车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质发明专利

专利名称：车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202010962442.X

专利申请（专利权）人：北京京东乾石科技有限公司
权利人地址：北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼19层A1905室

专利发明（设计）人：郑杰

专利摘要：本发明提供了一种车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系；确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；根据笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，根据代价选择当前的路径节点；根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。本发明利用Frenet坐标系对道路走势的描述高效地缩小了搜索空间，同时通过笛卡尔坐标系计算代价函数还原真实车辆运行环境，从而在保证路径规划准确性的基础上提升了路径规划效率。

主权利要求：
1.一种车辆路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系；
确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；
在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；所述基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点，包括如下步骤：向Frenet坐标系中前一路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的至少一个节点，加入候选路径节点列表；所述向Frenet坐标系中前一路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的至少一个节点，加入候选路径节点列表，包括如下步骤：向Frenet坐标系中前一时刻的路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的三个栅格点，加入候选路径节点列表；
根据笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，根据代价选择当前的路径节点；
根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。
2.根据权利要求1所述的车辆路径规划方法，其特征在于，所述在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系之后，还包括如下步骤：将构建的Frenet坐标系进行栅格化，将每个栅格点作为节点。
3.根据权利要求1所述的车辆路径规划方法，其特征在于，所述计算各个候选路径节点的代价，包括如下步骤：计算各个候选路径节点的各个评价值，所述评价值包括路径平滑的评价值和/或障碍物对路径影响程度的评价值；
根据所述各个评价值的设定权重，将所述各个评价值加权求和，得到所述候选路径节点的代价。
4.根据权利要求3所述的车辆路径规划方法，其特征在于，采用如下步骤计算各个候选路径节点的各个评价值：根据所述候选路径节点和前一路径节点在笛卡尔坐标系下的朝向角计算所述路径平滑的评价值；
根据所述候选路径节点和前一路径节点在笛卡尔坐标系下的位置信息确定一线段，根据障碍物与该线段之间的距离计算所述障碍物对路径影响程度的评价值。
5.根据权利要求3所述的车辆路径规划方法，其特征在于，所述计算各个候选路径节点的各个评价值还包括采用如下步骤计算路径靠右倾向评价值和/或计算马路牙对路径斥力的评价值：根据所述候选路径节点与道路右侧边沿的距离计算所述路径靠右倾向评价值；
根据所述候选路径节点与左侧马路牙的距离和与右侧马路牙的距离计算所述马路牙对路径斥力的评价值。
6.根据权利要求1所述的车辆路径规划方法，其特征在于，所述根据代价选择当前的路径节点，包括如下步骤：选择代价最小的候选路径节点，作为当前的路径节点；
将当前的路径节点从候选路径节点列表中移除。
7.根据权利要求1所述的车辆路径规划方法，其特征在于，所述根据搜索得到的路径节点确定规划的路径，包括如下步骤：判断当前路径节点的s坐标值是否大于起始点s坐标值与路径沿s方向设定规划长度的和；
如果是，则搜索结束，将当前路径节点作为终止点，根据搜索到的各个路径节点确定从起始点到终止点的路径。
8.一种车辆路径规划系统，用于实现权利要求1至7中任一项所述的车辆路径规划方法，其特征在于，所述系统包括：坐标系构建模块，用于在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系；
节点确定模块，用于确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；
路径搜索模块，用于在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；
根据Frenet坐标系和笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，以及根据代价选择当前的路径节点；所述路径搜索模块，还用于向Frenet坐标系中前一路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的至少一个节点，加入候选路径节点列表；
路径规划模块，用于根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。
