[发明专利]基于车道线与GPS跟随的智能驾驶局部轨迹容错规划方法

摘要

本发明公开了一种基于车道线与GPS跟随的智能驾驶局部轨迹容错规划方法，其步骤包括：首先初始化跟随模式并建立智能驾驶车辆坐标系；其次根据GPS、车道线信息进行GPS数据和车道线识别状态的甄别；然后根据甄别后的识别状态计算容错偏差，并更新跟随模式；最后基于新跟随模式进行局部路径、轨迹规划；该方法通过对各种数据的有效性做出了判断，提高了后续计算的准确度，同时，基于各数据状态设计了容错偏差，并对其进行实时动态的更新，简化系统复杂度，易于实际应用，提高了数据处理的鲁棒性；针对GPS、车道线等多传感数据对跟随模式进行实时状态转移，实现了多跟随状态之间的连续、平滑控制，提高了智能驾驶车辆的舒适性和稳定性。

主权项

1.一种基于车道线与GPS跟随的智能驾驶局部轨迹容错规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：初始化车辆驾驶跟随模式，建立智能驾驶车辆坐标系，并设定期望路径；步骤二：根据GPS信息对GPS数据进行有效性判别；步骤三：获取智能车辆上摄像头实时采集的车辆所在车道的车道线的识别状态；所述车辆所在车道的车道线包括左、右两条车道线；步骤四：根据车道线识别状态计算容错误差；步骤五：根据当前GPS数据有效性、车道线识别状态和容错误差，更新车辆驾驶跟随模式；步骤六：基于更新后的车辆驾驶跟随模式进行局部路径与轨迹规划；所述步骤一的具体过程如下：步骤1a：初始化车辆驾驶跟随模式M_follow为GPS跟随模式M_gps，即M_follow＝M_gps；步骤1b：设定车辆坐标系，坐标原点为车头中心位置，车辆正前方为X轴，车辆正左方为Y轴，车辆正上方为Z轴；步骤1c：设定期望路径，包括基于GPS的期望路径P_gps和基于车道线的期望路径P_lane，每50ms重新刷新一次；其中，P_gps来自地图全局规划提供的基于GPS车道中心路径，P_lane从智能驾驶车辆摄像头检测图像中提取的智能车辆当前行驶车道线，所述智能车辆当前行驶车道线为车辆摄像头采集的图像中的左侧车道线P_laneLeft和右侧车道线P_laneRight的中值线；所述智能车辆上摄像头实时采集的车辆所在车道的车道线的识别状态的获取过程如下：步骤3a：计算期望路径下车辆行驶车道中心线分别基于GPS和车道线的Y轴位置Y_centerGps、Y_centerLane，其中，Y_centerLane包括车辆行驶车道中心线分别基于左车道线和右车道线的Y轴位置Y_centerLeft和Y_centerRight：其中，x₁,x₂,x₃为三个不同位置点横坐标，取x₁＝5,x₂＝10,x₃＝15；步骤3b：根据车道线的追踪帧数F_trackLeft、F_trackRight来判别左、右车道线的有效性valid_left、valid_right；左、右两车道线的原始有效性为valid_OriLeft、valid_OriRight，随车道线50ms更新一次，有效为true，无效为false；当F_trackLeft≤F_threshold时，左车道线判别为无效valid_left＝false；当F_trackRight≤F_threshold，右车道线判别为无效valid_right＝false，车道线须至少被追踪F_threshold帧，F_threshold的取值为不小于30的整数；步骤3c：根据期望路径下车辆行驶车道中心线在Y轴上的位置Y_centerGps与Y_centerLeft、Y_centerRight之间的距离误差error_laneLeft、error_laneRight和中心偏差阈值error_{centerThreshold}来判别车道线的有效性valid_left、valid_right：其中，W_real为真实车道宽度；若error_laneLeft≤error_{centerThreshold}，则左车道线判别为无效valid_left＝false；若error_laneRight≤error_{centerThreshold}，则右车道线判别为无效valid_right＝false；步骤3d：比较检测出的车道宽度与真实车道宽度来判别车道线的有效性：W＝Y_centerLeft‑Y_centerRighterror_laneWidth＝W‑W_real其中，W为检测出的车道宽度，W_real为真实车道宽度，error_laneWidth表示车道宽度误差；若error_laneWidth≤error_{widthThreshold}，error_{widthThreshold}表示车道宽度误差阈值，则左右车道线均判别无效valid_left＝false、valid_right＝false；步骤3e：根据判别后的valid_left、valid_right确定车道线的识别状态Status_lane：若valid_left、valid_right均为false，则Status_lane＝NoneLaneDetected；若valid_left、valid_right均为true，则Status_lane＝DoubleLaneDetected；若valid_left、valid_right仅有一个为true，则Status_lane＝SingleLaneDetected；其中，NoneLaneDetected表示未正确识别车道线，DoubleLaneDetected表示正确识别双车道线，SingleLaneDetected表示正确识别单车道线；所述根据车道线识别状态计算容错误差的具体过程如下：步骤4a：根据车道线识别状态Status_lane，在期望路径的更新周期内分别计算单车道线持续时长、丢失左车道线持续时长以及丢失右车道线持续时长：当正确识别双车道线时，三种时长均置0；当正确识别单车道线时，对应无效车道线的丢失时长加1，对应有效车道线的丢失时长置0；当未正确识别车道线时，三种时长均置INF；步骤4b：计算当前容错偏差error_{offsetCurrent}：error_GpsLane＝(Y_centerLeft+Y_centerRight)/2‑Y_centerGpserror_{offsetCurrent}＝λerror_GpsLane+error_calibration其中，error_GpsLane为采集的车道线中心线与GPS位置之间偏差；λ为由经验试凑得到的偏差比例系数；步骤4c：计算不同跟随模式下的真实容错偏差error_offset：其中，M_gradient表示渐变模式，M_gps表示GPS跟随模式，M_lane表示车道线跟随模式；渐变模式是指从车道线跟随模式逐渐变化到GPS跟随模式的中间过渡模式，在车道线跟随模式下，不断地在每个周期内逐步减小当前期望路径的容错偏差，直至容错偏差为0，使得当前期望路径完全变为GPS跟随模式下的期望路径；所述容错偏差是指GPS获取的路径数据与车道线之间的误差。