[发明专利]一种时间空间耦合搜索的局部路径规划方法及系统

说明书

本发明公开了一种时间空间耦合搜索的局部路径规划方法及系统，包括S1、获取主车定位信息、道路信息及障碍物预测信息；S2、根据所述主车定位信息、道路信息及障碍物预测信息构建时间空间耦合的三维占用栅格地图；S3、获取主车在所述三维占用栅格地图中的搜索起点和终点，并通过搜索算法获取初始轨迹；S4、对所述初始轨迹按照预设的优化方法进行平滑处理。本发明针对自动驾驶局部路径规划，采用时间空间耦合搜索的横纵向耦合式路径规划方法，来使规划轨迹在复杂环境场景中得到全局最优解，确保在动态场景下主车行驶轨迹的安全性。

技术领域

本发明属于无人驾驶汽车的决策控制系统和运动规划技术领域，更具体涉及一种时间空间耦合搜索的局部路径规划方法及系统。

背景技术

无人驾驶技术在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶技术主要有：1)环境感知技术；2)定位技术；3)高精度地图技术；4)决策规划与控制。而决策规划技术可以分为三层：全局路径规划、行为决策、局部路径规划。其中，局部路径规划作为无人驾驶车辆运动控制的关键技术之一，它利用全局参考路径或者全局坐标点的引导信息，并结合实时更新的局部环境感知信息，计算得到车辆在未来有限时域内需要执行的路径或者轨迹，以保证无人驾驶车辆行驶的平稳性和安全性。如我国专利 CN201711387100.4公开了如下专利技术：提出一种用于无人驾驶汽车局部路径运动规划方法和装置，该方案基于无人驾驶汽车期望驾驶路径和感知系统检测到的当前车辆周边障碍物信息，根据预设代价函数，获取局部路径轨迹簇中各局部路径轨迹的代价函数值；选取代价函数值最小的局部路径轨迹，最终规划出一条可行驶的最佳局部运动路径。

现有的目前在无人驾驶轨迹规划中，由于种种原因绝大多数公司或研究机构都是采用横向规划和纵向规划解耦的方案，也就是不考虑时间维度的信息先规划出车辆行驶路径，然后在横向规划模块生成路径的基础上进行纵向规划，得到一系列含有速度和时间信息的轨迹点，构成一条完整的轨迹。

解耦的规划方法带来了计算简单的好处，同样也带来了一些不能解决的痛点：轨迹规划结果可能陷入局部最优解，对车辆行驶的安全性带来隐患。比如我们面对一个横向突然出现的障碍物这种场景，对于人来说通常会采取减速并让道去规避最危险的情况，但是对于横向纵向解耦的方案很难实现。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种时间空间耦合搜索的局部路径规划方法及系统，针对自动驾驶局部路径规划，采用时间空间耦合搜索的横纵向耦合式路径规划方法，来使规划轨迹在复杂环境场景中得到全局最优解，确保在动态场景下主车行驶轨迹的安全性。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的，一种时间空间耦合搜索的局部路径规划方法，包括以下步骤，

S1、获取主车定位信息、道路信息及障碍物预测信息；

S2、根据所述主车定位信息、道路信息及障碍物预测信息构建时间空间耦合的三维占用栅格地图；

S3、获取主车在所述三维占用栅格地图中的搜索起点和终点，并通过搜索算法获取初始轨迹；

S4、对所述初始轨迹按照预设的优化方法进行平滑处理。

作为优化，所述主车定位信息包括主车的定位坐标、车速、加速度；

所述障碍物预测信息包括障碍物在预设时间范围内的运动轨迹信息；

所述道路信息包括道路中心线及路宽信息。

作为优化，所述时间空间耦合的三维占用栅格地图的构建包括，

S201、可行驶时间离散化；

将预设的规划轨迹时长进行等分作为三维占用栅格地图的时间维度，并根据障碍物预测信息记录障碍物各时刻的boundingbox状态；

S202、frenet坐标系转换；

将障碍物boundingbox的四个顶点进行frenet坐标系转换，得到sl坐标系下，各时刻障碍物的boundingbox顶点；

S203、可行驶空间离散化；