数据处理方法、装置和车辆制造方法及图纸

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置和存储介质，涉及自动驾驶技术领域。在对车辆进行路径规划时，获取地图、车辆定位信息和障碍物预测轨迹；基于所述地图和所述障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图，所述时间预测价值地图用于表示不同时间下的障碍物位置，通过时间预测价值地图，保证了规划后的路径高效通行；基于所述车辆定位信息、所述时间预测价值地图和车辆状态，根据阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束，进行局部路径规划、轨迹平滑、轨迹跟踪，得到的规划路径前瞻性更好，避障效果更好；根据阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束，进行轨迹平滑、轨迹跟踪，使得路径规划后的行驶体验更舒适。行驶体验更舒适。行驶体验更舒适。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置和车辆


[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别涉及一种数据处理方法、装置和车辆。

技术介绍

[0002]车辆的自动行驶过程中，高效的路径规划和路径跟踪优化控制有助于车辆实现快速导航任务。
[0003]目前，常用的路径规划算法是A*(A
‑
Star)算法。
[0004]然而，A*算法是一种静态路网中求解最短路径的直接搜索方法，在复杂已知局部空间，传统的A*算法进行路径规划，动态避障效果差。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、车辆及存储介质，可以改善动态避障效果。
[0006]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取地图、车辆定位信息和障碍物预测轨迹；基于地图和障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图，时间预测价值地图用于表示不同时刻下所述车辆距离障碍物的远近程度；基于车辆定位信息、时间预测价值地图和车辆状态，根据阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束，进行局部路径规划，得到第一规划路径；对第一规划路径进行轨迹平滑，得到第二规划路径；基于第二规划路径进行轨迹跟踪，得到轨迹跟踪结果。
[0007]可选的，车辆状态包括车辆坐标、车辆速度、车辆航向角、车辆轮胎夹角和时间信息；阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束包括对车辆速度和车辆轮胎夹角的约束。
[0008]可选的，进行局部路径规划包括：获取第i时刻的车辆状态其中，x和y为车辆在两个维度上的坐标，v为车辆速度，为车辆航向角，θ为车辆轮胎夹角，t为规划时长；基于v
i
，根据车辆速度阈值和车辆速度变化量阈值，得到第i+1时刻的多个采样车辆速度(v1，v2，v3，...，v
n
)，n为车辆速度的采样数量；基于θ
i
，根据车辆轮胎夹角阈值和车辆轮胎夹角变化量阈值，得到第i+1时刻的多个采样车辆轮胎夹角(θ1，θ2，θ3，...，θ
m
)，m为车辆轮胎夹角的采样数量；获取任意一个采样车辆速度和任意一个采样车辆轮胎夹角的采样组合构成的集合((v1，θ1)，(v1，θ2)，...，(v
n
，θ
m
))；对应每个采样组合，得到对应的第i+1时刻的车辆状态；在多个采样组合对应的第i+1时刻的车辆状态中，根据评价函数确定第i+1时刻的目标坐标。
[0009]可选的，对应每个采样组合，得到对应的第i+1时刻的车辆状态包括：将采样组合的采样车辆速度作为v
i+1
，将采样组合的采样车辆轮胎夹角作为θ
i+1
，计算第i+1时刻的
[0010]若|θ
i
|＜ε，ε为预设值，则
[0011]若|θ
i
|≥ε，则
[0012][0013]x2+(y
‑
R)2＝R2，R＝l/tanθ
i+1
。
[0014]可选的，在根据评价函数确定第i+1时刻的目标坐标的过程中，根据权重值确定目标坐标，权重值与坐标在时间预测价值地图中的值负相关、与坐标对应的车辆速度变化量负相关、与坐标对应的车辆轮胎夹角变化量负相关。
[0015]可选的，地图是2D栅格地图；基于地图和障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图包括：根据时间变化删除动态障碍物的历史栅格，得到时间预测的2D栅格地图列表；根据障碍物预测轨迹，将2D栅格地图转化为价值图，包括，将2D栅格地图中障碍物占据的栅格赋值为1，空白栅格赋值为0，得到障碍物栅格子集和空白栅格子集；遍历障碍物栅格子集，包括，若障碍物占据的栅格相邻有空白栅格，将该空白栅格的赋值更新为该障碍物栅格的赋值减去设定值，得到新栅格，将该新栅格从空白栅格子集中删除，并加入新栅格子集；遍历新栅格子集，直至空白栅格子集为空，包括，若新栅格相邻有空白栅格，将该空白栅格的赋值更新为该新栅格的赋值减去设定值，得到新栅格。
[0016]可选的，对第一规划路径进行轨迹平滑，得到第二规划路径，包括，
[0017]基于第一规划路径中轨迹点的车辆状态f(x)，根据历史轨迹点的车辆状态和扩展卡尔曼滤波得到下一个轨迹点的车辆状态f(x
’
)；
[0018]根据车辆速度、车辆航向角、车辆轮胎夹角得出状态转移矩阵；
[0019]|θ
i
|＜ε时，对应的状态转移矩阵为：
[0020][0021]|θ
i
|≥ε时：对应的状态转移矩阵为：
[0022][0023]其中，
[0024][0025][0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032]其中，Δt为轨迹平滑后的轨迹点的时间间隔。
[0033]根据状态转移矩阵，通过在第一规划路径规划出的轨迹点的时间间隔中间插值对所述第一规划路径进行轨迹平滑，得到第二规划路径。
