CN115355916B - 移动工具的轨迹规划方法、设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种移动工具的轨迹规划方法、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：当开始对移动工具的轨迹进行横向规划时，对移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果；基于粗略纵向规划结果，对移动工具的轨迹进行横向规划；判断移动工具轨迹的横向规划是否成功；若移动工具轨迹的横向规划成功，则在完成成功的横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划。本申请的技术方案可以增强轨迹规划的智能程度，从而提升轨迹规划效率和移动工具的运行安全。

Description

移动工具的轨迹规划方法、设备和计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及移动工具的轨迹规划方法、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的飞速发展，人工智能技术越来越得到广泛的应用，例如，自动驾驶车辆、智能机器人等基于人工智能的移动工具。对于上述移动工具，轨迹规划是一项关键技术。所谓轨迹规划，包括横向规划和纵向规划，其中，横向规划也称为路径规划，是指根据障碍物的位置、速度等约束信息，确定移动工具的位置和朝向等信息，而纵向规划指根据障碍物约束、横向规划出的路径的曲率等信息，进行移动工具的速度、加速度等数据的预测与调整。

相关技术中，移动工具的轨迹规划是横向规划与纵向规划的解耦，即将移动工具的位置、朝向等横向规划的信息与移动工具的速度、加速度等纵向规划的信息，分别通过独立算法进行规划。然而，上述横向规划与纵向规划的解耦，存在明显的缺陷，主要体现为当场景相对复杂时，在每次轨迹规划的过程中，都需要先完成移动工具的横向规划，再进行纵向规划，移动工具对动态障碍物的响应不够主动，智能程度有限。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种移动工具的轨迹规划方法、设备和计算机可读存储介质，可以增强轨迹规划的智能程度，从而提升轨迹规划效率和移动工具的运行安全。

本申请第一方面提供一种移动工具的轨迹规划方法，应用于移动工具的一个轨迹规划周期，包括：

当开始对所述移动工具的轨迹进行横向规划时，对所述移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果；

基于所述粗略纵向规划结果，对所述移动工具的轨迹进行横向规划；

判断所述横向规划是否成功；

若所述横向规划成功，则在完成所述成功的横向规划后，以所述粗略纵向规划结果为优化目标对所述移动工具的轨迹进行纵向规划。

本申请第二方面提供一种移动工具的轨迹规划装置，应用于移动工具的一个轨迹规划周期，包括：

第一纵向规划模块，用于当开始对所述移动工具的轨迹进行横向规划时，对所述移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果；

横向规划模块，用于基于所述粗略纵向规划结果，对所述移动工具的轨迹进行横向规划；

判断模块，用于判断所述横向规划是否成功；

第二纵向规划模块，用于若所述当前轨迹规划周期的横向规划成功，则在完成所述成功的横向规划后，以所述粗略纵向规划结果为优化目标对所述移动工具的轨迹进行纵向规划。

本申请第三方面提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。

本申请第五方面提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法对应的计算机程序代码指令。

本申请第六方面提供一种移动工具，包括上述第三方面提供的电子设备。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：相较于相关技术在对移动工具的轨迹规划时，将纵向规划和横向规划完全解耦导致的对动态障碍物的响应不够主动和智能程度较差，本申请的技术方案一方面是在开始对移动工具的轨迹进行横向规划时即对其轨迹进行粗略的纵向规划，以此得到的粗略纵向规划结果再对其轨迹进行横向规划，换言之，本申请通过纵向规划和横向规划的弱耦合，得到能够主动避让动态障碍物的横向规划结果，从而提升了移动工具的轨迹规划的智能程度；另一方面，在完成横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划，使得纵向规划的结果尽量的趋近于该优化目标，横向规划环节中规划的路径能够真正顺利地执行。综上，本申请的技术方案从根本上增强了轨迹规划的智能程度，提升轨迹规划效率和移动工具的运行安全。

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和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1a是本申请实施例示出的相关技术对移动工具进行轨迹规划示意图；

图1b是本申请另一实施例示出的相关技术对移动工具进行轨迹规划示意图；

图2是本申请实施例示出的移动工具的轨迹规划方法的流程示意图；

图3a是本申请实施例示出的根据移动工具当前的定位信息、移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和参考值预估移动工具与障碍物的碰撞位置的示意图；

图3b是本申请实施例示出的假设预估移动工具与障碍物的碰撞位置在图3a中①标识的位置时的避障决策的示意图；

图4是本申请实施例示出的根据动态障碍物以及静态障碍物共同决定的边界完全将移动工具横向可通行空间阻塞的示意图；

图5是本申请实施例示出的 Frenet坐标系的示意图；

图6是本申请实施例示出的基于 Frenet坐标系的ST图的示意图；

图7是本申请实施例示出的以坐标是（

，

）的分隔点、基于移动工具的当前行驶速度对距离-时间ST图进行采样得到ST图下移动工具的四条距离-时间曲线的示意图；

图8是本申请实施例示出的假设障碍物m在ST图中的投影面积与ST图下移动工具的距离-时间曲线B交叠于P点时预估的移动工具与障碍物的碰撞位置的示意图；

图9是本申请实施例示出的针对图4示例的场景，采用图7示例的曲线A对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划的示意图；

