专利名称:自动驾驶避障方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品
专利类型:发明专利
专利申请号:CN202210612741.X
专利申请(专利权)人:重庆长安汽车股份有限公司
权利人地址:重庆市江北区建新东路260号
专利发明(设计)人:谭鑫,谯睿智
专利摘要:本发明提供一种自动驾驶避障方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品,其中,自动驾驶避障方法包括:获取导航信息和障碍物信息;对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图;根据静态障碍物位置区域和点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径;根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距;基于第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径。本方案能有效增加行车安全性和避障灵活性。
主权利要求:
1.一种自动驾驶避障方法,其特征在于,包括:
获取导航信息和障碍物信息,所述障碍物信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域;
对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图;
根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径,所述第一规划路径包括当前位置行至避开所述静态障碍物位置区域的可达第一节点组成的避让路径的集合;
根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;所述第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距;
基于所述第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径;
其中,所述基于所述第二节点,计算最短避让路径,包括:根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第二节点作为起点,随机选取一个相邻的第二节点作为下一个起点,以得到一条到达目标地点的第二规划路径;
将多个所述第二规划路径,组成一个路径集群;
将每个路径集群中的多条第二次规划路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取各路径集群中与初始避让路径偏移量最小的第二次规划路径,作为最短避让路径;
所述根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径,包括:获取至少两条具有相交点的最短避让路径,组成路径组;
以每个路径组中最短避让路径的相交点作为分割点,将每条最短避让路径分割为至少两条子路径;
将同一路径组中不同最短避让路径的子路径以分割点为连接点进行组合,生成至少两条通往目标地点的重组路径;
将所述重组路径与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个路径组中与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组路径,作为重组优选路径;
基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径;
所述基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径,包括:获取多个重组优选路径,组成重组路径集群;
将各重组路径集群中的重组优选路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个重组路径集群中,与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组优选路径,作为备选路径;
按照各备选路径与所述初始避让路径之间的偏移量大小进行排序,将偏移量最小的备选路径作为最优路径。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶避障方法,其特征在于,所述根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划前,还包括:根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第一节点为中心向四周扩散,获取设备感知范围;
若所述设备感知范围内没有静态障碍物位置区域,则将所述设备感知范围作为路径规划区域;
若所述设备感知范围内存在静态障碍物位置区域,则获取设备感知范围内距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域,生成与车辆的距离数值;
以车辆自身所处的一个第一节点为圆心,将路径规划区域的直径规划为所述距离数值加上预设数值;
若所述距离数值加上预设数值后超出了所述设备感知范围,则以所述设备感知范围作为路径规划区域;
根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,在所述路径规划区域内,进行局部路径规划。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶避障方法,其特征在于,所述根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,包括:根据所述静态障碍物位置区域,确定可视化区域内的第一通行区域;
