一种自动驾驶车辆避障路径规划方法、车辆及可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113985896A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111470674.4(22)申请日2021.12.03(71)申请人中国重汽集团济南动力有限公司地址250200山东省济南市章丘市圣井唐王山路北潘王路西(72)发明人绳红强刘志勇李帅李冀张国旗张健敏李哲(74)专利代理机构济南舜源专利事务所有限公司37205代理人张营磊(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书3页说明书8页附图3页(54)发明名称一种自动驾驶车辆避障路径规划方法、车辆及可读存储介质(57)摘要本发明提供一种自动驾驶车辆避障路径规划方法、车辆及可读存储介质，方法涉及自动驾驶车辆路径规划领域，方法在提高算法收敛速度和改善规划路径质量方面效果显著。首先，利用车载感知系统获取的环境数据建立二维栅格化地图模型；其次，利用本发明构造的全局启发函数优化蚁群算法状态转移概率，在基于车速和贝塞耳光滑曲线的约束条件下，引导一定规模的蚂蚁依次向目标点移动；再次，利用本发明提出的一种基于动态调整的信息素更新策略，引导优化过程快速向全局可行最优解收敛；最后，达到规定的迭代次数，迭代终止，生成输出全局最优的自动驾驶车辆避障规划路径。CN113985896ACN113985896A权利要求书1/3页1.一种自动驾驶车辆避障路径规划方法，其特征在于，方法包括：步骤1：利用车载感知系统获取环境数据，并构建基于自动驾驶车辆二维栅格化的行驶道路地图模型；在行驶道路地图模型中定位起始点S和目标点E；获取空间所有节点信息，计算邻接矩阵D和计算启发式信息矩阵；步骤2：初始化迭代次数N，蚂蚁规模M，信息启发式因子α，期望启发式因子β，信息素挥发系数ρ，ε、t,信息素浓度，当前路径列表RT以及禁忌表TS；将起始点S分别置于禁忌表RT和当前路径列表TS中；步骤3：查询邻接矩阵D，获取当前节点i出发下一步可行节点的集合然后利用全局启发函数ηij(t)优化蚁群算法状态转移概率计算第m(m＝1,2,3,…,M)只蚂蚁选择相邻节点的概率；按轮盘法选择下一节点，将选定的节点作为新的当前节点；更新当前路径列表RT和禁忌表TS；步骤4：更新蚂蚁序号，若第m只蚂蚁的当前路径列表包含了目标点或无路径且m≥M，则转入步骤5，否则返回步骤3；步骤5：更新信息素，计算当前迭代最优路径，并利用动态调整的信息素增量模型Δτij更新信息素矩阵；步骤6：若n≥N，则输出最优路径并停止迭代，否则返回步骤3。2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆避障路径规划方法，其特征在于，步骤3中的蚁群算法状态转移概率表达式为：式中：为t时刻第m只蚂蚁从当前位置节点i到相邻位置节点j的状态转移概率；τij(t)为路径(i,j)上的信息素浓度；ηij(t)为蚂蚁m在节点i处选择相邻节点j的启发函数，反映边(i,j)的能见度；α为信息启发式因子，反映信息素对蚂蚁选择路径的影响力；β为期望启发式因子，反应启发式信息在指导蚁群搜索过程中的相对重要程度；Um为蚂蚁尚未访问的下一节点的集合；s为与当前位置节点i相邻的可选节点的集合；τis(t)为当前位置节点i与各相邻节点之间的信息素浓度；ηis(t)表示蚂蚁k在节点i与各相邻节点之间的启发函数。3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆避障路径规划方法，其特征在于，步骤3中的全局启发函数ηij(t)表达式为：2CN113985896A权利要求书2/3页式中：djE为j到目标节点E之间的距离，即xE为目标节点的横坐标，yE为目标节点的纵坐标；t为相邻节点j对影响路径选择的权重；1‑t为目标节点E对影响路径选择的权重。4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆避障路径规划方法，其特征在于，t的大小取决于车速、相邻节点之间的距离；当车辆均速行驶时，t≈dij/(dij+djE)；当djE远大于dij时，t→0，则全局启发函数ηij(t)表达式可近似为：全局启发函数ηij(t)的理论基础为贝塞耳曲线函数；贝塞耳曲线函数构造的全局启发函表达式为：n+1个顶点的n次贝塞耳曲线表达式为：式中：Pi(i＝0,1,2,…,n)为各顶点的位置向量，Bi,n(t)为伯恩斯坦基函数，其表达式为：5.根据权利要求1或2所述的自动驾驶车辆避障路径规划方法，其特征在于，步骤5中动态调整的信息素增量模型Δτij表达式为：式中：n为第n次迭代；Ln,m为当前路径距离，即第m只蚂蚁产生的路径的距离；Lmin为最优路径距离，即第n次迭代产生的最短路径距离；Lmax为最差路径距离，即第n次迭代产生的最长路径距离；Lidv为理想路径距离，即起始点与目标点的直线距离；δ为最优路径距离与最差路径的差值，即δ＝Lmax‑Ln,m；ε为第n次迭代可接受