图10a是本申请实施例示出的按照图7得到的曲线B对移动工具横向规划出一条避障路径的示意图；

图10b是本申请实施例示出的按照图7得到的曲线C对移动工具横向规划出一条避障路径的示意图；

图11是本申请实施例示出的以图7示例的曲线A为优化目标，对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的纵向规划得到的距离-时间曲线的示意图；

图12是本申请实施例示出的移动工具的轨迹规划装置的结构示意图；

图13是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。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。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

对于自动驾驶车辆、智能机器人等基于人工智能的移动工具，轨迹规划是一项关键技术。所谓轨迹规划，包括横向规划和纵向规划，其中，横向规划也称为路径规划，是指根据障碍物的位置、速度等约束信息，确定移动工具的位置和朝向等信息，而纵向规划指根据障碍物约束、横向规划出的路径的曲率等信息，进行移动工具的速度、加速度等数据的预测与调整。相关技术中，移动工具的轨迹规划是横向规划与纵向规划的解耦，即将移动工具的位置、朝向等横向规划的信息与移动工具的速度、加速度等纵向规划的信息，分别通过独立算法进行规划。换言之，相关技术在移动工具的轨迹规划时，其大致思路为：先基于参考路径和所有静态障碍物进行横向规划，得到一条与静态障碍物无碰撞的路径；在该路径基础上对所有动态障碍物做避障决策，即对于每个动态障碍物是应“超越”、“让行”或是“跟随”等状态，依据对每个动态障碍物的决策结果，得到纵向规划轨迹，最终将横纵向的结果合并得到最终的轨迹。

以图1a示例的双向双车道下的一前一后两个车辆的场景为例。自车（图1a示例的车辆1）由行驶方向（如图中箭头方向所示）的右侧车道沿黑色实线行驶，左侧车道内障碍物（图1a示例的车辆2）沿其黑色预测轨迹行驶，可能会侵占自车行驶空间。自车在进行横向规划过程中，由于没有静态障碍物遮挡路径，因此，规划的路径形状不会发生改变，而纵向规划时，考虑到行驶轨迹被动态障碍物侵占的情况，会规划减速停车的动作。为了提升对于动态障碍物的响应能力，一种改进的方案是将动态障碍物的预测轨迹作为静态障碍物进行考虑，使得自车在横向规划环节做出一些远离动态障碍物的动作，如图1b所示（图1b示例的车辆2为动态障碍物）。将障碍物的预测轨迹进行扩展后，得到了虚线阴影部分表达的区域，将该区域整个作为静态障碍物进行处理，在场景比较单一的情况下，可以一定程度上使得自车达到避开动态障碍物的效果。

然而，无论是图1a示例场景对应的方案，还是图1b示例场景对应的改进方案，其在不同程度上均存在缺陷。上述缺陷本质上是由于进行横向规划时，对于动态障碍物的碰撞位置判断不够准确导致。换言之，在进行横向规划时并不知道自车会以什么样的速度、加速度执行该路径，这些属性只有完成纵向规划才能够得到，而自车的速度不同，与障碍物发生碰撞的位置自然也不同。因此，图1a示例场景对应的方案中，在横向规划过程时只考虑静态的障碍物，而对于动态障碍物只能在纵向规划中通过控制速度进行处理。至于图1b示例的场景，其对应的技术方案是将所有动态障碍物（图1b示例的车辆2）的预测轨迹都作为静态障碍物处理，这在复杂的场景中显然也并不合适，原因在于，多个动态障碍物的预测轨迹很容易将所有可通行空间阻塞，造成无法求解的情况出现。

针对上述问题，本申请实施例提供一种移动工具的轨迹规划方法，可以增强轨迹规划的智能程度，从而提升轨迹规划效率和移动工具的运行安全。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

参见图2，是本申请实施例示出的移动工具的轨迹规划方法的流程示意图。图2示例的方法可应用于移动工具的一个轨迹规划周期，主要包括步骤S201至步骤S204，说明如下：

步骤S201：当开始对移动工具的轨迹进行横向规划时，对移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果。