根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,在所述第一通行区域内,以车辆自身所处的一个第一节点作为起点,随机选取一个相邻的第一可通行节点作为下一个起点,以得到到达目标地点的第一规划路径;
将所述第一规划路径中的避让路径进行对比处理,以确定前往目标地点最短的初始避让路径。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶避障方法,其特征在于,根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点,包括:在所述第一通行区域内将所述动态障碍物位置区域标记为禁止通行区域;并根据所述动态障碍物位置区域的获取周期,周期性的更新所述禁止通行区域;
根据所述第一通行区域和所述禁止通行区域,确定第二通行区域;
在所述第二通行区域内,进行等间距标记,得到若干第二节点。
5.一种自动驾驶避障装置,其特征在于,所述装置包括:数据获取模块,用于获取导航信息和障碍物信息,所述障碍物信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域;
第一次标记模块,用于对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图;
第一路径规划模块,用于根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径,所述第一规划路径包括当前位置行至避开所述静态障碍物位置区域的可达第一节点组成的避让路径的集合;
第二次标记模块,用于根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;所述第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距;
最优路径确认模块,用于基于所述第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径;
其中,所述基于所述第二节点,计算最短避让路径,包括:根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第二节点作为起点,随机选取一个相邻的第二节点作为下一个起点,以得到一条到达目标地点的第二规划路径;
将多个所述第二规划路径,组成一个路径集群;
将每个路径集群中的多条第二次规划路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取各路径集群中与初始避让路径偏移量最小的第二次规划路径,作为最短避让路径;
所述根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径,包括:获取至少两条具有相交点的最短避让路径,组成路径组;
以每个路径组中最短避让路径的相交点作为分割点,将每条最短避让路径分割为至少两条子路径;
将同一路径组中不同最短避让路径的子路径以分割点为连接点进行组合,生成至少两条通往目标地点的重组路径;
将所述重组路径与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个路径组中与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组路径,作为重组优选路径;
基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径;
所述基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径,包括:获取多个重组优选路径,组成重组路径集群;
将各重组路径集群中的重组优选路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个重组路径集群中,与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组优选路径,作为备选路径;
按照各备选路径与所述初始避让路径之间的偏移量大小进行排序,将偏移量最小的备选路径作为最优路径。
6.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现如权利要求1至4中任一项所述的自动驾驶避障方法。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机可读指令,当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时,使计算机执行权利要求1至4中任一项所述的自动驾驶避障方法。 说明书 : 自动驾驶避障方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品技术领域[0001] 本申请涉及自动驾驶领域,具体涉及一种自动驾驶避障方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。背景技术[0002] 自动驾驶车辆作为一种具有自主决策能力的智能体,需要从外部环境获取信息并根据信息做出决策,从而进行全局路径的规划,实现局部避障。[0003] 目前,自动驾驶中的避障是自动驾驶领域中的一个重点研究问题,好的避障方法能极大提高自动驾驶的安全性,提高行驶效率。现有车辆自动驾驶过程中,存在灵活性不佳、路径规划速度慢等问题。发明内容[0004] 鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明提供一种自动驾驶避障方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品,以解决上述技术问题。