[发明专利]使用具有加权几何成本的分段螺旋曲线的参考线平滑方法

权利要求书

1.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：

处理地图数据以生成沿从第一位置到第二位置的自动驾驶车辆路线定义参考线的多个点，其中每个点包括二维坐标并且每对连续点沿所述参考线形成参考线段；

初始化优化参数，其中所述优化参数包括每个参考线段的长度、每个点的2D坐标、每个参考线段的方向、每个参考线段的曲率以及每个参考线段的曲率变化率；

迭代地优化所述路线的所述优化参数，使得

目标函数的输出被最小化，并且

满足与所述参考线段相关联的一组约束；以及

基于经优化参数来生成平滑参考线，其中所述平滑参考线被用作用于将所述自动驾驶车辆从所述第一位置引导到所述第二位置的参考。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述目标函数包括每个参考线段的曲线长度、所述每个参考线段的所述曲率的平方以及每个参考线段的所述曲率的所述变化率的平方的总和。

3.根据权利要求2所述的方法，其中每个参考线段的所述曲线长度、所述参考线段的所述曲率的平方以及所述参考线段的所述曲率的所述变化率的平方被加权。

4.根据权利要求2所述的方法，其中所述目标函数进一步包括以下项的总和：每个参考线段的所述曲率的所述变化率的导数的平方。

5.根据权利要求1所述的方法，其中优化所述优化参数包括：

改变所述优化参数以使所述目标函数的所述输出最小化；

评估点偏差是否在偏差阈值内，所述点偏差由特定点的坐标从所述特定点的初始坐标的变化来定义；以及

如果所述点偏差超出所述偏差阈值，则重复如先前改变那样在不同方向上和/或以不同步长改变所述优化参数，直到所述目标函数的所述输出被最小化并且所述点偏差在所述偏差阈值内。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述偏差阈值是基于生成所述地图数据的一个或多个传感器的可靠性或置信度的预定阈值，其中高置信度对应于小阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，其中每个参考线段由五次多项式函数定义。

8.根据权利要求7所述的方法，其中改变所述优化参数以使得在所述参考线段的开始点处的所述五次多项式函数的输出与在所述参考线段的所述开始点处的所述自动驾驶车辆的方向相似，并且在所述参考线段的结束点处的所述五次多项式函数的输出与在下一个参考线段的开始点处的所述自动驾驶车辆的方向相似。

9.根据权利要求7所述的方法，其中所述一组约束包括条件，在所述条件中，在所述参考线段的开始点处的所述五次多项式函数的一阶导数与在所述参考线段的所述开始点处的曲率相似，并且在所述参考线段的所述结束点处的所述五次多项式函数的一阶导数与在所述下一个参考线段的所述开始点处的曲率相似。

10.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由处理器执行时致使所述处理器执行操作，所述操作包括：

处理地图数据以生成沿从第一位置到第二位置的自动驾驶车辆路线定义参考线的多个点，其中每个点具有二维坐标并且每对连续点沿所述参考线形成参考线段；

初始化优化参数，其中所述优化参数包括每个参考线段的长度、每个点的2D坐标、每个参考线段的方向、每个参考线段的曲率以及每个参考线段的曲率变化率；

优化所述路线的所述优化参数，使得

目标函数的输出被最小化，其中每个参考线段由五次多项式函数定义并且所述目标函数是基于所述五次多项式函数，并且

满足与所述参考线段相关联的一组约束；以及

基于经优化参数来生成平滑参考线，其中所述平滑参考线被用作用于将所述自动驾驶车辆从所述第一位置引导到所述第二位置的参考。

11.根据权利要求10所述的机器可读介质，其中所述目标函数包括每个参考线段的曲线长度、所述每个参考线段的所述曲率的平方以及每个参考线段的所述曲率的所述变化率的平方的总和。