[发明专利]一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法

权利要求书

1.一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法，其特征在于，包括：

建立无人驾驶车环境中以环境对象为主键的数据表I，数据表I属性用于记录每个环境对象的通行性；

以车体为中心建立第1～m级单尺度剖分网格，所述第1～m级单尺度剖分网格中的每一个子网格具有唯一的网格编码；

基于第1～m级单尺度剖分网格将数据表I转换为以网格编码为主键的第1～m级数据表Ⅱ，数据表Ⅱ的属性用于记录每一个子网格中包含的环境对象和每个环境对象的通行性；

根据第1～m级数据表Ⅱ生成第1～m级单尺度环境信息量化地图；单尺度环境信息量化地图为在每子一网格中包含了该子网格通行性的单尺度网格地图；所述该子网格的通行性由该子网格中包含的所有环境对象的通行性确定；

根据相邻级单尺度环境信息量化地图中网格的嵌套关系，以每一子网格的网格编码为索引，对第1～m级单尺度环境信息量化地图进行聚合，得到多尺度环境信息量化地图。

2.根据权利要求1所述的一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法，其特征在于，所述环境对象包括静态的地物信息和地表信息，以及动态的行人和行车信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法，其特征在于，数据表I和数据表Ⅱ中每个环境对象的通行性表示为0或1，其中0代表非障碍物，1代表障碍物；

单尺度环境信息量化地图中子网格的通行性由该子网格中包含的所有环境对象的通行性确定的具体方法为，对该子网格中所包含的所有环境对象的通行性为0时，该子网格为可通行，否则该子网格为不可通行。

4.根据权利要求1所述的一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法，其特征在于，设第1～m级单尺度剖分网格的网格尺度逐渐减小，第i级单尺度剖分网格中的每一个子网格在第i+1级单尺度剖分网格中剖分为k个子网格；第i级单尺度剖分网格中网格编码为g的子网格在第i+1级单尺度剖分网格中剖分为网格编码分别为g0，g1……gk的子网格，1≤i≤m；

第m级单尺度剖分网格为厘米级。

5.根据权利要求4所述的一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法，其特征在于，根据相邻级单尺度环境信息量化地图中网格的嵌套关系，以每一子网格的网格编码为索引，基于第1～m级单尺度环境信息量化地图中每一子网格的通行性，对第1～m级单尺度环境信息量化地图进行聚合，得到多尺度环境信息量化地图，具体方法为：

当第i+1级单尺度环境信息量化地图中网格编码分别为g0，g1……gk的子网格的通行性一致时，将网格编码分别为g0，g1……gk的子网格聚合为第i级单尺度环境信息量化地图中网格编码为g的子网格，此时编码为g的子网格的通行性根据网格编码分别为g0，g1……gk的子网格的通行性得到；否则保留第i+1级单尺度环境信息量化地图中网格编码分别为g0，g1……gk的子网格。

6.根据权利要求4所述的一种基于地理网格编码的无人驾驶态势图表达方法，其特征在于，基于行车速度、多尺度环境信息量化地图中网格与车身的距离以及与车身方位关系建立多尺度环境信息量化地图中各区域的尺度规则如下：

行车速度越快，多尺度环境信息量化地图中网格的基准尺度L₀越小；多尺度环境信息量化地图中，与车身的距离越近，网格尺度越小；

多尺度环境信息量化地图中，与车身邻近的网格尺度按车辆行驶方向分为三类：车身前方邻近网格尺度L_front，车身左右侧邻近网格尺度L_side和车身后方邻近网格尺度L_back，具体设置为：

L_front＝L₀，L_side＝2*L₀，L_back＝4*L₀；

所述与车身邻近的网格为由车身所在网格的前后左右四个边缘分别向前后左右四个方向延伸距离L₀范围内的网格。