本發(fā)明涉及智能交通控制，更具體的，涉及：1、一種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法；2、一種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、自動駕駛車輛的應(yīng)用場景可分為結(jié)構(gòu)化場景與非結(jié)構(gòu)化場景兩類。與結(jié)構(gòu)化場景相比，非結(jié)構(gòu)化場景下的決策與規(guī)劃是自動駕駛技術(shù)研究中的難點之一。

2、非結(jié)構(gòu)化場景指的就是非結(jié)構(gòu)化道路，多出現(xiàn)在城市非主干道、鄉(xiāng)村公路和停車場等場景中。在該類場景下不存在相對穩(wěn)定的參考線信息，沒有明確的車道劃分與交通規(guī)則，因此交通參與者的自由度更高，其運(yùn)動模態(tài)難以準(zhǔn)確預(yù)測，路況復(fù)雜多變，這給自動駕駛汽車的決策與規(guī)劃帶來了極大挑戰(zhàn)。

3、當(dāng)前對于非結(jié)構(gòu)化自動駕駛的研究較少，但其目標(biāo)與結(jié)構(gòu)化自動駕駛是類似的——都是要進(jìn)行軌跡規(guī)劃以得到最優(yōu)軌跡。軌跡規(guī)劃是從路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃兩個方面進(jìn)行的，再將這兩個方面的規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行結(jié)合。

4、但是若將現(xiàn)有的規(guī)劃與決策方法應(yīng)用到非結(jié)構(gòu)化場景中，在路徑軌跡時會存在如下局限：

5、1、普遍只考慮單一障礙物，而忽略對多障礙物共存時的場景研究。

6、2、往往只考慮單一獨(dú)立場景下進(jìn)行分析試驗，較少關(guān)注行駛過程中連續(xù)場景反復(fù)切換的情景，也較少關(guān)注極特殊情況下出現(xiàn)的高頻決策不穩(wěn)定現(xiàn)象——例如，由于單個規(guī)劃周期很短，在決策時可能會存在多個極小值，使局部路徑粗解不唯一，導(dǎo)致決策的搖擺不定、朝令夕改，同時也會引起規(guī)劃反復(fù)波動、平滑性較差的問題，嚴(yán)重時會影響駕駛的安全性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對現(xiàn)有非結(jié)構(gòu)化道路的路徑規(guī)劃未考慮多障礙物共存的情況、高頻決策時易出現(xiàn)不穩(wěn)定的問題，提供了用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法、裝置。

2、本發(fā)明采用以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、第一方面，本發(fā)明公開了一種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法，包括：

4、步驟一，獲取當(dāng)前規(guī)劃周期內(nèi)被控車輛car0在非結(jié)構(gòu)化道路上所處的位置，并對car0周圍預(yù)設(shè)范圍內(nèi)進(jìn)行實時障礙物篩選，以確定出影響car0規(guī)劃的一號障礙物ob1、二號障礙物ob2；

5、步驟二，獲取ob1、ob2的實時行駛信息，并與設(shè)定的期望速度vespected一起使用預(yù)設(shè)了處理規(guī)則的有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行處理，得到實時被控車輛輸出量、實時障礙物輸出量；

6、其中，vespected表示car0在無障礙物情況下在非結(jié)構(gòu)化道路勻速行駛的速度；

7、實時被控車輛輸出量包括：car0的實時狀態(tài)；car0的實時狀態(tài)用于驗證有限狀態(tài)機(jī)是否正常運(yùn)作；

8、實時障礙物輸出量包括：ob1所屬障礙物類型、ob2所屬障礙物類型；

9、步驟三，依據(jù)實時障礙物輸出量在路徑規(guī)劃圖中對ob1、ob2進(jìn)行選擇性膨脹，得到經(jīng)過選擇性膨脹的路徑規(guī)劃圖；

10、步驟四，采用動態(tài)規(guī)劃算法對經(jīng)過選擇性膨脹的路徑規(guī)劃圖進(jìn)行處理，得到路徑凸空間、局部路徑粗解；

11、其中，步驟四的動態(tài)規(guī)劃算法采用代價函數(shù)ctotal_path；

12、

13、式中，cobstacle表示路徑動態(tài)規(guī)劃下的碰撞風(fēng)險代價，ωobstacle表示cobstacle的權(quán)重；creference表示路徑相似代價，ωreference表示creference的權(quán)重；csmoothness表示平滑性代價，ωsmoothness表示csmoothness的權(quán)重；chistoricalroute表示歷史軌跡代價，ωhistoricalroute表示chistoricalroute的權(quán)重。

14、該種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法實現(xiàn)根據(jù)本公開的實施例的方法或過程。

15、第二方面，本發(fā)明公開了一種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法，其用于動態(tài)規(guī)劃出被控車輛在非結(jié)構(gòu)化道路上行駛的最優(yōu)軌跡。

16、用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法包括：

17、如第一方面公開的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法；

18、其中，在步驟二中，實時被控車輛輸出量還包括：car0的實時參考速度vref；vref用于計算期望速度偏差代價cvelocity；

19、若ob1或ob2為第一種可能類型，則表示此障礙物不存在，不出現(xiàn)在速度規(guī)劃中；

20、若ob1或ob2為第三種可能類型，則僅在速度規(guī)劃圖中進(jìn)行膨脹；

21、所述用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法還包括：

22、步驟五，依據(jù)實時障礙物輸出量在速度規(guī)劃圖中對ob1、ob2進(jìn)行選擇性膨脹，得到經(jīng)過選擇性膨脹的速度規(guī)劃圖；

