CN116691667A - 车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质 - Google Patents

车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116691667A
CN116691667A CN202310912555.2A CN202310912555A CN116691667A CN 116691667 A CN116691667 A CN 116691667A CN 202310912555 A CN202310912555 A CN 202310912555A CN 116691667 A CN116691667 A CN 116691667A
Authority
CN
China
Prior art keywords
obstacle
vehicle
track
potential energy
grid
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.)
Pending
Application number
CN202310912555.2A
Other languages
English (en)
Inventor
高延熹
庞竹吟
陈博
尹荣彬
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.)
Faw Nanjing Technology Development Co ltd
FAW Group Corp
Original Assignee
Faw Nanjing Technology Development Co ltd
FAW Group Corp
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 Faw Nanjing Technology Development Co ltd, FAW Group Corp filed Critical Faw Nanjing Technology Development Co ltd
Priority to CN202310912555.2A priority Critical patent/CN116691667A/zh
Publication of CN116691667A publication Critical patent/CN116691667A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/50—Barriers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质，该方法包括：根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图；获取障碍物信息，并根据障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；根据障碍物静态势能和障碍物动态势能，确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；根据候选轨迹得分规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹。即本发明的技术方案，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，进而车辆按所规划的车辆的行驶轨迹行驶时，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。

Description

车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质
技术领域
本发明涉及车辆控制技术，尤其涉及一种车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质。
背景技术
自动驾驶***可以根据车辆所在车道信息和车辆状态信息，自动生成车辆的车辆行驶轨迹，但所生成的车辆行驶轨迹主要考虑车辆所在车道信息和车辆状态信息，导致所生成的车辆行驶轨迹不够准确，车辆按照车辆行驶轨迹行驶时，可能发生与障碍物碰撞的风险，降低车辆行驶安全性。
发明内容
本发明实施例提供一种车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。
第一方面，本发明实施例提供一种车辆的行驶轨迹规划方法，包括：
根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在所述轨迹规划区域内构建所述栅格地图；
获取障碍物信息，并根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；
根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；
根据所述候选轨迹得分规划所述车辆在所述轨迹规划区域内的行驶轨迹。
第二方面，本发明实施例提供一种车辆的行驶轨迹规划装置，所述装置包括：
地图构建模块，用于根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在所述轨迹规划区域内构建所述栅格地图；
势能计算模块，用于获取障碍物信息，并根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；
得分确定模块，用于根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；
轨迹规划模块，用于根据所述候选轨迹得分规划所述车辆在所述轨迹规划区域内的行驶轨迹。
第三方面，本发明实施例还提供了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的车辆的行驶轨迹规划方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的车辆的行驶轨迹规划方法。
