CN115077557B - 一种路口掉头的路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及一种路口掉头的路径规划方法,所述方法包括:1,获取实时位置、车速、高精地图、跟踪轨迹集合;2,识别行驶模式;3,掉头模式时生成车道标识序列;4,将自车所在车道记为第一车道,并选择序列中第1个车道作为第二车道;5,进行路径预规划生成第一路径,并识别路径中最近障碍物的类型,若为静止障碍物或道路边缘类型则确定路径规划区域,并规划掉头路径;6,掉头路径为空时,第二车道若为最后一个车道则转至7,若不为最后一个车道则重置第二车道并转至5;掉头路径不为空时转至7;7,掉头路径若为空则输出警告并重置行驶模式,若不为空否则进行掉头行驶并在结束时重置行驶模式。通过本发明可以提升自动驾驶的掉头性能。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种路口掉头的路径规划方法。
背景技术
自动驾驶***的路径规划模块在处理路口掉头时,常规只会根据感知模块输出的运动障碍物的目标跟踪轨迹和地图模块输出的高精地图进行掉头路径规划,再基于一个预设的低速运动模型根据该规划路径进行掉头行驶操作。这种处理方式忽略了道路宽度,在一些道路宽度不够的路口就容易出现车辆掉头冲上路基的情况;这种处理方式还忽略了道路上停放的车辆或其他静止障碍物,在车辆掉头时若发现道路上实际存在静止物体会导致车辆紧急刹车从而停在路口区域妨碍过往交通。
发明内容
本发明的目的,就是针对现有技术的缺陷,提供一种路口掉头的路径规划方法、电子设备及计算机可读存储介质;通过本发明,在进行掉头路径规划时将道路宽度、道路上停放的车辆或其他静止障碍物、地图上标记的道路边缘等信息都融合到规划参考范围内,使得由此规划出的掉头路径很难再出现类似冲上路基、停在路口中间妨碍过往交通等情况,达到有效提升自动驾驶车辆掉头性能的目的。
为实现上述目的,本发明实施例第一方面提供了一种路口掉头的路径规划方法,所述方法包括:
步骤1,获取当前时刻t的自车实时位置坐标和实时车速记为对应的第一位置pt和第一车速vt;并获取当前时刻t的环境高精地图生成对应的第一高精地图;并获取当前时刻t的所有障碍物目标的跟踪轨迹生成对应的第一跟踪轨迹集合;
步骤2,根据所述第一位置pt和所述第一车速vt对行驶模式进行识别处理生成对应的第一行驶模式;
步骤3,当所述第一行驶模式为掉头模式时,查询所述第一高精地图对可掉头车道的车道标识进行获取生成对应的第一车道标识序列;所述第一车道标识序列包括多个第一车道标识;
步骤4,将自车当前所在车道记为对应的第一车道;并从所述第一车道标识序列中选择第1个所述第一车道标识对应的车道作为对应的第二车道;
步骤5,以所述第一位置pt为起点、以所述第二车道为目标车道进行路径预规划处理生成对应的第一路径;并根据所述第一跟踪轨迹集合和所述第一高精地图对所述第一路径途径车道中最近的障碍物类型进行识别处理生成对应的第一障碍物类型;若所述第一障碍物类型为静止障碍物类型或道路边缘类型,则根据所述第一车道、所述第二车道、所述第一路径和所述第一高精地图进行路径规划区域确定处理生成对应的第一区域;并在所述第一区域中进行掉头路径规划处理生成对应的第一掉头路径;
步骤6,对所述第一掉头路径是否为空进行识别;当所述第一掉头路径为空时,对所述第二车道对应的所述第一车道标识是否为所述第一车道标识序列中最后一个所述第一车道标识进行确认,若是则转至步骤7,若否则选择下一个所述第一车道标识对应的车道作为新的所述第二车道并转至步骤5;当所述第一掉头路径不为空时,转至步骤7;
步骤7,对所述第一掉头路径是否为空进行确认,若是则输出当前路口无法掉头警告,并将所述第一行驶模式设为正常行驶模式;若否,则以所述第一掉头路径为指导路径进行掉头行驶,并在所述掉头行驶结束时将所述第一行驶模式设为正常行驶模式。
优选的,所述根据所述第一位置pt和所述第一车速vt对行驶模式进行识别处理生成对应的第一行驶模式,具体包括:
查询所述第一高精地图,对所述第一位置pt所在车道的车道路段类型进行识别生成对应的第一车道路段类型;所述第一车道路段类型包括掉头车道路段和直行车道路段;
当所述第一车道路段类型为直行车道路段时,设置所述第一行驶模式为正常行驶模式;
当所述第一车道路段类型为掉头车道路段时,对所述第一车速vt是否小于预设的第一车速阈值进行确认;若确认小于,则设置所述第一行驶模式为掉头模式;若确认不小于,则设置所述第一行驶模式为正常行驶模式。
优选的,所述第一车道标识序列中的所述第一车道标识按与自车距离由近及远的顺序排序。
优选的,所述以所述第一位置pt为起点、以所述第二车道为目标车道进行路径预规划处理生成对应的第一路径,具体包括:
以所述第一位置pt为第一起点,以所述第二车道为目标车道并在所述目标车道的道路中心线上选择一点作为第一结束点,并以预设的第一路径长度阈值作为路径长度限制对从所述第一起点到所述第一结束点的无障碍物路径进行规划生成对应的所述第一路径。
优选的,所述根据所述第一跟踪轨迹集合和所述第一高精地图对所述第一路径途径车道中最近的障碍物类型进行识别处理生成对应的第一障碍物类型,具体包括:
将所述第一路径途径的各个车道的车道路段提取出来组成一个新的临时车道作为对应的第一临时车道;并对所述第一临时车道的S-L坐标系进行重建生成对应的第一S-L坐标系;并以所述第一S-L坐标系的S坐标为纵轴、以时间T为横轴,根据预设的第一路径长度阈值和第一时间长度阈值n构建S-T图生成对应的第一S-T图;所述第一S-T图的纵轴长度为所述第一路径长度阈值;所述第一S-T图的横轴长度为所述第一时间长度阈值n;
对所述第一跟踪轨迹集合中的各个第一跟踪轨迹的轨迹点坐标做所述第一S-L坐标系的坐标转换生成对应的第二跟踪轨迹集合;所述第一跟踪轨迹集合包括多个所述第一跟踪轨迹;所述第一跟踪轨迹包括多个第一轨迹点;所述第一轨迹点包括第一地图坐标(x,y)和第一轨迹点时间;所述第二跟踪轨迹集合包括多个第二跟踪轨迹;所述第二跟踪轨迹包括多个第二轨迹点;所述第二轨迹点包括第一S-L坐标(s,l)和第二轨迹点时间;所述第一、第二跟踪轨迹一一对应,对应的所述第一、第二跟踪轨迹对应同一个障碍物目标;所述第一、第二轨迹点一一对应,对应的所述第一、第二轨迹点的所述第一、第二轨迹点时间一致;
