可选地,所述第一计算模块还用于:确定所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线;根据所述障碍物的信息,检测所述轨迹曲线是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则在所述目的地周围生成网格区域;若否,则将所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线作为所述车辆的行驶路径。
可选地,所述障碍物的信息包括所述障碍物的位置信息;
所述第一计算模块还用于:针对每一网格,根据所述障碍物的信息,确定所述网格是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则确定所述网格的第一代价为预设值;若否,则根据所述障碍物的位置信息,确定所述网格与所述障碍物的第一距离;确定所述网格与所述目的地之间的第二距离;根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
可选地,所述第一计算模块还用于:在所述障碍物的数量为多个的情况下,从所述网格与多个所述障碍物的多个所述第一距离中,确定最小的第一距离;根据所述最小的第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
可选地,所述第二计算模块还用于:生成以所述目的地为中心的目标图形,所述目标图形覆盖的范围与所述网格区域覆盖的范围存在重叠;在所述目标图形上进行采样,将采样点作为所述备选目的地。
可选地,所述第二计算模块还用于:针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格的第一代价;确定所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的第三距离;根据所述第一代价和所述第三距离,确定所述备选目的地的第二代价。
可选地,所述装置还包括筛除模块,用于:确定所述多个备选目的地中的无效备选地,并筛除所述无效备选地。
可选地,所述筛除模块还用于:针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则确定所述备选目的地为无效备选地。
可选地,所述装置还包括重试模块,用于:若所有所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线都不满足所述预设条件,则确定新的备选目的地,并按照所述新的备选目的地的第二代价从小到大的顺序,判断所述新的备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足所述预设条件。
可选地,所述重试模块还用于:在所述自动驾驶车按照所述行驶路径行驶的过程中,确定是否发生障碍物移动;若是,则根据移动后的障碍物的信息,重新规划所述车辆的行驶路径。
为实现上述目的,根据本发明实施例的又一个方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的路径规划方法。
为实现上述目的,根据本发明实施例的再一个方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的路径规划方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:
通过在车辆目的地周围生成网格区域,并根据车辆当前位置与目的地之间的障碍物的信息和预设的第一规则,确定网格区域内每一网格的第一代价;其中,第一代价用于指示所述网格的可行度,第一代价越小,可行度越高,行驶越安全,从而可以确定网格区域内的安全区域和危险区域;然后在目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和网格的第一代价,确定每个备选目的地的第二代价;按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断备选目的地与车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足预设条件的轨迹曲线,将满足预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径,从而能够在保证准确停靠在站点的同时保证行驶安全,计算量少,保证了路径规划的实时性。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明,不构成对本发明的不当限定。其中:
图1示意性示出了本发明实施例的路径规划方法的流程图;
图2示出了本发明实施例的路径规划方法中的网格区域的示意图;
图3示出了本发明实施例的路径规划方法中的备选目的地的示意图;
图4示意性示出了本发明另一实施例的路径规划方法的流程图;
图5示意性示出了本发明实施例的路径规划装置的结构示意图;
图6示意性示出了本发明实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明,其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本发明的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1示意性示出了本发明实施例的路径规划方法的流程图,本发明实施例的路径规划方法可以应用于车辆的车载控制单元中,也可以应用于服务器中,服务器可以在确定车辆的行驶路径之后将该行驶路径下发至车辆。如图1所示,该方法包括:
步骤101:确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息。
在本实施例中,车辆的目的地可以根据具体的场景确定,如泊车接客任务可以在地图上获取任务终点(即目的地),并通过云端下发到车辆。车辆的当前位置可以从预先设置在车辆上的车载组合导航模块的定位信息中获取。障碍物的信息可以通过车载传感器来获取,例如单/双目相机、鱼眼相机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。障碍物例如可以包括行人、路面上的物体,还可以包括施工路段、颠簸路面等,本发明在此不做限制。障碍物的信息可以包括但不限于:障碍物的位置、障碍物的状态(例如静止或移动)、障碍物的类别(例如行人、物体、施工路段等)。障碍物的信息也可以从地图上获取,例如目的地所在的路段上存在施工路段,则可以通过地图上的标注信息获取施工路段的信息。本发明实施例中的车辆可以是自动驾驶车辆(又称无人车),如无人出租车、无人公交车等,本发明在此不做限制。
步骤102:在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度。