本发明实施例中，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图；获取障碍物信息，并根据障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；根据障碍物静态势能和障碍物动态势能，确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；根据候选轨迹得分规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹。即本发明的技术方案，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图，根据获取到的障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能，即将车辆周围障碍物对车辆的行驶轨迹规划的影响转换为障碍物静态势能和障碍物动态势能，结合障碍物静态势能和障碍物动态势能，更全面、准确地确定栅格地图中的各个撒点的候选轨迹行驶得分，最后根据候选轨迹得分更准确地规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，进而车辆按所规划的车辆的行驶轨迹行驶时，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1是本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法的一个流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一个栅格距离和障碍物静态势能的坐标示意图；
图3是本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法的另一个流程示意图；
图4是本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划装置的一个结构示意图；
图5是本发明实施例提供的车辆的一个结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下述各实施例中，每个实施例中同时提供了可选特征和示例，实施例中记载的各个特征可进行组合，形成多个可选方案，不应将每个编号的实施例仅视为一个技术方案。
下面介绍本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法，图1为本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法的一个流程示意图，该方法可以由本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。在一个具体的实施例中，该装置可以集成在车辆中。以下实施例将以该装置集成在车辆中为例进行说明，参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
步骤101，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图。
在一种可选的实施方式中，可以根据车辆的当前位置确定车辆的车辆属性信息、车辆的车辆状态信息和反应时长信息，然后根据车辆属性信息、车辆状态信息和反应时长信息，确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图。其中，车辆属性信息可以理解为车辆的特征信息，车辆状态信息可以理解为车辆行驶过程中的行驶信息，反应时长信息可以理解为车辆周围有障碍物时驾驶员做出反应的时长信息。
步骤102，获取障碍物信息，并根据障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能。
其中，障碍物信息可以理解为障碍物在栅格地图中的信息，障碍物信息可以包括障碍物所在栅格点到车辆所在栅格点的栅格距离和障碍物临界距离。障碍物所在栅格点到车辆所在栅格点的栅格距离，可以理解为障碍物所在栅格点到车辆所在栅格点的最近距离。
如图2所示，横轴为栅格距离，纵轴为障碍物静态势能，预设距离区间为【l1，l2】，其中，l1为0，l2为3，在栅格距离属于预设距离区间为【l1，l2】时，障碍物静态势能不为零，在栅格距离不属于预设距离区间为【l1，l2】时，障碍物静态势能为零。因此，在一种可选的实施方式中，确定栅格距离是否属于预设距离区间；在栅格距离属于预设距离区间时，根据栅格距离和障碍物临界确定预测距离；根据预测距离和势能参数，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能；在栅格距离不属于预设距离区间时，确定栅格地图中不属于预设距离区间的各个栅格的障碍物静态势能为零。
示例地，障碍物所在栅格点到车辆所在栅格点的栅格距离为lqp，障碍物临界距离为l*，势能参数为η，预设距离区间为【l1，l2】，在l1＜lqp＜l2时，确定lqp属于预设距离区间；根据栅格距离lqp和障碍物临界l*确定预测距离为将预测距离和势能参数相乘，得到栅格地图中的障碍物所在栅格点p对车辆所在栅格点q的障碍物静态势能为在栅格距离lqp不属于预设距离区间【l1，l2】时，确定栅格地图中不属于预设距离区间的各个栅格的障碍物静态势能/>
其中，障碍物信息还包括障碍物的预测轨迹、预测轨迹的预测概率、预测轨迹中各轨迹点的预测时长。
在一种可选的实施方式中，可以根据栅格距离和障碍物临界距离确定预测距离，并根据预测轨迹的预测概率和预测轨迹中各轨迹点的预测时长确定障碍物位置影响值；根据预测距离、势能参数和障碍物位置影响值，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能。
示例地，栅格距离为lqp，障碍物临界距离为l*，预测轨迹的预测概率为ρ，轨迹点A的预测时长为t，根据栅格距离lqp和障碍物临界l*确定预测距离为然后根据预测轨迹的预测概率ρ和预测轨迹中轨迹点A的预测时长t确定障碍物位置影响值为/>将预测距离/>势能参数η和障碍物位置影响值/>相乘，得到栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能为/>
步骤103，根据障碍物静态势能和障碍物动态势能，确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
在一种可选的实施方式中，根据障碍物静态势能和障碍物动态势能，确定栅格地图中的各个栅格的目标势能，然后根据目标势能确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
示例地，根据障碍物静态势能和障碍物动态势能/>确定栅格地图中的栅格点q的目标势能/>然后根据目标势能确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
步骤104，根据候选轨迹得分规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹。
在一种可选的实施方式中，将候选轨迹得分超过预设得分的撒点确定为车辆的行驶轨迹的规划轨迹点。
