【技术实现步骤摘要】
本公开涉及路径规划领域，特别是涉及一种路径规划方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、路径规划问题在路径规划的节点均已知的情况下(可以建出图论模型的情况下)，常采用基于搜索的路径规划算法来求解。在该场景下，我们需要同时求单个起点和若干个终点之间的最短路径，解决这一类问题的算法称为单源最短路径算法，通常采用常见的基于搜索的单源最短路算法有dijkstra算法，spfa算法等。若解决单个起点和单个终点的最短路径问题，常见的算法有a*算法，d*算法，theta*算法等。
2、但由于在高维空间下的路径规划问题中，基于图搜索的路径规划算法会出现求解速度差、地图建模难度高等问题。为了保证效率，常采用rrt*、bit*等基于采样方法的路径规划算法。该类算法从搜索空间中选取合适的样本，以将搜索空间减少到仅选定的样本中，且可以同时对采样的搜索空间执行规划。
3、但在许多需要使用基于采样方法的路径规划算法的实际场景中，运动的物体在转向时存在一定的转弯半径约束限制，为了使用基于采样的路径规划算法解决转弯半径的约束限制该问题，往往会使算法的性能变低。
4、因此，需要对路径规划采样算法(如rrt*算法、bit*算法)进行优化，以在解决转弯半径约束限制问题的同时，使算法性能不会显著降低。
技术实现思路
1、本公开要解决的一个技术问题是，如何对路径规划采样算法进行优化，以在解决转弯半径约束限制问题的同时，使算法性能不会显著降低。
2、根据本公开的第一个方面，提
3、可选地，基于所述最短直线行驶距离和最大转向角度，优化路径规划采样算法，包括：基于所述最短直线行驶距离和所述最大转向角度，对路径规划采样算法中的扩展树搜索步骤进行优化，优化后的扩展树搜索步骤被配置为，在扩展树中搜索到采样点的代价最小的父节点时，忽略所述扩展树中与所述采样点之间的距离小于所述最短直线行驶距离或者转向角度大于所述最大转向角度的节点。
4、可选地，所述扩展树中的节点到所述采样点的代价分别与第一代价和第二代价正相关，所述第一代价用于表征到达该节点的最小代价，所述第二代价用于表征该节点与所述采样点之间的距离。
5、可选地，优化后的扩展树搜索步骤被配置为，将所述扩展树中满足如下公式的节点作为采样点的父节点，
6、
7、其中，i表示采样点，dist[i][dir]表示到达采样点i且进入方向为dir的最短路径长度，j表示扩展树中的节点，dirk表示节点j的进入方向，dist[j][dirk]表示以方向dirk到达节点j的最短路径长度，edge[j][i]表示节点i与节点j之间的距离，r表示最大转向角度，d表示最短直线行驶距离。
8、可选地，基于所述最短直线行驶距离和最大转向角度，优化路径规划采样算法，包括：基于所述最短直线行驶距离和所述最大转向角度，对路径规划采样算法中的路径平滑步骤进行优化，优化后的路径平滑步骤被配置为，遍历所述运动路径中的每个节点，判断该节点是否符合约束条件，若符合约束条件，则将该节点从所述运动路径中删除，并将所述运动路径中该节点的前一个节点与该节点的后一个节点相连，其中，所述约束条件包括：所述运动路径中该节点的前一个节点与该节点的后一个节点之间的距离大于或等于所述最短直线行驶距离；和/或所述运动物体由该节点的前一个节点运动到该节点的后一个节点的转向角度小于或等于所述最大转向角度。
9、可选地，该方法还包括：将所述运动物体在各个节点的进入方向映射为预先设定的多个方向中一个方向。
10、根据本公开的第二个方面，提供了一种路径规划方法，包括：将起始位置添加到扩展树；判断是否满足结束条件；若不满足结束条件，则迭代执行如下流程直至满足结束条件：在地图中随机采样，得到采样点；在所述扩展树中搜索到所述采样点的代价最小的父节点；基于所述父节点和所述采样点，确定生长点，并将生长点添加到所述扩展树中；基于所述扩展树得到由所述起始位置到终点位置的运动路径。
11、可选地，在所述扩展树中搜索与所述采样点的代价最小的父节点，包括：忽略所述扩展树中与所述采样点之间的距离小于所述最短直线行驶距离或者转向角度大于所述最大转向角度的节点。
12、可选地，该方法还包括：遍历所述运动路径中的每个节点，判断该节点是否符合约束条件，若符合约束条件，则将该节点从所述运动路径中删除，并将所述运动路径中该节点的前一个节点与该节点的后一个节点相连，其中，所述约束条件包括：所述运动路径中该节点的前一个节点与该节点的后一个节点之间的距离大于或等于所述最短直线行驶距离；和/或所述运动物体由该节点的前一个节点运动到该节点的后一个节点的转向角度小于或等于所述最大转向角度。
13、根据本公开的第三个方面，提供了一种路径规划装置，包括：设定模块，用于基于运动物体的转向能力设定最短直线行驶距离和最大转向角度，所述最短直线行驶距离用于表征所述运动物体为实现转向而需最短行驶的直线距离，所述最大转向角度用于表征所述运动物体在所述最短直线行驶距离下最多能够完成的转向角度；优化模块，用于基于所述最短直线行驶距离和最大转向角度，优化路径规划采样算法；路径规划模块，用于基于优化后的路径规划采样算法确定所述运动物体从起始位置到终点位置的运动路径。
14、可选地，所述优化模块基于所述最短直线行驶距离和所述最大转向角度，对路径规划采样算法中的扩展树搜索步骤进行优化，优化后的扩展树搜索步骤被配置为，在扩展树中搜索到采样点的代价最小的父节点时，忽略所述扩展树中与所述采样点之间的距离小于所述最短直线行驶距离或者转向角度大于所述最大转向角度的节点。
15、可选地，所述扩展树中的节点到所述采样点的代价分别与第一代价和第二代价正相关，所述第一代价用于表征到达该节点的最小代价，所述第二代价用于表征该节点与所述采样点之间的距离。
16、可选地，优化后的扩展树搜索步骤被配置为，将所述扩展树中满足如下公式的节点作为采样点的父节点，
17、
18、其中，i表示采样点，dist[i][dir]表示到达采样点i且进入方向为dir的最短路径长度，j表示扩展树中的节点，dirk表示节点j的进入方向，dist[j][dirk]表示以方向dirk到达节点j的最短路径长度，edge[j][i]表示节点i与节点j之间的距离，r表示最大转向角度，d表示最短直线行驶距离。
19、可选地，所述优化模块基于所述最短直线行驶距离和所述最大转向角度，对路径规划采样算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述最短直线行驶距离和最大转向角度，优化路径规划采样算法，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，优化后的扩展树搜索步骤被配置为，将所述扩展树中满足如下公式的节点作为采样点的父节点，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述最短直线行驶距离和最大转向角度，优化路径规划采样算法，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.一种路径规划方法，其特征在于，包括：
8.一种路径规划装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，包括：
10.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任何一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述最短直线行驶距离和最大转向角度，优化路径规划采样算法，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，优化后的扩展树搜索步骤被配置为，将所述扩展树中满足如下公式的节点作为采样点的父节点，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述最短直线...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘泽铭，李佳骏，
申请(专利权)人：第四范式北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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