根据各个所述第二跟踪轨迹在所述第一S-T图上进行轨迹点描计并根据描计结果进行描计图形类型和描计图形最小S坐标识别处理生成应的第一图形类型和第一S坐标数据;并将所述第一图形类型为第一类型的所述第二跟踪轨迹对应的所述障碍物目标的障碍物类型设为静止障碍物类型;并将所述第一图形类型为第二类型的所述第二跟踪轨迹对应的所述障碍物目标的障碍物类型设为运动障碍物类型;并从得到的所有不为空的所述第一S坐标数据中选择最小值作为对应的第一最小S坐标数据;并将所述第一最小S坐标数据对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述障碍物目标的障碍物类型记为对应的第二障碍物类型;
对所述第一高精地图上的所有与所述第一临时车道相交的道路边缘片段记为对应的第一道路边缘片段;并对各个所述第一道路边缘片段的道路边缘点的边缘点地图坐标做第一S-L坐标系的坐标转换;并将所有所述道路边缘点的S-L坐标(s,l)中的最小s坐标值提取出来作为对应的第二最小S坐标数据;
对所述第一最小S坐标数据是否小于或等于所述第二最小S坐标数据进行识别;若是,则将所述第一障碍物类型设为所述第一最小S坐标数据对应的所述第二障碍物类型;若否,则将所述第一障碍物类型设为道路边缘类型。
进一步的,所述根据各个所述第二跟踪轨迹在所述第一S-T图上进行轨迹点描计并根据描计结果进行描计图形类型和描计图形最小S坐标识别处理生成应的第一图形类型和第一S坐标数据,具体包括:
对各个所述第二跟踪轨迹的所述第二轨迹点进行遍历;遍历时,将当前遍历的所述第二轨迹点作为对应的当前轨迹点;若所述当前轨迹点的所述第一S-L坐标(s,l)的l坐标值的绝对值小于所述第一临时车道的车道宽度的一半且s坐标值小于所述第一路径长度阈值,则基于所述当前轨迹点的s坐标值和所述第二轨迹点时间在所述第一S-T图上做对应的描计点标记生成对应的第一描计点;并在遍历结束时,对当前所述第二跟踪轨迹的所述第一描计点的数量进行统计生成对应的第一数量,若所述第一数量不为0则将当前所述第二跟踪轨迹的所有所述第一描计点按S轴坐标从小到大的顺序进行排序生成对应的第一描计点序列,若所述第一数量为0则设置对应的所述第一描计点序列为空;
对得到的所有所述第一描计点序列进行遍历;遍历时,将当前遍历的所述第一描计点序列记为当前描计点序列;并对所述当前描计点序列是否为空进行识别;若所述当前描计点序列不为空,则对所述当前描计点序列的最大、最小S轴坐标值的绝对差值进行计算生成对应的第一绝对差值,若所述第一绝对差值为0则将所述当前描计点序列对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述第一图形类型设为第一类型并将所述当前描计点序列的最小S轴坐标值作为对应的所述第一S坐标数据,若所述第一绝对差值大于0则将所述当前描计点序列对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述第一图形类型设为第二类型并将所述当前描计点序列的最小S轴坐标值作为对应的所述第一S坐标数据;若所述当前描计点序列为空,则将所述当前描计点序列对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述第一图形类型和所述第一S坐标数据均设为空。
优选的,所述根据所述第一车道、所述第二车道、所述第一路径和所述第一高精地图进行路径规划区域确定处理生成对应的第一区域,具体包括:
在所述第一高精地图上,以所述第一车道的右侧车道边界线为第一区域底边,以所述第二车道的右侧车道边界线为第一区域顶边,以所述第一路径途径路口相对自车当前位置的对面路口边界线为第一区域右边,以所述第一路径结束位置处的车道垂线为第一区域左边,从而划定出一个由所述第一区域顶边、所述第一区域右边、所述第一区域底边和所述第一区域左边包围的地图区域作为对应的所述第一区域。
优选的,所述在所述第一区域中进行掉头路径规划处理生成对应的第一掉头路径,具体包括:
将所述第一区域进行栅格化处理生成多个第一区域栅格;
查询所述第一高精地图,对各个所述第一区域栅格是否为道路边缘或禁行车道标识线进行确认,若确认是则将当前所述第一区域栅格设为对应的障碍物栅格;并将障碍物类型为静止障碍物类型的所述障碍物目标对应的所述第一跟踪轨迹的各个所述第一轨迹点所在的所述第一区域栅格也设为对应的所述障碍物栅格;
在所述第一区域中以所有所述障碍物栅格为避让栅格,基于混合A*搜索算法进行路径规划处理生成对应的所述第一掉头路径。
优选的,所述基于混合A*搜索算法进行路径规划处理之前,所述方法还包括:
对所述混合A*搜索算法的搜索次数进行最大值限制,对所述混合A*搜索算法搜索出的倒车路径的数量进行最大值限制,对所述混合A*搜索算法搜索出的倒车路径的长度进行最大值限制。
本发明实施例第二方面提供了一种电子设备,包括:存储器、处理器和收发器;
所述处理器用于与所述存储器耦合,读取并执行所述存储器中的指令,以实现上述第一方面所述的方法步骤;
所述收发器与所述处理器耦合,由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
本发明实施例第三方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,当所述计算机指令被计算机执行时,使得所述计算机执行上述第一方面所述的方法的指令。
本发明实施例提供了一种路口掉头的路径规划方法、电子设备及计算机可读存储介质;路径规划模块在进入掉头模式之后对一个或多个可掉头车道按从近到远的方式进行掉头路径规划,一旦获得可行的掉头路径则按该路径进行掉头行驶;在每次的掉头路径规划过程中,路径规划模块先做一次预规划得到对应的预规划路径,再根据所有障碍物目标的跟踪轨迹集合和高精地图对该路径上距离自车最近的障碍物目标类型进行识别(静止障碍物类型、运动障碍物类型和道路边缘类型),并在识别出的障碍物目标类型为静止障碍物类型或道路边缘类型时对掉头路径规划区域进行限定,并基于规划区域进行掉头路径规划,若掉头路径规划成功则基于规划出的掉头进行掉头行驶,若掉头路径规划失败则使用下一条可掉头车道重新进行规划直到最后一条可掉头车道为止。通过本发明,在进行掉头路径规划时将道路宽度、道路上停放的车辆或其他静止障碍物、地图上标记的道路边缘等信息都融合到了规划参考范围内,使得由此规划出的掉头路径很难再出现类似冲上路基、停在路口中间妨碍过往交通等情况,有效提升了自动驾驶车辆的掉头性能。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种路口掉头的路径规划方法示意图;
图2a为本发明实施例一提供的第一路径的示意图;
图2b为本发明实施例一提供的第一S-T图的示意图;
图2c为本发明实施例一提供的路径规划区域的示意图;
图3为本发明实施例二提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例一提供一种路口掉头的路径规划方法,图1为本发明实施例一提供的一种路口掉头的路径规划方法示意图,如图1所示,本方法主要包括如下步骤:
