[发明专利]自动驾驶方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种自动驾驶方法，包括：

建立优化问题以求解驾驶参数，其中，所述优化问题的目标函数包括根据车辆与障碍物的碰撞概率确定的惩罚函数；

确定令所述目标函数的值最小化时所述优化问题的解，以作为用于自动驾驶的驾驶参数；

其中，所述根据车辆与障碍物的碰撞概率确定的惩罚函数包括在预设的时间内各个时间的惩罚项的总和；

对于每个时间，根据车辆的位置和姿态确定车辆在所述时间所占据的区域，并在所述车辆占据的区域上对障碍物的位置概率密度的分布函数进行积分，获得车辆在所述时间与所述障碍物的碰撞概率，其中，所述位置和姿态是根据所述驾驶参数确定的；

在所述碰撞小于预设值的情况下，所述时间的惩罚项的值为0；

在所述碰撞不小于预设值的情况下，所述时间的惩罚项的值为预设的惩罚常值与惩罚可变值之和，所述惩罚可变值根据所述碰撞概率确定。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶方法，其中，所述惩罚可变值为碰撞概率与所述预设值之差的平方值乘以所述惩罚常值的结果。

3.根据权利要求1所述的自动驾驶方法，其中，所述优化问题的目标函数还包括表示车辆在预设的时间到达的位置与预设终点的差距的惩罚函数。

4.根据权利要求3所述的自动驾驶方法，其中，所述表示车辆在预设的时间到达的位置与预设终点的差距的惩罚函数包括车辆在预设时间的坐标与预设终点的坐标的差值以及车辆在预设时间的姿态与车辆在预设终点的预设姿态的差值。

5.根据权利要求1～4中任一项所述的自动驾驶方法，其中，采用元启发式算法确定令所述目标函数的值最小化时所述优化问题的解。

6.根据权利要求5所述的自动驾驶方法，其中，所述确定令所述目标函数的值最小化时所述优化问题的解包括：

对多个初始搜索变量、粗搜索变量、精搜索变量进行初始化；

迭代执行i)～vi)，直到达到预设的迭代次数：

i)随机确定初始搜索变量在所述目标函数的解空间中的位置，并将初始搜索变量转换为粗搜索变量；

ii)对于每个粗搜索变量，将所述粗搜索变量与其他粗搜索变量进行交叉变异尝试，并根据尝试结果更新尝试次数变量的值；

iii)根据每个粗搜索变量的值对应的目标函数的值确定每个粗搜索变量的权重，并根据所述权重确定精搜索变量所对应的粗搜索变量；

iv)对于每个精搜索变量，将所述精搜索变量对应的粗搜索变量与其他粗搜索变量进行交叉变异尝试，并根据尝试结果更新尝试次数变量的值；

v)根据每个精搜索变量对应的粗搜索变量的值计算目标函数的值，并根据计算结果确定是否更新目标函数的最小值；

vi)在当前迭代不是最后一次迭代的情况下，将超过预设尝试次数的尝试次数变量置为所述预设尝试次数，并且在粗搜索变量的尝试次数变量的均值大于所述预设尝试次数与预设百分比参数的乘积的情况下，将预设比例的粗搜索变量转换为初始搜索变量；

将目标函数的最小值对应的粗搜索变量的值确定为所述优化问题的解。

7.根据权利要求6所述的自动驾驶方法，其中，所述将所述粗搜索变量与其他粗搜索变量进行交叉变异尝试，并根据尝试结果更新尝试次数变量的值包括：

选取所述粗搜索变量的若干维度，并且对于选择的每个维度，将所述维度上的值与其他粗搜索变量进行混合，获得备选优化变量值；

在根据所述备选优化变量值计算的目标函数的值小于根据所述粗搜索变量的值计算的目标函数的值的情况下，采用所述备选优化变量值更新所述粗搜索变量的值，并将所述粗搜索变量对应的尝试次数变量的值重置为1；否则，将所述尝试次数变量更新为原值加1后的结果。