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无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法及装置

2021-03-07 14:10:16

无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法及装置

  技术领域

  本发明涉及无人驾驶领域,具体地涉及一种无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法,以及一种无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划装置。

  背景技术

  无人驾驶汽车的通行能力、通行效率是人们首先关注的基本能力,但是投入市场运营的无人驾驶车辆,驾驶安全至关重要。

  无人驾驶汽车在设计上是参考人类驾驶行为的,人类驾驶员在开车过程中,由眼睛获取车辆周围的道路、障碍物信息,并经过大脑进行决策如何安全可靠的操作车辆。自动驾驶车辆则由部署在车身周围的传感器设备(比如激光雷达、超声波雷达、相机、毫米波雷达等)感知周围驾驶环境,感知结果交给决策规划控制模块进行避障处理。

  人的眼睛在看前方障碍物的时候,如果障碍物尺寸比较大(比如路边停放的车辆),那么实际上障碍物后方的情况人眼是看不到的,也就是说眼睛视线只能看到障碍物面向我们这一侧,在实际驾驶过程中,经常会出现从障碍物后方(我们眼睛视线被遮挡的区域)穿出行人或者车辆,如果驾驶过程中不考虑这种情况,经常会出现交通事故。而人类驾驶员在开车过程中,其实是基于眼睛看到的障碍物并结合驾驶经验驾驶车辆,对于障碍物遮挡部分,会采取的是一种比较保守的策略,比如眼睛会刻意的留意障碍物边界,并作出适当推理,或者假定障碍物遮挡部分或者眼睛看不到的地方穿出行人或者车辆,推理能否安全停车而不导致出现碰撞。

  自动驾驶汽车也面临这种情况,车身周围不管是部署超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达、相机等,总会出现被障碍物本身遮挡的区域,我们可以称之为障碍物感知遮挡盲区或障碍物遮挡区域。障碍物感知遮挡盲区会造成潜在的自动驾驶行车安全风险,如果在自动驾驶车辆感知、决策规划中,不去考虑这种障碍物感知遮挡盲区相关的驾驶安全策略,那么出现事故的可能性是非常高的,这种自动驾驶车辆,也不具备脱离安全员投入市场的能力。

  发明内容

  本发明实施方式的目的是通过考虑障碍物遮挡盲区的无人驾驶,提升通行安全。

  为了实现上述目的,在本发明第一方面,提供一种无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法,所述决策规划方法包括如下步骤:

  采用传感器获取在所述无人驾驶车辆行进途中的包含了障碍物和被障碍物遮挡的区域;

  预设虚拟移动物体,并假定所述虚拟移动物体以特定速度V2从所述被障碍物遮挡的区域中穿出;

  在考虑到上述步骤中的从所述被障碍物遮挡的区域穿出的移动物体的情况下,规划无人驾驶车辆的行进路径和速度V1。

  可选的,所述传感器为摄像头、激光雷达、超声波雷达和毫米波雷达中的任意一者。

  可选的,所述传感器设置在所述无人驾驶车辆的车头位置。

  可选的,在上述步骤中采用所述传感器利用光投影方法获取所述包含了障碍物和被障碍物遮挡的区域。

  可选的,当所述传感器为至少两个时,利用所述至少两个传感器的公共视角区域采用光投影方法获取所述包含了障碍物和被障碍物遮挡的区域的需要所述无人驾驶车辆避让的区域。

  可选的,在上述步骤中基于如下条件规划无人驾驶车辆的速度V1:移动物体从所述被障碍物遮挡的区域中穿出的特定速度V2、超速代价、减速代价、加速代价、障碍物代价和加速度变化率代价。

  可选的,在上述步骤中规划所述无人驾驶车辆的行进路径,包括:

  确定所述无人驾驶车辆距离被障碍物遮挡区域的移动物体的纵向距离、所述无人驾驶车辆距离障碍物的横向距离。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆距离被障碍物遮挡区域的移动物体的纵向距离:

  无人驾驶车辆的速度V1、无人驾驶车辆的最大减速度、停车距离障碍物的预留纵向距离、无人驾驶车辆的反应时间。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆距离障碍物的横向距离:

  无人驾驶车辆的速度V1、移动物体从所述被障碍物遮挡的区域中穿出的特定速度V2、无人驾驶车辆的最大减速度、停车距离障碍物的预留横向距离、无人驾驶车辆的反应时间。

  在本发明第二方面,还提供一种无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划装置,所述决策规划装置包括传感器和控制装置;

  所述传感器用于获取在所述无人驾驶车辆行进途中的包含了障碍物和被障碍物遮挡的区域;

  所述控制装置被配置用于:

