[发明专利]一种无人驾驶设备的路径规划方法及装置

权利要求书

1.一种无人驾驶设备的路径规划方法，其特征在于，包括：

采集道路前方的初始点云，并根据所述初始点云，确定各障碍物的综合三维模型；

根据各障碍物的综合三维模型，通过第一路径规划算法确定初始路径；

当确定所述初始路径满足预设窄路绕障条件时，沿所述初始路径行驶，并采集单帧点云；

确定采集到的当前时刻的单帧点云，根据所述当前时刻的单帧点云，确定各障碍物的单帧三维模型，以及根据所述当前时刻的单帧点云之前采集的其他点云，对各障碍物的综合三维模型进行更新；

判断各障碍物的单帧三维模型是否与各障碍物更新后的综合三维模型匹配；

若是，则根据更新后的综合三维模型，确定各障碍物的最终三维模型，并根据各障碍物的最终三维模型，确定参考路径，以根据所述参考路径、各障碍物的最终三维模型、无人驾驶设备的状态信息以及所述道路的道路信息，通过第二路径规划算法，确定最终路径；

若否，则继续采集单帧点云，直至各障碍物的单帧三维模型与各障碍物更新后的综合三维模型匹配为止。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该单帧点云之前采集的其他单帧点云，对各障碍物的综合三维模型进行更新，具体包括：

将在该单帧点云之前采集的其他单帧点云以及所述初始点云进行合并；

根据合并后的点云，更新各障碍物的综合三维模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，判断各障碍物的单帧三维模型是否与各障碍物更新后的综合三维模型匹配，具体包括：

针对每个障碍物，确定该障碍物的单帧三维模型与该障碍物的综合三维模型的重合率；

判断各障碍物的重合率是否均大于预设值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据更新后的综合三维模型，确定各障碍物的最终三维模型，具体包括：

停止沿所述初始路径行驶，并在预设时间内继续采集各障碍物的单帧点云；

根据在所述预设时间内采集的各障碍物的单帧点云，以及更新后的综合三维模型，确定各障碍物的最终三维模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各障碍物的最终三维模型，确定参考路径，具体包括：

对所述道路进行均匀采样，并将各采样点连接得到若干条路径；

根据各障碍物的最终三维模型，确定各障碍物的边界；

针对每条路径，确定该路径上各采样点处的曲率以及各采样点与各障碍物的边界间的距离；

根据该路径上各采样点处的曲率以及各采样点与各障碍物的边界间的距离，确定该路径的代价值；

将各路径中代价值最小的路径作为参考路径；

其中，所述代价值最小的路径中各采样点与各障碍物的边界间的距离不小于预设的第一距离。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二路径规划算法为分段加加速度优化算法，所述方法还包括：

当根据所述参考路径、各障碍物的最终三维模型、所述无人驾驶设备的状态信息以及所述道路的道路信息，通过所述第二路径规划算法无法确定所述最终路径时，沿所述参考路径行驶。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始点云，确定各障碍物的综合三维模型，具体包括：

根据所述初始点云以及所述道路的道路信息，确定落在所述道路内的静止的各障碍物，并确定所述道路内的静止的各障碍物的综合三维模型。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述初始路径满足预设窄路绕障条件至少包括：确定所述初始路径中曲率大于预设值的路段的数量不小于预设数量。