步骤1,获取当前时刻t的自车实时位置坐标和实时车速记为对应的第一位置pt和第一车速vt;并获取当前时刻t的环境高精地图生成对应的第一高精地图;并获取当前时刻t的所有障碍物目标的跟踪轨迹生成对应的第一跟踪轨迹集合;
其中,第一跟踪轨迹集合包括多个第一跟踪轨迹;第一跟踪轨迹包括多个第一轨迹点;第一轨迹点包括第一地图坐标(x,y)和第一轨迹点时间。
这里,路径规划模块从自动驾驶***的底盘模块或行程计量单元获得自车的实时车速,从地图模块获取自车的实时位置坐标和自车所在环境的环境高精地图,从感知模块获得自车所在环境所有障碍物的目标跟踪轨迹。
环境高精地图即第一高精地图带有足够丰富的语义信息,与车道相关的语义有:车道标识、车道类型、车道路段(所属车道标识、车道路段标识、车道路段类型)、中心线(所属车道标识、所属车道路段标识、中心线标识、中心线类型)、车道边界线(所属车道标识、左/右侧边界线、边界线类型:白实/虚线、黄实/虚线等)、道路边缘片段(所属车道标识、所属车道路段标识、道路边缘片段标识)、道路边缘点(所属道路边缘片段标识、边缘点标识、边缘点地图坐标);与路口相关的语义有:路口标识、路口车道(所属路口标识、路口车道类型)、路口禁停区(所属路口标识、路口禁停区标识、路口禁停区类型)、路口边界线(所属路口标识、边界线标识、边界线起止位置地图坐标);与交通标识标线有关的语义有:标识标线I D、标识标线类型(例如,禁行车道标识线)。
第一跟踪轨迹集合的各个第一跟踪轨迹都由多个第一轨迹点组成,每个第一轨迹点带有位置即第一地图坐标(x,y)、时间即第一轨迹点时间、还有其他与运动状态有关的信息诸如速度、加速度、角度等。每个第一跟踪轨迹对应一个障碍物目标,该障碍物目标可能是静止的物体也可能是运动的物体,第一跟踪轨迹集合包括了当前环境中能被自车感知模块识别的所有障碍物目标(静止的或运动的)的位姿、轨迹跟踪信息。
步骤2,根据第一位置pt和第一车速vt对行驶模式进行识别处理生成对应的第一行驶模式;
具体包括:步骤21,查询第一高精地图,对第一位置pt所在车道的车道路段类型进行识别生成对应的第一车道路段类型;
其中,第一车道路段类型包括掉头车道路段和直行车道路段;
这里,在高精地图上车道是由连续的多个车道路段构成的,每个车道路段带有一个车道路段标识和车道路段类型,对于掉头车道而言只有紧挨着各个路口的那个车道路段的类型才是掉头车道路段,在它与上一个类型为掉头车道路段的车道路段之间的所有车道路段的类型都是直行车道路段;
步骤22,当第一车道路段类型为直行车道路段时,设置第一行驶模式为正常行驶模式;
这里,若第一行驶模式为正常行驶模式则返回步骤1;
步骤23,当第一车道路段类型为掉头车道路段时,对第一车速vt是否小于预设的第一车速阈值进行确认;若确认小于,则设置第一行驶模式为掉头模式;若确认不小于,则设置第一行驶模式为正常行驶模式。
这里,本发明实施例规定,当车辆位于掉头车道路段又处于静止状态则激活掉头处理流程,反之则按正常行驶处理;第一车速阈值默认设为0.1m/s,第一车速vt小于该第一车速阈值说明自车近似处于静止状态(停车状态),此时自车既在在掉头车道路段又处于静止状态满足启动掉头处理流程的条件,所以设置第一行驶模式为掉头模式从而启动掉头处理流程执行后续步骤3-7;第一车速vt大于或等于第一车速阈值说明自车并不处于静止状态(停车状态),所以设置第一行驶模式为正常行驶模式,第一行驶模式一旦被设为正常行驶模式,则返回步骤1。
步骤3,当第一行驶模式为掉头模式时,查询第一高精地图对可掉头车道的车道标识进行获取生成对应的第一车道标识序列;
其中,第一车道标识序列包括多个第一车道标识;第一车道标识序列中的第一车道标识按与自车距离由近及远的顺序排序。
这里,第一高精地图上可掉头的路口至少有两类,一类是类似十字、丁字路口这样的行人、车辆交通汇集的大路口,在大路口上与自车同属路口一侧的其他所有反向行驶车道在没有特殊要求的情况下都可被纳入可掉头车道范围;另一类是行驶车道上的掉头小路口,在小口上与自车同属路口一侧的其他所有反向行驶车道之间可能存在禁止跨车道的实线车道边界线,所以可能只有与自车当前所在车道最近的反向行驶车道才能用于掉头;所以,本发明实施例要通过当前步骤对当前路口可选用的可掉头车道进行识别,识别方式就是对自车同属路口一侧的其他所有反向行驶车道是否有与禁止掉头相关的语义信息进行识别,最后将可用于掉头的所有车道的车道标识即第一车道标识按距离自车由近到远的方式排序生成对应的第一车道标识序列。
步骤4,将自车当前所在车道记为对应的第一车道;并从第一车道标识序列中选择第1个第一车道标识对应的车道作为对应的第二车道。
步骤5,以第一位置pt为起点、以第二车道为目标车道进行路径预规划处理生成对应的第一路径;并根据第一跟踪轨迹集合和第一高精地图对第一路径途径车道中最近的障碍物类型进行识别处理生成对应的第一障碍物类型;若第一障碍物类型为静止障碍物类型或道路边缘类型,则根据第一车道、第二车道、第一路径和第一高精地图进行路径规划区域确定处理生成对应的第一区域;并在第一区域中进行掉头路径规划处理生成对应的第一掉头路径;
具体包括:步骤51,以第一位置pt为起点、以第二车道为目标车道进行路径预规划处理生成对应的第一路径;
具体包括:以第一位置pt为第一起点,以第二车道为目标车道并在目标车道的道路中心线上选择一点作为第一结束点,并以预设的第一路径长度阈值作为路径长度限制对从第一起点到第一结束点的无障碍物路径进行规划生成对应的第一路径;
这里,第一路径长度阈值为一个预先设定的经验值,常规情况下默认设为30米;此处的无障碍物路径规划就是一个理想的无障碍物避让路径规划过程,如图2a为本发明实施例一提供的第一路径的示意图所示,在规划第一路径时默认选用自车低速对应的最大转弯半径进行规划,这样规划出的第一路径可以对掉头路口的路口区域进行最大程度的覆盖;需要说明的是,图2a中的斜线矩形部分为双向道路间的隔离带;
步骤52,根据第一跟踪轨迹集合和第一高精地图对第一路径途径车道中最近的障碍物类型进行识别处理生成对应的第一障碍物类型;
具体包括:步骤521,将第一路径途径的各个车道的车道路段提取出来组成一个新的临时车道作为对应的第一临时车道;并对第一临时车道的S-L坐标系进行重建生成对应的第一S-L坐标系;并以第一S-L坐标系的S坐标为纵轴、以时间T为横轴,根据预设的第一路径长度阈值和第一时间长度阈值n构建S-T图生成对应的第一S-T图;
其中,第一S-T图的纵轴长度为第一路径长度阈值;第一S-T图的横轴长度为第一时间长度阈值n;