在本申请实施例中，移动工具可以是所有具备移动能力的设备，包括传统燃油汽车、新能源汽车、自动驾驶车辆（包括载人功能车辆，例如轿车、公共汽车、大巴车、小巴车等）、载货功能车辆（例如普通货车、厢式货车、甩挂车、封闭货车、罐式货车、平板货车、集装厢车、自卸货车、特殊结构货车）、特殊车辆（例如物流配送车、自动导引运输车AGV、巡逻车、起重机、吊车、挖掘机、推土机、铲车、压路机、装载机、越野工程车、装甲工程车、污水处理车、环卫车、吸尘车、洗地车、洒水车、扫地机器人、送餐机器人、导购机器人、割草机、高尔夫球车等）、娱乐功能的车辆（如娱乐车、游乐场自动驾驶装置、平衡车等）、救援车（例如消防车、救护车、电力抢修车、工程抢险车等）、机器人（例如扫地机器人、送餐机器人等）、轮椅等。本申请提及的自动驾驶车辆及其相关技术方案等，仅仅是本申请技术方案的示例，并不意味着只限定于自动驾驶车辆，更不意味着是对本申请技术方案任何程度的限定。

如前所述，一个完整的轨迹规划周期包括横向规划和纵向规划的过程，相关技术是先对移动工具进行横向规划，再基于横向规划对该移动工具进行纵向规划，并且分别通过独立算法进行即横向规划和纵向规划完全解耦。本申请的技术方案与相关技术不同，其是在移动工具的当前轨迹规划周期，当开始对该移动工具的轨迹进行横向规划时，对移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果。此处，之所以称为是粗略的纵向规划，是因为相较于已有技术的纵向规划，其在实施时所用到的速度等纵向规划的参数并非是实时或真实的参数，而是使用了近似的参数或采样得到的参数。从这个角度，本申请的技术方案实现了纵向规划和横向规划一定程度上、但并非完全意义上的耦合，即，在横向规划并非完全不考虑纵向规划的结果，而是仍然利用了纵向规划的结果，只是这个结果是近似值，因此本申请技术方案的横向规划和纵向规划存在一定程度上、不完全的耦合，可以称为弱耦合或松耦合。作为本申请一个实施例，当开始对移动工具的轨迹进行横向规划时，对移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果可以通过步骤S2011至步骤S2013实现，详细说明如下：

步骤S2011：获取移动工具当前的定位信息和移动工具行驶道路上障碍物的状态信息。

在本申请实施例中，移动工具当前的定位信息可以通过全球卫星定位***获取，在卫星信号不佳的情况下，移动工具的当前定位信息还可以通过移动工具搭载的轮式里程计、惯性测量单元等运动类传感器获取。当然，在卫星信号较好的情况下，可以通过两种方案的融合得到移动工具当前的定位信息，还可以通过移动工具搭载的视觉设备，将视觉设备获取的图像融合卫星信号和运动类传感器获取的数据，计算移动工具的定位信息。至于移动工具行驶道路上障碍物的状态信息，一方面，若该障碍物为静态障碍物，则可以通过电子地图，得到该障碍物的位置数据；另一方面，若该障碍物为动态障碍物，例如行驶中的车辆等，则既可以通过与移动工具通信的路侧单元，对移动工具行驶道路上障碍物进行测速和定位，将测速和定位获取的数据实时传送给移动工具，亦可以通过移动工具本身搭载的测距设备，例如，激光雷达对移动工具行驶道路上障碍物进行测速和定位，获取该障碍物的速度、朝向和位置等状态信息。

步骤S2012：以距离当前时刻最近的历史时刻移动工具的纵向规划结果为参考值，根据移动工具当前的定位信息、移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和参考值，预估移动工具与障碍物的碰撞位置。

此处距离当前时刻最近的历史时刻，是指过去的一段时间内与移动工具当前时刻最近的时刻，距离当前时刻最近的历史时刻的纵向规划结果可以是指过去的一段时间内，与移动工具当前时刻最近的时刻取得的纵向规划结果，例如，上一帧纵向规划结果得到的移动工具的行驶速度等数据。虽然该数据并非移动工具当前的实时数据，但可以此为参考值，根据移动工具当前的定位信息、移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和参考值，预估得到移动工具与障碍物的碰撞位置。以图3a示例的场景、移动工具是汽车为例，当移动工具（图3a以车辆1表示）以不同的速度执行相同的路径时，会与障碍物（图3a以车辆2表示）在不同的位置发生碰撞。自车速度较快时可能在图中①标识的位置，而速度较慢时则可能在图中②标识的位置。尽管横向规划是独立进行，但在横向环节中并非对自车的纵向运动状态完全无法估计。当以距离移动工具最近的历史时刻的纵向规划结果为参考值，根据移动工具当前的定位信息、移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和参考值，可以预估移动工具与障碍物的碰撞位置是发生在图中①标识的位置还是发生在图中②标识的位置。

步骤S2013：根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置，确定避障决策。

避障决策包括超越、跟随和让行等，具体可以根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置的实际场景而定。至于避障决策，可以在横向规划时实施。对应于图3a示例的场景，假设预估移动工具与障碍物的碰撞位置在图3a中①标识的位置，则一种避障决策可以如图3b所示，移动工具（图中示例的车辆1）的避障路径在位置1处远离了车道中心，主动在预估的碰撞位置对障碍物（图中示例的车辆2）进行了躲避。

