CN113960996B 行驶装置的避障路径的规划方法和装置 （华为技术有限公司）

JP2011253302A,201US2018348770A1,2018.本申请提供了一种行驶装置的避障路径的代价势场为横向位置上的障碍物对行驶装置构位置上的障碍物对行驶装置构成的近场横向碰方法使得行驶装置在复杂狭窄交通场景中能够2获取距离地图，所述距离地图包括多个第一栅格，所述多个格用于记录该第一栅格离最近被障碍物占据的根据所述距离地图确定近场范围内的第一横向背景代价势场，横向位置上的障碍物对所述行驶装置构成的近场横向碰根据所述距离地图确定所述近场范围内的第二横向背景代价对所述目标极小值点横向两侧的背景代价进行单调性处理，生获取占据地图，所述占据地图包括多个第二栅格，所述多个筛除所述占据地图中位于第一区域的所述第二栅格，所所述根据所述距离地图确定所述近场范围内的第二横向背景代根据所述距离地图计算所述多条虚拟平行线路径中每条虚拟平行线路径在所述近场根据所述每条虚拟平行线路径上所述距离的最小值计算该条虚拟平行线3根据所述多条虚拟平行线路径在所述近场范围内的背景代价生成所述近场范围内的根据所述距离地图计算所述多条备选路径中的每条备选路径上的碰撞代价、约束代其中，所述碰撞代价用于评价所述行驶装置在所述备选路径上行驶时是否会发生碰选路径的横向偏离道路中心线的程度，所述平滑度代价用于评价所述备选路径的平滑程根据所述第一横向背景代价势场中的背景代价，或者根据所述若所述历史路径存在碰撞，但所述当前避障路径不存在碰撞若所述历史路径和所述当前避障路径都存在碰撞，且所述当前避若所述历史路径和所述当前避障路径都存在碰撞，且所述当前避若所述历史路径不存在碰撞，且所述当前避障路径的所述最若所述历史路径不存在碰撞，且所述当前避障路径的所述最其中，所述碰撞距离为所述每条备选路径上处于发生碰撞状态所述获取模块用于获取距离地图，所述距离地图包括多个第一栅格格中的每个第一栅格用于记录该第一栅格离最近被障碍物占据的所述处理模块用于根据所述距离地图确定近场范围内的第一横向背4获取占据地图，所述占据地图包括多个第二栅格，所述多个筛除所述占据地图中位于第一区域的所述第二栅格，所所述根据所述距离地图确定所述近场范围内的第二横向背景代根据所述采样目标点，对所述参考路径进行横向偏移生成多条虚拟所述距离地图计算所述多条虚拟平行线路径中每条虚拟平行线路径在所述近场范围内的根据所述距离地图计算所述多条备选路径中的每条备选路径上的碰撞代价、约束代5路径之间的偏差，所述横向偏移代价用于评价所述备选路径的横向偏离道路中心线的程根据所述第一横向背景代价势场中的背景代价，或者根据所述若所述历史路径存在碰撞，但所述当前避障路径不存在碰撞若所述历史路径和所述当前避障路径都存在碰撞，且所述当前避若所述历史路径和所述当前避障路径都存在碰撞，且所述当前避若所述历史路径不存在碰撞，且所述当前避障路径的所述最若所述历史路径不存在碰撞，且所述当前避障路径的所述最其中，所述碰撞距离为所述每条备选路径上处于发生碰撞状态6[0002]自动驾驶技术利用地图和定位模块获取导航信息，利用传感设备感知周围环意味着第一斥力场中的目标极小值点横向两侧的背景代价7值点横向两侧的背景代价均比目标极小值点处的[0016]在本申请实施例中，首先根据距离地图构建近场范围内的第二横向背景代价势8开该区域内的障碍物。又由于避障路径规划是根据上游模块提供的占据地图信息进行的，而上游模块提供的障碍物信息除了包括动静态障碍物的实际位姿和障碍物的预测轨迹投行线路径在该近场范围内的背景代价生成该近场范围内的第二横向背9行速度规划。