[发明专利]无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法及装置

说明书

本公开涉及无人配送技术领域，提供了一种无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法、无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划装置、计算机存储介质、电子设备，其中，无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法包括：获取泊车路径规划模型输出的无人配送车的初步泊车路径；针对初步泊车路径的优化问题，建立最优控制问题模型；将最优控制问题模型中的变量进行离散化处理，以得到非线性规划问题；求解非线性规划问题，以确定无人配送车的最终泊车路径。本公开中的无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法能够解决现有技术中的方法无法保证路径平滑可行的技术问题，提高路径的平滑性以及连续性。

技术领域

本公开涉及无人配送技术领域，特别涉及一种无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法、无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划装置、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

近年来，随着各类新科技不断发展迭代，“互联网+”与物流行业的深度融合，以及新商业模式的需求与刺激，物流行业已经从劳动密集型向数字智能化转变。基于技术升级的新零售物流体系，智能化技术的发展应用由整体规模化向具体场景的结合越发显著，仓储、运输、配送等众多环节的智能化、数字化升级正成为各家物流企业的重点发展战略，无人技术更是其中重要的一环。相关无人机、无人重卡、无人配送车纷纷进入大众视野，而相较于无人机在城市空间因为安全性受到的政策限制，无人配送车的应用空间则有更加广阔的选择，不仅适合开放密集的楼宇、城市CBD(Central Business District，中央商务区，简称：CBD)，也可以在居民社区、校园、工业仓库等非道路的复杂场景中运行。因而，如何在非道路的复杂场景中规划合适的泊车路径成为相关运营商关注的焦点问题。

目前，相关技术中的规划路径一般是由采样搜索方式得到的增量式拼接路径。因而，路径的连续性较差，且无法保证规划路径在非结构化场景中的可实施性，不能满足相关泊车路径要求。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法及装置。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开的目的在于提供一种无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法、无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划装置、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上避免了现有技术中的方法无法保证规划路径平滑可行的缺陷。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种无人配送车在非结构化场景中的泊车路径规划方法，包括：获取泊车路径规划模型输出的所述无人配送车的初步泊车路径；针对所述初步泊车路径的优化问题，建立最优控制问题模型；将所述最优控制问题模型中的变量进行离散化处理，以得到非线性规划问题；求解所述非线性规划问题，以确定所述无人配送车的最终泊车路径；其中，所述泊车路径规划模型为对所述无人配送车的泊车路径进行规划处理的机器学习模型。

在本公开的示例性实施例中，所述针对所述初步泊车路径的优化问题，建立最优控制问题模型，包括：针对所述初步泊车路径的动力学优化问题，建立动态约束条件；针对所述初步泊车路径的速度优化问题，建立边界速度约束条件；针对所述初步泊车路径的路径优化问题，建立路径约束条件；获取用于筛选所述最终泊车路径的代价函数；将所述动态约束条件、所述边界速度约束条件、所述路径约束条件与所述代价函数作为所述最优控制问题模型。

在本公开的示例性实施例中，所述获取用于筛选所述最终泊车路径的代价函数，包括：构建第一指标函数、第二指标函数以及第三指标函数；获取所述第一指标函数与第一权重的第一乘积；获取所述第二指标函数与第二权重的第二乘积；获取所述第三指标函数与第三权重的第三乘积；根据所述第一乘积、所述第二乘积与所述第三乘积的加和值，确定所述用于筛选所述最终泊车路径的代价函数。