上述步骤S2011至步骤S2013的实施例，更适合于在预估的移动工具与障碍物的碰撞位置，只有该障碍物本身。实际上，若在预估的移动工具与障碍物的碰撞位置，除了存在该障碍物本身之外，刚好还存在其他障碍物、尤其是静态障碍物即相对道路而言固定不动的障碍物，则上述步骤S2011至步骤S2013示例得到的粗略纵向规划结果可能难以搜索到可行的横向规划结果。如图4所示，假设经上述步骤S2011至步骤S2013，预估移动工具（图4的示例的车辆1）与障碍物的碰撞位置是发生在图3a中①标识的位置。由于在①标识的位置刚好存在一个静态障碍物（图4示例的小圆柱），即①标识的位置的右侧刚好被静态障碍物占据。根据动态障碍物（图4的示例的车辆2）以及静态障碍物（图4示例的小圆柱）共同决定的边界完全将移动工具横向可通行空间阻塞，此时将无法得到可行的纵向规划解。

针对图4示例的场景，本申请给出另一种解决方案，即作为本申请另一实施例，当开始对移动工具的轨迹进行横向规划时，对移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果可以通过步骤S’2011至步骤S’2014实现，详细说明如下：

步骤S’2011：获取移动工具行驶道路上障碍物的状态信息。

移动工具行驶道路上障碍物的状态信息的具体获取方法与前述实施例中获取移动工具行驶道路上障碍物的状态信息的方法相同，可以参考前述实施例步骤S2011的相关说明，此处不做赘述。

步骤S’2012：基于移动工具的当前行驶速度对距离-时间ST图进行采样，得到ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线。

在本申请实施例中，距离-时间ST图指示了在弗莱纳（Frenet）坐标系下，移动工具在S方向的累积距离和时间的关系，当将障碍物的占据空间投影至移动工具的ST图上，得到障碍物占据空间对应的投影面积，根据ST图上移动工具的ST曲线与该投影面积的关系，即可获知移动工具与障碍物的预估碰撞位置以及避障决策等。作为理解ST图的基础，为了更好地说明本申请的技术方案，此处先对 Frenet坐标系（亦称为道路坐标系）进行简要介绍。如图5所示，以车辆等移动工具的起始位置为原点，坐标轴相互垂直，沿着道路参考线（一般以道路中心线为参考线，如图中带有箭头的虚线部分所示）的切线方向，被称为横向或S轴方向，而参考线当前的法向被称为纵向或L轴方向。从图可知，随着时间的推移，沿参考线方向即S方向的累积距离S逐渐变大。若将车辆偏离参考线的距离（左正右负）以L表示，移动工具的横向规划其实是为了得到函数L(S)，即横向位置L相对于累积距离S的关系，而纵向规划则是为了得到函数S(T)，即累积距离S与时间T的关系。以T和S分别为横轴和纵轴，函数S(T)对应的距离-时间曲线就是所谓的ST图。如图6所示，是ST图中，移动工具的两个函数S(T)对应的曲线A、曲线B、障碍物1在ST图中的投影面积以及障碍物2在ST图中的投影面积的关系。

与

表示计算所考虑的累计距离S和时间T的规划上限。根据动态障碍物的预测轨迹，可以预计动态障碍物与移动工具发生碰撞的位置和持续的时间。障碍物1在ST图中的投影面积表示障碍物1占据ST图的时间与位置（又称ST边界），障碍物2在ST图中的投影面积表示障碍物2占据ST图的时间与位置，其尺寸与发生碰撞时占据S的大小有关。在纵向规划时，需要从原点生成曲线至规划上限

与

，在满足S与T的单调性的同时，不与所有障碍物的ST边界交叉。图6中的曲线A和曲线B表示两条可行的规划结果，其中曲线A表示对于障碍物1和障碍物2均采取“超越”的避障决策（在图中表现为相同时间T移动工具对应规划的S大于障碍物1和障碍物2的ST边界），而曲线B表示对于障碍物2采取“超越”决策（在图中表现为相同时间T移动工具对应规划的S大于障碍物1的ST边界），对障碍物1采取“跟随”或“让行”的避障决策（在图中表现为相同时间T移动工具对应规划的S小于障碍物1的ST边界）。