[0005] 本发明提供的自动驾驶避障方法,包括:[0006] 获取导航信息和障碍物信息,所述障碍物信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域;[0007] 对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图;[0008] 根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径,所述第一规划路径包括当前位置行至避开所述静态障碍物位置区域的可达第一节点组成的避让路径的集合;[0009] 根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;所述第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距;[0010] 基于所述第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径。[0011] 可选地,所述基于所述第二节点,计算最短避让路径,包括:[0012] 根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第二节点作为起点,随机选取一个相邻的第二节点作为下一个起点,以得到一条到达目标地点的第二规划路径;[0013] 将多个所述第二规划路径,组成一个路径集群;[0014] 将每个路径集群中的多条第二次规划路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取各路径集群中与初始避让路径偏移量最小的第二次规划路径,作为最短避让路径。[0015] 可选地,所述根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径,包括:[0016] 获取至少两条具有相交点的最短避让路径,组成路径组;[0017] 以每个路径组中最短避让路径的相交点作为分割点,将每条最短避让路径分割为至少两条子路径;[0018] 将同一路径组中不同最短避让路径的子路径以分割点为连接点进行组合,生成至少两条通往目标地点的重组路径;[0019] 将所述重组路径与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个路径组中与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组路径,作为重组优选路径;[0020] 基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径。[0021] 可选地,所述基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径,包括:[0022] 获取多个重组优选路径,组成重组路径集群;[0023] 将各重组路径集群中的重组优选路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个重组路径集群中,与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组优选路径,作为备选路径;[0024] 按照各备选路径与所述初始避让路径之间的偏移量大小进行排序,将偏移量最小的备选路径作为最优路径。[0025] 可选地,所述根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划前,还包括:[0026] 根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第一节点为中心向四周扩散,获取设备感知范围;[0027] 若所述设备感知范围内没有静态障碍物位置区域,则将所述设备感知范围作为路径规划区域;[0028] 若所述设备感知范围内存在静态障碍物位置区域,则获取设备感知范围内距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域,生成与车辆的距离数值;[0029] 以车辆自身所处的一个第一节点为圆心,将路径规划区域的直径规划为所述距离数值加上预设数值;[0030] 若所述距离数值加上预设数值后超出了所述设备感知范围,则以所述设备感知范围作为路径规划区域;[0031] 根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,在所述路径规划区域内,进行局部路径规划。[0032] 可选地,所述根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,包括:[0033] 根据所述静态障碍物位置区域,确定可视化区域内的第一通行区域;[0034] 根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,在所述第一通行区域内,以车辆自身所处的一个第一节点作为起点,随机选取一个相邻的第一可通行节点作为下一个起点,以得到到达目标地点的第一规划路径;[0035] 将所述第一规划路径中的避让路径进行对比处理,以确定前往目标地点最短的初始避让路径。[0036] 可选地,根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点,包括:[0037] 在所述第一通行区域内将所述动态障碍物位置区域标记为禁止通行区域;并根据所述动态障碍物位置区域的获取周期,周期性的更新所述禁止通行区域;[0038] 根据所述第一通行区域和所述禁止通行区域,确定所述第二通行区域;[0039] 在所述第二通行区域内,进行等间距标记,得到若干第二节点。