[发明专利]一种智能车局部路径规划方法及其装置、车辆

摘要

本发明公开了一种智能车局部路径规划方法及装置、车辆，该方法包括：S1，采集车辆实际行驶信息、期望路径信息及障碍物信息；S2，根据S1采集的信息，确定障碍物当前有效位置；S3，根据障碍物在当前有效位置及期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径；在障碍物阻挡当前期望路径的情形下，寻找避开障碍物的最优关键点：存在最优关键点进入S4，反之进入S5；S4，将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，并作为更新的期望路径返回S3；S5，生成倒车路径或掉头路径。本发明所生成的曲线符合车辆运动学规律，并且只需测量车身相关参数即可完成对不同车辆的适应性匹配。

主权项

1.一种智能车局部路径规划方法，其特征在于，包括：S1，采集车辆实际行驶信息、期望路径信息以及障碍物信息；S2，根据S1采集到的各信息，确定障碍物在当前时刻的有效位置；S3，根据S2计算得到的障碍物在当前时刻的有效位置及S1中采集到的期望路径信息，在障碍物未阻挡当前期望路径的情形下，则当前期望路径是最终路径，并发送给车辆控制层；在障碍物阻挡了当前期望路径的情形下，寻找能够避开障碍物的最优关键点：在存在最优关键点的情形下进入S4，在不存在最优关键点的情形下进入S5；S3具体包括寻找左关键点以及右关键点；S4，将S3中寻找到的最优关键点加入已有的关键点序列中，关键点序列中各关键点的前后排序原则是沿期望路径方向距离自车的距离大小依序排列，关键点序列中的第一个关键点为车辆当前所在点，关键点序列中的最后一个关键点为期望路径的终点，用双圆弧合成曲线将关键点序列中的每一个关键点与该关键点相邻的前、后的两个关键点连接，形成避障路径，并作为更新的期望路径返回S3；S5，生成倒车路径或掉头路径，并发送给车辆控制层；在寻找到了左关键点和右关键点的情形下，S4之前还包括：S6，在S3寻找到的各关键点中选取最优关键点，S6具体包括：S61，根据S3确定的左关键点和右关键点，利用下面的代价函数公式分别计算当前左关键点和右关键点的代价函数值：C_left＝k₁·d_leftvehicel/d_keypoints+k₂·d_left；C_right＝k₁·d_rightvehilce/d_keypoints+k₂·d_right；式中：d_leftvehicle为上一个关键点与当前左关键点的左偏距，d_rightvehicle为上一个关键点与当前右关键点的右偏距，d_keypoints为上一个关键点与当前左关键点/当前右关键点的前/后偏距，d_left为当前左关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，d_right为当前右关键点与有效障碍物的最近路径点的距离，k₁、k₂为权重系数，C_left为当前左关键点的代价函数值，C_right为当前右关键点的代价函数值；S62，选取C_left和C_right中较小的一个关键点作为最优关键点。