这里,第一临时车道实际包括了第一车道、路口和第二车道的多个车道路段;第一临时车道的宽度取第一路径途径的多个车道路段的最大车道宽度,第一临时车道的车道长度即为第一路径长度阈值;
S-L坐标系又称frenet坐标系,S-L坐标系以车道中心线为S轴、以车道行驶方向为S轴正向,以中心线切线的垂直偏移为L轴,并以车道行驶方向右手侧为L轴正向,S-L坐标系上的点坐标格式为(s,l),,S-L坐标系上(s=0,l=0)的点为车道中心线的起始点;每个车道都可以建立自己的S-L坐标系;在对第一临时车道的S-L坐标系进行重建时,将组成第一临时车道的各个不同车道的车道路段的原始S-L坐标系范围统一切换到地图的笛卡尔坐标系(X,Y)下,再由笛卡二坐标系切换到第一S-L坐标系下即可;
S-T图是以S-L坐标系的S坐标为纵轴、以时间T为横轴的位移-时间图;需要说明的是,本发明实施例基于第一路径的最大长度即第一路径长度阈值来限制S-T图的纵轴最大值,即第一S-T图的S轴最大坐标值为第一路径长度阈值;本发明实施例还基于一个预设的第一时间长度阈值n来限制S-T图的横轴最大值,该第一时间长度阈值n是指距离当前时刻t的最大时间间隔;也即是说第一S-T图的二维空间所反映的应是t-n到t的时间片段内从0-第一路径长度阈值的S变化空间,如图2b为本发明实施例一提供的第一S-T图的示意图所示;
步骤522,对第一跟踪轨迹集合中的各个第一跟踪轨迹的轨迹点坐标做第一S-L坐标系的坐标转换生成对应的第二跟踪轨迹集合;
其中,第二跟踪轨迹集合包括多个第二跟踪轨迹;第二跟踪轨迹包括多个第二轨迹点;第二轨迹点包括第一S-L坐标(s,l)和第二轨迹点时间;第一、第二跟踪轨迹一一对应,对应的第一、第二跟踪轨迹对应同一个障碍物目标;第一、第二轨迹点一一对应,对应的第一、第二轨迹点的第一、第二轨迹点时间一致;
这里,第一跟踪轨迹集合是感知模块基于高精地图的笛卡尔坐标系(X,Y)输出的轨迹点坐标,当期步骤实际就是对所有轨迹点坐标从笛卡尔坐标系(X,Y)到第一S-L坐标系做一次坐标系变换;第二跟踪轨迹集合实际就是完成坐标变换的第一跟踪轨迹集合,所以第二跟踪轨迹集合中的任何元素都与第一跟踪轨迹集合存在一一对应关系;
步骤523,根据各个第二跟踪轨迹在第一S-T图上进行轨迹点描计并根据描计结果进行描计图形类型和描计图形最小S坐标识别处理生成应的第一图形类型和第一S坐标数据;并将第一图形类型为第一类型的第二跟踪轨迹对应的障碍物目标的障碍物类型设为静止障碍物类型;并将第一图形类型为第二类型的第二跟踪轨迹对应的障碍物目标的障碍物类型设为运动障碍物类型;并从得到的所有不为空的第一S坐标数据中选择最小值作为对应的第一最小S坐标数据;并将第一最小S坐标数据对应的第二跟踪轨迹对应的障碍物目标的障碍物类型记为对应的第二障碍物类型;
具体包括:步骤5231,根据各个第二跟踪轨迹在第一S-T图上进行轨迹点描计并根据描计结果进行描计图形类型和描计图形最小S坐标识别处理生成应的第一图形类型和第一S坐标数据;
具体包括:步骤52311,对各个第二跟踪轨迹的第二轨迹点进行遍历;遍历时,将当前遍历的第二轨迹点作为对应的当前轨迹点;若当前轨迹点的第一S-L坐标(s,l)的l坐标值的绝对值小于第一临时车道的车道宽度的一半且s坐标值小于第一路径长度阈值,则基于当前轨迹点的s坐标值和第二轨迹点时间在第一S-T图上做对应的描计点标记生成对应的第一描计点;并在遍历结束时,对当前第二跟踪轨迹的第一描计点的数量进行统计生成对应的第一数量,若第一数量不为0则将当前第二跟踪轨迹的所有第一描计点按S轴坐标从小到大的顺序进行排序生成对应的第一描计点序列,若第一数量为0则设置对应的第一描计点序列为空;
这里,以第一临时车道的车道宽度为w,能够落入第一S-T图范围生成第一描计点的第二轨迹点应具备以下特征:其对应的第一S-L坐标(s,l)的l坐标值的绝对值在0-w/2之间,s坐标值在0-第一路径长度阈值之间;也就是说,只有处于第一临时车道上的障碍物目标的第二跟踪轨迹才能在第一S-T图上实现描计点标记生成对应的第一描计点,大多数障碍物目标的第二跟踪轨迹都无法在第一S-T图上实现描计点标记;
于是,通过统计每个第二跟踪轨迹对应的第一描计点数量即第一数量就能对该第二跟踪轨迹对应的障碍物目标是否处于第一临时车道上进行识别,若第一数量为0则意味着对应的障碍物目标在第一临时车道之外,反之若第一数量不为0则意味着对应的障碍物目标在第一临时车道上;
对于第一数量不为0的第二跟踪轨迹而言,还需对得到的所有第一描计点按S轴坐标从小到大的顺序进行排序生成对应的第一描计点序列,该第一描计点序列会被后续步骤52312用于分析图形特征;对于第一数量为0的第二跟踪轨迹而言,直接将其对应的第一描计点序列设为空序列即可;
步骤52312,对得到的所有第一描计点序列进行遍历;遍历时,将当前遍历的第一描计点序列记为当前描计点序列;并对当前描计点序列是否为空进行识别;若当前描计点序列不为空,则对当前描计点序列的最大、最小S轴坐标值的绝对差值进行计算生成对应的第一绝对差值,若第一绝对差值为0则将当前描计点序列对应的第二跟踪轨迹对应的第一图形类型设为第一类型并将当前描计点序列的最小S轴坐标值作为对应的第一S坐标数据,若第一绝对差值大于0则将当前描计点序列对应的第二跟踪轨迹对应的第一图形类型设为第二类型并将当前描计点序列的最小S轴坐标值作为对应的第一S坐标数据;若当前描计点序列为空,则将当前描计点序列对应的第二跟踪轨迹对应的第一图形类型和第一S坐标数据均设为空;
这里,对于一个在第一临时车道上静止的障碍物目标而言,其在t-n到t对应的时间片段内的S坐标应是不变的,即对应的第一描计点序列中的最大、最小S轴坐标值的绝对差值也就是第一绝对差值应为0,若将该障碍物目标对应的多个第一描计点进行顺次连接和首尾连接得到的图形实际应是一条直线,本发明实施例规定直线对应的图形类型就是第一类型;当前步骤基于此,在第一绝对差值为0时将当前第一描计点序列对应的第一图形类型设为第一类型,并从当前第一描计点序列中提取最小S轴坐标值作为第一S坐标数据用于后续步骤的最近障碍物目标识别;
对于一个在第一临时车道上运动的障碍物目标而言,其在t-n到t对应的时间片段内的S坐标应是不停变化的,即对应的第一描计点序列中的最大、最小S轴坐标值的绝对差值即第一绝对差值不会为0,若将该障碍物目标对应的多个第一描计点进行顺次连接和首尾连接得到的图形实际应是一个不规则多边形,本发明实施例规定不规则多边形对应的图形类型就是第二类型;当前步骤基于此,在第一绝对差值不为0时将当前第一描计点序列对应的第一图形类型设为第二类型,并从当前第一描计点序列中提取最小S轴坐标值作为第一S坐标数据用于后续步骤的最近障碍物目标识别;
对于一个不在第一临时车道上的障碍物目标而言,因其不会对掉头行驶造成任何影响,对应的第一描计点序列也是空序列,所以直接将其对应的第一图形类型和第一S坐标数据设为空即可;
