一种用于自动驾驶的自适应对位方法与流程

本发明涉及自动驾驶的技术领域，特别涉及一种用于自动驾驶的自适应对位方法。

背景技术：

自动驾驶是即车辆控制技术、感知技术和通讯技术等软件和硬件发展形成的产物。自动驾驶为在作业环境较差和安全系数较低的特殊场景中进行车辆驾驶控制提供了极大的便利。自动驾驶系统根虎分层递阶式体系结构可分为传感器感知、建模、任务规划、运动规划、运动规划和执行器等不同功能模块，其中任务规划在自动驾驶作业时作为决策层，其主要包括规划出具体的执行任务和规划出最优的行驶路径。自动驾驶针对车辆控制具有高实时性、高精确度、高重复性和高一致性等优点，其可代替驾驶员安全地和高效地完成各种不同的既定任务。自动驾驶能够满足车辆运动学模型和实现最优化行驶状态。但是，现有技术的自动驾驶技术通常是针对预先设定的行驶路径来实现对车辆的无人驾驶控制的，其无法在指定区域内的任意不同位置按照指定的位姿进行定点停车，这对机场货物装载运输具有至关重要的影响。

技术实现要素：

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种用于自动驾驶的自适应对位方法，该用于自动驾驶的自适应对位方法通过坐标点迹形式描述车辆的行驶轨迹，并通过来自目标对位车辆的待停靠位置坐标，指示自动驾驶车辆说是获取相应的目标停靠位置点的坐标，并根据该目标停靠位置点的坐标进行曲线的分段拟合处理，从而生成针对自动驾驶车辆行驶的完整路径轨迹；此外，该用于自动驾驶的自适应对位方法适用于对位点在某一个已知局部区域内任意变化的场景，从而有效地解决自动驾驶车辆在指定局部区域内的任意位置点进行快速和准确的对位停靠操作，以使自动驾驶车辆按照指定的位姿进行精确的定点停车，其定点停车的横纵向精度可达到±5cm，这大大地优化自动驾驶的智能化程度。

本发明提供一种用于自动驾驶的自适应对位方法，其特征在于，所述用于自动驾驶的自适应对位方法包括如下步骤：

步骤s1，获取来自目标对位车辆对应的位置坐标数据和/或航向数据，以此确定与所述目标对位车辆相关的第一位置点和航向直线；

步骤s2，根据所述第一位置点和所述航向直线，确定与所述第一位置点和所述航向直线相关联的一矩形区域，其中所述第一位置点为所述矩形区域的其中一个顶点；

步骤s3，确定所述矩形区域的其余三个顶点作为第二位置点、第三位置点和第四位置点，并对所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点分别进行关于车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理；

步骤s4，根据所述贝塞尔曲线处理的结果，确定关于所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点各自对应的路径拼接点集合，以此确定自动驾驶车辆与所述目标对位车辆进行自适应对位的行驶路径轨迹；

进一步，在所述步骤s1中，获取来自目标对位车辆对应的位置坐标数据和/或航向数据，以此确定与所述目标对位车辆相关的第一位置点和航向直线具体包括，

步骤s101，对所述目标对位车辆的实时位置进行定位处理，以此获得所述位置坐标数据；

步骤s102，根据所述目标对位车辆的实时位置与姿态信息、和所述自动驾驶车辆的实时位置与姿态信息两者之间的相对偏差，以此获得所述航向数据；

步骤s103，根据所述位置坐标数据、所述航向数据和所述自动驾驶车辆当前所处的道路方向，确定与所述目标对位车辆相关的所述第一位置点和所述航向直线；

进一步，在所述步骤s103中，根据所述位置坐标数据、所述航向数据和所述自动驾驶车辆当前所处的道路方向，确定与所述目标对位车辆相关的所述第一位置点和所述航向直线具体包括，