示例地，预设得分为S，撒点包括A和B，撒点A的候选轨迹得分为S1，撒点B的候选轨迹得分为S2，其中，S1小于S，S2大于S，可以确定撒点B的候选轨迹得分S2超过预设得分S，将候选轨迹得分超过预设得分的撒点B确定为车辆的行驶轨迹的规划轨迹点。
本发明实施例中，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图，根据获取到的障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能，即将车辆周围障碍物对车辆的行驶轨迹规划的影响转换为障碍物静态势能和障碍物动态势能，结合障碍物静态势能和障碍物动态势能，更全面、准确地确定栅格地图中的各个撒点的候选轨迹行驶得分，最后根据候选轨迹得分更准确地规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，进而车辆按所规划的车辆的行驶轨迹行驶时，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。
在一些实施例中，障碍物信息还可以包括障碍物指向、障碍物横向平均速度、障碍物纵向平均速度、障碍物横向加速度和障碍物纵向加速度，根据障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能，包括：在障碍物指向为横向时，根据障碍物横向平均速度、障碍物横向加速度和预设安全时长，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能；在障碍物指向为纵向时，根据障碍物纵向平均速度、障碍物纵向加速度和预设安全时长，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能，这样可以在没有障碍物预测轨迹时，将障碍物对于车辆的横向和纵向的运行的不确定性考虑到车辆的行驶轨迹规划中，提高车辆的行驶轨迹规划的全面性和准确性。
示例地，障碍物横向平均速度为vs、障碍物纵向平均速度vd、障碍物横向加速度as和障碍物纵向加速度ad，在障碍物指向为横向时，根据预测轨迹的预测概率ρ、障碍物横向平均速度vs、障碍物横向加速度as和预设安全时长τ，确定栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能为在障碍物指向为纵向时，根据障碍物纵向平均速度、障碍物纵向加速度和预设安全时长，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能为
下面进一步描述本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法，图3是本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法的另一个流程示意图。如图3所示，具体可以包括如下步骤：
步骤201，根据车辆的当前位置确定车辆的车辆属性信息、车辆的车辆状态信息和反应时长信息。
步骤202，根据车辆属性信息、车辆状态信息和反应时长信息，确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图。
在一种可选的实施方式中，车辆属性信息可以包括车辆静止时的前方关注长度、车辆静止时的后方关注长度和车辆横向关注长度，车辆状态信息包括车辆速度，反应时长信息包括车辆前方有障碍物时的前方反应时长和车辆后方有障碍物时的后方反应时长。
在一种可选的实施方式中，根据前方关注长度、车辆速度和前方反应时长，确定轨迹规划前方长度，并根据后方关注长度、车辆速度和后方反应时长，确定轨迹规划后方长度；将轨迹规划前方长度和轨迹规划后方长度的长度和确定为轨迹规划长度，并将车辆横向关注长度确定为轨迹规划宽度；将轨迹规划长度和轨迹规划宽度所包含的区域，确定为轨迹规划区域。
示例地，车辆静止时的前方关注长度为a1、车辆静止时的后方关注长度为a2和车辆横向关注长度为atrans，车辆状态信息为车辆速度v，车辆前方有障碍物时的前方反应时长为t1和车辆后方有障碍物时的后方反应时长为t2，根据前方关注长度a1、车辆速度v和前方反应时长t1，确定轨迹规划前方长度为sfront＝a1+v*t1，并根据后方关注长度a2、车辆速度v和后方反应时长t2，确定轨迹规划后方长度sback＝a2+v*t2；将轨迹规划前方长度和轨迹规划后方长度的长度和s＝sfront+sback确定为轨迹规划长度，并将车辆横向关注长度atrans确定为轨迹规划宽度w；将轨迹规划长度和轨迹规划宽度所包含的区域，确定为轨迹规划区域。
步骤203，获取障碍物信息。
步骤204，确定栅格距离是否属于预设距离区间，在栅格距离属于预设距离区间时，执行步骤205；在栅格距离不属于预设距离区间时，执行步骤207。
步骤205，根据栅格距离和障碍物临界确定预测距离。
步骤206，根据预测距离和势能参数，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能。
执行步骤206之后，执行步骤208。
步骤207，确定栅格地图中不属于预设距离区间的各个栅格的障碍物静态势能为零。
步骤208，根据栅格距离和障碍物临界距离确定预测距离，并根据预测轨迹的预测概率和预测轨迹中各轨迹点的预测时长确定障碍物位置影响值。
步骤209，根据预测距离、势能参数和障碍物位置影响值，计算栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能。
步骤210，根据障碍物静态势能和障碍物动态势能，确定栅格地图中的各个栅格的目标势能。
在一种可选的实施方式中，对障碍物静态势能和障碍物动态势能进行势能加权处理，得到栅格地图中的各个栅格的目标势能。
示例地，障碍物静态势能权重系数为a，障碍物动态势能权重系数为b，对障碍物静态势能和障碍物动态势能进行势能加权处理，得到栅格地图中的栅格点q所在栅格的目标势能为
步骤211，根据目标势能确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
在一种可选的实施方式中，可以将目标势能加入候选轨迹得分评价函数中进行计算，得到栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
示例地，候选轨迹得分评价函数为f(x)，撒点B的目标势能为则撒点B的候选行驶轨迹得分为/>即撒点B的候选行驶轨迹得分为
可选地，若撒点位于两个栅格的共有边，或者撒点位于多个相邻栅格的共有点，可以采用极值法或者均值法确定撒点的目标势能。
