[发明专利]处理方法、处理装置、车辆及存储介质

说明书

本发明公开了一种处理方法、处理装置、车辆及存储介质。处理方法包括：根据样条曲线的控制点确定目标函数；根据参考路径上的离散点形成约束条件；根据约束条件优化目标函数，以得到样条曲线的目标控制点；根据目标控制点和样条曲线，生成与参考路径对应的目标路径。上述处理方法、处理装置、车辆及存储介质，通过优化目标函数，得到样条曲线的目标控制点，进而根据目标控制点和样条曲线得到平滑的目标路径，能够提高车辆自动驾驶的稳定性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种处理方法、处理装置、车辆及存储介质。

背景技术

随着人工智能的发展，车辆正朝着实现自动驾驶的方向发展，例如，车辆可以根据预先规划的目标路径自动驾驶。然而，在相关技术中，直接对道路的中心线上的离散点进行拟合、插值得到目标路径，这样得到的目标路径不一定是最合适的，存在平滑性不够的问题，不利于车辆自动驾驶。

发明内容

本发明的实施方式提供了一种处理方法、处理装置、车辆及存储介质。

本发明实施方式的处理方法包括：根据样条曲线的控制点确定目标函数；根据参考路径上的离散点形成约束条件；根据所述约束条件优化所述目标函数，以得到所述样条曲线的目标控制点；根据所述目标控制点和所述样条曲线，生成与所述参考路径对应的目标路径。

上述处理方法，通过优化目标函数，得到样条曲线的目标控制点，进而根据目标控制点和样条曲线得到平滑的目标路径，能够提高车辆自动驾驶的稳定性。

在某些实施方式中，所述目标函数包括道路居中代价、样条曲线一阶微分平滑性代价、样条曲线二阶微分平滑性代价和样条曲线三阶微分平滑性代价，所述道路居中代价根据所述样条曲线的所述控制点和所述参考路径上的所述离散点确定，所述样条曲线一阶微分平滑性代价根据所述样条曲线的一阶导数的控制点确定，所述样条曲线二阶微分平滑性代价根据所述样条曲线的二阶导数的控制点确定，所述样条曲线三阶微分平滑性代价根据所述样条曲线的三阶导数的控制点确定。

在某些实施方式中，所述约束条件包括道路边界约束、曲率约束和曲率导数的约束，所述道路边界约束的上、下限根据所述参考路径上的所述离散点确定，所述曲率约束的上、下限的绝对值为第一阈值，所述曲率导数的约束的上、下限的绝对值为第二阈值，所述曲率根据所述样条曲线的一阶导数和所述样条曲线的二阶导数确定，所述曲率导数根据所述样条曲线的所述一阶导数、所述样条曲线的所述二阶导数和所述样条曲线的三阶导数确定。

在某些实施方式中，所述根据所述约束条件优化所述目标函数，以得到所述样条曲线的目标控制点，包括：在满足所述约束条件的情况下，将使得所述目标函数取得最小值时对应的所述目标函数的自变量的取值作为所述样条曲线的所述目标控制点。

在某些实施方式中，所述样条曲线为三阶B样条曲线，所述根据所述目标控制点和所述样条曲线，生成与所述参考路径对应的目标路径，包括：根据所述目标控制点和所述三阶B样条曲线的微分表达式，生成与所述参考路径对应的所述目标路径。

在某些实施方式中，其特征在于，所述样条曲线为五阶B样条曲线，所述根据所述目标控制点和所述样条曲线，生成与所述参考路径对应的目标路径，包括：根据所述目标控制点和所述五阶B样条曲线的微分表达式，生成与所述参考路径对应的所述目标路径。

在某些实施方式中，在所述根据所述目标控制点和所述样条曲线，生成与所述参考路径对应的目标路径之后，所述处理方法还包括：根据所述目标路径控制车辆自动驾驶。

本发明实施方式的处理装置包括确定模块、约束模块、优化模块和生成模块。确定模块用于根据样条曲线的控制点确定目标函数。约束模块用于根据参考路径上的离散点形成约束条件。优化模块用于根据所述约束条件优化所述目标函数，以得到所述样条曲线的目标控制点。生成模块用于根据所述目标控制点和所述样条曲线，生成与所述参考路径对应的目标路径。