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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提出了一种基于风险势场地图的运动规划方法及系统。本发明使用基于激光点云数据、场景地图数据生成风险势场地图，用于描述道路碰撞危险系数；利用风险势场地图与高斯分布结合的方式进行随机采样，来优化采样效率；利用风险势场地图来改进最优母节点优化策略；最后，利用包含风险势场地图的代价方程选择最优轨迹。本发明开创性的提出了一种风险势场地图，用来描述道路碰撞危险系数，并能深度影响RRT*算法框架中的采样，节点优化和轨迹优化过程；将风险势场地图应用于快速随机采样算法RRT*中，提高了算法的采样效率和最优轨迹收敛速度；通过提高算法效率，保证了自动驾驶汽车在城市复杂场景下的安全驾驶。
主权项：1.一种基于风险势场地图的运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将多源异构信息进行融合提取，得到障碍物信息和车道线信息，并通过正交投影进行空间坐标转换，将障碍物信息和车道线信息投影在位于车辆水平面的二维栅格地图中；步骤2：计算二维栅格地图中每个栅格点的碰撞风险系数，进一步构建描述道路碰撞风险系数的风险势场地图；步骤3：在风险势场地图中在起始栅格上创建一个根节点，并从这个根节点开始构建一个空的路径树，并对路径树进行初始化；步骤4：基于风险势场地图进行基于高斯分布的随机采样，得到随机采样点的平面坐标，并将随机采样点的平面坐标投影到风险势场地图中计算碰撞风险系数；步骤5：在路径树中搜索随机采样点RandomPoint的母节点集；步骤6：结合代价方程在待选母节点集中计算出一个临时母节点；步骤7：回溯临时母节点至根节点，通过代价方程计算出最优母节点；步骤8：将最优母节点和随机采样点进行配对，并将该采样点设置为新节点，建立在路径中的新节点与最优母节点的子母节点关系；步骤9：对新节点使用clothoid曲线快速拓展法生成一条轨迹扩展到目标点，投影到风险势场地图中计算得到该轨迹的碰撞风险系数，并结合曲率，最小转弯半径因素进行车辆动力学约束筛选，将通过筛选的轨迹称之为可通行轨迹，并加入可通行轨迹集；步骤10：将可通行轨迹集结合代价方程，计算得到最优轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于风险势场地图的运动规划方法及系统
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