  预设虚拟移动物体,并假定所述虚拟移动物体以特定速度V2从所述被障碍物遮挡的区域中穿出;

  在考虑到从所述被障碍物遮挡的区域穿出的移动物体的情况下,规划无人驾驶车辆的行进路径和速度V1。

  可选的,所述传感器为摄像头、激光雷达、超声波雷达和毫米波雷达中的任意一者。

  可选的,所述传感器利用光投影方法获取所述包含了障碍物和被障碍物遮挡的区域。

  可选的,当所述传感器为至少两个时,利用所述至少两个传感器的公共视角区域采用光投影方法获取所述包含了障碍物和被障碍物遮挡的区域。

  可选的,所述控制装置基于如下条件规划无人驾驶车辆的速度V1:

  移动物体从所述被障碍物遮挡的区域中穿出的特定速度V2、超速代价、减速代价、加速代价、障碍物代价和加速度变化率代价。

  可选的,规划所述无人驾驶车辆的行进路径,包括:

  确定所述无人驾驶车辆距离被障碍物遮挡区域的移动物体的纵向距离、所述无人驾驶车辆距离障碍物的横向距离。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆距离被障碍物遮挡区域的移动物体的纵向距离:

  无人驾驶车辆的速度V1、无人驾驶车辆的最大减速度、停车距离障碍物的预留纵向距离、无人驾驶车辆的反应时间。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆距离障碍物的横向距离:

  无人驾驶车辆的速度V1、移动物体从所述被障碍物遮挡的区域中穿出的特定速度V2、无人驾驶车辆的最大减速度、停车距离障碍物的预留横向距离、无人驾驶车辆的反应时间。

  在本发明第三方面,还提供一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令在被控制器执行时能够使得所述控制器执行如前所述的无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法。

  在本发明第四方面,还提供一种无人驾驶车辆,该无人驾驶车辆具有如前所述的无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划装置。

  本发明技术方案至少带来了以下技术效果:

  (1)精确的刻画出无人驾驶车辆周围被障碍物遮挡的区域,该区域为信息不确定区域,在该区域有可能隐藏行人或者车辆,有突然从障碍物边界穿出的可能。

  (2)提供一种考虑自动驾驶车车辆感知障碍物遮挡区域的更安全的决策规划方法,能大幅降低自动驾驶车辆在日常运营过程中的行车安全风险。

  本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

  附图说明

  附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式,但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中:

  图1是本发明实施方式提供的一种无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法的流程图;

  图2是本发明提供的方法中无人驾驶车辆M避让障碍物Z及避让从被障碍物遮挡的区域中穿出的移动物体Y的示意图;

  图3是本发明提供的方法中障碍物Z及被障碍物遮挡区域S的构成示意图。

  附图标记说明

  V1—无人驾驶车辆的行进速度

  V2—障碍物遮挡区域的移动物体的行进速度

  L1—无人驾驶车辆距离障碍物的横向距离

  L2—无人驾驶车辆距离从被障碍物遮挡的区域中穿出的移动物体的纵向距离

  M—无人驾驶车辆

  Z—障碍物

  Y—移动物体

  S—被障碍物遮挡区域

  具体实施方式

  以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。

  在本发明实施方式中,在未作相反说明的情况下,使用的方位词如“上、下、顶、底”通常是针对附图所示的方向而言的或者是针对竖直、垂直或重力方向上而言的各部件相互位置关系描述用词。

  图1是本发明提供的无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划方法的流程图。图2是本发明提供的方法中无人驾驶车辆M避让障碍物Z及避让从被障碍物遮挡的区域中穿出的移动物体Y的示意图;图3是本发明提供的方法中障碍物Z及被障碍物遮挡的区域S的构成示意图。

  如图1和2所示,在本发明第一方面,提供一种无人驾驶车辆M的行进路径和速度决策规划方法,所述决策规划方法包括如下步骤:

  采用测量仪器获得在所述无人驾驶车辆M行进途中的包含了障碍物Z和被障碍物遮挡的区域S的需要无人驾驶车辆M避让的区域;该测量装置是传感器。

  预设虚拟移动物体Y,并假定所述虚拟移动物体Y以特定速度V2从所述被障碍物遮挡的区域S中穿出;

  在考虑到上述步骤中的从所述被障碍物遮挡的区域S穿出的移动物体Y的情况下,规划无人驾驶车辆M的行进路径和速度V1。

  如图2中所示,无人驾驶车辆M距离障碍物Z的横向距离为L1,无人驾驶车辆M距离从被障碍物遮挡的区域S中穿出的移动物体Y的纵向距离为L2。

  可选的,所述测量仪器为传感器,该传感器包括摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达。如图3所示,以上测量装置都可以利用光投影方法对所述障碍物Z进行光投影获得被障碍物遮挡的区域的图形S;该图形S可以是单个测量装置,也可以是多个测量装置通过光投影方法获取的。将障碍物Z和被障碍物遮挡的区域的图形S加在一起,即得到无人驾驶车辆M需要避让的区域。