步骤s1031，根据所述位置坐标数据，确定与所述目标对位车辆相匹配的拟合位置点；

步骤s1032，经过所述拟合位置并垂直于所述道路方向，确定一直线以此作为所述航向直线；

步骤s1033，沿着所述航向直线并与所述目标对位车辆相对的方向，确定一与所述拟合位置点相距12m的点，以作为所述第一位置点；

进一步，在所述步骤s2中，根据所述第一位置点和所述航向直线，确定与所述第一位置点和所述航向直线相关联的一矩形区域，其中所述第一位置点为所述矩形区域的其中一个顶点具体包括，

步骤s201，经过所述第一位置点确定一与所述航向直线相垂直的第一直线；

步骤s202，在所述第一直线上与所述第一位置点相距预定距离的位置处确定一与所述第一直线相垂直的第二直线；

步骤s203，在所述自动驾驶车辆所处道路上，对应于所述自动驾驶车辆的中轴线方向，确定一同时垂直于所述航向直线和所述第二直线的第三直线；

步骤s204，将所述航向直线、所述第一直线、所述第二直线和所述第三直线共同围闭形成的区域作为所述矩形区域；

进一步，在所述步骤s202中，在所述第一直线上与所述第一位置点相距预定距离的位置处确定一与所述第一直线相垂直的第二直线具体包括，

在所述第一直线上与所述第一位置点相距18m的位置处确定一与所述第一直线相垂直的第二直线；

进一步，在所述步骤s3中，确定所述矩形区域的其余三个顶点作为第二位置点、第三位置点和第四位置点，并对所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点分别进行关于车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理具体包括，

步骤s301，根据所述矩形区域，确定所述矩形沿预设时钟方向、以所述第一位置点为起点，确定其与三个顶点作为所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点；

步骤s302，获取所述自动驾驶车辆对应的车辆运动状态数据，并根据所述车辆运动状态数据构建关于所述自动驾驶车辆的车辆运动学模型；

步骤s303，对所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点分别进行相同的关于所述车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理；

进一步，在所述步骤s303中，对所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点分别进行相同的关于所述车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理具体包括，

步骤s3031，对所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点中的任一个位置点对应所处的一条矩形边和另一条矩形边上分别确定点p0、p1、p2、p3，其中点p0和p1位于所述一条矩形边上，点p2和p3位于所述另一条矩形边上；

步骤s3032，确定所述点p0、p1、p2、p3在所述矩形区域中对应的坐标数据；

步骤s3033，通过三阶贝塞尔公式，对所述点p0、p1、p2、p3对应的坐标数据进行计算处理，以此获得经过点p0、p3并靠近点p1、p2的曲率连续的曲线；

进一步，在所述步骤s3031中，对所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点中的任一个位置点对应所处的一条矩形边和另一条矩形边上分别确定点p0、p1、p2、p3，其中点p0和p1位于所述一条矩形边上，点p2和p3位于所述另一条矩形边上具体包括，

步骤s30311，在所述一条矩形边上分别距离所述任一个位置点8m和4m的位置处确定得到所述点p0、p1；

步骤s30312，在所述另一条矩形边上分别距离所述任一个位置点8m和4m的位置处确定得到所述点p3、p2；

进一步，在所述步骤s4中，根据所述贝塞尔曲线处理的结果，确定关于所述第一位置点、所述第二位置点、所述第三位置点和所述第四位置点各自对应的路径拼接点集合，以此确定自动驾驶车辆与所述目标对位车辆进行自适应对位的行驶路径轨迹具体包括，

步骤s401，根据所述贝塞尔曲线处理得到的所述曲率连续的曲线，并按照所述自动驾驶车辆的行驶方向和预定间距，在所述曲率连续的曲线上截取若干点，以形成所述路径拼接点集合；

步骤s402，对所述路径拼接点集合中的所有点，进行关于自动驾驶车辆行驶路径的拼接处理，从而确定经过所述所有点且匹配于所述自动驾驶车辆行驶状态的连续线路，以作为所述行驶路径轨迹；

进一步，在所述步骤s401，根据所述贝塞尔曲线处理得到的所述曲率连续的曲线，并按照所述自动驾驶车辆的行驶方向和预定间距，在所述曲率连续的曲线上截取若干点，以形成所述路径拼接点集合具体包括，