在对Frenet坐标系和ST图进行详细说明后，以下对步骤S’2012进行说明。具体地，作为本申请一个实施例，上述基于移动工具的当前行驶速度对距离-时间ST图进行采样，得到ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线可以是：选取ST图中的至少一个特定点为分隔点；根据移动工具的当前行驶速度和至少一个分隔点，计算得到ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线，其中，分隔点在ST图中移动工具的累积距离和时间规划上限以内。在ST图中移动工具的累积距离和时间规划上限以内选择的分隔点不同，按照运动学方程，以移动工具当前的速度和不同加速度达到该分隔点会得到不同的距离-时间曲线，或者，以移动工具当前的速度和相同加速度达到不同分隔点会得到不同的距离-时间曲线，这些距离-时间曲线都可以作为对移动工具的纵向规划的结果，相对于移动工具的整个纵向规划解空间，这些距离-时间曲线相当于是该整个纵向规划解空间的子集，这就是基于移动工具的当前行驶速度对距离-时间ST图进行采样而得到ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线中“采样”的含义所在。对于上述实施例的分隔点，在实际应用中，以根据移动工具当前的速度来合理选择，例如，移动工具当前的速度比较大时，可以适当减小分隔点即距离规划上限

或

较远。不失一般性，作为本申请一个实施例，可以ST图中原点与累积距离和/或时间规划上限的中点为一个分隔点，若分隔点的坐标可能为（

，s）、（t，

）和（

，

）等三种可能，其中，

，

。进一步地，以分隔点的坐标是（

，

）为例，当移动工具从ST图的原点O以当前速度V开始，分别以最大加速度和最小减速度加速（和减速）到达分隔点（

，

），再从分隔点（

，

/2）以相同的方式等加速度到达规划上限（

或

），一共可以得到四条距离-时间曲线，如图7（图中

=

，

=

）的曲线A、曲线B、曲线C和曲线D所示。从图7可知，移动工具从原点o到达累计距离S和时间T的规划上限，其行驶状态包括持续加速（对应于曲线A）、先加速后减速（对应于曲线B）、先减速后加速（对应于曲线C）和持续减速（对应于曲线D）等四种。需要说明的是，考虑到S方向的单调性（即不允许移动工具到退），在对距离-时间ST图进行采样过程中，当移动工具的速度降至0（在ST图中表现为曲线平行于横轴或T轴）时，需要保持S不变，不能继续降低；同理，移动工具也不能无限加速，当在对距离-时间ST图进行采样过程中，当移动工具的速度过大时，需要将限制在移动工具允许的最大限速之内而不能继续增大。

步骤S’2013：根据移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线，预估移动工具与障碍物的碰撞位置。

在本申请实施例中，可以根据移动工具行驶道路上障碍物的状态信息（包括预测的位置、速度、朝向以及基于此得到的轨迹等），将该障碍物在ST图中的投影面积与ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线对比，从该障碍物在ST图中的投影面积与ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线的交叠情况，可以预估移动工具与障碍物的碰撞位置。如图8所示，假设障碍物m在ST图中的投影面积与ST图下移动工具的距离-时间曲线B交叠于P点，则P点在ST图中的S轴的坐标Sm即为预估的移动工具与障碍物的碰撞位置。

步骤S’2014：根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置确定避障决策。

本实施例中，根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置，确定避障决策与前述实施例中根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置确定避障决策的方法相同，可以参考前述实施例步骤S2013的相关说明，此处不做赘述。

步骤S202：基于粗略纵向规划结果，对移动工具的轨迹进行横向规划。

如前所述，对移动工具的轨迹进行横向规划，实际就是规划出一条沿Frenet坐标系的S方向的路径。在本申请实施例中，当经步骤S201得到一个或若干个粗略纵向规划结果，包括移动工具与障碍物的碰撞位置后，可以基于粗略纵向规划结果，修改该碰撞位置附近的边界约束条件、物理约束条件和动力学约束条件等，对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划。具体地，作为本申请一个实施例，基于粗略纵向规划结果，对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划可以是：根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置，确定移动工具绕行该障碍物时需要通过的障碍物参考位置；通过移动工具和该障碍物之间的位置关系，预估移动工具绕行障碍物的终点位置；基于移动工具的当前定位信息、障碍物参考位置和移动工具绕行障碍物的终点位置，确定移动工具绕行障碍物的路径。上述实施例中，根据预估的移动工具与障碍物的碰撞位置，确定移动工具绕行该障碍物时需要通过的障碍物参考位置可以是：根据移动工具与障碍物的碰撞位置，获取障碍物靠近移动工具一侧的边界的位置；根据避障决策计算与边界的位置间隔预定偏移距离的位置，得到移动工具绕行该障碍物时需要通过的障碍物参考位置，其中，预定偏移距离为预先设定的与该障碍物在垂直于参考线方向的间隔距离。至于基于移动工具的当前定位信息、障碍物参考位置和移动工具绕行障碍物的终点位置，确定移动工具绕行障碍物的路径，可以是将该移动工具的定位信息、障碍物参考位置和终点位置的路径，作为该移动工具绕行障碍物的路径的轨迹点；沿参考线（通常是道路中心线）方向，计算移动工具从当前定位信息到终点位置的行驶角速度；构建以行驶角速度通过轨迹点的路径，作为移动工具绕行障碍物的路径。上述实施例的避障决策包括超越、跟随和让行（左让行或右让行）。