示例地，撒点B位置栅格1和栅格2的共有边上，栅格1的目标势能为栅格2的目标势能为/>其中，/>可以确定最大势能/>为撒点B的目标势能，或者，将栅格1和栅格2的势能的平均值/>确定为撒点B的目标势能。
步骤212，将候选轨迹得分超过预设得分的撒点确定为车辆的行驶轨迹的规划轨迹点。
本发明实施例中，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图，根据获取到的障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能，即将车辆周围障碍物对车辆的行驶轨迹规划的影响转换为障碍物静态势能和障碍物动态势能，结合障碍物静态势能和障碍物动态势能，更全面、准确地确定栅格地图中的各个撒点的候选轨迹行驶得分，最后根据候选轨迹得分更准确地规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，进而车辆按所规划的车辆的行驶轨迹行驶时，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。
图4是本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划装置的一个结构示意图，该装置适用于执行本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法。如图4所示，该装置具体可以包括：
地图构建模块401，用于根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在所述轨迹规划区域内构建所述栅格地图；
势能计算模块402，用于获取障碍物信息，并根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；
得分确定模块403，用于根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；
轨迹规划模块404，用于根据所述候选轨迹得分规划所述车辆在所述轨迹规划区域内的行驶轨迹。
可选地，得分确定模块403，具体用于：
根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个栅格的目标势能；
根据所述目标势能确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
可选地，得分确定模块403，根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个栅格的目标势能，包括：
对所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能进行势能加权处理，得到所述栅格地图中的各个栅格的目标势能。
可选地，轨迹规划模块404，具体用于：
将所述候选轨迹得分超过预设得分的撒点确定为所述车辆的行驶轨迹的规划轨迹点。
可选地，所述障碍物信息包括所述障碍物所在栅格点到所述车辆所在栅格点的栅格距离和障碍物临界距离，势能计算模块402，根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能，包括：
确定所述栅格距离是否属于预设距离区间；
在所述栅格距离属于预设距离区间时，根据所述栅格距离和所述障碍物临界确定预测距离；
根据所述预测距离和势能参数，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能；
在所述栅格距离不属于所述预设距离区间时，确定所述栅格地图中不属于所述预设距离区间的各个栅格的障碍物静态势能为零。
可选地，所述障碍物信息还包括所述障碍物的预测轨迹、所述预测轨迹的预测概率、所述预测轨迹中各轨迹点的预测时长，势能计算模块402，根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能，包括：
根据所述栅格距离和所述障碍物临界距离确定所述预测距离，并根据所述预测轨迹的预测概率和所述预测轨迹中各轨迹点的预测时长确定障碍物位置影响值；
根据所述预测距离、势能参数和所述障碍物位置影响值，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能。
可选地，所述障碍物信息还包括障碍物指向、所述障碍物的预测轨迹的预测概率、障碍物横向平均速度、障碍物纵向平均速度、障碍物横向加速度和障碍物纵向加速度，势能计算模块402，根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能，包括：
在所述障碍物指向为横向时，根据所述障碍物的预测轨迹的预测概率、所述障碍物横向平均速度、所述障碍物横向加速度和预设安全时长，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能；
在所述障碍物指向为纵向时，根据所述障碍物的预测轨迹的预测概率、所述障碍物纵向平均速度、所述障碍物纵向加速度和所述预设安全时长，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能。
可选地，地图构建模块401，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，包括：
根据所述车辆的当前位置确定所述车辆的车辆属性信息、所述车辆的车辆状态信息和反应时长信息；
根据所述车辆属性信息、所述车辆状态信息和所述反应时长信息，确定所述栅格地图的轨迹规划区域。
可选地，所述车辆属性信息包括所述车辆静止时的前方关注长度、所述车辆静止时的后方关注长度和车辆横向关注长度，所述车辆状态信息包括车辆速度，所述反应时长信息包括所述车辆前方有障碍物时的前方反应时长和所述车辆后方有障碍物时的后方反应时长，地图构建模块401，根据所述车辆属性信息、所述车辆状态信息和所述反应时长信息，确定所述栅格地图的轨迹规划区域，包括：
根据所述前方关注长度、所述车辆速度和所述前方反应时长，确定轨迹规划前方长度，并根据所述后方关注长度、所述车辆速度和所述后方反应时长，确定轨迹规划后方长度；
将所述轨迹规划前方长度和所述轨迹规划后方长度的长度和确定为轨迹规划长度，并将所述车辆横向关注长度确定为轨迹规划宽度；
将所述轨迹规划长度和所述轨迹规划宽度所包含的区域，确定为所述轨迹规划区域。