步骤5232,将第一图形类型为第一类型的第二跟踪轨迹对应的障碍物目标的障碍物类型设为静止障碍物类型;并将第一图形类型为第二类型的第二跟踪轨迹对应的障碍物目标的障碍物类型设为运动障碍物类型;并从得到的所有不为空的第一S坐标数据中选择最小值作为对应的第一最小S坐标数据;并将第一最小S坐标数据对应的第二跟踪轨迹对应的障碍物目标的障碍物类型记为对应的第二障碍物类型;
这里,由前文分析可知,第一图形类型为第一类型的障碍物目标的障碍物类型应为静止障碍物类型,第一图形类型为第二类型的障碍物目标的障碍物类型应为运动障碍物类型;第二跟踪轨迹集合对应的所有障碍物目标中处于第一临时车道上的且距离自车最近的障碍物目标的第一S-L坐标(s,l)的s坐标值就是第一最小S坐标数据,该障碍物目标的障碍物类型即第二障碍物类型为静止障碍物类型或运动障碍物类型;
步骤524,对第一高精地图上的所有与第一临时车道相交的道路边缘片段记为对应的第一道路边缘片段;并对各个第一道路边缘片段的道路边缘点的边缘点地图坐标做第一S-L坐标系的坐标转换;并将所有道路边缘点的S-L坐标(s,l)中的最小s坐标值提取出来作为对应的第二最小S坐标数据;
这里,前述步骤523根据感知模块输出的第二跟踪轨迹集合对第一临时车道上的距离自车最近的障碍物目标的类型进行了识别;当前步骤则基于地图模块输出的第一高精地图上的语义信息对感知模块可能遗漏的其他障碍物目标进行补充识别,本发明实施例将第一高精地图上各个车道的道路边缘片段作为补充识别的障碍物目标;
在第一高精地图上车辆行驶道路与非车辆行驶道路之间存在道路边缘界限即道路边缘;与车道路段分段方式类似,道路边缘也被分为多个道路边缘片段;每个道路边缘片段从定位上是与所属车道的某段车道边界线重合的,每个道路边缘片段对应一个道路边缘片段标识,每个道路边缘片段包括多个道路边缘点;每个道路边缘点对应一个边缘点标识和一个边缘点地图坐标,边缘点地图坐标默认使用高精地图的笛卡尔坐标系(X,Y);
因为第一临时车道是由多个已知车道的部分车道路段构成的,所以第一临时车道途径的多个车道路段对应的车道标识和车道路段标识是已知的;另外,在第一高精地图上各个道路边缘片段的所属车道标识和所属车道路段标识也是已知的;本发明实施例通过第一临时车道途径的多个车道路段对应的车道标识和车道路段标识查询第一高精地图就能获得与第一临时车道相交的多个道路边缘片段即第一道路边缘片段;每个第一道路边缘片段包括多个道路边缘点,每个道路边缘点对应一个笛卡尔坐标系(X,Y)的边缘点地图坐标,对各个道路边缘点的边缘点地图坐标做一次从笛卡尔坐标系(X,Y)到第一S-L坐标系的坐标转换即可获得每个道路边缘点在第一S-L坐标系下的S-L坐标(s,l);从所有道路边缘点的S-L坐标(s,l)中提取最小的s坐标值就可得到第二最小S坐标数据;第二最小S坐标数据实际就是在第一临时车道上距离自车最近的道路边缘的位置;
步骤525,对第一最小S坐标数据是否小于或等于第二最小S坐标数据进行识别;若是,则将第一障碍物类型设为第一最小S坐标数据对应的第二障碍物类型;若否,则将第一障碍物类型设为道路边缘类型;
其中,第一障碍物类型包括静止障碍物类型、运动障碍物类型和道路边缘类型;
这里,若第一最小S坐标数据小于或等于第二最小S坐标数据,意味在第一临时车道上距离自车最近的障碍物是一个感知模块识别出的障碍物目标,该最近障碍物的障碍物类型即第一障碍物类型由前述步骤523输出的第二障碍物类型(静止障碍物类型或运动障碍物类型)决定;若第一最小S坐标数据大于第二最小S坐标数据,意味在第一临时车道上距离自车最近的障碍物是由第一高精地图补充识别得到的道路边缘,此时默认将该最近障碍物的障碍物类型即第一障碍物类型设为道路边缘类型;通过当前步骤525得到的第一障碍物类型会包括三种类型:静止障碍物类型、运动障碍物类型和道路边缘类型;
需要说明的是,若第一障碍物类型为运动障碍物类型,说明在第一临时车道上存在直行车辆,按公知常识:掉头车辆对直行车辆进行避让,为保证自车掉头的安全行驶和其他直行车辆的安全行驶,本发明实施不会继续执行后续步骤而是保持车辆的停止状态并返回步骤1:
步骤53,若第一障碍物类型为静止障碍物类型或道路边缘类型,则根据第一车道、第二车道、第一路径和第一高精地图进行路径规划区域确定处理生成对应的第一区域;
具体包括:在第一高精地图上,以第一车道的右侧车道边界线为第一区域底边,以第二车道的右侧车道边界线为第一区域顶边,以第一路径途径路口相对自车当前位置的对面路口边界线为第一区域右边,以第一路径结束位置处的车道垂线为第一区域左边,从而划定出一个由第一区域顶边、第一区域右边、第一区域底边和第一区域左边包围的地图区域作为对应的第一区域;
这里,若第一障碍物类型为静止障碍物类型或道路边缘类型,说明在第一临时车道上没有其他直行车辆可以启动从当前步骤53及其之后的处理步骤;当前步骤53是用于对后续掉头路径规划所需的路径规划区域即第一区域进行范围限定;如图2c为本发明实施例一提供的路径规划区域的示意图所示,第一车道的右侧车道边界线即第一区域底边为图中D点所在边界线,第二车道的右侧车道边界线即第一区域顶边为图中A点所在边界线,第一路径途径路口相对自车当前位置的对面路口边界线即第一区域右边为图中B、C点所在直线,第一路径结束位置处的车道垂线即第一区域左边为图中A、D点所在直线,第一区域实际就是由图中A、B、C、D四点包围的地图区域;需要说明的是,图2c中的斜线矩形部分为双向道路间的隔离带;
步骤54,在第一区域中进行掉头路径规划处理生成对应的第一掉头路径;
具体包括:步骤541,将第一区域进行栅格化处理生成多个第一区域栅格;
这里,本发明实施例按预设的二维单元栅格形状(△x,△y)将第一区域划分成由多个第一区域栅格的栅格网络;第一区域栅格的形状为△x×△y;常规情况下△x=△y;
步骤542,查询第一高精地图,对各个第一区域栅格是否为道路边界或禁行车道标识线进行确认,若确认是则将当前第一区域栅格设为对应的障碍物栅格;并将障碍物类型为静止障碍物类型的障碍物目标对应的第一跟踪轨迹的各个第一轨迹点所在的第一区域栅格也设为对应的障碍物栅格;
这里,当前步骤是基于第一高精地图和障碍物目标的跟踪轨迹点将第一区域中的障碍物栅格标记出来;
基于第一高精地图进行障碍物栅格标记时,因为第一区域的四个顶点在第一高精地图上的坐标是已知的,所以每个第一区域栅格四个顶点在第一高精地图上的坐标也是可以通过第一区域的任一个顶点坐标基于栅格偏移计算得到的,从而基于每个第一区域栅格四个顶点坐标就能算出每个第一区域栅格的中心点坐标;基于每个第一区域栅格的中心点坐标查询第一高精地图就能获取该位置对应的多个语义信息,若获得的多个语义信息中包括道路边缘或禁行车道标识线等表示不可进行车辆行驶的语义信息,则将该第一区域栅格记为障碍物栅格;
