车辆运动规划方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开涉及一种车辆运动规划方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取车辆在当前环境中各障碍物的预测运动轨迹；基于预测运动轨迹确定各个障碍物的类型；根据各个障碍物的类型、预测运动轨迹以及预设的运动代价函数，获取运动代价函数的最优解；其中，运动代价函数包括碰撞型障碍物相关的代价项以及非碰撞型障碍物相关的代价项；基于运动代价函数的最优解得到车辆的当前运动轨迹。本公开可有效提升运动规划结果的合理性和可靠性。升运动规划结果的合理性和可靠性。升运动规划结果的合理性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
车辆运动规划方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车辆运动规划方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着科技发展，车辆自动驾驶在交通运输领域中已逐渐兴起。自动驾驶过程中主要需要根据感知到的车辆所处环境和预设驾驶任务，规划车辆在未来一段时间内的车辆运动轨迹，运动规划的合理与否将会直接影响车辆的自动驾驶安全性。
[0003]然而，专利技术人经研究发现，现有的车辆运动规划技术虽然考虑到诸如并行大车等与本车预测无碰撞关系的障碍物也会对本车存在潜在安全隐患，并在运动规划时采取相应的单独处理措施，但处理方式不佳，导致车辆运动规划结果的合理性较差，运动规划结果并不可靠。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种车辆运动规划方法、装置、设备及介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种车辆运动规划方法，包括：获取车辆在当前环境中各障碍物的预测运动轨迹；基于所述预测运动轨迹确定各个所述障碍物的类型；其中，所述类型包括碰撞型障碍物和非碰撞型障碍物，所述碰撞型障碍物的预测运动轨迹与所述车辆的规划路径之间具有至少部分路径重叠，所述非碰撞型障碍物的预测运动轨迹与所述车辆的规划路径之间无路径重叠；根据各个所述障碍物的类型、预测运动轨迹以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解；其中，所述运动代价函数包括所述碰撞型障碍物相关的代价项以及所述非碰撞型障碍物相关的代价项；基于所述运动代价函数的最优解得到所述车辆的当前运动轨迹。
[0006]第二方面，本公开实施例提供了一种车辆运动规划装置，包括：障碍物轨迹获取模块，用于获取车辆在当前环境中各障碍物的预测运动轨迹；障碍物类型确定模块，用于基于所述预测运动轨迹确定各个所述障碍物的类型；其中，所述类型包括碰撞型障碍物和非碰撞型障碍物，所述碰撞型障碍物的预测运动轨迹与所述车辆的规划路径之间具有至少部分路径重叠，所述非碰撞型障碍物的预测运动轨迹与所述车辆的规划路径之间无路径重叠；函数最优解获取模块，用于根据各个所述障碍物的类型、预测运动轨迹以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解；其中，所述运动代价函数包括所述碰撞型障碍物相关的代价项以及所述非碰撞型障碍物相关的代价项；车辆轨迹获取模块，用于基于所述运动代价函数的最优解得到所述车辆的当前运动轨迹。
[0007]第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述车辆运动规划方法。
[0008]第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述车辆运动规划方法。
[0009]本公开实施例提供的上述技术方案，能够基于车辆在当前环境中各障碍物的预测运动轨迹确定各个障碍物所属的类型(碰撞型障碍物或非碰撞型障碍物)，并根据各个障碍物的类型、预测运动轨迹以及预设的运动代价函数(包括碰撞型障碍物相关的代价项以及非碰撞型障碍物相关的代价项)，获取运动代价函数的最优解，最后可基于运动代价函数的最优解得到车辆的当前运动轨迹。上述方式将非碰撞型障碍物与碰撞型障碍物统一基于同一运动代价函数进行运动规划，根据函数最优解得到车辆运动轨迹，可有效提升运动规划结果的合理性和可靠性。
[0010]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0011]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0012]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本公开实施例提供的一种车辆运动规划方法的流程示意图；
[0014]图2为本公开实施例提供的一种场景识别结果示意图；
[0015]图3为本公开实施例提供的一种危险并行大车的并行时间计算原理图；
[0016]图4为本公开实施例提供的一种决策示意图；
[0017]图5为本公开实施例提供的一种运动规划示意图；
[0018]图6为本公开实施例提供的一种运动规划示意图；
[0019]图7为本公开实施例提供的一种车辆运动规划装置的结构示意图；
