[发明专利]一种自动驾驶车辆规划方法和系统

说明书

本发明实施例涉及一种自动驾驶车辆规划方法和系统，所述方法包括：获取路网拓扑结构、实时交通流、道路质量和车辆电量；采用搜索算法得到第一预设数量的全局规划路径；选择初始路径；根据障碍物信息和车辆状态模式生成并行状态的第二预设数量的备选路径；对备选路径进行评价，选择状态模式；根据障碍物的预测运行轨迹和状态模式并行生成第三预设数量的可行轨迹；对可行轨迹进行评价，得到车辆的行驶轨迹。本发明从体系上将全局路径规划、局部行为规划及运动规划进行融合，避免各模块孤立分布及缺乏逻辑层次；从信息流上采用至上而下与至下而上融合方式，提高系统鲁棒性；采用并行行为假设及融合评估方式，提高系统的适应性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆规划方法和系统。

背景技术

随着人工智能技术以及现代制造业的发展，自动驾驶技术已经逐渐走进人们的日常生活，潜移默化的改变着人们的出行方式。自动驾驶技术在军用及民用上均具有巨大的应用前景。军用上，它不仅能够作为无人运输平台，还能用作无人爆破车、无人作战平台、无人巡逻与监视车辆等；民用中，除了为人类生活带来便捷之外，还能够降低交通事故发生率与提高道路通行效率。

自动驾驶技术可分为感知、定位、规划及控制四大模块。感知及定位模块相当于人类眼睛及耳朵，通过接收外界信息源来获取自身及周围目标相关信息；规划模块相当于人类大脑，通过分析自身及目标信号来做出任务、行为决策及运动规划；控制模块类似于人类手脚，执行上层的运动规划信号。

现有自动驾驶规划一般意义上理解为狭义上的决策规划，即驾驶行为规划，例如换道、跟车等行为，全局路径规划通常被纳入到人机交互层，运动规划则被纳入到控制层。在现有行为规划层中，通常采用预设优先级状态进行描述，例如按照紧急停车、循迹、换道串流方式进行。

现有技术方案中全局路径规划和运动规划程层往往是孤立单独处理，缺乏有效的耦合。同时全局路径规划至局部行为规划，再到运动规划通常采用至上而下的Top-Down形式进行处理，缺乏有效的握手反馈及二次规划。行为规划层串行处理方式虽然逻辑简单清晰，但由于是以人工合理性假设为前提，在一些复杂工况及意外情况下，容易出现处理不当；同时串行方式计算效率低下，无法适应某些紧急情况。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种自动驾驶车辆规划方法和系统，从体系上将全局路径规划、局部行为规划及运动规划进行融合，避免各模块孤立分布及缺乏逻辑层次；从信息流上采用至上而下与至下而上融合方式，提高系统鲁棒性；采用并行行为假设及融合评估方式，提高系统的适应性，以克服现有行为规划串行方式适应性较差的问题。

有鉴于此，第一方面，本发明实施例提供了一种自动驾驶车辆规划方法，包括：

获取路网拓扑结构、实时交通流、道路质量和自动驾驶车辆的电量信息；

配置所述路网拓扑结构、实时交通流、道路质量和自动驾驶车辆的电量信息的权重信息；

根据所述路网拓扑结构、实时交通流、道路质量和自动驾驶车辆的电量信息的权重信息，采用搜索算法得到第一预设数量的全局规划路径；

对所述第一预设数量的全局规划路径进行评价，根据评价结果选择初始路径；

根据所述初始路径获取障碍物信息；

调用时空描述模型，根据所述障碍物信息和所述自动驾驶车辆状态模式生成并行状态的第二预设数量的备选路径；

对所述第二预设数量的备选路径进行评价，根据评价结果对状态模式进行选择；

对所述障碍物的运动行为和轨迹进行预测，得到所述障碍物的预测运行轨迹；

根据障碍物的预测运行轨迹和所述选择的状态模式并行生成第三预设数量的可行轨迹；