其中,在目的地周围生成的网格区域可以是正方向、矩形或圆形等,本发明在此不做限制。作为示例,如图2所示,网格区域为正方形,网格区域内的网格也是正方形。在本发明实施例中,网格区域的大小以及网格的大小可以根据车辆参数、场景任务以及目的地的环境灵活设置,在此不做限制。作为示例,在泊车接客场景中,网格的边长可以设置为0.5米,以同时兼顾车辆的速度和行驶安全。在生成网格区域之后,可以将车辆的当前位置与目的地之间的障碍物标记在该网格区域内。
在生成网格区域之后,计算网格区域内每一网格的第一代价,该第一代价用于指示所述网格的可行性,代价越低,可行性越高,越适合车辆行驶。若网格与障碍物发生碰撞,则确定网格危险,将该网格的第一代价设置为预设值,例如无穷大。其中,在判断网格是否与障碍物发生碰撞时,可以将障碍物转化为矩形(障碍物完全落于矩形内),然后根据超平面分割定理来确定网格与矩形是否有重叠部分,若网格与矩形有重叠部分,则确定网格与障碍物发生碰撞。
对于未与障碍物发生碰撞的网格,则可以根据如下过程确定其第一代价:
根据所述障碍物的位置信息,确定所述网格与所述障碍物的第一距离;
确定所述网格与所述目的地之间的第二距离;
根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
其中,网格与障碍物的第一距离可以是网格中心与障碍物中心之间的距离。第一距离越小,代表车辆在此网格上行驶越危险。网格与目的地之间的第二距离可以是网格中心与目的地之间的距离,第二距离越小,效率越高。在确定第一距离和第二距离之后,可以根据预先设置的代价函数计算网格的第一代价。
作为示例,预设的代价函数可以如下式(1)所示:
cost_net=obstacle_distance-target_distance(1)
其中,cost_net表示网格的第一代价,obstacle_distance表示第一距离,target_distance表示第二距离。
在本发明可选的实施例中,在计算网格的第一代价时可以设置第一距离和/或第二距离对应的权重系数,如下式(2)所示:
cost_net=k_obstacle*obstacle_distance-k_target*target_distance(2)
其中,k_obstacle表示与第一距离对应的权重系数,k_target表示与第二距离对应的权重系数。由于obstacle_distance和target_distance单位相同,默认可以设置k_obstacle=k_target=1,表示障碍物和target权重相同,再根据任务具体细节来进行调节,例如希望尽量保证安全性时,可以调小k_obstacle,希望尽快到达终点时,可以调小k_target。
步骤103:在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价。
其中,可以根据如下过程确定备选目的地:
生成以所述目的地为中心的目标图形,所述目标图形覆盖的范围与所述网格区域覆盖的范围存在重叠;
在所述目标图形上进行采样,将采样点作为所述备选目的地。
其中,以目的地为中心的目标图形可以完全落于网格区域内,也可以部分落于网格区域内。目标图形可以是圆形、正方形、矩形等,本发明在此不做限制。在可选的实施例中,如图3所示,可以以目的地为中心,网格的边长为半径生成圆形(假设网格的边长为r)。在生成以目的地为中心的圆形之后,可以在该圆形上均匀采样,将采样点作为备选目的地。
步骤104:按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
其中,预设条件可以包括但不限于车辆最小转弯半径。
在可选的实施例中,可以按照第二代价从小到大的顺序对备选目的地排序,然后按照该排序进行如下过程的循环,直至确定车辆的行驶路径或遍历完所有备选目的地:
利用三次多项式、五次多项式或七次多项式生成车辆的当前位置与备选目的地之间的轨迹曲线;
判断该轨迹曲线是否满足预设条件;
若该轨迹曲线满足预设条件,则将该轨迹曲线作为车辆的行驶路径;
若不满足,则判断下一个备选目的地。
在可选的实施例中,也可以根据Reed-Shepps曲线生成车辆的当前位置与备选目的地的轨迹曲线,若能成功生成轨迹曲线,则确定该轨迹曲线为车辆的行驶路径。
本发明实施例的路径规划方法,通过在车辆目的地周围生成网格区域,并根据车辆当前位置与目的地之间的障碍物的信息和预设的第一规则,确定网格区域内每一网格的第一代价;其中,第一代价用于指示所述网格的可行度,第一代价越小,可行度越高,行驶越安全,从而可以确定网格区域内的安全区域和危险区域;然后在目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和网格的第一代价,确定每个备选目的地的第二代价;按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断备选目的地与车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足预设条件的轨迹曲线,将满足预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径,从而能够在保证准确停靠在站点的同时保证行驶安全,计算量少,保证了路径规划的实时性。
本发明实施例的路径规划方法,可以根据不同的触发条件或触发方式,例如可以根据具体传感器配置和任务场景来确定触发方式,当满足触发条件时即可按照该方法为车辆规划路径。作为示例,可以通过以下两种方式触发路径规划:一种为目的地附近环境状态更新后,触发一次路径规划任务,常见于环境复杂的接客任务中;另一种为定周期触发路径规划任务,如每100毫秒运行一次局部路径规划任务,常用于多传感器更新频率不一致的场景中。
图4示意性示出了本发明另一实施例的路径规划方法的流程图,如图4所示,该方法包括:
步骤401:确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
步骤402:确定所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线;
步骤403:根据所述障碍物的信息,检测所述轨迹曲线是否与所述障碍物发生碰撞;
步骤404:若否,则将所述轨迹曲线作为所述车辆的行驶路径;
步骤405:若是,则在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
步骤406:在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
步骤407:按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
其中,步骤401、405-407与图1所示的实施例相同,为避免重复,本发明在此不再赘述。
对于步骤402-403,可以利用三次多项式、五次多项式或七次多项式生成车辆的当前位置与目的地之间的轨迹曲线。然后,可以预测车辆在该轨迹曲线的姿态,然后根据车辆在该轨迹曲线上的姿态以及障碍物的信息,确定该车辆在该轨迹曲线上行驶是否会与障碍物发生碰撞,若是,则确定该轨迹曲线与障碍物发生碰撞。其中,在确定该车辆在该轨迹曲线上行驶是否会与障碍物发生碰撞时,可以根据车辆在该位姿下的覆盖范围是否与障碍物的覆盖范围存在重叠,若存在重叠,则确定该车辆在该轨迹曲线上行驶会与障碍物发生碰撞。若该轨迹曲线不会与障碍物发生碰撞,则可以将该轨迹曲线作为车辆的行驶路径,从而省去后面的步骤,有效减少了计算量,并能保证在完成停靠任务的同时行驶安全。
