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在车路云协同框架下的基于4D风险占用的路径规划方法 

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摘要:本申请涉及一种在车路云协同框架下的基于4D风险占用的路径规划方法,其中,方法包括:根据边缘云计算平台预先存储的先验道路信息和路端感知单元的感知结果数据,并结合ICV发送的指令得到潜在路径节点集;对潜在路径节点集进行风险值评估,保留低于风险阈值的初始可行驶路径节点,以生成动态无碰撞节点集;基于动态无碰撞节点集,使用局部路径搜索策略得到智能网联车辆前方每批次的节点范围,并在该范围内计算每个节点的代价,并选择代价最小的节点作为该批次的路径节点,并以此处理下一批次,得到最终的局部路径。由此,缓解了相关技术由于计算复杂度高、单车感知的遮挡盲区问题及对特定场景适应性不足,可能增加驾驶过程的不确定性和风险等问题。

主权项:1.一种在车路云协同框架下的基于4D风险占用的路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:获取边缘云计算平台预先存储的先验道路信息和目标区域的多个路端感知单元的感知结果数据,使得所述边缘云计算平台根据所述先验道路信息、所述感知结果数据和目标智能网联车辆发送的指令信息,得到面向所述目标智能网联车辆的潜在路径节点集;对所述潜在路径节点集中的每个潜在路径节点进行风险值评估计算,得到所述每个潜在路径节点的风险值评估结果,并根据所述风险值评估结果保留低于预设风险阈值的初始可行驶路径节点,得到动态无碰撞节点集;基于所述动态无碰撞节点集,利用预设局部路径搜索策略对每个批次的可行驶节点进行范围限定,并在限定范围内利用预设的启发式函数对每个可行驶节点进行代价计算,得到所述每个可行驶节点的代价值,以根据所述代价值选择在所述限定批次范围内代价值最低的每个可行驶节点作为对应批次的最优可行驶节点,且基于所述每个批次的所述可行驶节点和预设的高斯滤波策略得到最终的面向所述目标智能网联车辆的局部路径。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 清华大学 在车路云协同框架下的基于4D风险占用的路径规划方法

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