本领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述功能模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本发明实施例的装置，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图，根据获取到的障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能，即将车辆周围障碍物对车辆的行驶轨迹规划的影响转换为障碍物静态势能和障碍物动态势能，结合障碍物静态势能和障碍物动态势能，更全面、准确地确定栅格地图中的各个撒点的候选轨迹行驶得分，最后根据候选轨迹得分更准确地规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，进而车辆按所规划的车辆的行驶轨迹行驶时，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。
本发明实施例还提供了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法。
本发明实施例还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上述任一实施例提供的车辆的行驶轨迹规划方法。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的车辆600的结构示意图。本发明实施例中的车辆可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的车辆仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，车辆600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有车辆600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许车辆600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的车辆600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本发明的实施例，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，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态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装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本发明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。在本发明中，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。而在本发明中，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，图示了按照本发明各种实施例的***、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。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块和/或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块和/或单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括地图构建模块、势能计算模块、得分确定模块和轨迹规划模块。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。
作为另一方面，本发明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：根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图；获取障碍物信息，并根据障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；根据障碍物静态势能和障碍物动态势能，确定栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；根据候选轨迹得分规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹。
根据本发明实施例的技术方案，根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在轨迹规划区域内构建栅格地图，根据获取到的障碍物信息计算栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能，即将车辆周围障碍物对车辆的行驶轨迹规划的影响转换为障碍物静态势能和障碍物动态势能，结合障碍物静态势能和障碍物动态势能，更全面、准确地确定栅格地图中的各个撒点的候选轨迹行驶得分，最后根据候选轨迹得分更准确地规划车辆在轨迹规划区域内的行驶轨迹，提高所规划的车辆的行驶轨迹的准确性，进而车辆按所规划的车辆的行驶轨迹行驶时，减少与障碍物发生碰撞的可能性，降低车辆的碰撞风险，增加车辆的智能性和安全性，更好地保障车辆的行驶安全。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (12)

1.一种车辆的行驶轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：
根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在所述轨迹规划区域内构建所述栅格地图；
获取障碍物信息，并根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；
根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；
根据所述候选轨迹得分规划所述车辆在所述轨迹规划区域内的行驶轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分，包括：
根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个栅格的目标势能；
根据所述目标势能确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个栅格的目标势能，包括：
