【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动驾驶，具体涉及一种安全行驶走廊变步长搜索方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、对于自动驾驶车辆而言，需要在各种复杂多变的行驶环境下做出安全、合理、高效的行驶策略。通过高精度地图，结合各类传感器融合，可以对周围环境进行建模，而代价地图是用来描述周围环境信息的一种常见的方法。它能够通过对环境进行栅格化处理，方便下游规划器完成更精细的轨迹规划。
2、为了保证车辆轨迹是安全无碰撞的，需要进一步构建车辆的安全行驶走廊。现有的安全行驶走廊构建方法是通过固定采样步长的策略，以当前车辆位置为圆心，构建包络圆，进而可以将环境膨化，将自车视为质点。接着在搜索空间内不断探索，直到探索到安全边界点，这个过程可能会产生大量中间搜索节点，搜索效率低，耗时大，进而影响整个自动驾驶系统性能。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种更高效的安全行驶走廊变步长搜索方法、设备及存储介质。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术公开一种安全行驶走廊变步长搜索方法，包括：
4、步骤s1：获取代价地图的先验信息，根据自车位置点信息，建立初始粗搜索节点；
5、步骤s2：对初始粗搜索节点进行与障碍物的碰撞风险预测；
6、若存在碰撞风险，则选择上一个无碰撞风险的粗搜索节点作为初始精搜索节点，并进入步骤s3进行精搜索；
7、若不存在碰撞风险，则
8、首先，根据该粗
9、其次，根据该粗搜索节点与目标节点，重新建立粗搜索范围；
10、然后，根据选择的粗搜索步长，重新确定粗搜索范围内的所有粗搜索节点；
11、最后，以下一个粗搜索节点作为下一次循环的初始粗搜索节点进行碰撞风险预测，直至找到存在碰撞风险的节点，
12、或，
13、对所有粗搜索节点均进行了碰撞风险预测后，以最后一个粗搜索节点作为初始精搜索节点，进入步骤s3进行精搜索；
14、步骤s3：根据自车几何结构信息和障碍物几何位置信息，从初始精搜索节点开始依次对精搜索范围内的每个精搜索节点进行精搜索，直至找到具有碰撞风险的精搜索节点，并以上一个无碰撞风险的精搜索节点作为安全走廊的边界点。
15、在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：
16、作为优选的方案，步骤s2中，当不存在碰撞风险时，
17、若粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值为无碰代价时，则选择粗搜索步长dmax；
18、若粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值为外切圆代价时，则选择粗搜索步长dmid；
19、若粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值为内切圆代价时，则选择粗搜索步长dmin；
20、其中：dmax＞dmid＞dmin。
21、作为优选的方案，步骤s3包括：
22、步骤s3.1：根据初始精搜索节点与目标节点，建立精搜索范围；
23、步骤s3.2：根据精搜索步长，确定精搜索范围内的所有精搜索节点；
24、步骤s3.3：根据自车几何结构信息和障碍物几何位置信息，从初始精搜索节点开始，依次对精搜索范围内的每个精搜索节点进行与障碍物的碰撞风险预测，直至找到存在碰撞风险的节点，或对所有精搜索节点均进行了碰撞风险预测；
25、当找到存在碰撞风险的节点，则选择上一个无碰撞风险的精搜索节点作为安全走廊的边界点。
26、作为优选的方案，若在精搜索过程中，对全部精搜索节点均进行了碰撞风险预测，且没有找到存在碰撞风险的节点，则选择初始精搜索节点作为安全走廊的边界点。
27、第二方面，本专利技术公开一种安全行驶走廊变步长搜索设备，包括：
28、获取模块，用于获取代价地图的先验信息，根据自车位置点信息，建立初始粗搜索节点；
29、粗搜索模块，用于对初始粗搜索节点进行与障碍物的碰撞风险预测；
30、若存在碰撞风险，则选择上一个无碰撞风险的粗搜索节点作为初始精搜索节点，并执行精搜索模块内的方法，进行精搜索；
31、若不存在碰撞风险，则
32、首先，根据该粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值，选择不同长度的粗搜索步长；
33、其次，根据该粗搜索节点与目标节点，重新建立粗搜索范围；
34、然后，根据选择的粗搜索步长，重新确定粗搜索范围内的所有粗搜索节点；
35、最后，以下一个粗搜索节点作为下一次循环的初始粗搜索节点进行碰撞风险预测，直至找到存在碰撞风险的节点，
