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申请/专利权人：踏歌智行科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于树形结构的自动驾驶轨迹规划方法，包括：精准地对轨迹规划问题进行在线建模；高效地进行轨迹规划问题的在线求解；在线对该轨迹进行执行，并不断监测社会车辆的未来动向，在必要时对规划出的轨迹进行在线裁剪。本发明的基于树形结构的自动驾驶轨迹规划方法，基于长期使用过程中的统计数据，使用本技术可使得结构化道路上的自动驾驶轨迹规划算法触发频率下降50％且仍旧能够保障车辆安全；本方法提升了自动驾驶车辆的决策规划稳定性，车辆不会因为外界社会车辆的犹豫行为而轻易地、过于灵敏地、过早地做出无谓的响应。

主权项：1.一种基于树形结构的自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、精准地对轨迹规划问题进行在线建模：在轨迹规划问题中期待自动驾驶车辆生成的轨迹为一条呈Y字形的分叉轨迹，所述Y字形的分叉轨迹包括第一分支和第二分支；将轨迹规划问题构建为一个受约束的优化问题，所述优化问题由决策变量、约束以及代价函数组成；所述优化问题的决策变量包括：1x1t,y1t，代表Y字形轨迹从一端到第一分支末端的完整轨迹坐标值随着时间变化的函数，其中时间t∈[0,10s]；与该条轨迹配套的状态量包括以下内容：v1t及a1t分别代表速度及加速度，φ1t为车辆前轮偏转角，ω1t为前轮偏转角速度，θ1t代表车辆在坐标系中的姿态角；2x2t,y2t，代表Y字形轨迹从一端到第二分支末端的完整轨迹坐标值随着时间变化的函数；与该条轨迹配套的状态量包括以下内容：v2t及a2t分别代表速度及加速度，φ2t为车辆前轮偏转角，ω2t为前轮偏转角速度，θ2t代表车辆在坐标系中的姿态角；3由于轨迹最终呈现是Y字形，因此两条分支轨迹以及相应状态量在某一个非零的时刻t*∈0,10s]之前都是一致的，即 其中t*是优化问题需要决策的变量之一，暂时未定；上述优化问题的待决策变量包括：t*，x1t，y1t，θ1t，v1t，φ1t，ω1t以及x2t，y2t，θ2t，v2t，φ2t，ω2t；在确定优化问题的决策变量后，确定其约束条件，约束条件包括运动学约束，避障约束，以及边值约束；a车辆运动学约束：自动驾驶车辆的轨迹第一分支和第二分支在惯性坐标系X-Y中的运动过程受到以下微分方程组的制约： b避障约束：假设自动驾驶车辆前方的社会车辆在未来10s内预测的轨迹1用状态量表示，其中代表社会车辆预测轨迹的时空坐标，代表姿态角，则自动驾驶车辆的轨迹分支1必须满足以下避障约束条件： 其中代表了从位置姿态到车身在二维平面投影的非线性映射，公式3表示在0～10s内的任意一个时刻，社会车辆的潜在可能轨迹1都与自动驾驶车辆的第一分支轨迹不重叠，即不发生碰撞；类似地，任意一个时刻t∈[0,10s]，都要求社会车辆的潜在可能轨迹2都与自动驾驶车辆的第二分支轨迹不发生碰撞，则： c边值约束：在自动驾驶车辆分叉轨迹的初始时刻，即t＝0时，车辆处于当前客观上真实的运动状态，当此时加速度为a0，速度为v0，姿态角度为theta0，前轮角度为phi0，前轮角速度为omega0，横坐标位置为x0，纵坐标位置为y0，则有以下约束： 轨迹规划问题的代价函数应确保车辆行驶平顺，且上述的分叉轨迹的分叉点位尽可能地靠后，因此将代价函数设计为： 其中，wa,ww＞0为权重；代价函数第一项体现了自动驾驶车辆的分叉第一轨迹与第二轨迹因变化速度或变化前轮角度而消耗的能量，该项越小则车辆行驶轨迹越平顺；代价函数第二项10-t*表示两条分支轨迹的分叉时长，当希望分叉时间尽可能晚，即这个时长尽可能短，无论社会车辆未来何时做出动作变化，自动驾驶车辆都能尽可能晚地选择相应的避让动作，防止过早做出错误选择；通过调节权重wa,ww即可在行车轨迹平顺性以及处理不确定性社会车辆动作的稳妥性上做出折中与权衡；至此，完整的轨迹规划问题模型被构建为以下约束优化问题： S2、高效地进行轨迹规划问题的在线求解；S3、分支轨迹的筛选。

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