[0040] 为了解决上述问题,本发明还提供的自动驾驶避障装置,包括:[0041] 数据获取模块,用于获取导航信息和障碍物信息,所述障碍物信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域;[0042] 第一次标记模块,用于对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图;[0043] 第一路径规划模块,用于根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径,所述第一规划路径包括当前位置行至避开所述静态障碍物位置区域的可达第一节点组成的避让路径的集合;[0044] 第二次标记模块,用于根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;所述第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距;[0045] 最优路径确认模块,用于基于所述第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径。[0046] 为了解决上述问题,本发明还提供了一种电子设备,包括:[0047] 一个或多个处理器;[0048] 存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现所述的自动驾驶避障方法。[0049] 为了解决上述问题,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机可读指令,当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时,使计算机执行所述的自动驾驶避障方法。[0050] 本发明的有益效果:[0051] 初始避让路径的确认过程中,只考虑了静态障碍物位置区域,而没有考虑动态障碍物位置区域,原因在于,动态障碍物会实时变化位置,若根据动态障碍物来确定初始避让路径,不仅会增加计算处理量,还会导致初始避让路径无法作为一个固定不变的基准路径,以确认最优路径。[0052] 第二节点标记时,增加了对动态障碍物位置区域的避让考虑,以便于自动驾驶车辆不仅能够避让静态障碍物,还能避让动态障碍物,保障行车安全。[0053] 本方案通过减少计算处理量的方式,以快速获取初始避让路径和最优路径,为自动驾驶车辆提供充足的避让反应时间,以增加行车安全性和避障灵活性。[0054] 应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。附图说明[0055] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术者来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:[0056] 图1是本申请的一示例性实施例示出的实施环境示意图;[0057] 图2是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶避障方法的流程图;[0058] 图3是图2所示实施例中的步骤S30在一示例性的实施例中的流程图。[0059] 图4是图3所示实施例中的步骤S306在一示例性的实施例中的流程图。[0060] 图5是图2所示实施例中的步骤S40在一示例性的实施例中的流程图。[0061] 图6是图2所示实施例中的步骤S50在一示例性的实施例中的流程图。[0062] 图7是图6所示实施例中的步骤S508在一示例性的实施例中的流程图。[0063] 图8是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶避障装置的框图。[0064] 图9是本申请的一示例性实施例示出的第二标记模块的框图。[0065] 图10是本申请的一示例性实施例示出的最优路径确认模块的框图。[0066] 图11是本申请的一示例性实施例示出的最优路径选举子模块的框图[0067] 图12示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。具体实施方式[0068] 以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解,优选实施例仅为了说明本发明,而不是为了限制本发明的保护范围。[0069] 需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。[0070] 在下文描述中,探讨了大量细节,以提供对本发明实施例的更透彻的解释,然而,对本领域技术人员来说,可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的,在其他实施例中,以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备,以避免使本发明的实施例难以理解。[0071] 本发明实施例提供的自动驾驶避障方法,可应用在如图1所示的实施环境中,其中,智能终端1与服务端2之间进行网络通信,通过在智能终端1内安装导航地图软件,导航地图软件会进行分钟级的路况刷新,也就是每分钟会根据智能终端1的域名向该服务端2进行网络请求,之后服务端2会向导航地图软件返回对应的导航信息。导航信息包括车辆自身位置信息、车道数量信息、车道宽度信息、可视化区域等。[0072] 其中,图1所示的智能终端1可以为智能手机、车载电脑、平板电脑、笔记本电脑、可穿戴设备等任意支持安装导航地图软件的终端设备,但并不限于此。图2所示的服务端2是导航服务器,例如可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器,在此也不进行限制。智能终端210可以通过3G(第三代的移动信息技术)、4G(第四代的移动信息技术)、5G(第五代的移动信息技术)等无线网络与服务端2进行通信,本处也不对此进行限制。[0073] 本实施例中智能终端1可以安装在需要自动驾驶的车辆上,通过车辆自身的雷达和摄像头获取融合感知信息,融合感知信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域,根据静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域,对自动驾驶的车辆进行路径规划,避免自动驾驶车辆与静态障碍物或动态障碍物碰撞,提高自动驾驶的安全性。[0074] 请参阅图2,图2是本申请的一示例性实施例示出的自动驾驶避障方法的流程图。