[发明专利]一种越野环境下的无人驾驶全局路径规划及重规划方法

说明书

本发明公开了一种越野环境下的无人驾驶全局路径规划及重规划方法，具体步骤包括获取高清卫星地图信息和若干个参考点位置信息，建立局部的坐标系；获取拓扑地图，读取任务点信息并进行编辑修正生成地图文件；根据坐标系变换获取拓扑地图的全局各点位置信息；基于Astar算法实现多任务点路径规划，确定行驶过程中车辆的实时位置并进行道路阻断检测及重规划。本发明能够在自动驾驶车辆行驶过程中会通过实时显示车辆位置以及轨迹信息，并且接受感知模块的阻断信号，对阻断信号过滤处理后若触发阻断，则重置道路拓扑结构，根据当前位置信息重新规划全局路径，完成剩余任务点的全局路径规划任务。

技术领域

本发明涉及自动驾驶路径规划技术领域，特别涉及一种越野环境下的无人驾驶全局路径规划及重规划方法。

背景技术

越野环境下的自动驾驶车辆的全局路径规划具有重要的应用意义。在当前自动驾驶汽车的全局路径规划方法中，主要是在城区结构化道路下进行路径规划，依托于城区的高精度地图。高精度地图也称高分辨率地图，是一种专门为无人驾驶服务的地图。相比传统地图，高精度地图不仅能够提供道路级的导航信息，还能提供车道级的定位与导航信息。

现有技术的不足之处在于，当前的高精度地图制图方案中，需要大量的激光点云转换、拼接、标注及索引等步骤，其过程十分复杂且依赖专业的技术人员。这使得高精度地图成本高昂，专业化程度高，制作效率低下。同时，现有高精度地图的存储方式复杂，同样依赖大量人工，且解析方式繁杂，不利于自动驾驶汽车路径规划的数据解析以及可视化。同时，针对的越野环境的自动驾驶路径规划规划方法很少，相比于传统的城市结构化环境下的全局路径规划方法，越野环境地图无法提供车道级别的定位与导航信息，具有极大的不确定性、路径规划难度更大。

发明内容

本发明的目的克服现有技术存在的不足，为实现以上目的，采用一种越野环境下的无人驾驶全局路径规划及重规划方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

一种越野环境下的无人驾驶全局路径规划及重规划方法，包括：

获取卫星地图信息和参考点位置信息，建立坐标系；

获取拓扑地图，读取任务点信息并进行编辑修正生成地图文件；

根据坐标系变换获取拓扑地图的全局各点位置信息，基于Astar算法生成全局路径；

确定行驶过程中车辆的实时位置并进行道路阻断检测及重规划。

作为本发明进一步的技术方案：所述获取卫星地图信息和参考点位置信息，建立坐标系的具体步骤包括：

获取高清卫星地图信息和参考点位置信息进行局部地图建模，同时建立像素坐标系与经纬度真实坐标系，并获取坐标转换关系；

再根据坐标转换关系和弧长公式计算推导坐标原点的经纬度，利用坐标原点的经纬度进而推导卫星地图上任意点像素坐标的经纬度真实坐标。

作为本发明进一步的技术方案：所述坐标转换关系的获取具体步骤包括：

获取两点A和B的经纬度真实坐标分别为：coord(A)＝(lat_A,lng_A)、coord(B)＝(lat_B,lng_B)，以其中一点为基准点，计算两点之间的位置偏移(Δx,Δy)：

Δy＝R*α；

其中，Δx表示地球东半球由西向东方向的偏移量，Δy表示东半球由南向北方向的偏移量，R为地球的赤道半径，α＝lat_B-lat_A为A和B两点的纬度方向的夹角；

根据高清卫星地图建立平面直角坐标系，并建立像素坐标系u-v和真实坐标系x-y的纬度关系，选取两点P1和P2，其两点位置偏移为：