车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统、方法及存储介质与流程

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统、方法及存储介质。

背景技术：

随着传感器精度的提高，芯片技术的发展、5g通信的到来，对于车辆自动驾驶的研究越来越多，其中，l4级自动驾驶系统主要针对的是城区复杂的路况，要在这些复杂路况上实现无人驾驶，需要开发相应轨迹规划系统，能够绕开挡在自动驾驶车辆前方的障碍物。传统的做法是根据全局路径轨迹、感知障碍物信息、定位信息等信息，进行车辆前进方向的前向轨迹规划，当前进方向无法避开障碍物时，无法进行倒车方向的后向轨迹规划。

如专利cn20190015057.1“一种复杂工况下自动驾驶车辆决策系统及其轨迹规划方法”,当前方障碍物离自动驾驶车辆太近时，车辆只能刹停在障碍物前面，不能自动后退，尽管保证了安全，但造成了避障成功概率降低。

因此，有必要开发一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统、方法及存储介质。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统、方法及存储介质，用于解决复杂路况下，前方障碍物逼停自动驾驶车辆后，不能进行倒车方向的后向轨迹规划的技术问题。

第一方面，本发明提供了一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统,包括传感器模块、全局路径规划模块、定位模块、车辆信息模块、信息预处理模块、轨迹规划模块、控制模块以及执行模块，其中，所述传感器模块包括激光雷达传感器、毫米波传感器以及超声波传感器，用于实时探测障碍物信息；所述全局路径规划模块，通过抓取地图信息，生成一条从起点到终点的路径；所述定位模块，用于实时计算车辆所处的位置信息；所述车辆信息模块，用于收集车辆行驶信息，所述车辆行驶信息包括车速、方向盘转角以及yawrate；所述信息预处理模块，对传感器模块、全局路径规划模块、定位模块以及车辆信息模块收集到的各类信息进行综合分析处理，生成车辆可通行的区域、车速及基准轨迹；所述轨迹规划模块根据所述车辆可通行的区域、车速及基准轨迹，进行前向轨迹规划，得到前向最优轨迹，并对所述前向最优轨迹的最小曲率半径进行判断；若所述前向最优轨迹的最小曲率半径大于预设约束条件的曲率半径a，所述控制模块根据前向最优轨迹控制执行模块进行前向方向上的自动行驶，完成避障；否则对车辆可通行的区域、车速及基准轨迹进行重新规划，得到后向最优轨迹；控制模块根据所述后向最优轨迹控制执行模块进行倒车操作，同时，所述轨迹规划模块实时计算前向最优轨迹，并判断前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若前向最优轨迹的最小曲率半径大于约束条件的曲率半径a，控制模块则控制执行模块进行停车操作，并按照前向最优轨迹进行驶，完成避障。

进一步地，还包括人机交互模块，在控制模块根据所述后向最优轨迹控制执行模块进行倒车操作过程中，若监测到倒车距离大于预设最大倒车距离b时，控制模块控制执行机构停车，自动驾驶系统退出，并通过所述人机交互模块向驾驶员发出提示信息，提醒驾驶员手动接管车辆。

进一步地，所述提示信息包括声音提示与仪表信息显示提示。

进一步地，在控制模块根据所述后向最优轨迹控制执行模块进行倒车操作过程中，若监测到倒车距离小于或等于预设最大倒车距离b，执行模块继续执行倒车操作；同时，所述轨迹规划模块实时计算前向最优轨迹，并判断前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若前向最优轨迹的最小曲率半径大于约束条件的曲率半径a，控制模块则控制执行模块进行停车操作，按照前向最优轨迹行驶，完成避障。

第二方面，本发明还提供了一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划方法，包括如下步骤：

步骤1，获取车辆自动驾驶过程中的车辆行驶数据，所述车辆行驶数据包括传感器信息、全局地图信息、定位信息、车速、方向盘转角以及yawrate；

步骤2，分析处理所述车辆行驶数据，生成车辆可通行的区域、车速及基准轨迹；

步骤3，根据所述车辆可通行的区域、车速及基准轨迹，进行前向轨迹规划，得到前向最优轨迹，并判断所述前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若是，则执行步骤4，否则执行步骤5；

步骤4，控制模块按照前向最优轨迹控制执行模块进行前向方向的自动驾驶，完成避障；

步骤5，重新进行轨迹规划，生成倒车方向的后向最优轨迹，并实时计算前向最优轨迹，判断前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a；

步骤6，控制模块根据步骤5生成的后向最优轨迹对执行模块进行控制，实现车辆的自动倒车，并对倒车距离是否大于预设最大倒车距离b进行判断；

步骤7，若判断出倒车距离小于或等于预设最大倒车距离b时，执行模块继续执行倒车操作，同时，实时计算前向最优轨迹，并判断前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若前向最优轨迹的最小曲率半径大于约束条件的曲率半径a，控制模块则控制执行模块进行停车操作，并按照前向最优轨迹行驶，完成避障；

若判断出倒车距离大于预设最大倒车距离b时，执行模块执行停车操作，自动驾驶系统退出，并通过人机交互模块向驾驶员发出提示信息，提醒驾驶员手动接管车辆。

第三方面，本发明提供了一种车辆，采用所述的车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统。

第四方面，本发明还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的车辆自动驾驶脱困的轨迹规划方法的步骤。

本发明带来了以下有益效果：

本发明所述的一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统、方法及存储介质，通过新增倒车方向上的后向轨迹规划，有效地降低了自动驾驶车辆在复杂路况下被逼停的概率，提升了自动驾驶系统环境的适应能力，提高了驾驶人员的驾驶操作体验。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本发明提供的一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统的结构示意图；

