一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法
技术特征:
1.一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法,包括路径规划模块、速度规划模块、行为决策模块、动态优化模块和碰撞检测模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法,其特征在于,所述路径规划模块根据车辆的当前位置、目标位置、地图数据和感知到的障碍物信息,生成可行的行驶路径。
3.根据权利要求1所述的一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法,其特征在于,所述速度规划模块是基于路径规划模块生成的行驶路径,结合交通规则、道路条件和动态障碍物,生成每个路径点的速度曲线。
4.根据权利要求1所述的一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法,其特征在于,所述行为决策模块是用于根据交通规则和周围环境信息,做出变道、超出或停车的决策。
5.根据权利要求1所述的一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法,其特征在于,所述行为动态优化模块是通过二次规划算法优化速度曲线,确保在满足车辆物理约束的同时,实现平稳和安全的行驶。
6.根据权利要求1所述的一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法,其特征在于,所述碰撞检测模块是用于检测生成的路径和速度曲线是否与周围障碍物发送碰撞,并在检测到潜在碰撞时重新规划路径和速度曲线。
技术总结
近年来,车辆路径规划的研究主要包括基于搜索、采样和数值优化的方法。基于搜索的方法将规划问题转化为图搜索,但在高维度时效率较低。采样方法适合高维空间,通过随机或规则采样生成候选路径,但计算复杂度高。相比之下,数值优化方法通过多项式曲线表示路径,将问题转化为有约束优化问题,添加必要的约束条件。这种方法能够提高路径平滑性和求解速度,因此在学术界和工业界获得广泛认可。本发明设计了一种基于数值优化的路径规划方法,利用凸多边形覆盖采样点可行域,减少冗余区域,提高空间利用率,从而简化避障约束和数学模型,提升自动驾驶汽车的规划效率。
技术研发人员:邝宇飞,梁艳菊
受保护的技术使用者:郑州大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/10
文档序号 :
【 40281224 】
技术研发人员:邝宇飞,梁艳菊
技术所有人:郑州大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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技术所有人:郑州大学
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