作为本申请另一实施例，基于粗略纵向规划结果，对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划还可以是：根据障碍物在每个将来时刻下的位置信息、移动工具与障碍物的碰撞位置和避障决策，确定移动工具在每个将来时刻下的可行轨迹区域；根据可行轨迹区域，得到移动工具在由多个将来时刻形成的时段内的目标规划轨迹。上述实施例中，根据障碍物在每个将来时刻下的位置信息、移动工具与障碍物的碰撞位置和避障决策，确定移动工具在每个将来时刻下的可行轨迹区域可以是：根据动态障碍物在多个将来时刻的位置信息和避障决策，对碰撞位置对应的初始规划行驶区域进行二次规划，得到移动工具在每个将来时刻下的重规划行驶区域；获取移动工具在每个将来时刻下的预估纵向位移，并根据重规划行驶区域和预估纵向位移，确定移动工具在每个将来时刻下的可行轨迹区域，其中，初始规划行驶区域包括至少一个横向宽度范围，在Frenet坐标系表现为沿L轴方向的长度。至于根据动态障碍物在多个将来时刻的位置信息和避障决策，对碰撞位置对应的初始规划行驶区域进行二次规划，得到移动工具在每个将来时刻下的重规划行驶区域，一种技术方案可以是：将每个动态障碍物逐一作为目标障碍物，将多个将来时刻逐一作为目标时刻，根据障碍物在该目标时刻的位置信息，将障碍物所占位置的区域向与目标障碍物的避障决策所指示的绕行方向的反方向横向延伸至对应横向宽度区间的边界，得到障碍物区域；从初始规划行驶区域中去除该障碍物区域，得到移动工具在目标时刻下的重规划行驶区域。

以下结合前述实施例的一些场景，说明对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划。假设图7示例的粗略纵向规划结果都是可行解，那么，对于图4示例的场景，可以采用得到的曲线A这个粗略纵向规划结果对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划。如图9所示，根据曲线B这个粗略的纵向规划结果，移动工具（图9示例的车辆1）先加速超越静态障碍物（图9示例的小柱子），使之与动态障碍物（图9示例的车辆2）不再于图4示例的①标识的位置发生干涉；超越静态障碍物之后，移动工具开始减速，最后在图4示例的②标识的位置与动态障碍物发生干涉，对动态障碍物让行或者跟随，从而对移动工具横向规划出一条同时躲避动、静态障碍物的路径。

需要说明的是，当基于多个粗略纵向规划结果进行横向规划均能够规划成功时，对于相同的场景，移动工具会针对相同场景，对动态障碍物表现出不同的避障决策，从而通过横向规划，得到不同的路径。如图10a所示，移动工具（图10a以车辆1标识）可以按照图7得到的曲线B，在图10a示例的①标识的位置对骑手先进行加速超越的避障决策，然后和动态障碍物（图10a以车辆2标识）于②标识的位置进行了会车动作，进行跟随或者让行的避障决策，从而对移动工具横向规划出一条避障路径。当然，对于图10a示例的场景，亦可以采用图10b示例的方案，具体为移动工具（图10b以车辆1标识）可以按照图7得到的曲线C，先减速等待动态障碍物（图10b以车辆2标识），并在图10b示例的②标识的位置对动态障碍物进行了让行的避障决策，再于图10b示例的①标识的位置对骑手进行了超越，从而对移动工具横向规划出一条避障路径。上述仅仅是示例的几种不同横向规划，并不意味着是对本申请的限制。实际上，在不同的应用场合中，可以通过不同的表现采用更为合适的粗略纵向规划结果对移动工具进行横向规划，例如，在希望移动工具激进行驶的场景下，先加速超越后减速让行（或跟随）的避障决策，其效果可能优于先减速让行（或跟随）后加速超越的避障决策带来的效果。

步骤S203：判断移动工具轨迹的横向规划是否成功。

由于对移动工具与障碍物的碰撞位置附近的边界约束条件、物理约束条件和动力学约束条件等进行了不合理的约束，可能导致基于粗略纵向规划结果对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划并不成功，其表现为在移动工具与障碍物的碰撞位置阻塞了移动工具横向可通行空间，如图4所示。因此，在基于粗略纵向规划结果，得到移动工具在当前轨迹规划周期的横向规划之后，需要对移动工具轨迹的横向规划是否成功进行判断，选择成功的横向规划。

步骤S204：若移动工具轨迹的横向规划成功，则在完成成功的横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划。

