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公开(公告)号:CN111338335A
公开(公告)日:2020-06-26
申请号:CN201911422209.6
申请日:2019-12-31
Applicant: 清华大学 , 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出的一种结构化道路场景下的车辆局部轨迹规划方法,首先通过建立一种基于车道参考线的参考坐标系,得到车辆当前时刻在该参考坐标系下的运动状态向量;接着分别生成不同速度区间的参考坐标系下的纵向采样轨迹集合和横向采样轨迹集合,纵向采样轨迹集合内的所有采样轨迹的曲线形式相同,横向采样轨迹集合内所有采样轨迹的曲线形式相同;然后将横纵向采样轨迹进行合成;随后将合成后的采样轨迹转换回笛卡尔坐标系下,并剔除不满足轨迹曲率和碰撞检测的采样轨迹;最后计算每一条采样轨迹的代价,其中代价最小的轨迹即为本发明所得到的最优轨迹。本发明通过构造高速和低速下的采样轨迹可提高采样有效率,对复杂约束条件适应性强。
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公开(公告)号:CN111338335B
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN201911422209.6
申请日:2019-12-31
Applicant: 清华大学 , 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出的一种结构化道路场景下的车辆局部轨迹规划方法,首先通过建立一种基于车道参考线的参考坐标系,得到车辆当前时刻在该参考坐标系下的运动状态向量;接着分别生成不同速度区间的参考坐标系下的纵向采样轨迹集合和横向采样轨迹集合,纵向采样轨迹集合内的所有采样轨迹的曲线形式相同,横向采样轨迹集合内所有采样轨迹的曲线形式相同;然后将横纵向采样轨迹进行合成;随后将合成后的采样轨迹转换回笛卡尔坐标系下,并剔除不满足轨迹曲率和碰撞检测的采样轨迹;最后计算每一条采样轨迹的代价,其中代价最小的轨迹即为本发明所得到的最优轨迹。本发明通过构造高速和低速下的采样轨迹可提高采样有效率,对复杂约束条件适应性强。
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