[发明专利]基于智能驾驶员模型IDM的轨迹规划方法、装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种基于智能驾驶员模型IDM的轨迹规划方法、装置及存储介质，属于自动驾驶技术领域，该方法包括：基于环境感知信息和地图信息，在Frenet坐标系下生成候选轨迹簇；基于IDM确定当前车辆的周围车辆在每个候选轨迹影响下的预测轨迹；筛除候选轨迹簇中不满足预设约束条件的候选轨迹、以及与预测轨迹存在碰撞的候选轨迹，得到筛选后的候选轨迹；基于筛选后的候选轨迹确定当前车辆的规划轨迹；可以解决未考虑周围车辆的影响进行路径规划时，路径规划结果不准确的问题；考虑了自车规划轨迹对周围车辆的影响，可量化的选择出最优轨迹。同时，通过使用基于IDM的预测算法，可保证算法的实时性。

技术领域

本申请涉及一种基于智能驾驶员模型IDM的轨迹规划方法、装置及存储介质，属于自动驾驶技术领域。

背景技术

自动驾驶车辆是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能车辆。自动驾驶车辆具有自动轨迹路径的能力。自动驾驶车辆的路径规划算法通过综合分析上游感知和地图的结果，根据当前道路情况，规划出一条平稳安全且符合目的地方向的轨迹传送给下游控制模块进行轨迹跟踪，从而驱动自动驾驶车辆运行。

现有的路径规划算法不会考虑与其它道路参与者(周围车辆)的交互。为了保证安全，往往设定离前车比较大的时距和间隙，对其它车辆的轨迹预测一般采用恒速度CV模型。在处理例如匝道汇入主路，T形路口等复杂场景时，由于路况复杂多变，车流大，普通的决策规划算法无法给出最优决策，往往造成自动驾驶车辆犹豫不前，行驶顿挫，甚至停在路口或者匝道上，严重影响乘员体验和自身安全，同时给后方车流带来负面影响。

发明内容

本申请提供了一种基于智能驾驶员模型IDM的轨迹规划方法、装置及存储介质，可以解决未考虑周围车辆的影响进行路径规划时，路径规划结果不准确的问题。本申请提供如下技术方案：

第一方面，提供一种基于智能驾驶员模型IDM的轨迹规划方法，所述方法包括：

获取当前车辆的环境感知信息和地图信息；

基于所述环境感知信息和所述地图信息，在Frenet坐标系下生成候选轨迹簇，所述候选轨迹簇包括多条候选轨迹；

基于IDM确定所述当前车辆的周围车辆在每个候选轨迹影响下的预测轨迹；

筛除所述候选轨迹簇中不满足预设约束条件的候选轨迹、以及与所述预测轨迹存在碰撞的候选轨迹，得到筛选后的候选轨迹；

基于所述筛选后的候选轨迹确定所述当前车辆的规划轨迹。

可选地，所述IDM通过下式表示：

其中，Δv＝v-vlead，vLead是所述当前车辆的速度，v是所述周围车辆的当前速度，v₀是期望速度，s是间隙gap，s*是当前状态下驾驶员的期望间距，s₀是最小间隙，T是最小时距，a是最大加速度，b是舒适减速度，σ为常数；

所述周围车辆在预设时长Δt内以恒定加速度运动，所述周围车辆的速度v和间隙gap通过下式更新：

v(t+Δt)＝v(t)+(dv/dt)Δt；

令a＝dv/dt

s(t+Δt)＝P_L(t+Δt)-P(t+Δt)-L_L；