[发明专利]一种行驶规划方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种行驶规划方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：基于目标道路的参考轨迹信息、以及自动驾驶车辆的车辆参数，确定自动驾驶车辆在当前控制周期中的运动状态参量关系信息；基于运动状态参量关系信息，确定自动驾驶车辆的横向运动状态参量关系信息、以及纵向运动状态参量关系信息；基于预设的约束条件、横向运动状态参量关系信息以及纵向运动状态参量关系信息，确定自动驾驶车辆在未来至少一个控制周期的目标运动状态。这种方法可以更为准确地对自动驾驶车辆进行实际行驶规划，从而能够对自动驾驶车辆进行更为准确的控制。

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，具体而言，涉及一种行驶规划方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展，自动驾驶汽车(Autonomous Vehicles)应运而生。自动驾驶汽车在实际生活中使用时，规划(Planning)和控制(Control)是自动驾驶最底层的部分，决定自动驾驶车辆在道路上如何行驶。

当前，在对自动驾驶车辆的行驶进行规划时，效率较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种行驶规划方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种行驶规划方法，包括：基于目标道路的参考轨迹信息、以及自动驾驶车辆的车辆参数，确定所述自动驾驶车辆在当前控制周期中的运动状态参量关系信息；基于运动状态参量关系信息，确定所述自动驾驶车辆的横向运动状态参量关系信息、以及纵向运动状态参量关系信息；基于预设的约束条件、所述横向运动状态参量关系信息以及所述纵向运动状态参量关系信息，确定所述自动驾驶车辆在未来至少一个控制周期的目标运动状态。

这样，可以更为准确地对自动驾驶车辆进行实际行驶规划，从而能够对自动驾驶车辆进行更为准确的控制。

一种可选的实施方式中，所述预设约束条件包括：横向约束条件和/或纵向约束条件。

一种可选的实施方式中，所述纵向约束条件包括：所述自动驾驶车辆的纵向位移与时间的第一变化关系信息；其中，所述第一变化关系信息用于表征所述自动驾驶车辆在未来多个时刻的纵向位移边界。

一种可选的实施方式中，采用以下步骤确定所述自动驾驶车辆的纵向位移与时间的第一变化关系信息：获取障碍物在笛卡尔坐标系下的障碍物轨迹信息；将所述障碍物轨迹信息投影至弗莱纳坐标系下；基于所述障碍物轨迹信息在弗莱纳坐标系下的投影结果，确定所述自动驾驶车辆的纵向位移与时间的第一变化关系信息。

这样，利用弗莱纳坐标系可以较为容易的表征目标道路的信息，还可以将地图数据降维处理，计算量减小，提高效率，以满足行驶规划的实时性要求。

一种可选的实施方式中，所述横向约束条件包括：所述自动驾驶车辆的横向位移与时间的第二变化关系信息；其中，所述第二变换关系信息用于表征所述自动驾驶车辆在未来多个时刻的横向位移边界。

一种可选的实施方式中，采用以下步骤确定所述自动驾驶车辆的横向位移与时间的第二变化关系信息：获取障碍物在笛卡尔坐标系下的障碍物轨迹信息；将所述障碍物轨迹信息投影至弗莱纳坐标系下；基于所述障碍物轨迹信息在弗莱纳坐标系下的投影结果，确定所述自动驾驶车辆的横向位移与时间的第二变化关系信息。

一种可选的实施方式中，所述纵向约束条件还包括下述至少一种：纵向速度阈值、相邻控制周期对应的纵向位移变化量阈值、相邻控制周期对应的纵向速度变化量阈值、相邻控制周期对应的加速度变化量阈值、相邻控制周期对应的纵向变加速度变化量阈值；所述横向约束条件还包括下述至少一种：相邻控制周期的横向位移变化量阈值、相邻控制周期的横向角度变化量阈值、相邻控制周期的横向角速度变化量阈值、相邻控制周期的横向角加速度变化量阈值。