9.一种车辆路径规划设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的车辆路径规划方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车辆路径规划方法的步骤。 说明书 : 车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质技术领域[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质。背景技术[0002] 目前的移动机器人技术发展迅捷，而随着近年来机器人应用场景和模式的不断扩展，各式各样的移动机器人层出不穷，无人车就是其中一员。目前的无人车局部路径规划方法多种多样,而大多数路径规划算法是基于笛卡尔坐标系。然而，采用笛卡尔坐标系的无人车路径规划算法通常耗时较大，无法满足时效要求。发明内容[0003] 针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质，结合Frenent坐标系和笛卡尔坐标系，提升路径规划效率。[0004] 本发明实施例提供一种车辆路径规划方法，包括如下步骤：[0005] 在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系；[0006] 确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；[0007] 在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；[0008] 根据笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，根据代价选择当前的路径节点；[0009] 根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。[0010] 可选地，所述基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点，包括如下步骤：[0011] 向Frenet坐标系中前一路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的至少一个节点，加入候选路径节点列表。[0012] 可选地，所述在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系之后，还包括如下步骤：[0013] 将构建的Frenet坐标系进行栅格化，将每个栅格点作为节点。[0014] 可选地，所述基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点，包括如下步骤：[0015] 向Frenet坐标系中前一时刻的的路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的三个栅格点，加入候选路径节点列表。[0016] 可选地，所述计算各个候选路径节点的代价，包括如下步骤：[0017] 计算各个候选路径节点的各个评价值，所述评价值包括路径平滑的评价值和/或障碍物对路径影响程度的评价值；[0018] 根据所述各个评价值的设定权重，将所述各个评价值加权求和，得到所述候选路径节点的代价。[0019] 可选地，采用如下步骤计算各个候选路径节点的各个评价值：[0020] 根据所述候选路径节点和前一路径节点在笛卡尔坐标系下的朝向角计算所述路径平滑的评价值；[0021] 根据所述候选路径节点和前一路径节点在笛卡尔坐标系下的位置信息确定一线段，根据障碍物与该线段之间的距离计算所述障碍物对路径影响程度的评价值。[0022] 可选地，所述计算各个候选路径节点的各个评价值还包括采用如下步骤计算路径靠右倾向评价值和/或计算马路牙对路径斥力的评价值：[0023] 根据所述候选路径节点与道路右侧边沿的距离计算所述路径靠右倾向评价值；[0024] 根据所述候选路径节点与左侧马路牙的距离和与右侧马路牙的距离计算所述马路牙对路径斥力的评价值。[0025] 可选地，所述根据代价选择当前的路径节点，包括如下步骤：[0026] 选择代价最小的候选路径节点，作为当前的路径节点；[0027] 将当前的路径节点从候选路径节点列表中移除。[0028] 可选地，所述根据搜索得到的路径节点确定规划的路径，包括如下步骤：[0029] 判断当前路径节点的s坐标值是否大于起始点s坐标值与路径沿s方向设定规划长度的和；[0030] 如果是，则搜索结束，将当前路径节点作为终止点，根据搜索到的各个路径节点确定从起始点到终止点的路径。[0031] 本发明实施例还提供一种车辆路径规划系统，用于实现所述的车辆路径规划方法，所述系统包括：[0032] 坐标系构建模块，用于在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系；[0033] 节点确定模块，用于确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；[0034] 路径搜索模块，用于在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；根据Frenet坐标系和笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，以及根据代价选择当前的路径节点；[0035] 路径规划模块，用于根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。[0036] 本发明实施例还提供一种车辆路径规划设备，包括：[0037] 处理器；[0038] 存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；[0039] 其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的车辆路径规划方法的步骤。[0040] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的车辆路径规划方法的步骤。[0041] 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，并不能限制本公开。[0042] 本发明的车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质具有如下有益效果：[0043] 本发明结合Frenent坐标系和笛卡尔坐标系进行路径规划，利用Frenet坐标系对道路走势的描述高效地缩小了搜索空间，同时通过笛卡尔坐标系计算代价函数还原真实车辆运行环境，从而在保证路径规划准确性的基础上提升了路径规划效率；本发明不仅可以应用于无人车的路径规划，也可以应用于其他车辆的路径规划，例如辅助驾驶中的路径规划等。附图说明[0044] 通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。