在完成成功的横向规划后，在对移动工具的轨迹进行纵向规划时，需要使该纵向规划尽量逼近前述实施例得到的粗略纵向规划结果，才能使对移动工具的轨迹进行的横向规划得到的路径顺利执行。为此，若移动工具轨迹的横向规划成功，则在完成成功的横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划。以图7示例的曲线A作为本申请得到的粗略纵向规划结果为例，即，对障碍物car和障碍物cycle均进行了持续加速超越的避障决策，在完成成功的横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划的一个具体实施方式可以是：采样ST图中时间T对应的曲线A的S值，使其与待规划曲线的S值的差值平方尽量小，如图11所示，较细的曲线即是以图7示例的曲线A为优化目标，对移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的纵向规划得到的距离-时间曲线。

从上述图2示例的移动工具的轨迹规划方法可知，相较于相关技术在对移动工具的轨迹规划时，将纵向规划和横向规划完全解耦导致的对动态障碍物的响应不够主动和智能程度较差，本申请的技术方案一方面是在开始对移动工具的轨迹进行横向规划时即对其轨迹进行粗略的纵向规划，以此得到的粗略纵向规划结果再对其轨迹进行横向规划，换言之，本申请通过纵向规划和横向规划的弱耦合，得到能够主动避让动态障碍物的横向规划结果，从而提升了移动工具的轨迹规划的智能程度；另一方面，在完成横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划，使得纵向规划的结果尽量的趋近于该优化目标，横向规划环节中规划的路径能够真正顺利地执行。综上，本申请的技术方案从根本上增强了轨迹规划的智能程度，提升轨迹规划效率和移动工具的运行安全。

与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种移动工具的轨迹规划装置、电子设备及相应的实施例。

参见图12，是本申请实施例示出的移动工具的轨迹规划装置的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。图12示例的移动工具的轨迹规划装置可应用于移动工具的一个轨迹规划周期，主要包括第一纵向规划模块1201、判断模块1203、判断模块1203和第二纵向规划模块1204，其中：

第一纵向规划模块1201，用于当开始对移动工具的轨迹进行横向规划时，对移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果；

横向规划模块1202，用于基于粗略纵向规划结果，对移动工具的轨迹进行横向规划；

判断模块1203，用于判断移动工具轨迹的横向规划是否成功；

第二纵向规划模块1204，用于若移动工具轨迹的横向规划成功，则在完成成功的横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。

从上述图12示例的移动工具的轨迹规划装置可知，相较于相关技术在对移动工具的轨迹规划时，将纵向规划和横向规划完全解耦导致的对动态障碍物的响应不够主动和智能程度较差，本申请的技术方案一方面是在开始对移动工具的轨迹进行横向规划时即对其轨迹进行粗略的纵向规划，以此得到的粗略纵向规划结果再对其轨迹进行横向规划，换言之，本申请通过纵向规划和横向规划的弱耦合，得到能够主动避让动态障碍物的横向规划结果，从而提升了移动工具的轨迹规划的智能程度；另一方面，在完成横向规划后，以粗略纵向规划结果为优化目标对移动工具的轨迹进行纵向规划，使得纵向规划的结果尽量的趋近于该优化目标，横向规划环节中规划的路径能够真正顺利地执行。综上，本申请的技术方案从根本上增强了轨迹规划的智能程度，提升轨迹规划效率和移动工具的运行安全。

图13是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

参见图13，电子设备1300包括存储器1310和处理器1320。

处理器1320可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable 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、分立硬件组件等。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。

存储器1310可以包括各种类型的存储单元，例如***内存、只读存储器（ROM）和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器1320或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。***内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。***内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器1310可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（例如DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器1310可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等）、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器1310上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器1320处理时，可以使处理器1320执行上文述及的方法中的部分或全部。

此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。或者，本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质（或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序或计算机指令代码），当可执行代码（或计算机程序或计算机指令代码）被电子设备（或服务器等）的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。

本申请还提供一种移动工具，其包括图13示例的电子设备，该移动工具可以是所有具备移动能力的设备，包括传统燃油汽车、新能源汽车、自动驾驶车辆（包括具备自动驾驶或者智能驾驶的乘用车、小巴车、大巴车、公交车、货车、环卫车、物流车、洗地车、吸尘车、AGV、摩托车等）、机器人（例如扫地机器人、送餐机器人等）、轮椅等。

以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (13)

1.一种移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，应用于移动工具的一个轨迹规划周期，所述轨迹规划周期包括横向规划和纵向规划的过程，所述方法包括：

当开始对所述移动工具的轨迹进行横向规划时，对所述移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果，所述粗略的纵向规划在实施时所用纵向规划的参数为近似的参数或采样得到的参数；

基于所述粗略纵向规划结果，修改所述移动工具与障碍物的碰撞位置附近的约束条件对所述移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划；

判断所述横向规划是否成功；

若所述横向规划成功，则在完成所述横向规划后，以所述粗略纵向规划结果为优化目标对所述移动工具的轨迹进行纵向规划。

2.根据权利要求1所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，对所述移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果，包括：