根据所述贝塞尔曲线处理得到的所述曲率连续的曲线，并按照所述自动驾驶车辆的行驶方向和5cm的预定间距，在所述曲率连续的曲线上截取若干点，以形成所述路径拼接点集合。

相比于现有技术，该用于自动驾驶的自适应对位方法通过坐标点迹形式描述车辆的行驶轨迹，并通过来自目标对位车辆的待停靠位置坐标，指示自动驾驶车辆说是获取相应的目标停靠位置点的坐标，并根据该目标停靠位置点的坐标进行曲线的分段拟合处理，从而生成针对自动驾驶车辆行驶的完整路径轨迹；此外，该用于自动驾驶的自适应对位方法适用于对位点在某一个已知局部区域内任意变化的场景，从而有效地解决自动驾驶车辆在指定局部区域内的任意位置点进行快速和准确的对位停靠操作，以使自动驾驶车辆按照指定的位姿进行精确的定点停车，其定点停车的横纵向精度可达到±5cm，这大大地优化自动驾驶的智能化程度。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。

图1为本发明提供的一种用于自动驾驶的自适应对位方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参阅图1，为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶的自适应对位方法的流程示意图。该用于自动驾驶的自适应对位方法包括如下步骤：

步骤s1，获取来自目标对位车辆对应的位置坐标数据和/或航向数据，以此确定与该目标对位车辆相关的第一位置点和航向直线；

步骤s2，根据该第一位置点和该航向直线，确定与该第一位置点和该航向直线相关联的一矩形区域，其中该第一位置点为该矩形区域的其中一个顶点；

步骤s3，确定该矩形区域的其余三个顶点作为第二位置点、第三位置点和第四位置点，并对该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点分别进行关于车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理；

步骤s4，根据该贝塞尔曲线处理的结果，确定关于该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点各自对应的路径拼接点集合，以此确定自动驾驶车辆与该目标对位车辆进行自适应对位的行驶路径轨迹。

优选地，在该步骤s1中，获取来自目标对位车辆对应的位置坐标数据和/或航向数据，以此确定与该目标对位车辆相关的第一位置点和航向直线具体包括，

步骤s101，对该目标对位车辆的实时位置进行定位处理，以此获得该位置坐标数据；

步骤s102，根据该目标对位车辆的实时位置与姿态信息、和该自动驾驶车辆的实时位置与姿态信息两者之间的相对偏差，以此获得该航向数据；

步骤s103，根据该位置坐标数据、该航向数据和该自动驾驶车辆当前所处的道路方向，确定与该目标对位车辆相关的该第一位置点和该航向直线。

优选地，在该步骤s103中，根据该位置坐标数据、该航向数据和该自动驾驶车辆当前所处的道路方向，确定与该目标对位车辆相关的该第一位置点和该航向直线具体包括，

步骤s1031，根据该位置坐标数据，确定与该目标对位车辆相匹配的拟合位置点；

步骤s1032，经过该拟合位置并垂直于该道路方向，确定一直线以此作为该航向直线；

步骤s1033，沿着该航向直线并与该目标对位车辆相对的方向，确定一与该拟合位置点相距12m的点，以作为该第一位置点。

优选地，在该步骤s2中，根据该第一位置点和该航向直线，确定与该第一位置点和该航向直线相关联的一矩形区域，其中该第一位置点为该矩形区域的其中一个顶点具体包括，

步骤s201，经过该第一位置点确定一与该航向直线相垂直的第一直线；

步骤s202，在该第一直线上与该第一位置点相距预定距离的位置处确定一与该第一直线相垂直的第二直线；

步骤s203，在该自动驾驶车辆所处道路上，对应于该自动驾驶车辆的中轴线方向，确定一同时垂直于该航向直线和该第二直线的第三直线；

步骤s204，将该航向直线、该第一直线、该第二直线和该第三直线共同围闭形成的区域作为该矩形区域。

优选地，在该步骤s202中，在该第一直线上与该第一位置点相距预定距离的位置处确定一与该第一直线相垂直的第二直线具体包括，

在该第一直线上与该第一位置点相距18m的位置处确定一与该第一直线相垂直的第二直线。

优选地，在该步骤s3中，确定该矩形区域的其余三个顶点作为第二位置点、第三位置点和第四位置点，并对该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点分别进行关于车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理具体包括，

