[发明专利]全局路径规划方法及装置有效
申请号: | 202011003654.1 | 申请日: | 2020-09-22 |
公开(公告)号: | CN112444263B | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 张卓;颜波;徐成;张放;李晓飞;张德兆;王肖;霍舒豪 | 申请(专利权)人: | 北京智行者科技股份有限公司 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34;G05D1/02 |
代理公司: | 北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11539 | 代理人: | 戴燕 |
地址: | 100096 北京市昌平区回*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 全局 路径 规划 方法 装置 | ||
本发明提供了一种全局路径规划方法,包括:获取非结构化道路中的可通行区域的第一骨架线并据此确定第二骨架线;获取可通行区域的靠右行驶路径;根据第二骨架线和靠右行驶路径,确定非结构化道路的多条边线和多个顶点;边线具有长度属性和方向属性;在进行全局路径规划前,将车辆当前位置和目标点映射到类结构化地图上;确定第一位置到类结构化地图的边线上的第一最近点集,以及第二位置到类结构化地图的边线上的第二最近点集,确定第一最近点集中的每个第一最近点至第二最近点集中的每个第二最近点的评价函数值;确定评价函数值最小的第一最近点至第二最近点之间的路径为最优路径。由此提高了全局路径规划的效率且提升了路径搜索结果的合理性。
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种全局路径规划方法及装置。
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,并潜移默化的改变着人们的出行方式。无人驾驶技术可以简要的分为感知、预测、定位、决策、规划与控制几个方面。规划指的是路径规划,主要分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划的目标是在确定区域内,合理搜索环境区域,考虑安全阈值后,生成从车辆当前位置到区域内任意目标位置的一条最优无碰撞路径。相比于结构化区域,非结构化区域缺少描述路径拓扑关系的信息,所以在非结构化区域内进行高效的全局路径规划更加具有挑战性。
目前无人驾驶全局路径规划方案主要分为基于栅格的图搜索算法以及基于随机采样的搜索算法两种:
1.基于栅格的图搜索算法以A*算法以及其变种算法为代表。其主要思想是将探索区域进行栅格化,以一个栅格为采样步长向周围空间探索。通过设计的启发式函数对每次采样点进行评价与筛选,择优后继续探索直至探索到目标点。在探索至目标点后,依据探索时设定的“父节点”得到最终的搜索路径。
2.基于随机采样的搜索算法以RRT算法为代表。其主要思想它以起始点作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径。
基于栅格的搜索算法生成路径的合理性依赖栅格的形状和精度。对于范围大、路况复杂的非结构化区域,需要根据通行区域的宽度和形状采用不同的栅格大小和形状,不仅会增加地图的制作成本,也会增加计算量。
基于随机采样的搜索算法虽然不需要预先将地图进行栅格化,但是这是一种纯粹的随机搜索算法,对环境类型不敏感,当搜索空间中包含大量障碍物或狭窄通道约束时,算法的收敛速度慢,效率会大幅下降,而且难以在有狭窄通道的环境找到路径。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种全局路径规划方法及装置,以解决现有技术中的基于栅格的搜索算法生成路径的合理性依赖栅格的形状和精度,需要根据通行区域的宽度和形状采用不同的栅格大小和形状,不仅会增加地图的制作成本,也会增加计算量的问题以及基于随机采样的搜索算法对环境类型不敏感,当搜索空间中包含大量障碍物或狭窄通道约束时,算法的收敛速度慢,效率会大幅下降,而且难以在有狭窄通道的环境找到路径的问题。
第一方面,本发明提供了一种全局路径规划方法,所述全局路径规划方法包括:
获取非结构化道路中的可通行区域的第一骨架线;所述非结构化道路包括可通行区域和不可通行区域;
根据所述第一骨架线中的每个点与所述非结构化道路的边界的距离,确定第二骨架线;
获取所述可通行区域的靠右行驶路径;
根据所述第二骨架线和所述靠右行驶路径,确定非结构化道路的多条边线和多个顶点,所述多条边线和所述多个顶点组成类结构化地图;所述边线具有长度属性和方向属性,任意两条边线的交点为非结构化道路的顶点;
在进行全局路径规划前,将车辆当前位置和目标点映射到所述类结构化地图上;
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