获取所述移动工具当前的定位信息和所述移动工具行驶道路上障碍物的状态信息；

以距离当前时刻最近的历史时刻所述移动工具的纵向规划结果为参考值，根据所述移动工具当前的定位信息、所述移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和所述参考值，预估所述移动工具与所述障碍物的碰撞位置；

根据所述碰撞位置确定避障决策。

3.根据权利要求1所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述对所述移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果，包括：

获取所述移动工具行驶道路上障碍物的状态信息；

基于所述移动工具的当前行驶速度对距离-时间ST图进行采样，得到所述ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线；

根据所述移动工具行驶道路上障碍物的状态信息和所述ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线，预估所述移动工具与所述障碍物的碰撞位置；

根据所述碰撞位置确定避障决策。

4.根据权利要求3所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于所述移动工具的当前行驶速度对距离-时间ST图进行采样，得到所述ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线，包括：

选取所述ST图中的至少一个特定点为分隔点，所述分隔点在所述ST图中移动工具的累积距离和时间规划上限以内；

根据所述移动工具的当前行驶速度和所述至少一个分隔点，计算得到所述ST图下移动工具的若干条位距离-时间曲线。

5.根据权利要求4所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述分隔点为所述ST图中原点与所述累积距离和/或时间规划上限的中点，所述计算得到的所述ST图下移动工具的若干条距离-时间曲线包括所述移动工具行驶状态为持续加速、先加速后减速、先减速后加速以及持续减速的距离-时间曲线。

6.根据权利要求2或3所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于所述粗略纵向规划结果，修改所述移动工具与障碍物的碰撞位置附近的约束条件对所述移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划，包括：

根据所述移动工具与所述障碍物的碰撞位置，确定所述移动工具绕行所述障碍物时需要通过的障碍物参考位置；

通过所述移动工具和所述障碍物之间的位置关系，预估所述移动工具绕行所述障碍物的终点位置；

基于所述移动工具的当前定位信息、所述障碍物参考位置和所述终点位置，确定所述移动工具绕行所述障碍物的路径。

7.根据权利要求6所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述根据所述移动工具与所述障碍物的碰撞位置，确定所述移动工具绕行所述障碍物时需要通过的障碍物参考位置，包括：

根据所述移动工具与所述障碍物的碰撞位置，获取所述障碍物靠近所述移动工具一侧的边界的位置；

根据所述避障决策计算与所述边界的位置间隔预定偏移距离的位置，得到所述移动工具绕行所述障碍物时需要通过的障碍物参考位置，所述预定偏移距离为预先设定的与所述障碍物在垂直于参考线方向的间隔距离。

8.根据权利要求2或3所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述基于所述粗略纵向规划结果，修改所述移动工具与障碍物的碰撞位置附近的约束条件对所述移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划，包括：

根据所述障碍物在每个将来时刻下的位置信息、所述碰撞位置和所述避障决策，确定所述移动工具在每个将来时刻下的可行轨迹区域；

根据所述可行轨迹区域，得到所述移动工具在由多个将来时刻形成的时段内的目标规划轨迹。

9.根据权利要求8所述的移动工具的轨迹规划方法，其特征在于，所述根据所述障碍物在每个将来时刻下的位置信息、所述碰撞位置和所述避障决策，确定所述移动工具在每个将来时刻下的可行轨迹区域，包括：

根据动态障碍物在多个所述将来时刻的位置信息和避障决策，对所述碰撞位置对应的初始规划行驶区域进行二次规划，得到所述移动工具在每个所述将来时刻下的重规划行驶区域；

获取所述移动工具在每个所述将来时刻下的预估纵向位移，并根据所述重规划行驶区域和所述预估纵向位移，确定所述移动工具在每个将来时刻下的可行轨迹区域。

10.一种移动工具的轨迹规划装置，其特征在于，应用于移动工具的一个轨迹规划周期，所述轨迹规划周期包括横向规划和纵向规划的过程，所述装置包括：

第一纵向规划模块，用于当开始对所述移动工具的轨迹进行横向规划时，对所述移动工具的轨迹进行粗略的纵向规划，得到粗略纵向规划结果，所述粗略的纵向规划在实施时所用纵向规划的参数为近似的参数或采样得到的参数；

横向规划模块，用于基于所述粗略纵向规划结果，修改所述移动工具与障碍物的碰撞位置附近的约束条件对所述移动工具的轨迹进行当前轨迹规划周期的横向规划；

判断模块，用于判断所述横向规划是否成功；

第二纵向规划模块，用于若所述横向规划成功，则在完成所述成功的横向规划后，以所述粗略纵向规划结果为优化目标对所述移动工具的轨迹进行纵向规划。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至9中任意一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至9中任意一项所述的方法。

13.一种移动工具，其特征在于，包括如权利要求11所述的电子设备。

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