[发明专利]自动驾驶轨迹规划装置、方法及电子设备

权利要求书

1.一种自动驾驶轨迹规划装置，其特征在于，包括至少一个路径规划模块和至少一个速度规划模块，其中，

所述路径规划模块包括路径决策子模块和路径优化子模块，所述路径决策子模块用于生成多条候选路径，所述路径优化子模块用于优化每条候选路径；

所述速度规划模块包括速度决策子模块和速度优化子模块，所述速度决策子模块用于基于所述多条候选路径生成对应的速度曲线，所述速度优化子模块用于优化所述速度曲线；

所述至少一个路径规划模块和至少一个速度规划模块中的至少一个子模块为神经网络模型。

2.如权利要求1所述的自动驾驶轨迹规划装置，其特征在于，所述神经网络模型优先调用GPU资源。

3.如权利要求1所述的自动驾驶轨迹规划装置，其特征在于，所述装置还包括：

获取模块，用于实时获取车辆及周边环境相关信息并生成数据集；

处理模块，用于在所述数据集中进行特征提取获取关键点信息，并将所述关键点信息输入所述路径规划模块或所述速度规划模块，其中，

所述关键点信息包括道路场景信息、路径规划的初始点、路径规划的终点。

4.如权利要求3所述的自动驾驶轨迹规划装置，其特征在于，

所述路径规划模块用于基于所述路径规划的初始点、路径规划的终点生成全局路径；

所述路径决策子模块用于基于所述道路场景信息生成多条候选路径。

5.如权利要求1所述的自动驾驶轨迹规划装置，优化后的所述多条候选路径和所述多条速度曲线形成多条轨迹，其特征在于，所述装置还包括评估模块，所述评估模块用于评估所述多条轨迹并输出最优轨迹。

6.一种自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

实时获取车辆及周边环境相关信息并生成数据集；

在所述数据集中进行特征提取获取关键点信息，并将所述关键点信息输入路径规划模块或速度规划模块；至少一个所述路径规划模块和至少一个所述速度规划模块中的至少一个子模块为神经网络模型；

经过所述神经网络模型输出多条轨迹；

评估所述多条轨迹并输出最优轨迹，自动驾驶车辆使用所述最优轨迹行驶。

7.如权利要求6所述的自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，所述关键点信息包括道路场景信息、路径规划的初始点、路径规划的终点，所述将所述关键点信息输入所述速度规划模块，具体包括：

基于所述道路场景信息中的动态信息生成多条速度曲线；

优化每条速度曲线并输出。

8.如权利要求6或7所述的自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，所述关键点信息包括道路场景信息、路径规划的初始点、路径规划的终点，所述将所述关键点信息输入所述路径规划模块，具体包括：

基于所述路径规划的初始点、路径规划的终点生成全局路径；

基于所述道路场景信息生成多条候选路径；

优化每条候选路径并输出。

9.如权利要求6所述的自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，实时获取车辆及周边环境相关信息并生成数据集，具体包括：

使用QP求解器，运行模拟器测试集来生成数据集；或

通过相机获取车辆及周边环境相关信息生成数据集。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求6至9中任一项所述的方法。