对所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能进行势能加权处理，得到所述栅格地图中的各个栅格的目标势能。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选轨迹得分规划所述车辆在所述轨迹规划区域内的行驶轨迹，包括：
将所述候选轨迹得分超过预设得分的撒点确定为所述车辆的行驶轨迹的规划轨迹点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍物信息包括所述障碍物所在栅格点到所述车辆所在栅格点的栅格距离和障碍物临界距离，所述根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能，包括：
确定所述栅格距离是否属于预设距离区间；
在所述栅格距离属于预设距离区间时，根据所述栅格距离和所述障碍物临界确定预测距离；
根据所述预测距离和势能参数，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能；
在所述栅格距离不属于所述预设距离区间时，确定所述栅格地图中不属于所述预设距离区间的各个栅格的障碍物静态势能为零。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述障碍物信息还包括所述障碍物的预测轨迹、所述预测轨迹的预测概率、所述预测轨迹中各轨迹点的预测时长，所述根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能，包括：
根据所述栅格距离和所述障碍物临界距离确定所述预测距离，并根据所述预测轨迹的预测概率和所述预测轨迹中各轨迹点的预测时长确定障碍物位置影响值；
根据所述预测距离、势能参数和所述障碍物位置影响值，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述障碍物信息还包括障碍物指向、所述障碍物的预测轨迹的预测概率、障碍物横向平均速度、障碍物纵向平均速度、障碍物横向加速度和障碍物纵向加速度，所述根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能，包括：
在所述障碍物指向为横向时，根据所述障碍物的预测轨迹的预测概率、所述障碍物横向平均速度、所述障碍物横向加速度和预设安全时长，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能；
在所述障碍物指向为纵向时，根据所述障碍物的预测轨迹的预测概率、所述障碍物纵向平均速度、所述障碍物纵向加速度和所述预设安全时长，计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物动态势能。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，包括：
根据所述车辆的当前位置确定所述车辆的车辆属性信息、所述车辆的车辆状态信息和反应时长信息；
根据所述车辆属性信息、所述车辆状态信息和所述反应时长信息，确定所述栅格地图的轨迹规划区域。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述车辆属性信息包括所述车辆静止时的前方关注长度、所述车辆静止时的后方关注长度和车辆横向关注长度，所述车辆状态信息包括车辆速度，所述反应时长信息包括所述车辆前方有障碍物时的前方反应时长和所述车辆后方有障碍物时的后方反应时长，所述根据所述车辆属性信息、所述车辆状态信息和所述反应时长信息，确定所述栅格地图的轨迹规划区域，包括：
根据所述前方关注长度、所述车辆速度和所述前方反应时长，确定轨迹规划前方长度，并根据所述后方关注长度、所述车辆速度和所述后方反应时长，确定轨迹规划后方长度；
将所述轨迹规划前方长度和所述轨迹规划后方长度的长度和确定为轨迹规划长度，并将所述车辆横向关注长度确定为轨迹规划宽度；
将所述轨迹规划长度和所述轨迹规划宽度所包含的区域，确定为所述轨迹规划区域。
10.一种车辆的行驶轨迹规划装置，其特征在于，所述装置包括：
地图构建模块，用于根据车辆的当前位置确定栅格地图的轨迹规划区域，并在所述轨迹规划区域内构建所述栅格地图；
势能计算模块，用于获取障碍物信息，并根据所述障碍物信息计算所述栅格地图中的各个栅格的障碍物静态势能和障碍物动态势能；
得分确定模块，用于根据所述障碍物静态势能和所述障碍物动态势能，确定所述栅格地图中的各个撒点的候选行驶轨迹得分；
轨迹规划模块，用于根据所述候选轨迹得分规划所述车辆在所述轨迹规划区域内的行驶轨迹。
11.一种车辆，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至9中任一项所述的车辆的行驶轨迹规划方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的车辆的行驶轨迹规划方法。
CN202310912555.2A 2023-07-24 2023-07-24 车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质 Pending CN116691667A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310912555.2A CN116691667A (zh) 2023-07-24 2023-07-24 车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310912555.2A CN116691667A (zh) 2023-07-24 2023-07-24 车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116691667A true CN116691667A (zh) 2023-09-05

Family

ID=87829518

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310912555.2A Pending CN116691667A (zh) 2023-07-24 2023-07-24 车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116691667A (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007287168A (ja) * 2007-06-11 2007-11-01 Toshiba Corp 交通流シミュレーション方法
CN106926844A (zh) * 2017-03-27 2017-07-07 西南交通大学 一种基于实时环境信息的动态自动驾驶换道轨迹规划方法