[0045] 图1是本发明一实施例的车辆路径规划方法的流程图；[0046] 图2是本发明一实施例的Frenet坐标系与笛卡尔坐标系的示意图；[0047] 图3是本发明一实施例的车辆路径规划系统的结构示意图；[0048] 图4是本发明一实施例的车辆路径规划设备的结构示意图；[0049] 图5是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。具体实施方式[0050] 现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。[0051] 此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。[0052] 如图1所示，本发明实施例提供一种车辆路径规划方法，包括如下步骤：[0053] S100：在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系，Frenet坐标系以道路中间线为S轴，以垂直于s轴向左为L轴，Frenet坐标系的引入可以更好地描述道路走势，道路中间线是由一系列的离散点组成的；[0054] 如图2所示，为在一道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系的示意图，其中，笛卡尔坐标系中，M为坐标原点，X为横轴，Y为纵轴，Frenet坐标系中，O为坐标原点，S为横轴，Y为纵轴。假设笛卡尔坐标系中有一点p(xp,yp)，在道路中间线中找到距离p最近的两个离散点s(xs,ys)和e(xe,ye)，假设s在Frenet坐标系中坐标为(ss,0)，e在Frenet坐标系下坐标为(se,0)，则笛卡尔坐标系下任意点p(xp,yp)与其在Frenet坐标系下坐标(sp,lp)间的关系可以由如下公式得到，定义如下公式为公式(1)：[0055][0056][0057][0058][0059] sp＝ss+λ(se‑ss)[0060][0061] S200：确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；[0062] S300：在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；[0063] S400：根据笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，根据代价选择当前的路径节点；[0064] S500：根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。[0065] 本发明的车辆路径规划方法结合Frenent坐标系和笛卡尔坐标系进行路径规划，在采用步骤S300和步骤S400进行路径搜索时，利用Frenet坐标系对道路走势的描述高效地缩小了搜索空间，同时通过笛卡尔坐标系计算代价函数还原真实车辆运行环境，最后根据搜索得到的各个路径节点确定规划的路径，从而在保证路径规划准确性的基础上提升了路径规划效率。[0066] 在该实施例中，所述步骤S300中，所述基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点，包括如下步骤：[0067] 向Frenet坐标系中前一路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的至少一个节点，加入候选路径节点列表。此处前一路径节点即为前一次搜索得到的路径节点。因此，本发明利用Frenet坐标系对道路走势的描述高效地缩小了搜索空间。[0068] 进一步地，在该实施例中，所述步骤S100：在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系之后，还包括如下步骤：[0069] 将构建的Frenet坐标系进行栅格化，将每个栅格点作为节点。[0070] 栅格化后的Frenet坐标系如图2所示。其中确定s方向的采样间隔Δs和l方向的采样间隔Δl。使用Δs为参考基数。假设车辆单帧路径规划总长度为stotal。[0071] 用节点表示车辆道路的任意路径点状态，每个节点数据结构如下：Node{s,l,x,y,θ,d,str}，其中(s,l)分别为节点在Frenet坐标系下的坐标值，(x,y,θ)分别为节点在笛卡尔坐标系下的位置坐标值和朝向角，d为该节点到路径起始点的里程，str是Frenet坐标系下、以(sc,lc)为基准、以Δs和Δl为栅格分辨率得到任意坐标(s,l)在栅格中的唯一字符串标识如下，定义如下公式为公式(2)：[0072][0073][0074] str＝std：：tσ_string(g_s)+″_"+std：：to_string(g_l)[0075] 所述步骤S200：确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息，即为确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息(s,l,str)以及所述道路中各个节点在笛卡尔坐标系下的位置信息(x,y,θ)。[0076] 假设初始时刻车体在笛卡尔坐标系下的姿态为(x0,y0,θ0)，由公式(1)可知，车辆初始时刻的起始点在Frenet坐标系下坐标为(s0,l0)，d0＝0.0由公式(2)可计算str0，则得到初始时刻起始点的数据结构Node(s0,l0,x0,y0,θ0,d0,str0)，车辆运动到该点的代价cost＝0.0。[0077] 在该实施例中，所述向Frenet坐标系中前一路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的至少一个节点，包括如下步骤：[0078] 向Frenet坐标系中前一时刻的的路径节点在S轴坐标增大方向采样临近的三个栅格点(cur_node′.s+Δs,cur_node′.l+Δl)、(cur_node′.s+Δs,cur_node′.l)和(cur_node′.s+Δs,cur_node′.l‑Δl)，加入候选路径节点列表。其中，cur_node′表示前一次搜索得到的路径节点，即前一路径节点，cur_node′.s表示前一路径节点的s坐标，cur_node′.l表示前一路径节点的l坐标。[0079] 在该实施例中，所述步骤S300中，根据代价选择当前的路径节点，包括如下步骤：[0080] 选择代价最小的候选路径节点，作为当前的路径节点；[0081] 将当前的路径节点从候选路径节点列表中移除。