[发明专利]车辆召唤方法及装置

说明书

本申请提供车辆召唤方法及装置，其中方法包括：接收通讯设备发送的控制指令；周期性执行下述路径规划操作，直到当前车辆位姿位于目标车辆位姿的容差范围内：获取当前车辆位姿，根据当前环境构建变粒度的栅格地图和代价地图；在栅格地图和代价地图上，若当前车辆位姿和目标车辆位姿的直接连线发生碰撞，则采用A星搜索算法和Reeds‑Shepp曲线分层进行路径规划操作，获得当前车辆位姿与目标车辆位姿之间的当前路径；在本周期内基于当前路径执行驾驶操作。本申请可以分层使用Reeds‑Shepp曲线和A星搜索算法，进而可以充分利用Reeds‑Shepp曲线和A星搜索算法的优势，因此既可以保证路径完备性又提高计算时效性。

技术领域

本申请涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及车辆召唤方法及装置。

背景技术

部分车辆具有召唤功能，召唤功能为车辆以无人驾驶方式从某个位置移动到指定位置的功能。目前车辆在使用召唤功能时，其计算耗时较长。为此，本申请提供一种车辆召唤方法及装置，可以降低召唤功能的计算耗时。

发明内容

鉴于此，本申请提供一种车辆召唤方法及装置，可以降低召唤功能的计算耗时。

为了实现上述目的，本发明提供了下述技术特征：

一种车辆召唤方法，应用于车辆控制器，所述方法包括：

接收通讯设备发送的控制指令；其中所述控制指令包括召唤模式以及目标车辆位姿；

周期性执行下述路径规划操作，直到当前车辆位姿位于所述目标车辆位姿的容差范围内：

获取当前车辆位姿，根据当前环境构建变粒度的栅格地图和代价地图；

在所述栅格地图和所述代价地图上，若当前车辆位姿和目标车辆位姿的直接连线发生碰撞，则采用A星搜索算法和Reeds-Shepp曲线分层进行路径规划操作，获得所述当前车辆位姿与所述目标车辆位姿之间的当前路径；

在本周期内基于所述当前路径执行驾驶操作。

可选的，所述若当前车辆位姿和目标车辆位姿的直接连线发生碰撞，则采用A星搜索算法和Reeds-Shepp曲线分层进行路径规划操作，包括：

将所述当前车辆位姿作为当前路径点；

利用A星搜索算法对所述当前路径点进行扩展操作获得当前扩展点并将当前扩展点作为当前路径点；

若所述当前路径点与所述目标车辆位姿的直接连线不发生碰撞，则利用Reeds-Shepp曲线进行路径规划操作；

若所述当前路径点与所述目标车辆位姿的直接连线发生碰撞，则进入所述利用A星搜索算法对所述当前路径点进行扩展操作获得当前扩展点并将当前扩展点作为当前路径点的步骤，直到所述当前扩展点位于所述目标车辆位姿的容差范围内。

可选的，在所述利用A星搜索算法对所述当前路径点进行扩展操作获得当前扩展点之后，还包括存储所述当前扩展点至扩展点队列；

则获得所述当前车辆位姿与所述目标车辆位姿之间的当前路径，包括：

在所述当前扩展点位于所述目标车辆位姿的容差范围内的情况下，从扩展点队列中取出多个扩展点，并按顺序组建所述多个扩展点，生成所述当前车辆位姿与所述目标车辆位姿之间的当前路径；

在所述利用Reeds-Shepp曲线进行路径规划操作的情况下，从所述扩展点队列中取出多个扩展点，并按顺序组建所述多个扩展点获得所述当前车辆位姿与所述当前路径点之间的第一路径，将所述当前路径点与所述目标车辆位姿之间Reeds-Shepp曲线作为第二路径，将所述第一路径和所述第二路径合并，生成所述当前车辆位姿与所述目标车辆位姿之间的当前路径。

可选的，在所述栅格地图和所述代价地图上，还包括：