基于障碍物目标的跟踪轨迹点进行障碍物栅格标记时,已知前述步骤521-523完成了对第二跟踪轨迹集合对应的所有障碍物目标的静止障碍物类型识别,且每个障碍物目标还对应一个第一跟踪轨迹集合中的第一跟踪轨迹;那么,本发明实施例此时就会根据障碍物类型为静止障碍物类型的障碍物目标所对应的第一跟踪轨迹的各个第一轨迹点的地图坐标对障碍物栅格进行标记,具体就是将栅格坐标范围覆盖该类第一轨迹点地图坐标的第一区域栅格视为该类第一轨迹点所在的第一区域栅格,并将该类第一区域栅格标记为障碍物栅格;
步骤543,在第一区域中以所有障碍物栅格为避让栅格,基于混合A*搜索算法进行路径规划处理生成对应的第一掉头路径。
这里,混合A*搜索(Hybr i d-State A*Search)算法是在A*算法的基础上考虑物体实际运动约束的一种算法,混合A*搜索算法用于路径规划的算法实现步骤可参考论文《Pract i ca l Search Techn iques i n Path Pl ann i ng for Autonomous Dr i v ing》,在此不做进一步赘述;需要说明的是,本发明实施例在基于混合A*算法进行路径规划处理之前,会对混合A*算法的搜索次数进行最大值限制,并对混合A*算法搜索出的倒车路径的数量进行最大值限制,并对混合A*算法搜索出的倒车路径的长度进行最大值限制;常规情况下,本发明实施例默认将搜索次数的最大值设为5000次,将倒车路径数量的最大值设为2即最终输出的第一掉头路径中最多只有2条倒车路径,将倒车路径的长度最大值设为5米即每条倒车路径长度不能超过5米。
另外还需要说明的是,在道路交通状况复杂的情况下可能存在路径规划处理失败的情况,即通过5000次搜索计算仍不能获得不被障碍物栅格切断的第一掉头路径,或者虽然搜索出了不被障碍物栅格切断的第一掉头路径但又不能满足倒车路径数量不超过2且单条倒车路径长度超过5米的限制;此时,本发明实施例会将第一掉头路径设为空路径。
步骤6,对第一掉头路径是否为空进行识别;当第一掉头路径为空时,对第二车道对应的第一车道标识是否为第一车道标识序列中最后一个第一车道标识进行确认,若是则转至步骤7,若否则选择下一个第一车道标识对应的车道作为新的第二车道并转至步骤5;当第一掉头路径不为空时,转至步骤7。
这里,若第一掉头路径设为空,说明本次基于当前的第二车道没有完成掉头路径的路径规划,需要切换到第一车道标识序列中的下一个第一车道标识对应的车道再次进行计算即返回步骤5,若当前第二车道已经是第一车道标识序列对应的最后一个车道了则说明在当前路口的当前时刻无法执行安全掉头,则转至步骤7进入对应的警告处理分支;若第一掉头路径设不为空,则说明在当前路口的当前时刻可以执行安全掉头,进而转至步骤7进入对应的掉头行驶分支。
步骤7,对第一掉头路径是否为空进行确认,若是则输出当前路口无法掉头警告,并将第一行驶模式设为正常行驶模式;若否,则以第一掉头路径为指导路径进行掉头行驶,并在掉头行驶结束时将第一行驶模式设为正常行驶模式。
这里,第一掉头路径若为空则转至警告处理分支输出当前路口无法掉头警告,并将第一行驶模式设为正常行驶模式重返步骤1,同时将自车仍旧保持在停止状态;本发明实施例在处理当前路口无法掉头警告时,可通过声、光、文字或图像等手段对自车的司乘人员、本地或远程的控制人员进行提醒,由自车的司乘人员、本地或远程的控制人员决定是否要对自车进行人工接管;
第一掉头路径若不为空则转至掉头行驶分支,以第一掉头路径为指导路径进行掉头行驶并在掉头行驶结束时将第一行驶模式设为正常行驶模式;在以第一掉头路径为指导路径进行掉头行驶时,按预先设定好的掉头运动模型(实际就是一个实现低速的直行转弯再直行的运动模型)沿着第一掉头路径进行车辆运动控制直到车辆行驶到第一掉头路径的结束点位置为止;在掉头行驶结束时,再将第一行驶模式设为正常行驶模式重返步骤1,并基于当前时刻的速度和行驶方向继续行驶。
图3为本发明实施例二提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备可以为前述的终端设备或者服务器,也可以为与前述终端设备或者服务器连接的实现本发明实施例方法的终端设备或服务器。如图3所示,该电子设备可以包括:处理器301(例如CPU)、存储器302、收发器303;收发器303耦合至处理器301,处理器301控制收发器303的收发动作。存储器302中可以存储各种指令,以用于完成各种处理功能以及实现前述方法实施例描述的处理步骤。优选的,本发明实施例涉及的电子设备还包括:电源304、***总线305以及通信端口306。***总线305用于实现元件之间的通信连接。上述通信端口306用于电子设备与其他外设之间进行连接通信。
在图3中提到的***总线305可以是外设部件互连标准(Per i phera lComponent I nterconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended I ndustryStandard Arch itecture,E I SA)总线等。该***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3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。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可能还包括非易失性存储器(Non-Vo l at i l e Memory),例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Centra l Process i ng Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)、图形处理器(Graph i cs Process i ngUn it,GPU)等;还可以是数字信号处理器(D i gita l S i gna l Processor,DSP)、专用集成电路(App l i cat i on Spec i f i c I ntegrated Ci rcu it,AS I C)、现场可编程门阵列(F i e l d Programmab l e Gate Array,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。
