[发明专利]一种基于道路结构权值融合的无人车轨迹实时规划方法

摘要

本申请提供一种基于道路结构权值融合的无人车轨迹实时规划方法，适用于无人车在自主驾驶过程中的智能轨迹规划。采用的技术方案包括：1通过查表方式以简化车辆运动方程计算；2基于广度优先搜索的结构化与非结构化环境赋权方法；3动态目标区域决策；4融合车辆动力学特性的改进A*路径搜索算法；5动态场景增量式轨迹规划。利用结构化与非结构化环境赋权方法统一了各类环境下的无人车轨迹规划问题；利用动态场景增量式轨迹规划实现了轨迹的连续性和稳定性，保证无人车在低、中、高速下的运行平稳性；对车辆运动方程以及碰撞检测过程进行简化近似，通过避免浮点运算有效增强了轨迹规划算法的效率，使其达到近实时，并且保证了轨迹规划的正确性。

主权项

1.一种基于道路结构权值融合的无人车轨迹实时规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建角度‑位移增量表以简化运动方程计算，为步骤4的路径搜索算法提供车辆动力学约束；步骤2，对环境赋权获得权重地图：先将环境对象进行分类，分为车道、车道线、空地、静态障碍物、动态障碍物和参考路径；使用本领域已有的广度优先搜索算法计算出栅格地图中每个格子到每类环境对象的距离d，并根据每类环境对象的权值计算公式计算出每类环境对象在某个格子处的权值，在得到的各类环境对象的权值中，选取最大的权值设置为该格子处的权值；对栅格地图中每个格子处都使用上述权值设置方法，遍历，从而得到栅格地图对应的权重地图；得到的权重地图为步骤4的路径搜索算法提供权重约束，实现统一的轨迹规划；步骤3，动态目标区域决策：根据参考路径进行每次规划的目标区域选择，为步骤4的路径搜索算法提供搜索目标；步骤4，融合车辆动力学特性的A*路径搜索算法：基于近似最短路并融合车辆动力学特性的改进A*路径搜索算法，大幅加快A*搜索过程，并使结果路径满足汽车行驶的动力学要求；步骤5，动态场景增量式轨迹规划：对车辆的安全距离进行动态设置，保持安全距离内轨迹的稳定性，并增量式的对轨迹进行拓展搜索，以实现轨迹规划。