[发明专利]用于自动驾驶车辆的基于动态规划和梯度下降的决策和规划有效
申请号: | 201810745178.7 | 申请日: | 2018-07-09 |
公开(公告)号: | CN109491376B | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 朱帆;孔旗 | 申请(专利权)人: | 百度(美国)有限责任公司 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 马晓亚;王艳春 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 自动 驾驶 车辆 基于 动态 规划 梯度 下降 决策 | ||
根据一些实施方式,系统基于地图和路线信息计算第一轨迹。系统基于第一轨迹、交通规则以及描述由ADV感知的一个或多个障碍物的障碍物信息生成路径配置文件,其中,针对多个障碍物中的每一个障碍物,路径配置文件包括让行或从所述障碍物的左侧或右侧掠过的决策。系统基于路径配置文件根据交通规则来生成速度配置文件。系统基于路径配置文件和速度配置文件来执行梯度下降优化以生成表示优化后的第一轨迹的第二轨迹,并根据第二轨迹控制ADV。
技术领域
本公开的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地,本公开的实施方式涉及用于自动驾驶车辆(ADV)的基于动态规划(Dynamic Programming,DP)和梯度下降(Gradient Descent)的决策和规划。
背景技术
以自动驾驶模式运行(例如,无人驾驶)的车辆可以将乘客、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时,车辆可以使用车载传感器导航到各个位置,从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。
运动规划与控制是自动驾驶中的关键操作。然而,运动规划与控制可能是开放式的,并且可能难以在没有一些初始约束的情况下进行优化。此外,运动规划与控制在一些情况下应用于可能不精确且不平稳的所有类型的车辆。
发明内容
本申请提供了一种为自动驾驶车辆生成驾驶轨迹的计算机实施的方法。所述方法包括:基于地图和路线信息计算第一轨迹;基于所述第一轨迹、交通规则以及描述由所述自动驾驶车辆感知的一个或多个障碍物的障碍物信息来生成路径配置文件,其中,针对所述多个障碍物中的每一个障碍物,所述路径配置文件包括让行或从所述障碍物的左侧或右侧掠过的决策;基于所述路径配置文件根据所述交通规则来生成速度配置文件;基于所述路径配置文件和所述速度配置文件执行梯度下降优化,以生成表示优化后的第一轨迹的第二轨迹;以及根据所述第二轨迹控制所述自动驾驶车辆。
根据本申请实施方式,所述路径配置文件和所述速度配置文件使用动态规划迭代地生成。
根据本申请实施方式,针对所述障碍物信息中的遇到的每个障碍物,所述速度配置文件包括跟随、超过、让行、停止或经过所遇到的障碍物的决策。
根据本申请实施方式,基于所述路径配置文件和所述速度配置文件执行梯度下降优化包括:使用所述梯度下降优化来对第一成本函数和第二成本函数进行优化,以基于所述路径配置文件生成基点-侧移图并且基于所述速度配置文件生成基点-时间图;以及基于所述基点-侧移图和所述基点-时间图生成所述第二轨迹,以根据所述第二轨迹控制所述自动驾驶车辆。
根据本申请实施方式,所述基点-侧移图通过基于一个或多个障碍物决策形成一个或多个障碍而生成。
根据本申请实施方式,所述第一成本函数和所述第二成本函数包括前进方向成本、曲率成本、距离成本、加速度成本和急动度成本。
根据本申请实施方式,还包括:基于所述基点-侧移图和所述基点-时间图向所述第二轨迹插入在所述第一轨迹中不存在的多个点。
本申请还提供了一种存储有指令的非暂时性机器可读介质。所述指令在由处理器运行时致使所述处理器执行以下操作,所述操作包括:基于地图和路线信息计算第一轨迹;基于所述第一轨迹、交通规则以及描述由所述自动驾驶车辆感知的一个或多个障碍物的障碍物信息来生成路径配置文件,其中,针对所述多个障碍物中的每一个障碍物,所述路径配置文件包括让行或从所述障碍物的左侧或右侧掠过的决策;基于所述路径配置文件根据所述交通规则来生成速度配置文件;基于所述路径配置文件和所述速度配置文件执行梯度下降优化,以生成表示优化后的第一轨迹的第二轨迹;以及根据所述第二轨迹控制所述自动驾驶车辆。
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