[0020]图8为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0022]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0023]在相关技术中，在车辆自动驾驶过程中主要针对预测将会与本车有碰撞关系(或路径占据关系)的障碍物进行车辆运动决策及规划，上述类型的障碍物可简称为碰撞型障碍物。而对于理论上与本车无碰撞关系的障碍物(诸如危险并行大车、无切入本车道的预测轨迹但有切入意图的车辆等，可统称为非碰撞型障碍物)则不会将其与碰撞型障碍物一起参与决策及规划，而是单独针对非碰撞型障碍物进行处理。具体的，现有两种主流处理方
案，以下分别进行阐述：
[0024]第一种现有方案是划分场景进行车辆运动决策和规划，将非碰撞型障碍物划分为多个类型(也可称为多个场景，每种类型对应一种场景)，对不同的场景采用不同的决策和规划策略或参数，从而实现对不同类型的非碰撞型障碍物进行符合预期的处理。这种方案虽然能够对不同场景进行相应处理，但需要在遇到不同类型的非碰撞型障碍物时，根据相应场景切换不同方案和参数，最终容易造成车辆行为的不一致，进而影响车辆的平顺性及合理性，并且在多种场景一起出现时会造成系统逻辑的混乱，破坏系统的稳定性，使最终的车辆运动规划结果不合理，甚至出现安全问题。
[0025]第二种现有方案是针对非碰撞型障碍物进行限速处理，不同类型的非碰撞型障碍物(或不同场景)将对应不同的路径限速。第二种方案虽然避免了第一种方案在切换过程中可能存在的问题，但第二种方案直接针对非碰撞型障碍物进行限速处理的方式直接压缩了决策和规划的空间，导致无法保证找到最优的运动规划结果，严重情况下会导致规划无解而引起车辆急刹。
[0026]综上，现有针对非碰撞型障碍物进行单独处理的方式不佳，导致车辆运动规划结果的合理性较差，运动规划结果并不可靠，容易影响车辆的自动驾驶安全性。
[0027]针本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆运动规划方法，其特征在于，包括：获取车辆在当前环境中各障碍物的预测运动轨迹；基于所述预测运动轨迹确定各个所述障碍物的类型；其中，所述类型包括碰撞型障碍物和非碰撞型障碍物，所述碰撞型障碍物的预测运动轨迹与所述车辆的规划路径之间具有至少部分路径重叠，所述非碰撞型障碍物的预测运动轨迹与所述车辆的规划路径之间无路径重叠；根据各个所述障碍物的类型、预测运动轨迹以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解；其中，所述运动代价函数包括所述碰撞型障碍物相关的代价项以及所述非碰撞型障碍物相关的代价项；基于所述运动代价函数的最优解得到所述车辆的当前运动轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述障碍物的类型、预测运动轨迹以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解的步骤，包括：在所述障碍物中包含非碰撞型障碍物的情况下，从所述非碰撞型障碍物中选取目标非碰撞型障碍物，并基于所述目标非碰撞型障碍物对应的第一预测运动轨迹获取所述目标非碰撞型障碍物对应的第一时空占据信息；在所述障碍物中包含碰撞型障碍物的情况下，将每个所述碰撞型障碍物均作为目标碰撞型障碍物，并基于所述目标碰撞型障碍物对应的第二预测运动轨迹获取所述目标碰撞型障碍物对应的第二时空占据信息；根据所述第一时空占据信息、所述第二时空占据信息以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一时空占据信息、所述第二时空占据信息以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解的步骤，包括：根据所述第一时空占据信息和所述第二时空占据信息确定所述非碰撞型障碍物对应的第一决策结果以及所述碰撞型障碍物对应的第二决策结果；根据所述第一决策结果、所述第二决策结果、所述第一时空占据信息、所述第二时空占据信息以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一决策结果、所述第二决策结果、所述第一时空占据信息、所述第二时空占据信息以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解的步骤，包括：基于所述第一时空占据信息确定所述目标非碰撞型障碍物在ST时空图中的第一时空占据区域，以及基于所述第二时空占据信息确定所述目标碰撞型障碍物在所述ST时空图中的第二时空占据区域；根据所述第一决策结果获取所述车辆在所述第一时空占据区域内的期望速度；根据所述第一时空占据区域及所述期望速度、所述第二时空占据区域、所述第二决策结果以及预设的运动代价函数，获取所述运动代价函数的最优解。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一决策结果获取所述车辆在所述第一时空占据区域内的期望速度的步骤，包括：基于所述目标非碰撞型障碍物对应的第一预测运动轨迹确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：田晓生，李凯伦，吴金强，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：