[发明专利]智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法和筛选系统

权利要求书

1.一种智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取智能驾驶车辆多条参考轨迹，所述参考轨迹均穿过自车坐标系原点；

S2，对每条参考轨迹分别计算轨迹上每一个点的权重系数；

S3，分别计算每条参考轨迹的平行度，并根据各参考轨迹平行度排序；

S4，选取各参考轨迹中平行度居中的参考轨迹；

S5，获得平行性筛选的阈值；

S6，根据平行性筛选的阈值筛选出符合平行性的参考轨迹。

2.如权利要求1所述的智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法，其特征在于，步骤S2包括：

i表示参考轨迹编号,j表示每条参考轨迹上均匀分布点的编号，所述均匀分布点由极坐标下的半径和角度表示，W_ij表示第i条轨迹的第j个点的权重系数，Alpha表示Alpha滤波系数，R_ij表示第i条轨迹的第j个点的半径，max_speed表示轨迹半径变形的最大速度，ego_speed表示自车行驶速度。

3.如权利要求1所述的智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法，其特征在于，步骤S3包括：计算平行度P_i后，将各参考轨迹按平行度从小到大排序；

P_i表示参考轨迹i的平行度，Angle_ij表示参考轨迹i的第j个点的角度，Angle_(i+1)j表示参考轨迹(i+1)的第j个点的轨迹，Angle_(i+2)j表示轨迹(i+2)的第j个点的轨迹，Angle_(i+n)j表示轨迹(i+n)的第j个点的轨迹，n表示参与平行度计算参考轨迹的条数。

4.如权利要求1所述的智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法，其特征在于，步骤S5包括：

计算参与平行度计算参考轨迹条数n的中位数median,若参与的计算平行度的参考轨迹条数是偶数则若参与的计算平行度的轨迹参考条数是奇数则

Threshold＝P_median*Threshold_factor；

Threshold表示平行性筛选的阈值，P_median表示根据中位数median和P_i排序获得的平行度，Threshold_factor表示阈值影响系数。

5.如权利要求1所述的智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选方法，其特征在于，步骤S6包括：

若P_i＜＝Threshold并且同时满足P_i＜＝Absolute_Threshold则轨迹i符合轨迹的平行性选取输出，反之则不符合；

其中，Absolute_Threshold为指定值。

6.一种智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选系统，其特征在于，包括：

参考轨迹获取模块，其用于获取智能驾驶车辆多条参考轨迹，所述参考轨迹均穿过自车坐标系原点；

权重计算模块，其用于对每条参考轨迹分别计算轨迹上每一个点的权重系数；

排序模块，其用于分别计算每条参考轨迹的平行度，并根据各参考轨迹平行度排序；

参考轨迹选取模块，其用于选取各参考轨迹中平行度居中的参考轨迹；

阈值计算模块，其用于计算平行性筛选的阈值；

筛选模块，其用于根据平行性筛选的阈值筛选出符合的参考轨迹。

7.如权利要求5所述的智能驾驶车辆自车参考轨迹筛选系统，其特征在于，权重计算模块采用以下方式计算权重系数；

i表示参考轨迹编号,j表示每条参考轨迹上均匀分布点的编号，所述均匀分布点由极坐标下的半径和角度表示，W_ij表示第i条轨迹的第j个点的权重系数，Alpha表示Alpha滤波系数，R_ij表示第i条轨迹的第j个点的半径，max_speed表示轨迹半径变形的最大速度，ego_speed表示自车行驶速度。