该方法可以应用于图1所示的实施环境,并由该实施环境中的智能终端1具体执行。应理解的是,该方法也可以适用于其它的示例性实施环境,并由其它实施环境中的设备具体执行,本实施例不对该方法所适用的实施环境进行限制。[0075] 如图2所示,在一示例性的实施例中,自动驾驶避障方法至少包括步骤S10至步骤S50,详细介绍如下:[0076] 步骤S10,获取导航信息和障碍物信息,所述障碍物信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域。[0077] 具体地,导航信息包括车辆自身位置信息、车道数量信息、车道宽度信息、车道线类型、可视化区域等。车道线类型的获取,以便于知道是否可以变化车道、掉头等操作。静态障碍物包括车道护栏、道路上停止不动的车辆、维修标志牌等。动态障碍物包括行人、移动车辆等。[0078] 步骤S20,对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图。[0079] 具体地,标记间距可以根据需求设置,本实施例中以标记间距为0.5m为例,根据车辆自身位置信息,以车辆所处位置为原点,向四周间隔0.5m生成一个点图,进行第一节点的标记,最终形成覆盖各车道的点阵图。[0080] 步骤S30,根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径,所述第一规划路径包括当前位置行至避开所述静态障碍物位置区域的可达第一节点组成的避让路径的集合。[0081] 如图3所示,步骤S30至少包括步骤S301至步骤S306。[0082] 步骤S301,根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第一节点为中心向四周扩散,获取设备感知范围。[0083] 具体地,设备感知范围指车辆自身具有的雷达、摄像头等设备的感知范围。[0084] 步骤S302,若所述设备感知范围内没有静态障碍物位置区域,则将所述设备感知范围作为路径规划区域。[0085] 具体地,由于只有感知范围内可以检测到静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域,若路径规划区域设置在感知范围外,则在感知范围外的部分路径规划将无法进行静态障碍物和动态障碍物的避让。[0086] 步骤S303,若所述设备感知范围内存在静态障碍物位置区域,则获取设备感知范围内距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域,生成与车辆的距离数值。[0087] 具体地,距离数据的获取,以便于将距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域纳入路径规划区域内,以实现该静态障碍物的避障规划。[0088] 步骤S304,以车辆自身所处的一个第一节点为圆心,将路径规划区域的直径规划为所述距离数值加上预设数值。[0089] 具体地,预设数值可以根据需求设置,本实施例中预设数值以100米为例。[0090] 步骤S305,若所述距离数值加上预设数值后超出了所述设备感知范围,则以所述设备感知范围作为路径规划区域。[0091] 具体地,由于超出设备感知范围外无法检测静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域,无法进行避障规划,因此,本实施例中不考虑感知范围外的路径规划。[0092] 步骤S306,根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,在所述路径规划区域内,进行局部路径规划。[0093] 具体地,初始避障路径通过迪克斯特拉算法、启发式搜寻算法(Astar算法)等遗传算法计算获得。通过步骤S301至步骤S306,实现了路径规划区域的动态调整,且路径规划区域设置在感知范围内,而非在整个可视化区域内进行路径规划,减小了规划路径的数量,以便于快速完成路径规划。[0094] 在一实施例中,若设备感知范围为距离车辆自身500米内,在设备感知范围内,没有检测到静态障碍物位置区域,则路径规划区域为设备感知范围。[0095] 在一实施例中,若设备感知范围为距离车辆自身500米内,在设备感知范围内,距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域位于距离车辆300米处的位置,则在步骤S303中生成的距离数值为300米,步骤S304中路径规划区域的直径应当为400m(预设数值以100米为例,路径规划区域的直径为距离数值加上预设数值)。[0096] 在一实施例中,若设备感知范围为距离车辆自身500米内,在感知范围内,距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域位于距离车辆450米处的位置,则在步骤S303中生成的距离数值为450米,步骤S304中路径规划区域的直径应当为550m(预设数值以100米为例,路径规划区域的直径为距离数值加上预设数值)。由于当前路径规划区域的直径大于设备感知范围,则根据步骤S305,将设备感知范围作为路径规划区域。[0097] 如图4所示,在步骤S306中,至少包括步骤S3061至步骤S3063。[0098] 步骤S3061,根据所述静态障碍物位置区域,确定可视化区域内的第一通行区域。[0099] 具体地,第一通行区域为路径规划区域内,去除静态障碍物位置区域以外的区域。[0100] 步骤S3062,根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,在所述第一通行区域内,以车辆自身所处的一个第一节点作为起点,随机选取一个相邻的第一可通行节点作为下一个起点,以得到到达目标地点的第一规划路径。[0101] 值得说明的是,第一规划路径为理想路径,即规划时只避让了静态障碍物位置区域,而没有考虑动态障碍物位置区域,目的在于减少路径规划考虑因素,加快规划效率。