[发明专利]车辆自动驾驶全局路径规划方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种车辆自动驾驶全局路径规划方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述方法包括：获取当前车辆位置与目标点位置，并在预置的电子地图中规划出从所述车辆位置到所述目标点位置的全局参考轨迹，所述全局参考轨迹由全局参考轨迹点组成；

将所述全局参考轨迹点进行动态平滑处理，得到连续参考路径；

基于横纵向解耦对所述连续参考路径中的多维度状态量进行采样计算，并生成动态可行轨迹簇；

根据预置的代价函数计算所述动态可行轨迹簇中各轨迹的总代价值；

选取所述总代价值最小的轨迹作为所述当前车辆的最优行驶轨迹。

2.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶全局路径规划方法，其特征在于，在所述将所述全局参考轨迹点进行动态平滑处理，得到连续参考路径前，还包括：

采用预置的二次重采样间距值对所述全局参考点轨迹进行二次重采样，得到二次重采样的全局参考轨迹点；

所述将所述全局参考轨迹点进行动态平滑处理，得到连续参考路径，包括：

将所述二次重采样的全局参考轨迹点进行动态平滑处理，得到连续参考路径。

3.根据权利要求2所述的车辆自动驾驶全局路径规划方法，其特征在于，所述将所述二次重采样的全局参考轨迹点进行动态平滑处理，得到连续参考路径，包括：

遍历所述二次重采样的全局参考轨迹点，查找与所述当前车辆位置最近的轨迹点，并截取所述最近轨迹点到所述目标点位置的所有轨迹作为局部轨迹集合；

计算所述局部轨迹集合中各所述轨迹点的轨迹长度，建立所述轨迹长度与对应所述轨迹点的坐标对集合；

对所述各坐标对集合分别进行多项式拟合计算，得到各拟合结果插值；

根据所述拟合结果插值，计算各所述局部轨迹集合中各轨迹的坐标与对应的轨迹长度，形成连续参考路径。

4.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶全局路径规划方法，其特征在于，所述基于横纵向解耦对所述连续参考路径中的多维度状态量进行采样计算，并生成动态可行轨迹簇，包括：

分别获取所述连续参考路径中当前车辆位置与目标点位置的纵向多维度状态量和横向多维度状态量；

根据所述纵向多维度状态量以及所述横向多维度状态量，计算得到多组纵向多项式方程和多组横向多项式方程；

根据所述多组纵向多项式方程和多组横向多项式方程得到多条动态可行轨迹簇。

5.根据权利要求4所述的车辆自动驾驶全局路径规划方法，其特征在于，根据所述多组纵向多项式方程和多组横向多项式方程得到多条动态可行轨迹簇，包括：

选取一组纵向多项式方程，并计算所述一组纵向多项式方程中各参数值，取其中一个所述参数值代入一组横向多项式方程中，得到横向点集合；

根据笛卡尔坐标系，将所述横向点集合转换成一条动态可行轨迹；

依次遍历其余组纵向多项式方程和其余组横向多项式方程，并执行上述步骤，得到多条动态可行轨迹簇。

6.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶全局路径规划方法，其特征在于，所述根据预置的代价函数计算所述动态可行轨迹簇中各轨迹的总代价值，包括：

获取多条动态可行轨迹簇中各轨迹的多维度信息；

分别计算各所述维度信息对应的子代价值；

根据所述子代价值以及代价函数计算所述各轨迹的总代价值；

所述代价函数为：

F＝W₁f₁+W₂f₂+W₃f₃+…+W_nf_n

其中，所述F为多条动态可行轨迹簇中任意一条轨迹A的总代价值，所述W_n为轨迹A在第n维度的代价权重系数，所述f_n为轨迹A在第n维度的子代价值。