需要说明的是,本发明实施例还提供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提供的方法和处理过程。
本发明实施例还提供一种运行指令的芯片,该芯片用于执行前述方法实施例描述的处理步骤。
本发明实施例提供了一种路口掉头的路径规划方法、电子设备及计算机可读存储介质;路径规划模块在进入掉头模式之后对一个或多个可掉头车道按从近到远的方式进行掉头路径规划,一旦获得可行的掉头路径则按该路径进行掉头行驶;在每次的掉头路径规划过程中,路径规划模块先做一次预规划得到对应的预规划路径,再根据所有障碍物目标的跟踪轨迹集合和高精地图对该路径上距离自车最近的障碍物目标类型进行识别(静止障碍物类型、运动障碍物类型和道路边缘类型),并在识别出的障碍物目标类型为静止障碍物类型或道路边缘类型时对掉头路径规划区域进行限定,并基于规划区域进行掉头路径规划,若掉头路径规划成功则基于规划出的掉头进行掉头行驶,若掉头路径规划失败则使用下一条可掉头车道重新进行规划直到最后一条可掉头车道为止。通过本发明,在进行掉头路径规划时将道路宽度、道路上停放的车辆或其他静止障碍物、地图上标记的道路边缘等信息都融合到了规划参考范围内,使得由此规划出的掉头路径很难再出现类似冲上路基、停在路口中间妨碍过往交通等情况,有效提升了自动驾驶车辆的掉头性能。
专业人员应该还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不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,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤1,获取当前时刻t的自车实时位置坐标和实时车速记为对应的第一位置pt和第一车速vt;并获取当前时刻t的环境高精地图生成对应的第一高精地图;并获取当前时刻t的所有障碍物目标的跟踪轨迹生成对应的第一跟踪轨迹集合;
步骤2,根据所述第一位置pt和所述第一车速vt对行驶模式进行识别处理生成对应的第一行驶模式;
步骤3,当所述第一行驶模式为掉头模式时,查询所述第一高精地图对可掉头车道的车道标识进行获取生成对应的第一车道标识序列;所述第一车道标识序列包括多个第一车道标识;
步骤4,将自车当前所在车道记为对应的第一车道;并从所述第一车道标识序列中选择第1个所述第一车道标识对应的车道作为对应的第二车道;
步骤5,以所述第一位置pt为起点、以所述第二车道为目标车道进行路径预规划处理生成对应的第一路径;并根据所述第一跟踪轨迹集合和所述第一高精地图对所述第一路径途径车道中最近的障碍物类型进行识别处理生成对应的第一障碍物类型;若所述第一障碍物类型为静止障碍物类型或道路边缘类型,则根据所述第一车道、所述第二车道、所述第一路径和所述第一高精地图进行路径规划区域确定处理生成对应的第一区域;并在所述第一区域中进行掉头路径规划处理生成对应的第一掉头路径;
步骤6,对所述第一掉头路径是否为空进行识别;当所述第一掉头路径为空时,对所述第二车道对应的所述第一车道标识是否为所述第一车道标识序列中最后一个所述第一车道标识进行确认,若是则转至步骤7,若否则选择下一个所述第一车道标识对应的车道作为新的所述第二车道并转至步骤5;当所述第一掉头路径不为空时,转至步骤7;
步骤7,对所述第一掉头路径是否为空进行确认,若是则输出当前路口无法掉头警告,并将所述第一行驶模式设为正常行驶模式;若否,则以所述第一掉头路径为指导路径进行掉头行驶,并在所述掉头行驶结束时将所述第一行驶模式设为正常行驶模式。
2.根据权利要求1所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述根据所述第一位置pt和所述第一车速vt对行驶模式进行识别处理生成对应的第一行驶模式,具体包括:
查询所述第一高精地图,对所述第一位置pt所在车道的车道路段类型进行识别生成对应的第一车道路段类型;所述第一车道路段类型包括掉头车道路段和直行车道路段;
当所述第一车道路段类型为直行车道路段时,设置所述第一行驶模式为正常行驶模式;
当所述第一车道路段类型为掉头车道路段时,对所述第一车速vt是否小于预设的第一车速阈值进行确认;若确认小于,则设置所述第一行驶模式为掉头模式;若确认不小于,则设置所述第一行驶模式为正常行驶模式。
3.根据权利要求1所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,
所述第一车道标识序列中的所述第一车道标识按与自车距离由近及远的顺序排序。
4.根据权利要求1所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述以所述第一位置pt为起点、以所述第二车道为目标车道进行路径预规划处理生成对应的第一路径,具体包括:
以所述第一位置pt为第一起点,以所述第二车道为目标车道并在所述目标车道的道路中心线上选择一点作为第一结束点,并以预设的第一路径长度阈值作为路径长度限制对从所述第一起点到所述第一结束点的无障碍物路径进行规划生成对应的所述第一路径。
5.根据权利要求1所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述根据所述第一跟踪轨迹集合和所述第一高精地图对所述第一路径途径车道中最近的障碍物类型进行识别处理生成对应的第一障碍物类型,具体包括:
将所述第一路径途径的各个车道的车道路段提取出来组成一个新的临时车道作为对应的第一临时车道;并对所述第一临时车道的S-L坐标系进行重建生成对应的第一S-L坐标系;并以所述第一S-L坐标系的S坐标为纵轴、以时间T为横轴,根据预设的第一路径长度阈值和第一时间长度阈值n构建S-T图生成对应的第一S-T图;所述第一S-T图的纵轴长度为所述第一路径长度阈值;所述第一S-T图的横轴长度为所述第一时间长度阈值n;
对所述第一跟踪轨迹集合中的各个第一跟踪轨迹的轨迹点坐标做所述第一S-L坐标系的坐标转换生成对应的第二跟踪轨迹集合;所述第一跟踪轨迹集合包括多个所述第一跟踪轨迹;所述第一跟踪轨迹包括多个第一轨迹点;所述第一轨迹点包括第一地图坐标(x,y)和第一轨迹点时间;所述第二跟踪轨迹集合包括多个第二跟踪轨迹;所述第二跟踪轨迹包括多个第二轨迹点;所述第二轨迹点包括第一S-L坐标(s,l)和第二轨迹点时间;所述第一、第二跟踪轨迹一一对应,对应的所述第一、第二跟踪轨迹对应同一个障碍物目标;所述第一、第二轨迹点一一对应,对应的所述第一、第二轨迹点的所述第一、第二轨迹点时间一致;