  可选的,所述摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达设置在所述无人驾驶车辆M的车头位置。所述摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达设置在无人驾驶车辆M的不同位置,能够起到不一样的效果;例如,如果设置在车身右侧,则对于位于无人驾驶车辆M行进方向右侧的障碍物Z有好的监控视野,而对于位于无人驾驶车辆M行进方向左侧的障碍物Z几乎没有监控的视野。当然,位于车头位置,则可以对位于无人驾驶车辆M行进方向的所有障碍物Z都有好的监控视野;只是在无人驾驶车辆M靠近障碍物Z时,需要位于无人驾驶车辆M左侧或者右侧的摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达配合位于车头位置的摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达一起,对障碍物Z进行监控。该传感器可以设置在车顶,则可以获得360度的视野。

  可选的,在上述步骤中采用摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达中的任意一者利用光投影方法获取所述包含了障碍物Z和被障碍物遮挡的区域S的需要无人驾驶车辆避让的区域。设置在不同位置的所述摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达获得的无人驾驶车辆需要避让的区域不一样,主要是通过光投影获得的被障碍物遮挡区域S不一样。

  可选的,当所述摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达为至少两个时,利用所述至少两个摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达的公共视角区域采用光投影方法获取包含了障碍物Z和被障碍物遮挡的区域S的需要所述无人驾驶车辆避让的区域。如上所述,对于具有公共视角区域的多个摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达,可以获得更精准的被障碍物遮挡区域S。精准的被障碍物遮挡区域S可以使得无人驾驶车辆在规划行进路径以及速度时,更加准确。多个摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达同时对障碍物Z进行光投影获取被障碍物遮挡区域S时,所述被障碍物遮挡区域S相对而言会更小。

  技术实现上,以16线激光雷达为例,在无人驾驶车辆M的左侧和右侧分别安装一个16线激光雷达,雷达随车辆移动而移动,障碍物Z也是移动的,在处理障碍物Z时,所述无人驾驶车辆M上的激光雷达的感知模块以每秒10帧的帧率发送障碍物Z数据,所述激光雷达的规划模块每次接收到障碍物Z数据时,根据当前无人驾驶车辆M的位置(实际上要精确到每个激光雷达的安装位置),并结合拿到的障碍物Z数据,做光投影计算(可以理解为光源是移动的,障碍物Z可以是静止或者移动的,那么对于静态障碍物Z,随着车辆的移动,光源与障碍物直接的相对位置实时发生变化,计算出来的投影也是变化的,具体效果就是,当障碍物在车辆右前方时,投影向右前方延伸,随着车辆前进,投影会逐步往右侧偏转,但是前方的投影长度会逐步缩短,整个过程跟人视线感知类似)。

  参考人类驾驶习惯,考虑从被障碍物遮挡的区域S穿出行人、车辆的可能性,车辆会以更保守的速度、更远离障碍物的距离通过。

  可选的,在上述步骤中基于如下条件规划无人驾驶车辆的速度V1:

  移动物体Y从所述被障碍物遮挡的区域S中穿出的特定速度V2、超速代价、减速代价、加速代价、障碍物代价和加速度变化率代价。

  此时,引入虚拟移动物体Y,是考虑到被障碍物Z的被遮挡区域,意即无法被摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达监视的区域有可能出现未知物体。

  可选的,在上述步骤中规划所述无人驾驶车辆M的行进路径,包括:

  确定所述无人驾驶车辆M距离被障碍物遮挡的区域S的移动物体Y的纵向距离L2、所述无人驾驶车辆M距离障碍物Z的横向距离L1。

  上述纵向距离L2、横向距离L1是随无人驾驶车辆M的运动随时变化的。根据随时移动的无人驾驶车辆M和随时移动的障碍物Z来实时的规划无人驾驶车辆M的行进路径。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆M距离被障碍物遮挡的区域S的移动物体Y的纵向距离L2:

  无人驾驶车辆的速度V1、无人驾驶车辆M的最大减速度、停车距离障碍物Z的预留纵向距离、无人驾驶车辆M的反应时间。

  上述条件组合在一起,可以确定要满足安全驾驶需要的纵向距离L2为如下公式:

  V1*t1+V12/2*a+Buffer_S<L2;

  其中,t1为无人驾驶车辆M的反应时间,a为无人驾驶车辆M的最大减速度,Buffer_S为停车距离障碍物Z的预留纵向距离。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆M距离障碍物的横向距离L1:

