[发明专利]一种车辆路径规划方法及装置

说明书

本申请公开一种车辆路径规划方法及装置，获取车道中心线信息，基于车道中心线信息建立frenet坐标系；采用人工势场法对车辆所处的静态环境进行处理，并确定半全局路径，依据该半全局路径结合车辆所处的动态环境，即结合车辆的初始航向角与车辆相对于道路基准线的横向偏移量，确定多条候选路径，采用代价函数从所有候选路径中确定出代价最低的最优局部路径并转换至笛卡尔坐标系下，使车辆基于笛卡尔坐标系下的最优局部路径行驶，满足在复杂动态环境下规划出一条最优局部路径的要求，能够提高规划算法的实时性与鲁棒性。

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，更具体地说，涉及一种车辆路径规划方法及装置。

背景技术

车辆路径规划是指在有障碍物的环境中，考虑车辆动力学约束以及遵守交通规则的情况下，为车辆提供一条能到达目标位置的安全无碰撞路径。由于车辆所处的动态环境日益复杂，且具有大量不确定性因素，因此对车辆路径规划提出的要求也越来越高。目前常用的路径规划算法包括基于势场法的路径规划算法、基于搜索的路径规划算法、基于采样的路径规划算法和基于离散优化的路径规划算法。

使用势场法的路径规划算法中，可以利用构建的势场函数确定一条无碰撞路径，但其安全性与精确度很大程度上取决于所建立势场函数的准确度，且易产生局部最优规划路径出现目标不可达的问题。

使用搜索的路径规划算法中，可以将车辆所处的连续状态空间离散为网格单元，用被占用的单元格表示障碍物，将原来的环境转化为一个搜索图，再采用图搜索算法搜索最优路径。但基于搜索的路径规划算法的网格单元的分辨率会直接影响到路径规划的最优性、路径规划算法的计算效率以及查找路径所需的内存使用。

使用采样的路径规划算法中，对描述车辆位置与方向的状态空间进行随机采样，从而构造从初始位置到目标位置的无碰撞路径。但是该种算法主要用于解决高维空间中的规划问题，适用性较差，难以符合日益复杂的动态环境的规划要求。

使用离散优化的路径规划算法中，先利用车辆运动的微分方程的数值积分计算出一组有限候选路径，然后从计算出的有限候选路径中，选择成本最小化的最优路径。该种算法虽然可以减少解的空间和实时进行规划，但是面临日益复杂的动态环境，其求解代价较大。

由此可知，面对日益复杂的动态环境，目前的路径规划算法对于车辆路径规划都具有一定的局限性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种车辆路径规划方法及装置，以解决在面对日益复杂的动态环境时，现有技术中路径规划算法对于车辆路径规划具有局限性的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一方面，本发明实施例提供一种车辆路径规划方法，所述方法包括：

获取车道中心线信息，基于所述车道中心线信息建立frenet坐标系；

基于人工势场法建立所述frenet坐标系下静态环境对应的势场，根据车辆在所述势场中的受力情况以及预设步长，确定所述车辆的半全局路径；

以所述半全局路径为参考基准线，基于车辆的初始航向角与所述车辆相对于道路基准线的横向偏移量，确定多条候选路径，所述候选路径由三次样条曲线表征，每条候选路径对应一个终点横向偏移量；

基于候选路径的代价函数评价所有候选路径，从所有候选路径中确定出一条代价最低的最优局部路径；

将所述最优局部路径转换至笛卡尔坐标系下，使所述车辆基于笛卡尔坐标系下的最优局部路径行驶。

可选的，使所述车辆基于笛卡尔坐标系下的最优局部路径行驶的情况下，还包括：

判断所述车辆是否到达预设的目标位置；

若到达，结束对车辆的路径规划；