[0082] 进一步地，所述步骤S500：根据搜索得到的路径节点确定规划的路径，包括如下步骤：[0083] 判断当前路径节点的s坐标值是否大于起始点s坐标值与路径沿s方向设定规划长度stotal的和；[0084] 如果是，则搜索结束，将当前路径节点作为终止点，根据搜索到的各个路径节点确定从起始点到终止点的路径；[0085] 如果否，则返回至步骤S300，继续进行下一路径节点的搜索。[0086] 具体地，在该实施例中，可以采用如下各个步骤进行路径节点的搜索：[0087] (1)得到初始时刻起始点的数据结构Node(s0,l0,x0,y0,θ0,d0,str0)和代价cost之后，将起始点的节点加入OPEN_SET和按cost排序的优先级队列queue中，队列queue中即对应于候选节点列表；[0088] (2)对应于上述步骤S300，由前一次搜索得到的路径节点向S轴坐标增大方向采样临近三个栅格点(cur_node′.s+Δs,cur_node′.l+Δl)、(cur_node′.s+Δs,cur_node′.l)和(cur_node′.s+Δs,cur_node′.l‑Δl)，也即三个临近节点，分别为Noderight_up、Noderight和Noderight_down，并将三个临近节点的parent_node(父节点)设置为cur_node。如果此次是第一次搜索，则由起始点向S轴坐标增大方向采样临近三个栅格点，得到三个临近节点。[0089] (3)对应于上述步骤S300，遍历三个临近节点。对于每个临近节点，首先判断是否位于道路内，假如不在道路内，则删除该采样点，否则检测该临近节点是否位于CLOSE_SET；假如在CLOSE_SET中，则删除该采样点，否则检测该临近节点是否位于OPEN_SET中；假如在OPEN_SET中，则删除该采样点，否则根据临近节点和parent_node通过代价函数体系计算该点代价cost，并将其加入OPEN_SET和queue中；[0090] (4)对应于上述步骤S400，从queue队列中取出cost最小的节点作为当前的路径节点cur_node，并将当前的路径节点cur_node从queue中删除，放入CLOSE_SET中；[0091] (5)如果cur_node.s>s0+stotal成立，则单帧规划长度已经达到路径沿s方向设定规划长度stotal，令final_node＝cur_node，即当前节点为终止点节点，搜索结束；[0092] 否则，返回执行步骤(2)，继续搜索下一路径节点，即循环执行(2)、(3)和(4)，直到搜索结束；[0093] (6)如果搜索结束，则可以根据final_node及其parent_node递推出整个规划路径。[0094] 在该实施例中，所述步骤S400中，计算各个候选路径节点的代价，包括如下步骤：[0095] 计算各个候选路径节点的各个评价值，所述评价值包括路径平滑的评价值gsmooth和/或障碍物对路径影响程度的评价值；[0096] 根据所述各个评价值的设定权重，将所述各个评价值加权求和，得到所述候选路径节点的代价。[0097] 在该实施例中，障碍物对路径影响程度的评价值还可以进一步分为动态障碍物对路径影响程度的评价值和静态障碍物gdynamic对路径影响程度的评价值gstatic，并且可以分别采用不同的权重系数。[0098] 在该实施例中，采用如下步骤计算各个候选路径节点的各个评价值：[0099] 根据所述候选路径节点和前一路径节点在笛卡尔坐标系下的朝向角计算所述路径平滑的评价值gsmooth；[0100] 根据所述候选路径节点和前一路径节点在笛卡尔坐标系下的位置信息确定一线段，根据动态障碍物与该线段之间的距离计算所述动态障碍物对路径影响程度的评价值gdynamic，根据静态障碍物与该线段之间的距离计算所述静态障碍物对路径影响程度的评价值gstatic。[0101] 在该实施例中，所述计算各个候选路径节点的各个评价值还包括采用如下步骤计算路径靠右倾向评价值gref和/或计算马路牙对路径斥力的评价值gboundary：[0102] 根据所述候选路径节点与道路右侧边沿的距离计算所述路径靠右倾向评价值gref；[0103] 根据所述候选路径节点与左侧马路牙的距离和与右侧马路牙的距离计算所述马路牙对路径斥力的评价值gboundary。[0104] 具体地，在该实施例中，计算所述代价cost可以采用如下代价函数体系公式：[0105] cost＝smooth_w·gsmooth+ref_w·gref+boundary_w·gboundary+static_w·gstatic+dynamic_w·gdynamic[0106] 其中，smooth_w为路径平滑权重，gsmooth为路径平滑的评价值，ref_w为路径靠右倾向性权重，gref为路径靠右倾向评价值，boundary_w为马路牙斥力权重，gboundary为马路牙对路径斥力的评价值，static_w为静态障碍物对路径影响程度的权重，gstatic为静态障碍物对路径影响程度的评价值，dynamic_w为路径对动态障碍物敏感权重，gdynamic为动态障碍物对路径影响程度的评价值。[0107] 各个评价值可以采用如下各个评价函数计算得到：[0108] (1)路径平滑的评价函数如下：[0109] gsmooth＝exp(|h(cur_node″.θ‑parent_node.θ)|)[0110] 其中，函数h功能是将角度cur_node″.θ‑parent_node.θ转化到[‑π,π)之间，exp()为以自然常数e为底的指数函数。cur_node″为候选路径节点，cur_node″.θ为候选路径节点在笛卡尔坐标系中的朝向角，parent_node为前一路径节点，parent_node.θ为前一路径节点在笛卡尔坐标系中的朝向角。[0111] (2)路径靠右倾向评价函数如下：[0112] gref＝|cur_node″.l‑ref_l|[0113] 其中，ref_l为遍历道路中间线靠右的参考距离,cur_node″.l为候选路径节点的l坐标。[0114] (3)马路牙对路径斥力的评价函数：[0115] gboundary＝exp(‑0.5·(left_d‑cur_node″.l)·(left_d‑cur_node″.l)/(σ·σ))+exp(‑0.5·(right_d‑cur_node″.l)·(right_d‑cur_node″.l)/(σ·σ))[0116] 其中，left_d为cur_node.s处左侧马路牙到道路中间线的距离，right_d为cur_node.s处右侧马路牙到道路中间线的距离，σ为高斯标准差。