根据各个所述第二跟踪轨迹在所述第一S-T图上进行轨迹点描计并根据描计结果进行描计图形类型和描计图形最小S坐标识别处理生成应的第一图形类型和第一S坐标数据;并将所述第一图形类型为第一类型的所述第二跟踪轨迹对应的所述障碍物目标的障碍物类型设为静止障碍物类型;并将所述第一图形类型为第二类型的所述第二跟踪轨迹对应的所述障碍物目标的障碍物类型设为运动障碍物类型;并从得到的所有不为空的所述第一S坐标数据中选择最小值作为对应的第一最小S坐标数据;并将所述第一最小S坐标数据对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述障碍物目标的障碍物类型记为对应的第二障碍物类型;
对所述第一高精地图上的所有与所述第一临时车道相交的道路边缘片段记为对应的第一道路边缘片段;并对各个所述第一道路边缘片段的道路边缘点的边缘点地图坐标做第一S-L坐标系的坐标转换;并将所有所述道路边缘点的S-L坐标(s,l)中的最小s坐标值提取出来作为对应的第二最小S坐标数据;
对所述第一最小S坐标数据是否小于或等于所述第二最小S坐标数据进行识别;若是,则将所述第一障碍物类型设为所述第一最小S坐标数据对应的所述第二障碍物类型;若否,则将所述第一障碍物类型设为道路边缘类型。
6.根据权利要求5所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述根据各个所述第二跟踪轨迹在所述第一S-T图上进行轨迹点描计并根据描计结果进行描计图形类型和描计图形最小S坐标识别处理生成应的第一图形类型和第一S坐标数据,具体包括:
对各个所述第二跟踪轨迹的所述第二轨迹点进行遍历;遍历时,将当前遍历的所述第二轨迹点作为对应的当前轨迹点;若所述当前轨迹点的所述第一S-L坐标(s,l)的l坐标值的绝对值小于所述第一临时车道的车道宽度的一半且s坐标值小于所述第一路径长度阈值,则基于所述当前轨迹点的s坐标值和所述第二轨迹点时间在所述第一S-T图上做对应的描计点标记生成对应的第一描计点;并在遍历结束时,对当前所述第二跟踪轨迹的所述第一描计点的数量进行统计生成对应的第一数量,若所述第一数量不为0则将当前所述第二跟踪轨迹的所有所述第一描计点按S轴坐标从小到大的顺序进行排序生成对应的第一描计点序列,若所述第一数量为0则设置对应的所述第一描计点序列为空;
对得到的所有所述第一描计点序列进行遍历;遍历时,将当前遍历的所述第一描计点序列记为当前描计点序列;并对所述当前描计点序列是否为空进行识别;若所述当前描计点序列不为空,则对所述当前描计点序列的最大、最小S轴坐标值的绝对差值进行计算生成对应的第一绝对差值,若所述第一绝对差值为0则将所述当前描计点序列对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述第一图形类型设为第一类型并将所述当前描计点序列的最小S轴坐标值作为对应的所述第一S坐标数据,若所述第一绝对差值大于0则将所述当前描计点序列对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述第一图形类型设为第二类型并将所述当前描计点序列的最小S轴坐标值作为对应的所述第一S坐标数据;若所述当前描计点序列为空,则将所述当前描计点序列对应的所述第二跟踪轨迹对应的所述第一图形类型和所述第一S坐标数据均设为空。
7.根据权利要求1所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述根据所述第一车道、所述第二车道、所述第一路径和所述第一高精地图进行路径规划区域确定处理生成对应的第一区域,具体包括:
在所述第一高精地图上,以所述第一车道的右侧车道边界线为第一区域底边,以所述第二车道的右侧车道边界线为第一区域顶边,以所述第一路径途径路口相对自车当前位置的对面路口边界线为第一区域右边,以所述第一路径结束位置处的车道垂线为第一区域左边,从而划定出一个由所述第一区域顶边、所述第一区域右边、所述第一区域底边和所述第一区域左边包围的地图区域作为对应的所述第一区域。
8.根据权利要求5所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述在所述第一区域中进行掉头路径规划处理生成对应的第一掉头路径,具体包括:
将所述第一区域进行栅格化处理生成多个第一区域栅格;
查询所述第一高精地图,对各个所述第一区域栅格是否为道路边缘或禁行车道标识线进行确认,若确认是则将当前所述第一区域栅格设为对应的障碍物栅格;并将障碍物类型为静止障碍物类型的所述障碍物目标对应的所述第一跟踪轨迹的各个所述第一轨迹点所在的所述第一区域栅格也设为对应的所述障碍物栅格;
在所述第一区域中以所有所述障碍物栅格为避让栅格,基于混合A*搜索算法进行路径规划处理生成对应的所述第一掉头路径。
9.根据权利要求8所述的路口掉头的路径规划方法,其特征在于,所述基于混合A*搜索算法进行路径规划处理之前,所述方法还包括:
对所述混合A*搜索算法的搜索次数进行最大值限制,对所述混合A*搜索算法搜索出的倒车路径的数量进行最大值限制,对所述混合A*搜索算法搜索出的倒车路径的长度进行最大值限制。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器和收发器;
所述处理器用于与所述存储器耦合,读取并执行所述存储器中的指令,以实现权利要求1-9任一项所述的方法步骤;
所述收发器与所述处理器耦合,由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,当所述计算机指令被计算机执行时,使得所述计算机执行权利要求1-9任一项所述的方法的指令。
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Citations (3)
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---|---|---|---|---|
WO2020216315A1 (zh) * | 2019-04-26 | 2020-10-29 | 纵目科技(上海)股份有限公司 | 一种参考行驶线快速生成方法、***、终端和存储介质 |
CN113895463A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-01-07 | 北京航空航天大学 | 一种适用于自动驾驶车辆掉头的路径规划方法 |
CN114355950A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-15 | 苏州挚途科技有限公司 | 掉头轨迹的规划方法及装置 |
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