[0102] 步骤S3063,将所述第一规划路径中的避让路径进行对比处理,以确定前往目标地点最短的初始避让路径。[0103] 通过步骤S3061至步骤S3063可知,第一规划路径中规划的避让路径具有若干,需要快速计算出所有路径中前往目标地点最短的初始避让路径,以免初始避让路径获取时间过长。而第一节点的标记间距为0.5m,标记间距较长,以减少所需规划路径量,以快速获得初始避让路径。[0104] 步骤S40,根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;所述第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距。[0105] 如图5所示,在步骤S40中,至少包括步骤S401至步骤S403。[0106] 步骤S401,在所述第一通行区域内将所述动态障碍物位置区域标记为禁止通行区域;并根据所述动态障碍物位置区域的获取周期,周期性的更新所述禁止通行区域。[0107] 需要说明的是,由于动态障碍物体的位置是变化的,也就是说,禁止通行区域会根据动态障碍物体的位置变化而变化,因此,需要根据动态障碍物位置区域,周期性(例如周期设置为0.02s)的更新禁止通行区域,以实现动态障碍物的避让。[0108] 步骤S402,根据所述第一通行区域和所述禁止通行区域,确定所述第二通行区域。[0109] 值得说明的是,本申请中第二通行区域不仅考虑了静态障碍物位置区域,还考虑了动态障碍物位置区域,以实现实时避障。[0110] 步骤S403,在所述第二通行区域内,进行等间距标记,得到若干第二节点。[0111] 具体地,第二节点标记的间距可根据需求设置,第二节点标记的间距越小,第二节点数量会越密集,避障规划路径时,规划的路径就更准确,但会导致规划路径时规划的路径量随第二节点数量的增加而增加,影响路径规划效率。本实施例中第一节点标记的间距以0.5m为例,第二节点标记的间距以0.02m为例。假设车辆自身所处车道宽度为5m,所需自动驾驶的车辆以30m/s的速度行驶,共有三个车道。[0112] 第一节点打点时,车辆0.02s应该行驶0.6m,每间隔0.5m标记一个第一节点,那么0.6m则应该只标记了1个节点,则在三个车道内构成了一个1排30列的点阵图,总计第一节点数量30个。[0113] 第二节点达到时,车辆0.02s应该行驶0.6m,每间隔0.02m标记一个第二节点,那么0.6m则应该总共进行30个第二节点的标记,则三个车道内应该构成一个30排750列的点阵图,总计第二节点数量达到22500个。[0114] 由此可见,第二节点数量远大于第一节点数量,若按照计算初始避让路径的方法计算最优路径,将存在计算工作量大,路径规划效率低等问题。[0115] 步骤S50,基于所述第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径。[0116] 如图6所示,在步骤S50中,至少包括步骤S501至步骤S508。[0117] 步骤S501,根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第二节点作为起点,随机选取一个相邻的第二节点作为下一个起点,以得到一条到达目标地点的第二规划路径。[0118] 具体地,将一个第二节点作为起点,连接相邻的任一第二节点,并将该第二节点作为下一个起点,进行相邻第二节点的连接,循环往复,直至到达目标地点所处的第二节点,形成一条第二规划路径。[0119] 步骤S502,将多个所述第二规划路径,组成一个路径集群。[0120] 值得说明的是,本实施例中的路径集群并不包括所有的第二规划路径,而是所有第二规划路径中的少部分,路径集群中第二规划路径的具体数量可以根据需求设置。[0121] 在一实施例中,路径集群中的第二规划路径例如有5条。[0122] 步骤S503,将每个路径集群中的多条第二次规划路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取各路径集群中与初始避让路径偏移量最小的第二次规划路径,作为最短避让路径。[0123] 从步骤S503可知,本实施例中每个路径集群中最终只会选择一条第二规划路径作为最短避让路径。[0124] 步骤S504,获取至少两条具有相交点的最短避让路径,组成路径组。[0125] 具体地,路径组中最短避让路径的数量可以根据需求设置,本实施例中以设置为2条为例。[0126] 步骤S505,以每个路径组中最短避让路径的相交点作为分割点,将每条最短避让路径分割为至少两条子路径。[0127] 值得说明的是,只有具有相交点的最短避让路径,才能组成一个路径组,否则不同最短避让路径之间的子路径无法以分割点连接构成一条完整的重组路径。[0128] 步骤S506,将同一路径组中不同最短避让路径的子路径以分割点为连接点进行组合,生成至少两条通往目标地点的重组路径。[0129] 需要说明的是,两条最短避让路径之间的重组路径可能会是两条,或者会组成更多的重组路径,重组路径的数量具体由两条最短避让路径之间的相交点数量决定。例如,组成路径组的两条最短路径只有一个相交点,则重组路径则只有两条,若组成路径组的两条最短路径只有两个相交点,则组成的重组路径有六条。[0130] 步骤S507,将所述重组路径与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个路径组中与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组路径,作为重组优选路径。[0131] 具体地,通过步骤S507,将淘汰掉至少一半的重组路径。[0132] 步骤S508,基于所述重组优选路径,以确定所述最优路径。[0133] 如图7所示,在步骤S508中,至少包括步骤S5081至步骤S5083。[0134] 步骤S5081,获取多个重组优选路径,组成重组路径集群。[0135] 具体地,重组路径集群的划分,以便于对重组优选路径进行进一步地筛选。