在可选的实施例中,在判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件之前,该路径规划方法还包括:确定所述多个备选目的地中的无效备选地,并筛除所述无效备选地。其中,确定所述多个备选目的地中的无效备选地的过程可以包括:
针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格是否与所述障碍物发生碰撞;即确定所述备选目的地所在的网格的第一代价是否为预设值;
若是,则确定所述备选目的地为无效备选地。
本实施例通过筛除备选目的地中的无效备选地可以避免规划的行驶路径与障碍物发生碰撞,保证了车辆的行驶安全。
在可选的实施例中,该路径规划方法还包括:若所有所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线都不满足所述预设条件,则确定新的备选目的地,并判断新的备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足所述预设条件。例如,可以以目的地为中心生成新的目标图形,在新的目标图形上进行采样,以得到新的备选目的地。以图3为例,可以以目的地为中心,2r为半径生成新的圆,在新的圆上采样得到新的备选目的地。在确定新的备选目的地之后,计算每一新的备选目的地的第二代价,然后按照第二代价从小到大的顺序,依次判断新的备选目的地与车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
在可选的实施例中,该路径规划方法还包括:在所述自动驾驶车按照所述行驶路径行驶的过程中,确定是否发生障碍物移动的情况;若是,则根据移动后的障碍物的信息,重新规划所述车辆的行驶路径,即重新执行步骤101-104或步骤401-407。其中,所述障碍物移动的情况包括以下一种或多种:障碍物从第一网格移动到第二网格,障碍物从网格区域内移动到网格区域外,新的障碍物从网格区域外移动到网格区域内。本实施例的路径规划方法在汽车行驶过程中,实时检测是否发生障碍物移动,若发生了障碍物移动,则重新规划汽车的行驶路径,保证车辆能够安全地行驶到目的地。
图5示意性示出了本发明实施例的路径规划装置500的结构示意图,如图5所示,该路径规划装置500包括:
障碍确定模块501,用于确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
第一计算模块502,用于在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
第二计算模块503,用于在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
路径确定模块504,用于按照所述第二代价从小到大的顺序,判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,若是,则将所述轨迹曲线作为所述车辆的行驶路径。
本发明实施例的路径规划装置,通过在车辆目的地周围生成网格区域,并根据车辆当前位置与目的地之间的障碍物的信息和预设的第一规则,确定网格区域内每一网格的第一代价;其中,第一代价用于指示所述网格的可行度,第一代价越小,可行度越高,行驶越安全,从而可以确定网格区域内的安全区域和危险区域;然后在目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和网格的第一代价,确定每个备选目的地的第二代价;按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断备选目的地与车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足预设条件的轨迹曲线,将满足预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径,从而能够在保证准确停靠在站点的同时保证行驶安全,计算量少,保证了路径规划的实时性。
可选地,所述第一计算模块还用于:确定所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线;根据所述障碍物的信息,检测所述轨迹曲线是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则在所述目的地周围生成网格区域。
可选地,所述障碍物的信息包括所述障碍物的位置信息;
所述第一计算模块还用于:针对每一网格,确定所述网格与所述目的地之间的第二距离;根据所述障碍物的位置信息,确定所述网格与所述障碍物的第一距离;根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
可选地,所述第一计算模块还用于:在所述障碍物的数量为多个的情况下,从所述网格与多个所述障碍物的多个所述第一距离中,确定最小的第一距离;根据所述最小的第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
可选地,所述第二计算模块还用于:生成以所述目的地为中心的目标图形,所述目标图形覆盖的范围与所述网格区域覆盖的范围存在重叠;在所述目标图形上进行采样,将采样点作为所述备选目的地。
可选地,所述第二计算模块还用于:针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格的第一代价;确定所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的第三距离;根据所述第一代价和所述第三距离,确定所述备选目的地的第二代价。
可选地,所述装置还包括筛除模块,用于:确定所述多个备选目的地中的无效备选地,并筛除所述无效备选地。
可选地,所述筛除模块还用于:针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格是否与所述障碍物发生碰撞;若是,则确定所述备选目的地为无效备选地。
可选地,所述装置还包括重试模块,用于:若所有所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线都不满足所述预设条件,则确定新的备选目的地,并按照所述新的备选目的地的第二代价从小到大的顺序,判断所述新的备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足所述预设条件。
可选地,所述重试模块还用于:在所述自动驾驶车按照所述行驶路径行驶的过程中,确定是否发生障碍物移动;若是,则根据移动后的障碍物的信息,重新规划所述车辆的行驶路径。
上述装置可执行本发明实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明实施例所提供的方法。
