[发明专利]用于运载工具的方法、运载工具和存储介质

说明书

本发明提供用于运载工具的方法、运载工具和存储介质。提供基于采样的机动动作实现器的实施例。实施例中，方法包括：使用至少一个处理器获得描述对运载工具的动态站‑时间约束和站‑空间‑时间约束的联合的运载工具的机动动作描述，其中，动态站‑时间约束在时间上参数化，且动态站‑空间‑时间约束在站和时间上参数化；使用至少一个处理器对动态站‑时间约束和动态站‑空间‑时间约束进行采样；使用至少一个处理器使用采样的动态站‑时间约束、采样的动态站‑空间‑时间约束和运动模型的成本函数求解优化问题；且使用至少一个处理器基于求解出的优化问题生成轨迹，其中，轨迹满足机动动作描述施加的动态站‑时间约束和动态站‑空间‑时间约束。

技术领域

以下描述涉及用于自主运载工具的路线规划器。

背景技术

自主运载工具在其软件栈中使用路线规划器来在各种场景下生成自主运载工具的候选轨迹。规划器使用传感器数据和运载工具的物理状态(例如，位置、速率、航向)来生成运载工具的用以避免与自主运载工具附近的智能体(例如，其它运载工具、行人)碰撞的可能轨迹。当确定运载工具对于给定场景应该采取哪个候选轨迹时，规划器通常考虑交通法律的违反以及可能的其它驾驶规则(例如，安全性、伦理、当地文化、乘客舒适性、礼貌、性能等)。因此，期望在现实世界中可能发生的各种场景下评估所规划轨迹。

发明内容

提供基于采样的机动动作实现器的技术。

在实施例中，一种方法，包括：使用至少一个处理器获得运载工具的机动动作描述，所述机动动作描述描述了对所述运载工具的动态站-时间约束和动态站-空间-时间约束的联合，其中，所述动态站-时间约束在时间上被参数化，并且所述动态站-空间-时间约束在站和时间上被参数化；使用所述至少一个处理器对所述动态站-时间约束和所述动态站-空间-时间约束进行采样；使用所述至少一个处理器使用所采样的动态站-时间约束、所采样的动态站-空间-时间约束和运动模型的成本函数来求解优化问题；以及使用所述至少一个处理器基于所求解出的优化问题生成轨迹，其中，所述轨迹满足所述机动动作描述所施加的所述动态站-时间约束和所述动态站-空间-时间约束。

在实施例中，所述动态站-空间-时间约束明确地包含偏置决策。

在实施例中，所述运动模型是运动学自行车模型。

在实施例中，所述求解是连续且迭代的。

在实施例中，在优化的轨迹满足未采样的所述动态站-时间约束和所述站-空间-时间约束的情况下，连续且迭代的所述求解收敛。

在实施例中，所述轨迹使施加于所述运载工具的舒适性约束最大化。

在实施例中，所述方法还包括：使用所述至少一个处理器求解纵向速率优化问题，以确定在何处开始对所述动态站-时间约束和所述动态站-空间- 时间约束进行采样。

在实施例中，所述纵向速率优化问题包括静态速率分布约束和机动动作站-时间约束。

在实施例中，所述静态速率分布约束通过考虑路径曲率来限制所述运载工具的最大横向加速度。

在实施例中，对所述纵向速率优化问题的所述求解提供用于求解所述优化问题的加速度和速度的初始猜测。

在实施例中，所述方法还包括：使用控制电路基于所述轨迹发起所述运载工具的机动动作。

在实施例中，一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储有指令，所述指令在由至少一个处理器执行的情况下使所述至少一个处理器进行上述的方法。

在实施例中，一种运载工具，包括：至少一个处理器；非暂时性计算机可读存储介质，其存储有指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行的情况下使所述至少一个处理器进行根据上述的方法。