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申请/专利权人：山东科技大学

摘要：本说明书实施例公开了一种车辆轨迹规划方法、系统及设备，方法包括：获取待规划车辆当前位置的车辆行驶数据以及道路交通数据，以根据车辆行驶数据与道路交通数据，确定待规划车辆是否进行轨迹规划；若进行轨迹规划，则基于道路交通数据，获取待规划车辆通过下游路口的理论行驶时间；根据理论行驶时间与道路交通数据中的信号灯周期，确定出待规划车辆通过交叉口的信号灯周期数量；基于信号灯周期数量与道路交通数据，确定待规划车辆预设约束条件的约束范围；根据待规划车辆的预设综合目标函数与约束范围，采用预设遗传算法求解待规划车辆的预设待优化轨迹曲线模型，若求解获得最优轨迹曲线，则控制待规划车辆根据所述最优轨迹曲线行驶。

主权项：1.一种车辆轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取待规划车辆当前位置的车辆行驶数据以及道路交通数据，以根据所述车辆行驶数据与所述道路交通数据，确定所述待规划车辆是否进行轨迹规划；若确定所述待规划车辆进行轨迹规划，则基于所述道路交通数据获取所述待规划车辆通过下游路口的理论行驶时间；根据所述理论行驶时间与所述道路交通数据中的信号灯周期，确定出所述待规划车辆通过交叉口的信号灯周期数量；基于所述信号灯周期数量与所述待规划车辆的道路交通数据，确定所述待规划车辆预设约束条件的约束范围；根据所述待规划车辆的预设综合目标函数与所述约束范围，采用预设遗传算法求解所述待规划车辆的预设待优化轨迹曲线模型，若求解获得最优轨迹曲线，则控制所述待规划车辆根据所述最优轨迹曲线进行行驶；其中，基于所述信号灯周期数量与所述待规划车辆的道路交通数据，确定所述待规划车辆预设约束条件的约束范围之前，所述方法还包括：基于所述待规划车辆的轨迹调整参数，建立所述待规划车辆的待优化轨迹规划曲线模型；其中，所述待优化轨迹规划曲线模型为： ；其中，,,,,表示所述待规划车辆的轨迹调整参数，表示轨迹规划的开始时刻，表示轨迹规划的结束时刻，为位于与之间的任意时刻，对应轨迹曲线的总长度，代表曲线的第一平滑度参数，代表曲线的第二平滑度参数；确定与所述待优化轨迹规划曲线模型相对应的所述待规划车辆的加速度模型，以根据所述加速度模型，确定所述待优化轨迹规划曲线模型的平均加速度模型，并基于所述平均加速度模型，建立所述待规划车辆的预设综合目标函数；根据车辆当前位置的车辆行驶数据以及道路交通数据，建立所述待规划车辆预设约束条件；根据车辆当前位置的车辆行驶数据以及道路交通数据，建立所述待规划车辆的约束条件具体包括：基于所述轨迹规划的开始时刻与所述轨迹规划的结束时刻，所对应的待优化轨迹规划曲线模型的差值，建立所述待规划车辆的轨迹规划距离约束条件；获得所述道路交通数据中的下游交叉口绿灯相位起始时间与轨迹规划的开始时刻的第一差值，以及所述道路交通数据中的下游交叉口红灯相位起始时间与轨迹规划的结束时刻的第二差值；将所述第一差值与信号灯周期的长度的和小于等于所述待规划车辆的行驶时间且所述第二差值与所述信号灯周期的长度的和大于等于所述待规划车辆的行驶时间，作为所述待规划车辆的时间约束条件；基于所述待优化轨迹规划曲线模型获取速度模型，分别与所述待规划车辆的预设初速度、所述道路交通数据中的道路限速数据，以及所述道路交通数据中的路口限速数据，建立所述待规划车辆不同情况下的限速约束条件；根据所述加速度模型与所述车辆行驶数据中的最大加速度值与最大减速度值，建立所述待规划车辆的动力学约束条件；将所述轨迹规划距离约束条件、所述时间约束条件、所述限速约束条件与所述动力学约束条件作为所述待规划车辆的约束条件；基于所述信号灯周期数量与所述待规划车辆的道路交通数据，确定所述待规划车辆预设约束条件的约束范围，具体包括：将所述待规划车辆的信号灯周期、所述第一差值与所述第二差值输入所述时间约束条件所对应的时间约束公式，以确定所述待规划车辆的轨迹规划的开始时刻与轨迹规划的结束时刻的时间范围；其中，所述时间约束公式为：，表示所述下游交叉口绿灯相位起始时间与的相对时间间隔，表示所述下游交叉口红灯相位起始时间与的相对时间间隔，C表示信号灯周期的长度；获取时间范围内所述待规划车辆的轨迹规划距离约束条件、限速约束条件与动力学约束条件，所对应的当前距离约束范围、当前限速约束范围与当前加速度约束范围；根据所述待规划车辆的预设综合目标函数与所述约束范围，采用预设遗传算法求解所述待规划车辆的预设待优化轨迹曲线模型，具体包括：获取所述待规划车辆的预设综合目标函数；其中，所述预设综合目标函数为：，为平均加速度值；车辆在两路口间的行驶时间为，建立的综合效益最优的目标函数为：其中，表示无量纲化的平均加速度，为舒适度的权重系数，为时间的权重系数，t为待规划车辆在两路口间的行驶时间，为行驶时间t的无量纲化时间；根据所述约束范围，确定所述待优化轨迹规划曲线模型的轨迹调整参数的范围；根据所述轨迹调整参数与所述轨迹调整参数的范围，确定待优化轨迹曲线模型的最优解范围；以所述综合目标函数作为适应度函数，基于预设遗传算法在所述最优解范围内全局搜索最优轨迹调整参数；若未搜索到所述最优轨迹调整参数，则根据下一信号灯周期的信号灯周期数量求解所述待优化轨迹曲线模型；若搜索到所述最优轨迹调整参数，则将所述最优轨迹调整参数代入所述待优化轨迹曲线模型，获得所述待规划车辆的最优轨迹。

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百度查询： 山东科技大学 一种车辆轨迹规划方法、系统及设备