[发明专利]无人驾驶车路径规划方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述无人驾驶车路径规划方法包括：

获取车辆周边环境信息，并根据所述车辆周边环境信息确定障碍物信息；

根据所述障碍物信息确定目标速度范围以及目标旋转加速度范围；

根据当前位置信息、所述目标速度范围以及所述目标旋转加速度范围生成若干局部路径；

根据当前速度以及所述目标速度范围确定各局部路径对应的能量回收制动等级；

根据所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值；

根据所述各局部路径对应的代价函数值确定最优局部路径；

其中，所述根据所述障碍物信息确定目标速度范围以及目标旋转加速度范围，包括：

根据当前位置信息以及所述障碍物信息确定当前障碍物距离；

根据所述当前障碍物距离以及预设刹车加速度确定安全速度集合；

根据所述当前障碍物距离以及预设刹车旋转加速度确定安全旋转加速度集合；

根据预设动力加速度、当前速度以及预设时间间隔确定动力速度集合；

根据预设动力旋转加速度、当前旋转加速度以及所述设时间间隔确定动力旋转加速度集合；

根据所述安全速度集合以及所述动力速度集合确定第一交集，将所述第一交集作为目标速度范围；

根据所述安全旋转加速度集合以及所述动力旋转加速度集合确定第二交集，将所述第二交集作为目标旋转加速度范围。

2.如权利要求1所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值之前，所述方法还包括：

获取目的地信息，并根据所述目的地信息生成全局参考路径；

根据所述全局参考路径确定各局部路径分别对应的路径代价值；

所述根据所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值，包括：

根据所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值。

3.如权利要求2所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值之前，所述方法还包括：

确定各局部路径分别对应的终点位置信息；

根据所述终点位置信息以及所述障碍物信息确定障碍物距离代价值；

所述根据所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值，包括：

根据所述障碍物距离代价值、所述路径代价值以及所述能量回收制动等级确定各局部路径对应的代价函数值。

4.如权利要求1所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据当前位置信息、所述目标速度范围以及所述目标旋转加速度范围生成若干局部路径，包括：

按照预设选取策略从所述目标速度范围内选取若干目标速度，并从所述目标旋转加速度范围选取若干目标旋转加速度；

基于所述若干目标速度以及所述若干目标旋转加速度生成若干预测组合，其中，所述预测组合包括一一对应的目标速度以及目标旋转加速度；

根据所述当前位置信息以及所述若干预测组合对预设时间间隔内的行驶轨迹进行拟合，生成若干局部路径。

5.如权利要求1所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据当前速度以及所述目标速度范围确定各局部路径对应的能量回收制动等级，包括：

根据当前速度以及所述目标速度范围确定各局部路径对应的制动加速度；

根据所述制动加速度确定制动强度；

根据所述制动强度确定各局部路径对应的能量回收制动等级。

6.如权利要求5所述的无人驾驶车路径规划方法，其特征在于，所述根据所述制动强度确定各局部路径对应的能量回收制动等级，包括：

将所述制动强度与第一预设阈值以及第二预设阈值进行比对，得到比对结果；

根据所述比对结果确定各局部路径对应的能量回收制动等级。