步骤s301，根据该矩形区域，确定该矩形沿预设时钟方向、以该第一位置点为起点，确定其与三个顶点作为该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点；

步骤s302，获取该自动驾驶车辆对应的车辆运动状态数据，并根据该车辆运动状态数据构建关于该自动驾驶车辆的车辆运动学模型；

步骤s303，对该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点分别进行相同的关于该车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理。

优选地，在该步骤s303中，对该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点分别进行相同的关于该车辆运动学模型的贝塞尔曲线处理具体包括，

步骤s3031，对该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点中的任一个位置点对应所处的一条矩形边和另一条矩形边上分别确定点p0、p1、p2、p3，其中点p0和p1位于该一条矩形边上，点p2和p3位于该另一条矩形边上；

步骤s3032，确定该点p0、p1、p2、p3在该矩形区域中对应的坐标数据；

步骤s3033，通过三阶贝塞尔公式，对该点p0、p1、p2、p3对应的坐标数据进行计算处理，以此获得经过点p0、p3并靠近点p1、p2的曲率连续的曲线。

优选地，在该步骤s3031中，对该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点中的任一个位置点对应所处的一条矩形边和另一条矩形边上分别确定点p0、p1、p2、p3，其中点p0和p1位于该一条矩形边上，点p2和p3位于该另一条矩形边上具体包括，

步骤s30311，在该一条矩形边上分别距离该任一个位置点8m和4m的位置处确定得到该点p0、p1；

步骤s30312，在该另一条矩形边上分别距离该任一个位置点8m和4m的位置处确定得到该点p3、p2。

优选地，在该步骤s4中，根据该贝塞尔曲线处理的结果，确定关于该第一位置点、该第二位置点、该第三位置点和该第四位置点各自对应的路径拼接点集合，以此确定自动驾驶车辆与该目标对位车辆进行自适应对位的行驶路径轨迹具体包括，

步骤s401，根据该贝塞尔曲线处理得到的该曲率连续的曲线，并按照该自动驾驶车辆的行驶方向和预定间距，在该曲率连续的曲线上截取若干点，以形成该路径拼接点集合；

步骤s402，对该路径拼接点集合中的所有点，进行关于自动驾驶车辆行驶路径的拼接处理，从而确定经过该所有点且匹配于该自动驾驶车辆行驶状态的连续线路，以作为该行驶路径轨迹。

优选地，在该步骤s401，根据该贝塞尔曲线处理得到的该曲率连续的曲线，并按照该自动驾驶车辆的行驶方向和预定间距，在该曲率连续的曲线上截取若干点，以形成该路径拼接点集合具体包括，

根据该贝塞尔曲线处理得到的该曲率连续的曲线，并按照该自动驾驶车辆的行驶方向和5cm的预定间距，在该曲率连续的曲线上截取若干点，以形成该路径拼接点集合。

从上述实施例的内容可知，该用于自动驾驶的自适应对位方法通过坐标点迹形式描述车辆的行驶轨迹，并通过来自目标对位车辆的待停靠位置坐标，指示自动驾驶车辆说是获取相应的目标停靠位置点的坐标，并根据该目标停靠位置点的坐标进行曲线的分段拟合处理，从而生成针对自动驾驶车辆行驶的完整路径轨迹；此外，该用于自动驾驶的自适应对位方法适用于对位点在某一个已知局部区域内任意变化的场景，从而有效地解决自动驾驶车辆在指定局部区域内的任意位置点进行快速和准确的对位停靠操作，以使自动驾驶车辆按照指定的位姿进行精确的定点停车，其定点停车的横纵向精度可达到±5cm，这大大地优化自动驾驶的智能化程度。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。