技术特征：
1.一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，包括：获取车辆周围的环境数据及车身姿态数据；根据所述环境数据及车身姿态数据构建数字孪生驾驶场景；生成多种紧急事件模拟驾驶场景，并分别对所述多种紧急事件模拟驾驶场景进行规划得到多个分别对应的规划结果；将所述数字孪生驾驶场景与所述多种紧急事件模拟驾驶场景进行实时匹配，得到匹配紧急事件模拟驾驶场景；将所述匹配紧急事件模拟驾驶场景对应的规划结果传送到车辆。2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，所述环境数据包括车辆前方的rgb序列图像数据、车辆周围环境的点云图像数据、车辆周围的高精度地图数据，所述车身姿态数据包括车辆速度、车辆加速度、车辆坐标、车辆航向角。3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，所述高精度地图的获取具体包括：采用rtk
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slam获取车辆绝对坐标，接收rtk基准站播发的网络差分数据、接收cors差分数据、接收车辆位置的差分数据；使用cors模式进行定位，得到局部的高精度地图。4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，所述构建数字孪生驾驶场景具体为：对所述rgb序列图像数据进行检测得到交通信号信息，并根据所述交通信号信息提取可行路径；对所述点云图像数据进行检测得到障碍物速度、障碍物航向角、障碍物位置；根据所述障碍物位置得到障碍物图像；将所述车辆坐标映射为车身位置图像；将所述可行路径、障碍物位置图像、车身位置图像融合得到多语义通道图像；将所述车辆姿态数据、所述多语义通道图像、障碍物速度及障碍物航向角融合形成数字孪生驾驶场景。5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，所述提取可行路径具体包括：对所述rgb序列图像进行目标检测得到交通标志与信号灯；使用非极大值法抑制重叠检测；对检测到的交通标志与信号灯分类，得到交通信号信息；以车辆坐标为中心提取局部高精度地图，进行车道线提取和拼接，构建局部路网图；利用交通信号信息在路网图中提取车辆当前的可行路径。6.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，对所述点云图像数据进行检测得到障碍物速度、障碍物航向角、障碍物位置过程为：将所述点云图像在二维透射图像空间中映射；在二维透视图像空间的一次回归结构基础上，对所述点云图像进行扩展，生成三维障碍物对应的立体框。7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，所述生成多种紧急事件模拟驾驶场景具体包括：
采集多种紧急事件的数字驾驶场景构建训练数据集，将不同紧急事件的数字驾驶场景编码为特征矢量，作为不同紧急事件的条件，并对多种紧急事件的数字驾驶场景设置参数及分类，得到样本库；定义多个高斯分布，并对服从高斯分布的隐矢量进行随机采样，得到相应的表达矢量；根据所述表达矢量及所述条件，生成不同种类的虚拟紧急场景；根据所述样本库对所述不同种类的紧急事件模拟数字驾驶场景进行对抗训练，最终得到多个紧急事件模拟驾驶场景。8.根据权利要求7所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，分别对所述多种紧急事件模拟驾驶场景进行规划得到多个分别对应的规划结果具体包括：提取所述数字孪生驾驶场景的时空信息以及所述车身姿态数据，利用深度确定性策略梯度算法训练运动规划模型，得到ddpg模型；将所述多种紧急事件数字驾驶场景输入所述ddpg模型，得到相应的规划结果。9.根据权利要求1至8任一项所述的一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，其特征在于，所述规划结果包括车辆的转向角、油门或电门开度、制动力矩。10.一种用于实现权利要求1至9任一项所述的基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法的系统，其特征在于，包括无人驾驶车辆终端、处理终端、通信模块；所述无人驾驶车辆终端设置有环境数据获取模块与车身姿态数据获取模块，所述处理终端设置有通信连接的环境感知单元、场景构建单元、运动规划单元；所述无人驾驶终端与所述处理终端通过所述通信模块通信连接；所述车辆周围环境数据获取模块用于获取无人驾驶车辆终端周围的环境数据并传送到环境感知计算单元；所述车身姿态数据获取模块用于获取无人驾驶车辆终端的车身姿态数据并传送到场景构建单元；所述环境感知单元用于根据所述环境数据得到无人驾驶车辆终端周围的环境信息并传送到场景构建单元；所述场景构建单元用于根据接收到的所述环境信息及车身姿态数据融合构建得到数字孪生驾驶场景；所述运动规划单元用于生成多种紧急事件模拟驾驶场景，并得到多个分别对应的规划结果，将与所述数字孪生驾驶场景匹配的紧急事件模拟驾驶场景对应的规划结果传送到无人驾驶车辆终端。
技术总结
本发明属于无人驾驶技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的无人驾驶运动规划方法，包括：获取车辆周围的环境数据及车身姿态数据；根据环境数据及车身姿态数据构建数字孪生驾驶场景；生成多种紧急事件模拟驾驶场景，并分别对多种紧急事件模拟驾驶场景进行规划得到多个分别对应的规划结果；将数字孪生驾驶场景与多种紧急事件模拟驾驶场景进行实时匹配，得到匹配紧急事件模拟驾驶场景；将匹配紧急事件模拟驾驶场景对应的规划结果传送到车辆。本发明中通过预先生成多种紧急事件模拟驾驶场景并生成相应的运动规划结果，直接匹配同步到车辆中，提高无人驾驶系统在面对紧急事件时的反应灵敏度，提高无人驾驶系统的安全性与可靠性。可靠性。可靠性。
技术研发人员：陈龙 胡学敏
受保护的技术使用者：湖北大学
技术研发日：2021.05.19
技术公布日：2021/9/7