CN107992050A (zh) * 2017-12-20 2018-05-04 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶汽车局部路径运动规划方法和装置
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
US20200330159A1 (en) * 2019-04-22 2020-10-22 Beihang University Path planning method with artificial potential field based on obstacle classification and medical system for steering flexible needle
CN112859866A (zh) * 2021-01-18 2021-05-28 西安电子科技大学 机器人滚动路径规划方法、***、存储介质、设备及应用
CN112904842A (zh) * 2021-01-13 2021-06-04 中南大学 一种基于代价势场的移动机器人路径规划与优化方法
CN113525375A (zh) * 2020-04-21 2021-10-22 郑州宇通客车股份有限公司 一种基于人工势场法的车辆换道方法及装置
CN113985875A (zh) * 2021-10-27 2022-01-28 福州大学 基于碰撞预测模型的人工势场无人车动态路径规划方法
CN114166235A (zh) * 2021-12-06 2022-03-11 福建工程学院 一种基于优化a-star算法的全局动态平滑路径规划方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007287168A (ja) * 2007-06-11 2007-11-01 Toshiba Corp 交通流シミュレーション方法
CN106926844A (zh) * 2017-03-27 2017-07-07 西南交通大学 一种基于实时环境信息的动态自动驾驶换道轨迹规划方法
CN107992050A (zh) * 2017-12-20 2018-05-04 广州汽车集团股份有限公司 无人驾驶汽车局部路径运动规划方法和装置
US20200330159A1 (en) * 2019-04-22 2020-10-22 Beihang University Path planning method with artificial potential field based on obstacle classification and medical system for steering flexible needle
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
CN113525375A (zh) * 2020-04-21 2021-10-22 郑州宇通客车股份有限公司 一种基于人工势场法的车辆换道方法及装置
CN112904842A (zh) * 2021-01-13 2021-06-04 中南大学 一种基于代价势场的移动机器人路径规划与优化方法
CN112859866A (zh) * 2021-01-18 2021-05-28 西安电子科技大学 机器人滚动路径规划方法、***、存储介质、设备及应用
CN113985875A (zh) * 2021-10-27 2022-01-28 福州大学 基于碰撞预测模型的人工势场无人车动态路径规划方法
CN114166235A (zh) * 2021-12-06 2022-03-11 福建工程学院 一种基于优化a-star算法的全局动态平滑路径规划方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8818716B1 (en) System and method for gesture-based point of interest search
CN110654381B (zh) 用于控制车辆的方法和装置
CN112700636B (zh) 用于更新信息的方法和装置
CN107992036B (zh) 一种智能停车库中存取车路径规划方法、装置及存储介质
CN112918487B (zh) 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN111098842B (zh) 车辆速度控制方法及相关设备
CN112885146A (zh) 车辆预警方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112558036B (zh) 用于输出信息的方法和装置
CN116088538B (zh) 车辆轨迹信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质
CN116691667A (zh) 车辆的行驶轨迹规划方法、装置、车辆和存储介质
CN112649011A (zh) 车辆避障方法、装置、设备和计算机可读介质
CN110321854B (zh) 用于检测目标对象的方法和装置
JP2021047168A (ja) 情報を処理するための方法及び装置
CN113320544B (zh) 车辆驾驶行为的规划方法、装置、电子设备、存储介质
CN115565374A (zh) 物流车驾驶优化方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112598897B (zh) 交通参与者行为检测方法、装置、电子设备和介质
CN115131525B (zh) 一种路牙检测方法
CN113650616B (zh) 一种基于采集数据的车辆行为预测方法及***
CN117542205B (zh) 一种车道引导方法、装置、设备及存储介质
CN116118784B (zh) 车辆控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN109916426B (zh) 引导箭头绘制方法、装置、设备和介质
CN112560548B (zh) 用于输出信息的方法和装置
CN117389278A (zh) 轨迹的生成方法、装置、设备及自动驾驶车辆
CN115100905A (zh) 车辆碰撞预警方法、装置、车辆和存储介质
CN115547102A (zh) 一种车辆避让方法、装置、设备、介质及车辆

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