重组路径集群中重组优选路径的数量可以根据需求设置,例如,每个重组路径集群中重组优选路径为10条。[0136] 步骤S5082,将各重组路径集群中的重组优选路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个重组路径集群中,与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组优选路径,作为备选路径。[0137] 具体地,重组路径集群的数量可以根据需求设置,重组路径集群的数量越多,最后选择出的最优路径与初始避让路径之间的偏移量也就越小。本实施例中以重组路径集群为100个为例,将100个重组路径集群中的重组优选路径与初始避让路径进行比较处理,以获得100条备选路径。[0138] 步骤S5083,按照各备选路径与所述初始避让路径之间的偏移量大小进行排序,将偏移量最小的备选路径作为最优路径。[0139] 通过步骤S501至步骤S508可知,最优路径的获取,无需将每条第二规划路径与初始避让路径进行对比处理,只需一部分第二规划路径与初始避让路径进行对比即可,通过不断淘汰的方式,最终选出最优路径。第二规划路径规划的数量也无需规划出所有能通往目标地点的路径,只需满足最优路径的获取即可,以减小服务端运算量。[0140] 从步骤S10至步骤S50可知,整个最优路径计算的过程中,规划第一规划路径时,只考虑了静态障碍物位置区域,而没有考虑动态障碍物位置区域,原因在于,动态障碍物会实时发生位置变化,在后续计算最优路径时,可能动态障碍物的位置已经发生变化,对最优路径的计算没有参考价值。而在获取初始避让路径时,只考虑理想状态下,没有动态障碍物时,到达目标地点的最优路径。[0141] 而在获取最优路径时,将第二节点标记的间距设置为小于第一节点的标记间距,此时,第二节点的数量远大于第一节点的标记数量,若此时将所有第二规划路径均与初始避让路径进行对比处理,将导致计算工作量大,路径规划效率低,障碍物避让不及时等情况,影响出行安全。因此,选择了通过部分第二规划路径与初始避让路径进行对比处理的方式,以减小计算量。通过重组路径,以增加前往目的地点的路径数量,以选出最后的最优路径。[0142] 如图8所示,该示例性的自动驾驶避障装置包括:[0143] 数据获取模块10,用于获取导航信息和障碍物信息,所述障碍物信息包括静态障碍物位置区域和动态障碍物位置区域;[0144] 第一次标记模块20,用于对导航信息中的可视化区域进行一次等间距标记,以得到包括若干第一节点的点阵图;[0145] 第一路径规划模块30,用于根据所述静态障碍物位置区域和所述点阵图,进行局部路径规划,得到第一规划路径,并基于所述第一规划路径,确定前往目标地点最短的初始避让路径,所述第一规划路径包括当前位置行至避开所述静态障碍物位置区域的可达第一节点组成的避让路径的集合;[0146] 第二次标记模块40,用于根据动态障碍物位置区域进行二次间距标记,得到若干第二节点;所述第二节点的标记间距小于所述第一节点的标记间距;[0147] 最优路径确认模块50,用于基于所述第二节点,计算最短避让路径,并根据最短避让路径和初始避让路径的偏移量,确定最优路径。[0148] 本实施例中,通过数据获取模块10进行导航信息和障碍物信息的获取,通过第一次标记模块20,在可视化区域内进行第一节点的标记,形成一个点阵图。通过第一路径规划模块30,以根据静态障碍物位置区域,得到第一规划路径,并在第一规划路径中计算出前往目标地点最短的初始避让路径。[0149] 通过第二标记模块40,以在可通行区域内进行第二节点的标记。通过最优路径确认模块50,以规划第二规划路径,并根据第二规划路径和初始避让路径,计算出最优路径。[0150] 在一实施例中,第一路径规划模块30包括:[0151] 感知范围获取单元,用于根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第一节点为中心向四周扩散,获取设备感知范围。[0152] 路径规划区域动态调整单元,用于调整路径规划区域。若所述设备感知范围内没有静态障碍物位置区域,则将所述设备感知范围作为路径规划区域。若所述设备感知范围内存在静态障碍物位置区域,则获取设备感知范围内距离车辆自身最远的静态障碍物位置区域,生成与车辆的距离数值。还用于以车辆自身所处的一个第一节点为圆心,将路径规划区域的直径规划为所述距离数值加上预设数值。若所述距离数值加上预设数值后超出了所述设备感知范围,则以所述设备感知范围作为路径规划区域。[0153] 如图9所示,在一实施例中,第二标记模块40包括:[0154] 禁止通行区域识别单元401,用于在所述第一通行区域内将所述动态障碍物位置区域标记为禁止通行区域;并根据所述动态障碍物位置区域的获取周期,周期性的更新所述禁止通行区域。[0155] 第二通行区域确认单元402,用于根据所述第一通行区域和所述禁止通行区域,确定所述第二通行区域。[0156] 第二节点标记单元403,用于在所述第二通行区域内,进行间距标记,得到若干第二节点。[0157] 如图10所示,在一实施例中,最优路径确认模块50包括:[0158] 第二路径规划子模块501,用于根据所述导航信息中的车辆自身位置信息,以车辆自身所处的一个第二节点作为起点,随机选取一个相邻的第二节点作为下一个起点,以得到一条到达目标地点的第二规划路径。[0159] 路径集群组建子模块502,用于将多个所述第二规划路径,组成一个路径集群。[0160] 最短避让路径确定子模块503,用于将每个路径集群中的多条第二次规划路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取各路径集群中与初始避让路径偏移量最小的第二次规划路径,作为最短避让路径。[0161] 路径组组成子模块504,用于获取至少两条具有相交点的最短避让路径,组成路径组。[0162] 路径分割子模块505,用于以每个路径组中最短避让路径的相交点作为分割点,将每条最短避让路径分割为至少两条子路径。