[发明专利]一种自动驾驶速度规划方法及装置

权利要求书

1.一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

根据当前车辆的位姿信息、自动驾驶系统输出的行为指令和轨迹规划层输出的轨迹信息，实时进行当前时刻至目标时刻速度曲线的更新；

对当前时刻的速度和加速度，以及目标时刻的速度和加速度进行配置，并基于多项式速度曲线算法，生成不同配置下的速度曲线，并将生成的多条速度曲线作为候选速度曲线；

通过微分求解出每条候选速度曲线的参数，所述参数包括实时速度、实时加速度和实时加加速度；

基于车辆运动学约束和候选速度曲线的参数，对候选速度曲线进行筛选，得到最优的速度曲线。

2.如权利要求1所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于，所述根据当前车辆的位姿信息、自动驾驶系统输出的行为指令和轨迹规划层输出的轨迹信息，实时进行当前时刻至目标时刻速度曲线的更新，具体步骤为：

根据当前车辆的位姿信息、自动驾驶系统输出的行为指令和轨迹规划层输出的轨迹信息，并按照预设采样周期，进行当前时刻至目标时刻时间段内，速度和时间的采样；

基于对速度和时间的采样，得到速度曲线，并实时进行当前时刻至目标时刻速度曲线的更新。

3.如权利要求1所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于，所述基于多项式速度曲线算法，生成不同配置下的速度曲线，并将生成的多条速度曲线作为候选速度曲线，具体步骤为：

基于多项式速度曲线算法，生成不同配置下的速度曲线、加速度曲线和加加速度曲线，并将生成的多条速度曲线作为候选速度曲线；

对生成的速度曲线的系数、加速度曲线的系数和加加速度曲线的系数进行计算。

4.如权利要求3所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于：所述多项式速度曲线算法为三次多项式速度曲线算法和五次多项式速度曲线算法。

5.如权利要求1所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于：所述车辆运动学约束包括位移约束、最大限速约束和最大加速度限制约束。

6.如权利要求5所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于：

所述位移约束为车辆纵向方向上的位移必须单调递增；

所述最大限速约束为车辆纵向方向上的速度不超过设定的最大限速；

所述最大加速度限制约束为车辆纵向方向上的加速度不超过设定的最大加速度限制。

7.如权利要求1所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于：所述自动驾驶速度规划的应用场景包括定速巡航、跟车和停车，且不同应用场景下的车辆运动学约束不同。

8.如权利要求7所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于，所述基于车辆运动学约束和候选速度曲线的参数，对候选速度曲线进行筛选，得到最优的速度曲线，具体步骤包括：

基于当前自动驾驶速度规划的应用场景，得到当前应用场景下的车辆运动学约束；

根据得到的当前应用场景下的车辆运动学约束，并结合候选速度曲线的参数，对候选速度曲线进行筛选，得到最优的速度曲线，所述最优的速度曲线为满足车辆运动学约束条件的速度曲线。

9.如权利要求1所述的一种自动驾驶速度规划方法，其特征在于，当得到最优的速度曲线之后，还包括：将得到的最优的速度曲线，传输给自动驾驶系统纵向控制层。

10.一种自动驾驶速度规划装置，其特征在于，包括：

更新模块，其用于根据当前车辆的位姿信息、自动驾驶系统输出的行为指令和轨迹规划层输出的轨迹信息，实时进行当前时刻至目标时刻速度曲线的更新；

生成模块，其用于对当前时刻的速度和加速度，以及目标时刻的速度和加速度进行配置，并基于多项式速度曲线算法，生成不同配置下的速度曲线，并将生成的多条速度曲线作为候选速度曲线；

求解模块，其用于通过微分求解出每条候选速度曲线的参数，所述参数包括实时速度、实时加速度和实时加加速度；

筛选模块，其用于基于车辆运动学约束和候选速度曲线的参数，对候选速度曲线进行筛选，得到最优的速度曲线。