36、或，
37、对所有粗搜索节点均进行了碰撞风险预测后，以最后一个粗搜索节点作为初始精搜索节点，执行精搜索模块内的方法，进行精搜索；
38、精搜索模块，用于根据自车几何结构信息和障碍物几何位置信息，从初始精搜索节点开始依次对精搜索范围内的每个精搜索节点进行精搜索，直至找到具有碰撞风险的精搜索节点，并以上一个无碰撞风险的精搜索节点作为安全走廊的边界点。
39、作为优选的方案，粗搜索步长选择单元用于对粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值进行判断；
40、若粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值为无碰代价时，则选择粗搜索步长dmax；
41、若粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值为外切圆代价时，则选择粗搜索步长dmid；
42、若粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值为内切圆代价时，则选择粗搜索步长dmin；
43、其中：dmax＞dmid＞dmin。
44、作为优选的方案，精搜索模块包括：
45、精搜索范围建立单元，用于根据初始精搜索节点与目标节点，建立精搜索范围；
46、精搜索节点确定单元，用于根据精搜索步长，确定精搜索范围内的所有精搜索节点；
47、精搜索单元，用于根据自车几何结构信息和障碍物几何位置信息，从初始精搜索节点开始，依次对精搜索范围内的每个精搜索节点进行与障碍物的碰撞风险预测，直至找到存在碰撞风险的节点，或对所有精搜索节点均进行了碰撞风险预测；
48、当找到存在碰撞风险的节点，则选择上一个无碰撞风险的精搜索节点作为安全走廊的边界点。
49、作为优选的方案，精搜索单元内的方法还包括：
50、若在精搜索过程中，对全部精搜索节点均进行了碰撞风险预测，且没有找到存在碰撞风险的节点，则选择初始精搜索节点作为安全走廊的边界点。
51、第三方面，本专利技术公开一种存储介质，存储介质存储有一个或多个计算机可读的程序，一个或多个程序包括指令，指令适于由存储器加载并执行上述任一种安全行驶走廊变步长搜索方法。
52、本专利技术公开一种安全行驶走廊变步长搜索方法、设备及存储介质，其具有以下有益效果：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，所述步骤S2中，当不存在碰撞风险时，
3.根据权利要求1或2所述的安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
4.根据权利要求3所述的安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，若在精搜索过程中，对全部精搜索节点均进行了碰撞风险预测，且没有找到存在碰撞风险的节点，则选择初始精搜索节点作为安全走廊的边界点。
5.安全行驶走廊变步长搜索设备，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的安全行驶走廊变步长搜索设备，其特征在于，所述粗搜索步长选择单元用于对粗搜索节点在代价地图中对应的栅格代价值进行判断；
7.根据权利要求5或6所述的安全行驶走廊变步长搜索设备，其特征在于，所述精搜索模块包括：
8.根据权利要求7所述的安全行驶走廊变步长搜索设备，其特征在于，所述精搜索单元内的方法还包括：
9.存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或多个计算机可读的程序，一个或多个
...【技术特征摘要】
1.安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，所述步骤s2中，当不存在碰撞风险时，
3.根据权利要求1或2所述的安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
4.根据权利要求3所述的安全行驶走廊变步长搜索方法，其特征在于，若在精搜索过程中，对全部精搜索节点均进行了碰撞风险预测，且没有找到存在碰撞风险的节点，则选择初始精搜索节点作为安全走廊的边界点。
5.安全行驶走廊变步长搜索设备，其特征在于，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：何弢，廖文龙，朱少杰，张润玺，
申请(专利权)人：酷哇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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