[发明专利]速度优化方法、装置及设备

说明书

本申请是关于一种速度优化方法、装置及设备，该速度优化方法包括：首先，获取目标路径曲线和目标路径曲线对应的参考速度曲线，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；其次，根据在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；最后，利用预设的目标函数和运动约束条件对参考速度曲线进行优化得到速度优化结果。本申请的技术方案能够基于位置对应的约束条件对速度进行优化，提高速度优化的精准度。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种速度优化方法、装置及设备。

背景技术

自动驾驶轨迹规划通常分为基于横向路径规划和纵向速度规划。传统的基于(s,t)坐标系s＝f(t)的速度优化方法中，对时间进行均匀采样，设计跟随参考速度曲线和舒适度目标函数，并添加避免障碍物(s,t)、速度极限(s_limit,t)、加速度极限(a_limit,t)、加加速度极限(j_limit,t)约束，并将速度规划问题转化为数值凸优化问题。

在上述传统的速度优化方法中，由于对时间均匀采样只能根据某个时刻对应的约束条件进行速度优化，而不能基于某个位置对应的约束条件例如道路限速(s,v_limit)的约束等进行速度优化，导致传统的速度优化方法存在很大程度的局限性。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供了一种速度优化方法、装置及设备，能够基于位置对应的约束条件进行速度优化，提高速度优化的精准度。

本申请第一方面提供了一种速度优化方法，包括：

首先，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；

其次，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；

最后，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，其中所述目标函数用于表征运动变化与舒适度之间的关系。

可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，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。

可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述运动约束条件包括以下对位置进行均匀采样设计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。

可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，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。

可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述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，包括：

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。

可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，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。

可选的，在第一方面的一种可能的实现方式中，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。