[0034]可选的，基于第二规划路径进行轨迹跟踪，包括，基于第二规划路径，添加先验一元因子，一元因子满足阿克曼底盘模型的运动约束；添加二元因子，二元因子满足阿克曼底盘模型运动约束、车辆速度变化量阈值、车辆轮胎夹角变化量阈值的约束。
[0035]可选的，若执行进行局部路径规划后，未得到第一规划路径，则停车并再次执行进行局部路径规划的过程。
[0036]可选的，基于障碍物预测轨迹和轨迹跟踪结果，进行碰撞预测，得到碰撞预测结果；若碰撞预测结果为会碰撞，则再次执行基于地图和障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图的过程。
[0037]可选的，若碰撞预测结果为不会碰撞，进行是否到达终点的检测，得到第一检测结果；若第一检测结果显示为没有到达终点，检测是否进行了横纵向控制，得到第二检测结果；若第二检测结果显示进行了横纵向控制，则再次执行获取时间预测价值地图、进行局部路径规划、进行轨迹平滑、进行轨迹跟踪的过程。
[0038]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种数据处理装置，其特征在于，包括路况信息获取模块、时间预测价值地图计算模块、局部路径规划模块、轨迹平滑模块和轨迹跟踪模块，其中，路况信息获取模块，用于获取地图、车辆定位信息和障碍物预测轨迹；时间预测价值地图计算模块，用于基于地图和障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图，时间预测价值地图用于表示不同时间下的障碍物位置；局部路径规划模块，用于基于车辆定位信息、时间预测价值地图和车辆状态，根据阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束，进行局部路径规划，得到第一规划路径；轨迹平滑模块，用于对第一规划路径进行轨迹平滑，得到第二规划路径；轨迹跟踪模块，用于基于第二规划路径进行轨迹跟踪，得到轨迹跟踪结果。
[0039]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种车辆，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如第一方面的数据处理方法对应的操作。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，应用于车辆，其特征在于，包括：获取地图、车辆定位信息和障碍物预测轨迹；基于所述地图和所述障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图，所述时间预测价值地图用于表示不同时刻下所述车辆距离障碍物的远近程度；基于所述车辆定位信息、所述时间预测价值地图和车辆状态，根据阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束，进行局部路径规划，得到第一规划路径；对所述第一规划路径进行轨迹平滑，得到第二规划路径；基于第二规划路径进行轨迹跟踪，得到轨迹跟踪结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆状态包括车辆坐标、车辆速度、车辆航向角、车辆轮胎夹角和时间信息；所述阿克曼底盘模型的运动约束和阈值约束包括对车辆速度和车辆轮胎夹角的约束。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述进行局部路径规划包括：获取第i时刻的车辆状态其中，x和y为车辆在两个维度上的坐标，v为车辆速度，为车辆航向角，θ为车辆轮胎夹角，t为规划时长；基于v
i
，根据车辆速度阈值和车辆速度变化量阈值，得到第i+1时刻的多个采样车辆速度(v1,v2,v3,
…
,v
n
)，n为车辆速度的采样数量；基于θ
i
，根据车辆轮胎夹角阈值和车辆轮胎夹角变化量阈值，得到第i+1时刻的多个采样车辆轮胎夹角(θ1,θ2,θ3,...,θ
m
)，m为车辆轮胎夹角的采样数量；获取任意一个所述采样车辆速度和任意一个所述采样车辆轮胎夹角的采样组合构成的集合((v1,θ1),(v1,θ2),
…
,(v
n
,θ
m
))；对应每个所述采样组合，得到对应的第i+1时刻的车辆状态；在多个所述采样组合对应的所述第i+1时刻的车辆状态中，根据评价函数确定第i+1时刻的目标坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对应每个所述采样组合，得到对应的第i+1时刻的车辆状态包括：将所述采样组合的采样车辆速度作为v
i+1
，将所述采样组合的采样车辆轮胎夹角作为θ
i+1
，计算第i+1时刻的若|θ
i
|<ε，ε为预设值，则若|θ
i
|≥ε，则
x2+(y
‑
R)2＝R2，R＝l/tanθ
i+1
。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据评价函数确定第i+1时刻的目标坐标的过程中，根据权重值确定所述目标坐标，所述权重值与坐标在所述时间预测价值地图中的值负相关、与坐标对应的车辆速度变化量负相关、与坐标对应的车辆轮胎夹角变化量负相关。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图是2D栅格地图；所述基于所述地图和所述障碍物预测轨迹，得到时间预测价值地图包括：根据时间变化删除动态障碍物的历史栅格，得到时间预测的2D栅格地图列表；根据所述障碍物预测轨迹，将2D栅格地图转化为价值图，包括，将所述2D栅格地图中障碍物占据的栅格赋值为1，空白栅格赋值为0，得到障碍物栅格子集和空白栅格子集；遍历障碍物栅格子集，包括，若障碍物占据的栅格相邻有空白栅格，将该空白栅格的赋值更新为该障碍物栅格的赋值减去设定值设定值，得到新栅格，将该新栅格从空白栅格子集中删除，并加入新栅格子集；遍历新栅格子集，直至空白栅格子集...

【专利技术属性】
技术研发人员：周建波，许林，张军，李杨，
申请(专利权)人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：