的第一横向背景代价势场包括：根据该距离地图确定近场范围内的第二横向背景代价势等于第三阈值，则以该当前避障路径和该历史路径中碰撞距离较大者作为该最终避障路历史路径的碰撞距离之差的绝对值小于第三阈值，则以该历史路径作为该最终避障路径；[0066]图11是本申请实施例提供的一种V型的近场横向背景代价势场的生成方法示例[0074]图19是本申请实施例提供的一种备选路径全碰撞时切换至当前最优路径的场景[0090]自动驾驶技术利用地图和定位模块获取导航信息，利用本申请实施例能够应用的场景和系统构架进行车在道路上行驶时，在可避障范围内存在大量的动态障碍物(编号1-5)和/或静态障碍物[0099]障碍物决策器320用于向避障路径规划器330提供包含障碍物及障碍物预测轨迹[0100]避障路径规划器330用于根据参考路径规划器310和障碍物决策器320提供的参考[0102]在一种实现方式中，备选路径评价模块332所选取的当前帧最优路径可以作为当个第二栅格，多个第二栅格中的每个第二栅格用于记录该第二栅格中存在障碍物的概率。开该区域内的障碍物。又由于避障路径规划是根据上游模块提供的占据地图信息进行的，而上游模块提供的障碍物信息除了包括动静态障碍物的实际位姿和障碍物的预测轨迹投示近场范围内横向位置上的障碍物对该行驶装置构成的近场横向[0120]应理解，第一横向背景代价势场为横向位置上的障碍物对自车构成的第一斥力[0126]在本申请实施例中，规划当前避障路径时考虑到近场范围内的横向背景代价势得自车缓慢平稳的避让并运行到背景代价势场最低的横向位置，与障碍物保持安全的距的横向位置之间在该近场范围内不存在障碍物的所有极小值点中的最小极小值点作为目的横向位置与目标极小值点所处的横向位置之间存在障碍物使得自车无法运行到目标极装置所在的横向位置之间在该近场范围内不存在障碍物的所有极小值点中的最小极小值史路径之间的偏差，横向偏移代价用于评价所述备选路径的横向偏离道路中心线的程度，[0150]作为一种优选方式，图5是本申请实施例提供的一种避障路径的规划方法的核心[0176]图11是本申请实施例提供的一种V型的近场横向背景代价势场的生成方法示例因此该条背景代价虚拟线的背景代价近场横向背景代价势场在横向(沿L方向)分布上通常有多个极小值。需要先找到初始的近该点与自车横向位置之间是否存在障碍物，即是否存在最大背景代价(与障碍物距离为0)[0202]其中，costobj为碰撞代价；dmin.i为备选路径上第i个路点离障碍物的距离；max此时，对应备选路径上的路点离障碍物的距离为多圆模型中多个圆心离障碍物的最小距碍物的距离dmin.i为四圆模型中4个圆心离障路径的goal点的横坐标；goalnow为当前备选路径goal点的横向偏移，即当前备选路径的[0217]区域切换代价描述备选路径横向大范围的变化程度。当路径在相邻区域中跳动点所在的区域以及备选路径的goal点所在的区域差的绝对值大于2时，区域切换代价为1；objwzone为区域切换代价的权重；costoffset为横向偏移代价；woffset为横向偏移代价的权重；[0249]图17是本申请实施例提供的一种输出避障路径的仲裁方法的最终代价优于历史路径的最终代价是指当前最优路径的最终代价小于历史路径的最终s是在纵向上进行平滑的权重。进行平滑的权重可以取0，即平滑后的采样目标点goalfilter的位置和当前帧选取的最终采样目标点goalfinal的位置相同，也即根据路径仲裁选择的最终路径的采样目标点作为平滑终路径为当前帧的最优路径时，权重也可以根据实际路况选取0-1中任何一个数值进行时价会小于历史最优路径代价的60便会不断触发路径从历史路径切换至当前最优路径，径的规划。[0277]在一种优选的实现方式中，图5所示的规划方法同样可以应用于图22所示的场景行绕障的无碰撞轨迹。且基于碰撞代价对路径进行评价使得当前所规划的避障路径(最优第一栅格中的每个第一栅格用于记录该第一栅格离最近被障碍物占据的第一栅格的距离；位置上的障碍物对该行驶装置构成的近场横向碰撞代价；根据该第一横向背景代价势场，内的背景代价生成该近场范围内的第二横向背景各个路点是否在可避障范围内，该切换代价用于评价该备选路径与该历史路径之间的偏申请的规划方法的各个步骤可以通过处理器2620中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式[0304]上述处理器2620还可以是通用处理器、数字信号处理器(digitalsignal算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个