[0117] (4)静态障碍物对路径影响程度的评价函数：[0118] gstatic＝∑exp(‑0.5·d1·d1/(σ·σ))[0119] 其中，d1为静态障碍物与以parent_node.xy和cur_node”.xy为端点的线段的距离，即以前一路径节点在笛卡尔坐标系下xy坐标与候选路径节点在笛卡尔坐标系下xy坐标为端点的线段。[0120] (5)动态障碍物对路径影响程度的评价函数：[0121] gdynamic＝∑exp(‑0.5·d2·d2/(σ·σ))[0122] 其中，d2为动态障碍物与以parent_node.xy和cur_node”.xy为端点的线段的距离，即以前一路径节点在笛卡尔坐标系下xy坐标与候选路径节点在笛卡尔坐标系下xy坐标为端点的线段。[0123] 由于障碍物是运动的，在车辆路径规划阶段需要引入时间t维度，故应用车辆上帧轨迹中的s与t对应关系近似为当前帧s和t对应关系，即可知车辆从规划起始点运动到cur_node.s处所需时间t，然后根据障碍物预测获得t时刻障碍物所在的位置，即可得到t时刻障碍物与cur_node的距离d2。[0124] 如图3所示，本发明实施例还提供一种车辆路径规划系统，用于实现所述的车辆路径规划方法，所述系统包括：[0125] 坐标系构建模块M100，用于在道路中构建笛卡尔坐标系和Frenet坐标系；[0126] 节点确定模块M200，用于确定所述道路中各个节点在Frenet坐标系下的位置信息和笛卡尔坐标系下的位置信息；[0127] 路径搜索模块M300，用于在每次路径搜索中，基于Frenet坐标系确定当前的候选路径节点；根据Frenet坐标系和笛卡尔坐标系计算各个候选路径节点的代价，以及根据代价选择当前的路径节点；[0128] 路径规划模块M400，用于根据搜索得到的路径节点确定规划的路径。[0129] 本发明的车辆路径规划系统结合Frenent坐标系和笛卡尔坐标系进行路径规划，在采用路径搜索模块M300进行路径搜索时，利用Frenet坐标系对道路走势的描述高效地缩小了搜索空间，同时通过笛卡尔坐标系计算代价函数还原真实车辆运行环境，最后路径规划模块M400根据搜索得到的各个路径节点确定规划的路径，从而在保证路径规划准确性的基础上提升了路径规划效率。[0130] 本发明的车辆路径规划系统中，各个模块的功能可以采用如上所述的车辆路径规划方法的具体实施方式来实现，此处不予赘述。[0131] 本发明实施例还提供一种车辆路径规划设备，包括处理器；存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的车辆路径规划方法的步骤。[0132] 所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。[0133] 下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图4显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。[0134] 如图4所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。[0135] 其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述车辆路径规划方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。[0136] 所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。[0137] 所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络道路的实现。[0138] 总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。[0139] 电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。[0140] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的车辆路径规划方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上执行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述车辆路径规划方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。[0141] 参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上执行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。[0142] 所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。[0143] 所述计算机可读存储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，其中承载了可读程序代码。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。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。[0144] 可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。[0145] 综上所述，通过采用本发明的车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质，结合Frenent坐标系和笛卡尔坐标系进行路径规划，利用Frenet坐标系对道路走势的描述高效地缩小了搜索空间，同时通过笛卡尔坐标系计算代价函数还原真实车辆运行环境，从而在保证路径规划准确性的基础上提升了路径规划效率；本发明不仅可以应用于无人车的路径规划，也可以应用于其他车辆的路径规划，例如辅助驾驶中的路径规划等。[0146] 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

专利地区：北京

专利申请日期：2020-09-14

专利公开日期：2024-06-18

专利公告号：CN113804207B