[发明专利]基于矢量地图和栅格地图的自动驾驶车辆路径规划方法

说明书

本发明提供了一种基于矢量地图和栅格地图的自动驾驶车辆路径规划方法，包括：通过全局矢量地图规划出自动驾驶车辆的当前位置至目标点的全局最短路径；获取自动驾驶车辆的当前位置的当前局部栅格地图；根据全局最短路径，基于局部栅格地图计算得到局部运动路径，以便于根据局部运动路径控制自动驾驶车辆行进至所述目标点。本发明在全局路径规划层使用矢量地图作为环境模型，在局部运动路径规划层使用栅格地图作为环境模型，即在不同规划层采用不同的地图作为环境模型，同时配合采用不同类型的规划算法，同时满足了实际场景下对算法实时性和准确性，并且，矢量地图和栅格地图相结合的算法大大降低了对于系统运算资源的占用。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，更具体地说，涉及一种基于矢量地图和栅格地图的自动驾驶车辆路径规划方法。

背景技术

自动驾驶是当前智能交通的重要发展方向，而路径规划技术是自动驾驶的核心技术之一，是智能车辆导航和控制的基础。

自动驾驶车辆路径规划技术分为全局路径规划和局部运动路径规划，其中全局路径规划负责规划出从起点到终点的最短路径，而局部运动路径规划负责规划出满足车辆非完整约束、能够实时壁障、包含时间序列控车信息的局部运动路径。

现有的自动驾驶路径规划方法中，采用的是单一使用全局路径规划或者局部运动路径规划，其运算量大，占用大量系统资源，并且，使用单一的局部运动路径规划对车载传感器的要求高，路径规划准确性差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于矢量地图和栅格地图的自动驾驶车辆路径规划方法，包括：

通过全局矢量地图，规划出自动驾驶车辆的当前位置至目标点的全局最短路径；

实时采集环境信息，并将所述环境信息转化为点云数据，映射为当前局部栅格地图；

根据所述全局最短路径，基于所述当前局部栅格地图，并结合局部定位信息，利用局部规划算法计算得到局部运动路径，以便于根据所述局部运动路径控制所述自动驾驶车辆行进至所述目标点。

优选地，所述“通过全局矢量地图，规划出自动驾驶车辆的当前位置至目标点的全局最短路径”包括：

通过地图采集工具，获取全局矢量地图，并将所述全局矢量地图解析为全局路径的有向带权节点拓扑图；其中，所述全局矢量地图包括坐标点集构成的道路点图和点云数据构成的语音数据图；

通过环境信息采集装置采集当前点云信息；根据全局定位算法，对所述当前点云信息与所述点云数据进行匹配，并根据匹配结果确定所述自动驾驶车辆在所述全局矢量地图中的全局坐标变换信息；

接收用户基于所述全局矢量地图设定的全局目标点；

根据所述有向带权节点拓扑图、全局坐标变换信息和所述全局目标点，计算出从所述自动驾驶车辆的当前位置到所述全局目标点的最短全局路径。

优选地，所述“通过地图采集工具，获取全局矢量地图，并将所述全局矢量地图解析为全局路径的有向带权节点拓扑图；其中，所述全局矢量地图包括坐标点集构成的道路点图和点云数据构成的语音数据图”包括：

采集得到所述全局矢量地图；

运行全局地图解析器，对所述全局矢量地图中的道路坐标点集构成的道路点图进行解析，将所述道路坐标点解析为道路路网节点，基于邻接链表或邻接矩阵形式存储为有向带权结构；并解析出包含交叉路口、道路宽度的道路信息；

根据有向带权结构的所述道路路网节点，以及所述道路信息，得到全局路径的所述有向带权节点拓扑图。

优选地，所述“实时采集环境信息，并将所述环境信息转化为点云数据，映射为当前局部栅格地图”包括：