[0163] 路径重组子模块506,用于将同一路径组中不同最短避让路径的子路径以分割点为连接点进行组合,生成至少两条通往目标地点的重组路径。[0164] 重组优选路径选举模块507,用于将所述重组路径与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个路径组中与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组路径,作为重组优选路径。[0165] 最优路径选举子模块508,用于根据所述重组优选路径,以确定所述最优路径。[0166] 如图11所示,在一实施例中,最优路径选举子模块508包括:[0167] 集群组建单元5081,用于获取多个重组优选路径,组成重组路径集群。[0168] 备选路径选举单元5082,用于将各重组路径集群中的重组优选路径分别与所述初始避让路径进行对比处理,以获取每个重组路径集群中,与所述初始避让路径之间偏移量最小的重组优选路径,作为备选路径[0169] 最优路径选举单元5083,用于按照各备选路径与所述初始避让路径之间的偏移量大小进行排序,将偏移量最小的备选路径作为最优路径。[0170] 需要说明的是,上述实施例所提供的自动驾驶避障装置与上述实施例所提供的自动驾驶避障方法属于同一构思,其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述,此处不再赘述。上述实施例所提供的自动驾驶避障装置在实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能,本处也不对此进行限制。[0171] 本申请的实施例还提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的自动驾驶避障方法。[0172] 图12示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是,图12示出的电子设备的计算机系统仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。[0173] 如图12所示,计算机系统1200包括中央处理单元(CentralProcessingUnit,CPU)1201,其可以根据存储在只读存储器(Read‑OnlyMemory,ROM)1202中的程序或者从储存部分1208加载到随机访问存储器(RandomAccessMemory,RAM)1203中的程序而执行各种适当的动作和处理,例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM1203中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU1201、ROM1202以及RAM1203通过总线1204彼此相连。输入/输出(Input/Output,I/O)接口1205也连接至总线1204。[0174] 以下部件连接至I/O接口1205:包括键盘、鼠标等的输入部分1206;包括诸如阴极射线管(CathodeRayTube,CRT)、液晶显示器(LiquidCrystalDisplay,LCD)等以及扬声器等的输出部分1207;包括硬盘等的储存部分1208;以及包括诸如LAN(LocalAreaNetwork,局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1209。通信部分1209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1210也根据需要连接至I/O接口1205。可拆卸介质1211,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1210上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分1208。[0175] 特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分1209从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1201执行时,执行本申请的系统中限定的各种功能。[0176] 需要说明的是,本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammableReadOnlyMemory,EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CompactDiscRead‑OnlyMemory,CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线等等,或者上述的任意合适的组合。[0177] 附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。[0178] 描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。[0179] 本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如前所述的路况刷新方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的,也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。[0180] 本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的自动驾驶避障方法。[0181] 上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
专利地区:重庆
专利申请日期:2022-05-31
专利公开日期:2024-06-18
专利公告号:CN114995421B