[发明专利]路径规划方法和设备、计算机可读存储介质在审
| 申请号: | 202210421431.X | 申请日: | 2022-04-21 |
| 公开(公告)号: | CN114754787A | 公开(公告)日: | 2022-07-15 |
| 发明(设计)人: | 陈海波;宋晓龙;黄心格;罗金彪 | 申请(专利权)人: | 深兰人工智能(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34 |
| 代理公司: | 上海和华启核知识产权代理有限公司 31339 | 代理人: | 余昌昊 |
| 地址: | 518131 广东省深圳市龙华*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 路径 规划 方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种路径规划方法,其特征在于,包括:
在初始点和目标点之间生成开放列表;
对开放列表中的节点根据代价最小原则逐次获得当前节点,分析每次的当前节点是否为最优节点并依据分析结果扩展开放列表,直至一个当前节点成为最优节点;以及
至少依据所述最优节点进行路径规划。
2.如权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,所述代价最小原则考虑的因素包括:
安全性、参考线的匹配效果、父子节点之间的移动代价以及父节点的代价值。
3.如权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,所述分析每次的当前节点是否为最优节点并依据分析结果扩展开放列表包括:
判断所述当前节点和所述目标点之间的距离是否小于阈值;
若否,则进行扩展开放列表;反之,则继续判断所述当前节点和所述目标点之间是否能直接生成一段无碰撞的RS曲线,若否,则将所述当前节点存入封闭列表,若是,则所述当前节点为最优节点。
4.如权利要求3所述的路径规划方法,其特征在于,所述扩展开放列表包括:
将与所述当前节点相邻的无碰撞且不属于封闭列表的扩展节点存入所述开放列表中。
5.如权利要求4所述的路径规划方法,其特征在于,将所述扩展节点存入所述开放列表中时,所述扩展节点的代价也存入。
6.如权利要求5所述的路径规划方法,其特征在于,所述扩展节点的代价包括行驶代价和启发代价。
7.如权利要求6所述的路径规划方法,其特征在于,所述行驶代价的计算公式为:
Ctraj=Ccur+Ccur_new+Cobs+Cref
其中,Ccur为父节点的代价,Ccur_new为父子节点之间的移动代价,Cobs为扩展节点与障碍物的距离代价,Cref为与参考点之间的距离代价。
8.如权利要求7所述的路径规划方法,其特征在于,所述父子节点之间的移动代价的计算公式如下:
Ccur_new=Cstep_num+Cgear_change+Csteer+Csteer_change
Cstep_num代表两节点之间的距离代价,等于两节点之间的距离乘以系数,即Δs0*penaltydis;Cgear_change代表父子节点是否一个属于前向行驶而另一个属于后向行驶,若存在,使用一个常量penaltysteerChange作为代价值;Csteer代表子节点的转向代价,计算方式为:Csteer=|steer|*penaltysteer,即转角的绝对值乘以系数;表示父子节点之间的转角差值的代价,即两点间移动式方向盘是否需要摆动,计算方式为:即转角差值乘以系数。
9.如权利要求7所述的路径规划方法,其特征在于,所述扩展节点与障碍物的距离代价Cobs,在距离大于等于阈值threshold时是一个常数cons,当距离小于阈值时,计算公式为:
其中Δs为所述扩展节点与障碍物的距离,weightobs为权重。
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