23、步驟六，采用動態(tài)規(guī)劃算法對經(jīng)過選擇性膨脹的速度規(guī)劃圖進(jìn)行處理，得到速度凸空間、局部速度粗解；

24、其中，步驟六的動態(tài)規(guī)劃算法采用代價函數(shù)ctotal_speed；

25、

26、式中，c′obstacle表示速度動態(tài)規(guī)劃下的碰撞風(fēng)險代價，ω′obstacle表示c′obstacle的權(quán)重系數(shù)；cvelocity表示期望速度偏差代價，ωvelocity表示cvelocity的權(quán)重；caccelerate表示舒適性代價，ωaccelerate表示caccelerate的權(quán)重；cjerk表示加加速度代價，ωjerk表示為cjerk的權(quán)重；

27、步驟七，采用標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃基于路徑凸空間、局部路徑粗解求解出最優(yōu)局部路徑；

28、采用標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃基于速度凸空間、局部速度粗解求解出最優(yōu)局部速度；

29、將最優(yōu)局部路徑、最優(yōu)局部速度裝配在一起得到最優(yōu)局部軌跡；

30、步驟八，隨著當(dāng)前規(guī)劃周期的更新，重復(fù)步驟一～步驟七，由最優(yōu)局部軌跡組成全局最優(yōu)軌跡。

31、該種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法實現(xiàn)根據(jù)本公開的實施例的方法或過程。

32、第三方面，本發(fā)明公開了一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序。該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面公開的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法的步驟、或/和如第二方面公開的用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法的步驟。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具備如下有益效果：

34、1、本發(fā)明對被控車輛周圍進(jìn)行實時障礙物篩選以涵蓋多障礙物場景，并引入了有限狀態(tài)機(jī)，能夠準(zhǔn)確判斷出障礙物類型，方便進(jìn)行選擇性的障礙物膨脹，給路徑規(guī)劃、速度規(guī)劃提供了可靠的避障依據(jù)，能夠給后續(xù)標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃提供更為準(zhǔn)確的最優(yōu)局部路徑、最優(yōu)局部速度，進(jìn)而裝配得到最優(yōu)局部軌跡以組成全局最優(yōu)軌跡。

35、2、本發(fā)明在進(jìn)行路徑規(guī)劃時將有限狀態(tài)機(jī)與調(diào)整了代價函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃相結(jié)合，能夠在非結(jié)構(gòu)化道路場景下進(jìn)行不同駕駛行為的穩(wěn)定切換；其中，調(diào)整了代價函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃能夠保證被控車輛在高頻決策時不易出現(xiàn)不穩(wěn)定，同時也改善了初始規(guī)劃軌跡的平滑性。

36、3、本發(fā)明在進(jìn)行速度規(guī)劃時將有限狀態(tài)機(jī)與使用常規(guī)代價函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃相結(jié)合，能夠在非結(jié)構(gòu)化道路場景下進(jìn)行速度控制的平衡過渡。

技術(shù)特征：

1.一種用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟一中，car0周圍預(yù)設(shè)范圍為：car0后方沿s軸方向距離小于l1、car0前方沿s軸方向距離小于l2所形成的路段；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟一中，實時障礙物篩選的方法包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟二中，

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟二中，處理規(guī)則基于車輛狀態(tài)、車輛行為、轉(zhuǎn)移條件進(jìn)行構(gòu)建；

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟二中，ob1所屬障礙物類型、ob2所屬障礙物類型均包括四種可能類型；

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟四中，動態(tài)規(guī)劃算法在經(jīng)過選擇性膨脹的路徑規(guī)劃圖生成若干條候選路徑，并依據(jù)ctotal_path計算出所有候選路徑的代價值；

8.一種用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法，其特征在于，其用于動態(tài)規(guī)劃出被控車輛在非結(jié)構(gòu)化道路上行駛的全局最優(yōu)軌跡；

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法，其特征在于，步驟四中，動態(tài)規(guī)劃算法在經(jīng)過選擇性膨脹的速度規(guī)劃圖生成若干個候選速度簇，并依據(jù)ctotal_speed計算出所有候選速度簇的代價值；

10.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計算機(jī)程序；所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法的步驟、或/和如權(quán)利要求8-9中任一項所述的用于非結(jié)構(gòu)化道路的動態(tài)規(guī)劃方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及智能交通控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及用于非結(jié)構(gòu)化道路的局部路徑規(guī)劃方法、動態(tài)規(guī)劃方法。本發(fā)明首先被控車輛周圍進(jìn)行實時障礙物篩選以涵蓋多障礙物場景，然后引入了有限狀態(tài)機(jī)，并在進(jìn)行路徑規(guī)劃時將有限狀態(tài)機(jī)與調(diào)整了代價函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃相結(jié)合，能夠在非結(jié)構(gòu)化道路場景下進(jìn)行不同駕駛行為的穩(wěn)定切換。其中，有限狀態(tài)機(jī)能夠準(zhǔn)確判斷出障礙物類型，方便進(jìn)行選擇性的障礙物膨脹，給路徑規(guī)劃提供了可靠的避障依據(jù)。調(diào)整了代價函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃能夠保證被控車輛在高頻決策時不易出現(xiàn)不穩(wěn)定，同時也改善了初始規(guī)劃軌跡的平滑性。本發(fā)明解決了現(xiàn)有非結(jié)構(gòu)化道路的路徑規(guī)劃未考慮多障礙物共存的情況、高頻決策時易出現(xiàn)不穩(wěn)定的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：趙曉敏,牛帥,李斌鶴,盛明皓,石碩,黨彬華
受保護(hù)的技術(shù)使用者：合肥工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9