本发明实施例还提供了一种电子设备,如图6所示,包括一个或多个处理器601、通信接口602、存储装置603和通信总线604,其中,处理器601,通信接口602,存储装置603通过通信总线604成相互间的通信,
存储装置603,用于存储一个或多个程序;
处理器601,用于执行存储装置603上所存放的程序时,实现如下步骤:
确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储装置可以包括随机存取存储装置(Random Access Memory,简称RAM),也可以包括非易失性存储装置(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储装置。可选的,存储装置还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,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(Digital Signal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(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。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一所述的路径规划方法。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一所述的路径规划方法。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于***实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (13)
1.一种路径规划方法,其特征在于,包括:
确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述目的地周围生成网格区域,包括:
确定所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线;
根据所述障碍物的信息,检测所述轨迹曲线是否与所述障碍物发生碰撞;
若是,则在所述目的地周围生成网格区域;
若否,则将所述车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的轨迹曲线作为所述车辆的行驶路径。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述障碍物的信息包括所述障碍物的位置信息;
根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价,包括:
针对每一网格,根据所述障碍物的信息,确定所述网格是否与所述障碍物发生碰撞;
若是,则确定所述网格的第一代价为预设值;
若否,则根据所述障碍物的位置信息,确定所述网格与所述障碍物的第一距离;确定所述网格与所述目的地之间的第二距离;根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价,包括:
在所述障碍物的数量为多个的情况下,从所述网格与多个所述障碍物的多个所述第一距离中,确定最小的第一距离;
根据所述最小的第一距离和所述第二距离,确定所述网格的第一代价。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述目的地周围确定多个备选目的地,包括:
生成以所述目的地为中心的目标图形,所述目标图形覆盖的范围与所述网格区域覆盖的范围存在重叠;
在所述目标图形上进行采样,将采样点作为所述备选目的地。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价,包括:
针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格的第一代价;
确定所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的第三距离;
根据所述第一代价和所述第三距离,确定所述备选目的地的第二代价。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件之前,确定所述多个备选目的地中的无效备选地,并筛除所述无效备选地。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,确定所述多个备选目的地中的无效备选地,包括:
针对每一备选目的地,确定所述备选目的地所在的网格是否与所述障碍物发生碰撞;
若是,则确定所述备选目的地为无效备选地。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所有所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线都不满足所述预设条件,则确定新的备选目的地,并按照所述新的备选目的地的第二代价从小到大的顺序,判断所述新的备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足所述预设条件。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述自动驾驶车按照所述行驶路径行驶的过程中,确定是否发生障碍物移动;
若是,则根据移动后的障碍物的信息,重新规划所述车辆的行驶路径。
11.一种路径规划装置,其特征在于,包括:
障碍确定模块,用于确定车辆的当前位置与所述车辆的目的地之间的障碍物的信息;
第一计算模块,用于在所述目的地周围生成网格区域,并根据预设的第一规则和所述障碍物的信息,确定所述网格区域内每一网格的第一代价;其中,所述第一代价用于指示所述网格的可行度;
第二计算模块,用于在所述目的地周围确定多个备选目的地,以及根据预设的第二规则和所述网格的第一代价,确定每个所述备选目的地的第二代价;
路径确定模块,用于按照所述第二代价从小到大的顺序,依次判断所述备选目的地与所述车辆的当前位置之间的轨迹曲线是否满足预设条件,直至确定满足所述预设条件的轨迹曲线,将满足所述预设条件的轨迹曲线作为车辆的行驶路径。
12.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。
13.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的方法。
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CN117593900B (zh) * | 2024-01-16 | 2024-05-14 | 浙江爱特电子技术股份有限公司 | 一种院前急救调度方法和*** |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110153136A1 (en) * | 2009-12-17 | 2011-06-23 | Noel Wayne Anderson | System and method for area coverage using sector decomposition |
