[发明专利]用于生成自动驾驶车辆的最优参考线路的计算机实施的方法、介质及系统

说明书

根据一些实施方式，系统确定以第一参考线路的多个控制点中的每个为中心具有预定尺寸的多个边界区域。系统选择多个二维多项式，所述多个二维多项式中的每个表示相邻控制点之间的最优参考线路的段。系统针对二维多项式限定约束集合以至少确保二维多项式经过边界区域中的每个。系统对目标函数执行二次规划(quadratic programming)优化，使得在满足约束集合的情况下使目标函数的总成本达到最小值。系统基于二次规划优化生成表示最优参考线路的第二参考线路，以根据第二参考线路自动地控制自动驾驶车辆。

技术领域

本公开的实施方式大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)的平滑道路参考线路。

背景技术

以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、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。

车辆可使用参考线路进行导航。参考线路是在不存在周围的障碍物时自动驾驶车辆应沿其驾驶的路径。平滑参考线路可使得车辆控制更加稳定。此外，路径规划轨迹的平滑(其也依赖于参考线路的平滑) 和/或速度规划轨迹的平滑(其包括由车辆感知到的障碍物和/或交通信息)可使得车辆控制更加稳定。

发明内容

为实现上述技术背景中所提及的问题，本申请提供一种用于生成自动驾驶车辆(ADV)的最优参考线路的计算机实施的方法，非暂时性机器可读介质以及数据处理系统。

根据本申请一方面，公开了用于生成自动驾驶车辆(ADV)的最优参考线路的计算机实施的方法，所述方法包括：确定以第一参考线路的多个控制点中的每个为中心具有预定尺寸的多个边界区域；选择多个二维多项式，所述多个二维多项式中的每个表示相邻的控制点之间的最优参考线路的段；对所述二维多项式限定约束集合，以至少确保所述多个二维多项式经过所述多个边界区域中的每个；对目标函数执行二次规划(QP)优化，使得在满足所述约束集合的情况下使所述所述最优参考线路的第二参考线路，以根据所述第二参考线路自动地控制所述自动驾驶车辆。

根据本申请另一方面，公开了非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：确定以第一参考线路的多个控制点中的每个为中心具有预定尺寸的多个边界区域；选择多个二维多项式，所述多个二维多项式中的每个表示相邻的控制点之间的最优参考线路的段；对所述二维多项式限定约束集合，以至少确保所述多个二维多项式经过所述多个边界区域中的每个；对目标函数执行二次规划(QP) 优化，使得在满足所述约束集合的情况下使所述目标函数的总成本达到最小值；以及基于所述二次规划优化生成表示所述最优参考线路的第二参考线路，以根据所述第二参考线路自动地控制所述自动驾驶车辆。

根据本申请又一方面，公开了数据处理系统，包括：处理器；以及存储器，联接至所述处理器并且存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：确定以第一参考线路的多个控制点中的每个为中心具有预定尺寸的多个边界区域；选择多个二维多项式，所述多个二维多项式中的每个表示相邻的控制点之间的最优参考线路的段；对所述二维多项式限定约束集合，以至少确保所述多个二维多项式经过所述多个边界区域中的每个；对目标函数执行二次规划(QP)优化，使得在满足所述约束集合的情况下使所述目标函数的总成本达到最小值；以及基于所述二次规划优化生成表示所述最优参考线路的第二参考线路，以根据所述第二参考线路自动地控制所述自动驾驶车辆。

附图说明

通过示例的方式而不是限制的方式在附图的各图中示出本公开的实施方式，在附图中相同的参考标记指示相同的元件。

图1是示出根据一个实施方式的联网系统的框图。

图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。