图2为本发明提供的一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划方法的逻辑流程图；

图中：1-传感器模块、2-全局路径规划模块、3-定位模块、4-车辆信息模块、5-信息预处理模块、6-轨迹规划模块、7-控制模块、8-执行模块、9-人机交互模块。

具体实施方式

如图1所示，一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统,包括传感器模块1、全局路径规划模块2、定位模块3、车辆信息模块4、信息预处理模块5、轨迹规划模块6、控制模块7以及执行模块8，其中，所述传感器模块1包括激光雷达传感器、毫米波传感器以及超声波传感器，用于实时探测障碍物信息；所述全局路径规划模块2，通过抓取地图信息，生成一条从起点到终点的路径；所述定位模块3，用于实时计算车辆所处的航向角的位置信息；所述车辆信息模块4，用于收集车辆行驶信息，所述车辆行驶信息包括车速、方向盘转角以及偏航角速度（yawrate）；所述信息预处理模块5，对传感器模块1、全局路径规划模块2、定位模块3以及车辆信息模块4收集到的各类信息进行综合分析处理，生成车辆可通行的区域、车速及基准轨迹；所述轨迹规划模块6根据所述车辆可通行的区域、车速及基准轨迹，进行前向轨迹规划，得到前向的最优轨迹，并对所述前向最优轨迹的最小曲率半径进行判断。

若所述前向最优轨迹的最小曲率半径大于预设约束条件的曲率半径a，所述控制模块7通过转向控制、纵向控制及档位控制等综合算法控制执行模块8对车辆进行自动驾驶方面的控制，即控制模块根据前向最优轨迹控制执行模块8进行前向方向上的自动行驶，完成避障。若所述前向最优轨迹的最小曲率半径小于或等于预设约束条件的曲率半径a，轨迹规划模块6则对车辆可通行的区域、车速及基准轨迹进行重新规划，得到后向最优轨迹。控制模块7根据所述后向最优轨迹控制执行模块8进行倒车操作，同时，实时监测倒车过程中形成的前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若监测到倒车过程中形成的前向最优轨迹的最小曲率半径大于约束条件的曲率半径a，控制模块则控制执行模块进行停车操作，并按照倒车过程中形成的前向最优轨迹进行前向方向上的自动驾驶，完成避障。

进一步地，如图1所示，车辆自动驾驶脱困的轨迹规划系统还包括人机交互模块9，在控制模块根据所述后向最优轨迹控制执行模块进行倒车操作过程中，若监测到倒车距离过大，且大于预设最大倒车距离b时，控制模块（7）控制执行机构（8）停车，自动驾驶系统退出，并通过所述人机交互模块（9）向驾驶员发出提示信息，提醒驾驶员手动接管车辆，所述提示信息包括但不限于向驾驶员发出语音提示或直接通过车辆仪表盘向驾驶员发出信息显示提示。

在本实施例中，若控制模块7根据所述后向最优轨迹控制执行模块进行倒车操作过程中，若监测到倒车距离小于或等于预设最大倒车距离b，执行模块继续执行倒车操作，同时，实时监测倒车过程中形成的前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a。若监测到倒车过程中形成的前向最优轨迹的最小曲率半径大于约束条件的曲率半径a，控制模块则控制执行模块进行停车操作，并按照倒车过程中形成的前向最优轨迹进行前向方向上的自动驾驶，完成避障。

如图2所示，一种车辆自动驾驶脱困的轨迹规划方法，对处于自动驾驶状态车辆所遇复杂路况，进行自动避障操作，包括如下步骤：

步骤1，获取车辆自动驾驶过程中的车辆行驶数据，所述车辆行驶数据包括车速、方向盘转角、偏航角速度以及传感器模块所采集的感知信息、全局路径规划模块所抓取的地图信息与定位模块对车辆进行实时定位的信息与航向角；

步骤2，分析处理所述车辆行驶数据，生成车辆可通行的区域、车速及基准轨迹；

步骤3，根据所述车辆可通行的区域、车速及基准轨迹，进行前向轨迹规划，得到前向最优轨迹，并判断所述前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若是，则执行步骤4，否则执行步骤5；

步骤4，控制模块按照前向最优轨迹控制执行模块进行前向方向的自动驾驶，完成避障；

步骤5，重新进行轨迹规划，生成倒车方向的后向最优轨迹，并实时计算后向方向倒车过程中形成的前向最优轨迹是否大于预设约束条件的曲率半径a；

步骤6，控制模块根据步骤5生成的后向最优轨迹对执行模块进行控制，以实现车辆的自动倒车，并判断倒车距离是否大于预设最大倒车距离b；

步骤7，若判断出倒车距离小于或等于预设最大倒车距离b时，执行模块继续执行倒车操作，同时，实时监测倒车过程中形成的前向最优轨迹的最小曲率半径是否大于预设约束条件的曲率半径a，若监测到倒车过程中形成的前向最优轨迹的最小曲率半径大于约束条件的曲率半径a，控制模块则控制执行模块进行停车操作，并按照倒车过程中形成的前向最优轨迹进行前向方向上的自动驾驶，完成避障；

若判断出倒车距离大于预设最大倒车距离b时，执行模块执行停车操作，自动驾驶系统退出，并通过人机交互模块向驾驶员发出提示信息，提醒驾驶员手动接管车辆。

本发明所述的存储计算机可执行指令的存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如本发明中所述的车辆自动驾驶脱困的轨迹规划方法的步骤。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例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-onlymemory）、随机存取存储器（ram，randomaccessmemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。