[发明专利]用于控制自动驾驶车辆行驶、装置、电子设备和介质

说明书

本公开的实施例公开了用于控制自动驾驶车辆行驶、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车辆的起始状态信息和末状态信息集合；基于该起始状态信息和该末状态信息集合，生成至少一条候选车辆轨迹；确定该至少一条候选车辆轨迹中每条候选车辆轨迹对应的代价值，得到至少一个代价值；基于该至少一个代价值，从该至少一条候选车辆轨迹中选择满足预设条件的候选车辆轨迹作为待优化车辆轨迹；对该待优化车辆轨迹进行路径优化以生成目标车辆轨迹。该实施方式提高了路径规划时的效率。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于控制自动驾驶车辆行驶、装置、电子设备和介质。

背景技术

自动驾驶运动规划技术是保证无人驾驶车辆安全行驶的核心技术之一，其目的为无人驾驶车辆规划出一条安全且平滑的行驶轨迹。目前，在对自动驾驶车辆进行路径规划时，通常采用的方式有：人工势场法和启发式搜索算法。

然而，当采用上述方式对路径进行规划时，经常会存在如下技术问题：

第一，通过建立环境模型地图作为人与车辆互相交流的媒介，不但成本较高，而且计算量较大，造成路径规划时效率较低。

第二，路径规划算法尚未考虑车辆在多条车道低速行驶过程中存在多个障碍物的问题，造成目标车辆在遇到复杂场景时判断能力较低，进而降低车辆在行驶过程中的安全性。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了用于控制自动驾驶车辆行驶、装置、电子设备和介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用于控制自动驾驶车辆行驶的方法，该方法包括：获取目标车辆的起始状态信息和末状态信息集合；基于上述起始状态信息和上述末状态信息集合，生成至少一条候选车辆轨迹；确定上述至少一条候选车辆轨迹中每条候选车辆轨迹对应的代价值，得到至少一个代价值；基于上述至少一个代价值，从上述至少一条候选车辆轨迹中选择满足预设条件的候选车辆轨迹作为待优化车辆轨迹；对上述待优化车辆轨迹进行路径优化以生成目标车辆轨迹。

在一些实施例中，所述至少一条候选车辆轨迹中的候选车辆轨迹包括：轨迹起点值、轨迹终点值、轨迹曲率函数、轨迹采样数目和碰撞风险标准差；以及

所述确定所述至少一条候选车辆轨迹中每条候选车辆轨迹对应的代价值，包括：

基于预设车道线的位置信息和所述候选车辆轨迹包括的轨迹起点值和轨迹终点值，确定重叠路线信息，其中，所述重叠路线信息包括：重叠长度函数、重叠起点值和重叠终点值；

基于所述重叠路线信息和所述候选车辆轨迹包括的轨迹起点值、轨迹终点值、轨迹曲率函数、轨迹采样数目和碰撞风险标准差，通过以下公式，确定所述候选车辆轨迹对应的代价值：

，

其中，表示所述候选车辆轨迹的第一代价函数值，表示所述候选车辆轨迹包括的轨迹采样数目，表示序号，表示所述候选车辆轨迹包括的碰撞风险标准差，表示常数，取值为3.14，表示常数，取值为2.17，表示所述候选车辆轨迹的第二代价函数值，表示所述重叠路线位置信息包括的重叠终点值，表示所述重叠路线位置信息包括的重叠起点值，表示所述重叠路线信息包括的重叠长度函数，表示所述候选车辆轨迹，表示关于所述候选车辆轨迹的重叠长度函数，表示所述候选车辆轨迹的第三代价函数值，所述候选车辆轨迹包括的轨迹起点值，表示所述候选车辆轨迹包括的轨迹终点值，表示所述候选车辆轨迹包括的轨迹曲率函数，表示关于所述候选车辆轨迹的轨迹曲率函数，表示所述代价值，表示预设第一权重，取值范围为[0,1]，表示预设第二权重，取值范围为[01-]，表示预设第三权重，取值范围为[0,1--]。