[发明专利]路径规划方法和设备、计算机可读存储介质

说明书

本发明揭示了一种路径规划方法和设备、计算机可读存储介质，所述路径规划方法包括：在初始点和目标点之间生成开放列表；对开放列表中的节点根据代价最小原则逐次获得当前节点，分析每次的当前节点是否为最优节点并依据分析结果扩展开放列表，直至一个当前节点成为最优节点；以及至少依据所述最优节点进行路径规划。本发明通过代价最小原则获得当前节点，实现了计算过程的简化，可以快速遍历所有可行的点并评估出最优节点，有效缩短计算时间，提高计算效率。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种路径规划方法和设备、计算机可读存储介质。

背景技术

自动驾驶已经成为人们耳熟能详的技术名词，但是自动驾驶技术的开发依然任重道远。

自动驾驶或者无人驾驶的车辆在运动，往往处于动态变化的环境中。在这种情况下，规划算法需要根据车辆实时位置和局部环境信息更新规划轨迹，以达到避障的目的。也就是说，虽然在理想情况下，车辆的规划轨迹与参考轨迹比较吻合，但车辆避障或车辆离参考线较远时，需要有一段路线将当前位置与目标点连接起来，同时避免与障碍物的碰撞。

发明内容

本发明的主要目的在于解决快速高效的进行路径规划的问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种路径规划方法，用于进行初始点和目标点之间的寻路，包括：

在初始点和目标点之间生成开放列表；

对开放列表中的节点根据代价最小原则逐次获得当前节点，分析每次的当前节点是否为最优节点并依据分析结果扩展开放列表，直至一个当前节点成为最优节点；以及

至少依据所述最优节点进行路径规划。

可选的，所述代价最小原则考虑的因素包括：

安全性、参考线的匹配效果、父子节点之间的移动代价以及父节点的代价值。

可选的，所述分析每次的当前节点是否为最优节点并依据分析结果扩展开放列表包括：

分析所述当前节点和所述目标点之间的距离是否小于阈值，若否，则进行扩展开放列表；反之，则继续判断所述当前节点和所述目标点之间是否能直接生成一段无碰撞的RS曲线，若否，则将所述当前节点存入封闭列表，若是，则所述当前节点为最优节点。

可选的，所述扩展开放列表包括：

将与所述当前节点相邻的无碰撞且不属于封闭列表的扩展节点存入所述开放列表中。

可选的，将所述扩展节点存入所述开放列表中时，所述扩展节点的代价也存入。

可选的，所述扩展节点的代价包括行驶代价和启发代价。

可选的，所述行驶代价的计算公式为：

C_traj＝C_cur+C_{cur_new}+C_obs+C_ref

其中，C_cur为父节点的代价，C_{cur_new}为父子节点之间的移动代价，C_obs为扩展节点与障碍物的距离代价，C_ref为与参考点之间的距离代价。

可选的，所述父子节点之间的移动代价的计算公式如下：

C_{cur_new}＝C_{step_num}+C_{gear_change}+C_steer+C_{steer_change}