申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117782127A

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34;G01S17/42;G01S17/58;G01S17/66

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于学习网络与规则混合驱动的客车轨迹规划方法，包括：获取自车位姿、可行驶区域道路信息以及周围交通参与者的状态信息；对交通参与者未来的运动轨迹进行预测，并在此基础上对自车的轨迹进行初步规划，得到自车的预测轨迹及自车未来的控制序列；将周围交通参与者的状态量、自车状态量及控制序列输入到轨迹规划网络，轨迹规划网络基于舒适性、安全性、效率的权重对预测轨迹进行优化，并利用车辆单轨运动学模型重新生成规划轨迹；对规划轨迹进行轻量级的安全规则检验，判断规划轨迹是否安全若安全，若安全，直接输出该规划轨迹；若不安全，则基于规则的IDM轨迹规划器进行轨迹重规划。本发明可最大程度地实现规划轨迹的安全性。

主权项：1.一种基于学习网络与规则混合驱动的客车轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取自车位姿、可行驶区域道路信息以及周围交通参与者的状态信息；S2、根据获取的信息并通过神经网络轨迹预测模型对交通参与者未来的运动轨迹进行预测，并在此基础上对自车的轨迹进行初步规划，得到自车的预测轨迹及自车未来的控制序列；S3、将周围交通参与者的状态量、自车状态量及控制序列输入到轨迹规划网络，轨迹规划网络基于舒适性、安全性、效率的权重对预测轨迹进行优化，同时利用车辆单轨运动学模型对预测轨迹进行优化，得到优化后的规划轨迹；S4、对规划轨迹进行轻量级的安全规则检验，判断规划轨迹是否安全；S5、若安全，直接输出该规划轨迹；若不安全，则基于规则的IDM轨迹规划器，通过轨迹规划网络对车辆未来运动轨迹进行重规划。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 基于学习网络与规则混合驱动的客车轨迹规划方法及系统

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