  无人驾驶车辆的速度V1、移动物体从所述被障碍物遮挡的区域S中穿出的特定速度V2、无人驾驶车辆M的最大减速度、停车距离障碍物Z的预留横向距离、无人驾驶车辆M的反应时间。

  上述条件组合在一起,可以确定要满足安全驾驶需要的横向距离L1为如下公式:

  V2*(t1+V1/a)+Buffer_I<L1

  其中,t1为无人驾驶车辆M的反应时间,a为无人驾驶车辆M的最大减速度,Buffer_I为停车距离障碍物Z的预留横向距离。

  可选的,所述无人驾驶车辆M的反应时间包括:

  所述摄像头、激光雷达、超声波雷达或毫米波雷达的感知时间、无人驾驶车辆M的规划时间和无人驾驶车辆M控制耗时的总和。

  以上可见,安全车速V1、停车距离障碍物Z的预留横向距离L1的计算,会在被障碍物遮挡的区域S处,引入一个虚拟行人或者虚拟车辆,即移动物体Y,并假定该行人或者车辆以一个特定的速度V2穿出,在无人驾驶车辆M现有的反应时间的能力前提下,去做减速避让,会得到一个停车距离障碍物的预留横向距离Buffer_I,根据该值,反推计算出车辆应该在哪个时刻更早的开始减速。纵向安全距离的计算原理类似,也是引入虚拟行人或者虚拟车辆,在车辆反应能力允许的情况下,要不发生碰撞,计算需要的停车距离障碍物的预留纵向距离Buffer_S。

  在本发明第二方面,还提供一种无人驾驶车辆的行进路径和速度决策规划装置,所述决策规划装置包括测量仪器和控制装置,所述测量仪器用于获取在所述无人驾驶车辆行进途中的包含了障碍物Z和被障碍物遮挡的区域S的需要无人驾驶车辆M避让的区域;

  所述控制装置用于:

  预设虚拟移动物体Y,并假定所述虚拟移动物体Y以特定速度V2从所述被障碍物遮挡的区域S中穿出;

  在考虑到上述步骤中的从所述被障碍物遮挡的区域S穿出的移动物体Y的情况下,规划无人驾驶车辆M的行进路径和速度V1。

  可选的,所述测量仪器为摄像头、激光雷达、超声波雷达和毫米波雷达中的任意一者。

  可选的,所述测量仪器设置在所述无人驾驶车辆M的车头位置。

  可选的,所述测量仪器利用光投影方法获取所述包含了障碍物Z和被障碍物遮挡的区域S的需要所述无人驾驶车辆M避让的区域。

  可选的,当所述测量仪器为至少两个时,利用所述至少两个所述测量仪器的公共视角区域采用光投影方法获取所述包含了障碍物Z和被障碍物遮挡的区域S的需要所述无人驾驶车辆避让的区域。

  可选的,所述控制装置基于如下条件规划无人驾驶车辆M的速度V1:

  移动物体Y从所述被障碍物遮挡的区域S中穿出的特定速度V2、超速代价、减速代价、加速代价、障碍物代价和加速度变化率代价。

  可选的,规划所述无人驾驶车辆M的行进路径,包括:

  确定所述无人驾驶车辆M距离被障碍物遮挡的区域S的移动物体Y的纵向距离L2、所述无人驾驶车辆M距离障碍物的横向距离L1。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆M距离被障碍物遮挡区域S的移动物体Y的纵向距离L2:

  无人驾驶车辆的速度V1、无人驾驶车辆的最大减速度、停车距离障碍物的预留纵向距离、无人驾驶车辆的反应时间。

  可选的,基于如下条件确定所述无人驾驶车辆M距离障碍物Z的横向距离:

  无人驾驶车辆的速度V1、移动物体Y从所述被障碍物遮挡的区域S中穿出的特定速度V2、无人驾驶车辆的最大减速度、停车距离障碍物的预留横向距离、无人驾驶车辆的反应时间。

  可选的,所述无人驾驶车辆的反应时间包括:

  所述测量仪器的感知时间、无人驾驶车辆的规划时间和无人驾驶车辆控制耗时的总和。

  本发明通过一种障碍物遮挡光投影的方法,精确的刻画出无人驾驶车辆M周围被障碍物遮挡的区域,该区域为信息不确定区域,在该区域有可能隐藏行人或者车辆,有突然从被障碍物遮挡的区域S边界穿出的可能。本发明的方法大幅降低无人驾驶车辆在日常运营过程中的行车安全风险。

  以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式,但是,本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明实施方式的技术构思范围内,可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。

  另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

  本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

  此外,本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明实施方式的思想,其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

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