[发明专利]一种局部轨迹规划方法、系统及装置

说明书

本发明公开了一种局部轨迹规划方法、系统及装置，方法为：获取感知信息和当前位姿，基于所述感知信息和当前位姿生成一条最优路径；基于所述感知信息对所述最优路径附加速度属性，根据所述最优路径与障碍物的交互情况，采取超越模式或等待模式，获取超越模式和等待模式下安全的行驶速度，如果不能获取沿最优路径行驶的安全速度，则重新生成最优路径；将所述最优路径与所述安全速度融合，生成车辆行驶轨迹，同时车辆进入监控状态行驶；并进入状态保持模式，不仅可以提升车辆在行驶过程中的舒适性，而且可以确保其快速响应交通场景的变化；同时，该框架能够避免频繁的重规划带来了计算资源的大量浪费，降低计算机运行自动驾驶系统时的计算负荷。

技术领域

本发明属于无人驾驶汽车技术领域，具体涉及一种局部轨迹规划方法、系统及装置。

背景技术

局部轨迹规划是自动驾驶系统中的重要一环。它是在全局导航的引导下，生成一条车辆可行驶的轨迹。该轨迹必须满足以下条件：满足车辆动力学约束，避免碰撞，高效和舒适等。局部轨迹规划提供了自动驾驶系统在动态交通场景中的敏捷性与安全性

由于无人驾驶系统面临的是动态的交通场景，它需要能够对于环境的变化产生敏捷的反应。而针对这一问题，当前的规划框架都只是以固定时间频率进行轨迹重规划，再不断将重规划的轨迹输出到控制系统中。这种方法过于简单，并没有考虑到两次规划之间差异性可能导致的问题。并且频繁的重规划带来了计算资源的大量浪费，以及对于规划算法时间开销的过度依赖。综上，这种框架无疑是不合适的，会导致车辆在行驶路径、速度和舒适性方面出现问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种局部轨迹规划方法、系统及装置，所提出的规划框架不仅可以提升车辆在行驶过程中的舒适性，而且可以确保其快速响应交通场景的变化，实现环境自适应重规划。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是，一种局部轨迹规划方法，包括以下步骤：

S100，获取车辆对外部环境的感知信息以及当前位姿，

S200，基于所述感知信息和当前位姿生成一条最优路径；

S300，基于S100所述感知信息以及当前位姿，对S200所述最优路径附加速度属性，根据所述最优路径与障碍物的交互情况，采取超越模式或等待模式，基于匀加速运动模型获取超越模式和等待模式下安全的行驶速度，如果不能获取沿最优路径行驶的安全速度，则根据S200重新生成最优路径；速度生成时，将车辆实际速度与轨迹期望速度的误差作为补偿项添加到计算过程；

S400，将S200所述最优路径与S300所述安全速度融合，生成车辆行驶轨迹，同时车辆进入监控状态行驶；并进入状态保持模式。

S200，采用终点状态采样的方法生成待选路径组，再从待选路径中选出最优路径，具体如下：

S201，规划距离在参考线的纵向偏移s与车辆当前速度成一次函数，可以得到参考点R，在R处以不同的横向偏移量d_i进行采样，就可以得到不同的目标状态G_i，求解G_i在笛卡尔坐标下的位姿；

S202，得到从车辆初始位姿I＝(x^(init),y^(init),θ^(init),κ^(init))到G_i的参数曲线Path_i；生成多样化的路径，即得到待选路径组；

S203，考虑静态和低速障碍物，判断每一条路径是否与障碍物发生碰撞，得到每一条路径的碰撞风险，综合考虑路径的最大曲率和离参考线的横向偏移量，计算所述碰撞风险、最大曲率和离参考线的横向偏移量损失，再进行加权求和，损失最小的就是最优路径。