[发明专利]基于威胁估计的智能车辆路径规划方法

说明书

本发明请求保护一种基于威胁估计的智能车辆路径规划方法，涉及智能车辆决策与控制技术领域。首先确定影响智能车辆威胁评估的多种因素如外部目标特性及环境参数等，建立基于贝叶斯网络的智能车辆威胁估计模型。在智能车辆运行过程中，采集威胁因素的实时数据，根据该模型计算外部环境中的各目标对智能车辆的威胁指数；基于各目标对智能车辆的威胁指数构造各目标对智能车辆的斥力势场模型，与智能车辆行驶的终点对智能车辆的引力势场模型融合，得到智能车辆的综合势场模型，求解后得到智能车辆的路径规划。本发明通过对影响智能车辆威胁评估的多种因素的考虑，形成对智能车辆驾驶环境的更充分的认知，以规划出更为合理、有效的行驶路径。

技术领域

本发明属于计算机和自动化技术，特别是智能车辆决策与控制技术领域，具体涉及一种利用贝叶斯网络进行智能车辆威胁估计并藉此实现智能车辆路径规划的方法。

背景技术

路径规划是智能车辆的重要组成部分，是实现智能车辆自动驾驶控制的基础。与移动机器人相比，智能车辆由于其面临高速、动态的复杂环境、严格的实时性与安全性约束等诸多因素，从而需要在路径规划时充分考虑不同类型、不同运动特征的道路车辆、行人及障碍物细节，规划出合理的路径，以支持智能车辆实现安全、高效的自动驾驶。

在现有的路径规划方法中，文献“基于人工势场法的移动机器人最优路径规划”(《航空学报》2007年S1期)采用人工势场方法实现移动机器人的局部路径规划，但并没有考虑环境对移动机器人路径规划的影响。中国专利申请：一种危险源环境下的机器人全局路径规划方法(申请号：2011100048825)仅考虑了威胁源与机器人之间的距离所造成的威胁程度，对威胁源的运动状态、身份特征、尺寸等因素并没有考虑。中国专利申请：一种车辆路径规划方法、系统及一种车载导航设备(申请号：2011103339004)依据当前位置坐标、终点坐标和实时交通路况信息动态地规划路径，未考虑外部环境中的目标对路径规划的影响，本质上属于全局路径规划。中国专利申请：一种语音播报式智能车辆路径规划装置与实施方法(申请号：2014100504696)中仅考虑了障碍物的距离、角度，并未考虑其运动状态、身份特征、尺寸等因素。文献“Threat-aware Path Planning in Uncertain UrbanEnvironments”(2010IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots&Systems)提出了一种基于威胁评估模型的自主车辆路径规划方法，威胁评估模块由意图预测器和威胁评估器组成，首先采用威胁评估算法计算出其他每辆车辆的意图可达性集合，然后根据其他车辆的意图可达性集合计算出在主车行驶路径上的威胁值，最后利用闭环快速搜索随机树算法计算一条威胁最小的路径。但该方法没有考虑环境因素、目标车辆威胁能力、智能车辆车况等因素对车辆路径规划的影响，威胁评估模型不充分。

本发明针对现有车辆路径规划方法在评估外部环境中的道路车辆、行人及障碍物等目标的威胁时，未考虑目标类型、运动特征的问题，提出一种利用贝叶斯网络进行智能车辆威胁估计并藉此实现智能车辆路径规划的方法，该方法首先构造包含目标类型、运动特征及环境因素的贝叶斯网络模型，用以估计外部环境中的道路车辆、行人及障碍物等目标的威胁指数，然后建立基于威胁指数的外部环境中的目标对智能车辆的斥力势场模型，结合智能车辆行驶的终点对智能车辆的引力势场模型，求得智能车辆在当前位置的综合势场模型，从而规划出能兼顾安全性与效率的智能车辆路径，以支持自动驾驶。

发明内容

针对以下现有的不足，提出了一种可以形成对智能车辆驾驶环境的更充分的认知，以规划出合理的路径，对智能车辆实现安全、高效的自动驾驶的基于威胁估计的智能车辆路径规划方法方法。。本发明的技术方案如下：一种基于威胁估计的智能车辆路径规划方法，其包括以下步骤：

步骤1、根据智能车辆当前位置及终点位置进行全局路径规划，获得全局最优路径；

步骤2、建立基于贝叶斯网络的智能车辆威胁估计模型，计算外部环境中的各目标对智能车辆的威胁指数；