[发明专利]一种局部路径规划方法及系统

说明书

本发明提供一种局部路径规划方法及系统，所述局部路径规划方法包括：获取环境信息和自车状态信息，通过所述环境信息和所述自车状态信息获取第一特征信息，通过所述自车状态信息获取第二特征信息；将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入到决策网络中，进行训练，获取决策模型；通过所述决策模型对实时的环境信息和自车状态信息进行处理，获取决策路径信息。通过决策模型处理实时的第一特征信息和第二特征信息，能够从第一特征信息和第二特征信息组成的高维特征信息中识别特征，完成局部路径规划，避免低维特征信息只能表达自车状态或者环境状态，能够较好地处理驾驶行为中多模态的问题。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，特别是涉及一种局部路径规划方法及系统。

背景技术

随着科技水平的发展和进步，人工智能技术在自动驾驶领域得到了结合和应用，目前，通过机器学习训练，能够达到模仿驾驶员规划局部行驶路径的目的，但不能较好地处理驾驶行为中多模态的问题，例如，不能较好地在直行道上进行决策选择跟车或超车。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种局部路径规划方法及系统，用于解决现有技术中驾驶行为中多模态的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种局部路径规划方法，所述局部路径规划方法包括：

获取环境信息和自车状态信息，通过所述环境信息和所述自车状态信息获取第一特征信息，通过所述自车状态信息获取第二特征信息；

将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入到决策网络中，进行训练，获取决策模型；

通过所述决策模型对实时的环境信息和自车状态信息进行处理，获取决策路径信息。

可选的，所述环境信息至少包括以下之一：地图信息、障碍物位置、可行驶区域；所述自车状态信息至少包括以下之一：自车位置、自车速度、自车加速度。

可选的，通过所述自车状态信息获取第二特征信息的步骤包括：

将自车位置、自车速度、自车加速度进行向量化，获取第二特征信息。

可选的，通过所述环境信息和所述自车状态信息获取第一特征信息的步骤包括：

提供第一栅格图，并将所述第一栅格图中的各个栅格填充为p；

分别确定可行驶区域和障碍物位置在所述第一栅格图中的对应栅格，并分别将所述可行驶区域的对应栅格以及所述障碍物位置的对应栅格进行填充；

提供第二栅格图，并将所述第二栅格图中的各个栅格填充为p；

确定所述自车位置在所述第二栅格图中的对应栅格，并将所述自车位置的对应栅格进行填充；

将填充后的所述第一栅格图和填充后的所述第二栅格图沿着通道方向进行拼接，获取所述第一特征信息。

可选的，分别将所述可行驶区域的对应栅格以及所述障碍物位置的对应栅格进行填充的步骤包括：

将所述可行驶区域的对应栅格填充为q；

将所述障碍物位置的对应栅格填充为v，其中，v为障碍物位置与所述自车速度的相对速度。

可选的，将所述自车位置的对应栅格进行填充的步骤包括：

将所述自车位置的对应栅格填充为q。

可选的，

根据路径的参考线建立坐标系，当存在弯道时，将所述弯道转化为直线道路；

所述坐标系分别与所述第一栅格图和所述第二栅格图相匹配，坐标系中的点对应的第一栅格图或者第二栅格图中的坐标的数学表达为：