[发明专利]速度优化方法、装置及设备有效
申请号: | 202110835200.9 | 申请日: | 2021-07-23 |
公开(公告)号: | CN113552839B | 公开(公告)日: | 2022-12-13 |
发明(设计)人: | 温勇兵;荣岌昆 | 申请(专利权)人: | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 |
主分类号: | G05B19/19 | 分类号: | G05B19/19;G06Q10/04 |
代理公司: | 北京汇鑫君达知识产权代理有限公司 11769 | 代理人: | 李辰;黄启法 |
地址: | 510555 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 速度 优化 方法 装置 设备 | ||
1.一种速度优化方法,其特征在于,包括:
获取目标路径曲线和所述目标路径曲线对应的参考速度曲线,其中,所述目标路径曲线为对预先规划的规划路径曲线进行位置均匀采样得到;
根据在所述目标路径曲线上的速度限制信息确定对应的运动约束条件;
利用预设的目标函数和所述运动约束条件对所述参考速度曲线进行优化得到速度优化结果,其中,选定所述目标路径曲线上的目标位置,利用所述运动约束条件和所述参考速度曲线计算所述目标函数中在所述目标位置的舒适度,其中所述目标位置为所述目标路径曲线上的任意一个位置;根据在所述目标位置的舒适度满足预设条件时对应的速度值得到所述速度优化结果,所述目标函数用于表征运动变化与舒适度之间的关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述速度限制信息包括以下至少一项:障碍物决策信息、道路限速信息、人行横道处停车避让信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述运动约束条件包括以下对位置进行均匀采样得到的约束条件中的至少一项:动力学约束条件、速度极限约束条件、纵向加速度极限约束条件、纵向加加速度极限约束条件、向心加速度极限约束条件、起点边界约束条件。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述目标函数包括以下函数:跟踪参考速度代价函数、向心加速度代价函数、纵向加速度舒适性代价函数、伪加加速度舒适性代价函数、速度和代价函数。
5.根据权利要求1或4所述的方法,其特征在于,所述参考速度曲线为所述目标路径曲线上的粗略速度曲线或初始速度曲线。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:根据在所述目标位置的舒适度满足所述预设条件时对应的纵向加速度值得到纵向加速度优化结果。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:根据在所述目标位置的舒适度满足所述预设条件时对应的纵向加加速度值得到纵向加加速度优化结果。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:根据在所述目标位置的舒适度满足所述预设条件时对应的向心加速度值得到向心加速度优化结果。
9.一种速度优化装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标路径曲线和所述目标路径曲线对应的参考速度曲线,其中,所述目标路径曲线为对预先规划的规划路径曲线进行位置均匀采样得到;
确定模块,用于根据在所述目标路径曲线上的速度限制信息确定对应的运动约束条件;
优化模块,用于利用预设的目标函数和所述确定模块确定的运动约束条件对所述获取模块获取的参考速度曲线进行优化得到速度优化结果,其中,选定所述目标路径曲线上的目标位置,利用所述运动约束条件和所述参考速度曲线计算所述目标函数中在所述目标位置的舒适度,其中所述目标位置为所述目标路径曲线上的任意一个位置;根据在所述目标位置的舒适度满足预设条件时对应的速度值得到所述速度优化结果,所述目标函数用于表征运动变化与舒适度之间的关系。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述优化模块包括:
第一处理子模块,用于选定所述目标路径曲线上的目标位置,利用所述运动约束条件和所述参考速度曲线计算所述目标函数中在所述目标位置的舒适度,其中,所述目标位置为所述目标路径曲线上的任意一个位置;
第二处理子模块,用于根据在所述第一处理子模块计算的目标位置的舒适度满足预设条件时对应的速度值得到所述速度优化结果。
11.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器和存储器;所述存储器,用于存储可执行代码;
所述处理器,用于通过调用所述可执行代码,以执行如上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
12.一种非暂时性机器可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如上权利要求1-8中任一项所述的方法。
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