【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、一些交通工具提供自主或自动停车来帮助驾驶员。然而，由于大的搜索空间和复杂的环境(例如，移动和静止对象的组合)，运动规划(例如，用于在停车环境中导航以在特定空间中停车或响应召唤请求的驾驶路径)通常在计算上是昂贵的。例如，运动规划可以涉及使用路径规划器和速度规划器两者来在复杂的停车环境中提供无碰撞轨迹，并进行决策(例如让行、偏置、超车)来处理静态和动态对象。此外，路径搜索通常涉及相对较长的距离，这导致在这种场景中执行运动规划的计算成本较大。
技术实现思路
1、本文档描述了具有用于基于图形搜索的规划的可变网格分辨率的运动规划的技术和系统。示例系统包括处理器，该处理器获得初始姿态(例如，源节点)、目标姿态(例如，目标节点)以及停车环境或类似道路的障碍物地图。处理器还可以获得参考路径。然后，处理器使用运动规划算法和障碍物地图(以及参考路径，如果可用)通过使用用于基于图形的搜索的两个或更多的网格分辨率来确定路径(或轨迹)。路径包括用于从初始姿态导航到目标姿态的一系列航路点。每个航路点包括二维(2d)位置信息或坐标以及可选的时间信息或坐标(如果是3d轨迹)。处理器使用辅助驾驶或自主驾驶系统控制主交通工具的操作，以沿着路径或轨迹朝向目标姿态进行操纵。以此方式，示例系统对整个路径距离执行路径或轨迹搜索，但对靠近目标姿态的图形搜索部分使用较粗糙的网格分辨率。这允许用于自主停车的运动规划，特别是在包括静态和动态对象的停车环境中，能够以计算效率更高的方式进行处理。
2、本文档还
3、本
技术实现思路
在具体实施方式和附图中介绍了与具有用于基于图形搜索的规划的可变网格分辨率的运动规划相关的简化概念。本
技术实现思路
并非旨在标识出要求保护的主题的必要特征，也并非旨在确定要求保护的主题的范围。
【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述一系列航路点的所述子集包括所述主交通工具沿着所述路径的预定操作时间的位置坐标。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于：
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述至少一个吸引势场进一步包括参考路径势场，所述参考路径势场是所述主交通工具与参考路径之间的横向距离的函数，所述横向距离垂直于所述参考路径。
12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于图形搜索的算法包括用于寻找从初始姿态到目标姿态的最佳路径的混合A星(A*)、A*、Dijkstra算法的变体。<...
【技术特征摘要】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述一系列航路点的所述子集包括所述主交通工具沿着所述路径的预定操作时间的位置坐标。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于：
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述至少一个吸引势场进一步包括参考路径势场，所述参考路径势场是所述主交通工具与参考路径之间的横向距离的函数，所述横向距离垂直于所述参考路径。
12.如权利要求...
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