JP5494845B1 (ja) * | 2013-01-17 | 2014-05-21 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 情報提供システム |
CN109712421A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-03 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆的速度规划方法、装置和存储介质 |
CN110550029A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-12-10 | 华为技术有限公司 | 障碍物避让方法及装置 |
US20200174475A1 (en) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Autonomous driving method and system |
CN111857160A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-10-30 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种无人车路径规划方法和装置 |
CN112389427A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-02-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆轨迹优化方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112703144A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-23 | 华为技术有限公司 | 控制方法、相关设备及计算机可读存储介质 |
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 |
CN113932823A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-01-14 | 同济大学 | 基于语义道路地图的无人驾驶多目标点轨迹并行规划方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113515111B (zh) * | 2020-03-25 | 2023-08-25 | 宇通客车股份有限公司 | 一种车辆避障路径规划方法及装置 |
US11498586B2 (en) * | 2020-03-27 | 2022-11-15 | Wipro Limited | Method and system for dynamically generating a secure navigation path for navigation of autonomous vehicle |
CN113267199B (zh) * | 2021-06-24 | 2023-01-06 | 上海欧菲智能车联科技有限公司 | 行驶轨迹规划方法及装置 |
CN113819917A (zh) * | 2021-09-16 | 2021-12-21 | 广西综合交通大数据研究院 | 自动驾驶路径规划方法、装置、设备及存储介质 |
CN114506343B (zh) * | 2022-03-02 | 2024-07-16 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 轨迹规划方法、装置、设备、存储介质及自动驾驶车辆 |
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Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110153136A1 (en) * | 2009-12-17 | 2011-06-23 | Noel Wayne Anderson | System and method for area coverage using sector decomposition |
JP5494845B1 (ja) * | 2013-01-17 | 2014-05-21 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 情報提供システム |
US20200174475A1 (en) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Autonomous driving method and system |
CN109712421A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-03 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆的速度规划方法、装置和存储介质 |
CN110550029A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-12-10 | 华为技术有限公司 | 障碍物避让方法及装置 |
CN111857160A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-10-30 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种无人车路径规划方法和装置 |
CN112703144A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-23 | 华为技术有限公司 | 控制方法、相关设备及计算机可读存储介质 |
CN112389427A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-02-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆轨迹优化方法、装置、电子设备和存储介质 |
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 |
CN113932823A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-01-14 | 同济大学 | 基于语义道路地图的无人驾驶多目标点轨迹并行规划方法 |
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