基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法及系统与流程

本申请涉及自动驾驶，具体涉及基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法及系统。

背景技术：

1、随着自动驾驶技术的快速发展，路径规划作为决策控制的核心环节，直接决定了车辆在复杂交通环境中的安全性与通行效率。目前主流的路径规划方法通常采用解耦策略，即先将路径规划与速度规划分开处理，依次生成几何路径并在此基础上进行速度决策。在静态或弱动态场景中能够取得较好的实时性与平顺性，但在实际城市道路或高速公路等存在频繁切入、慢速移动、临时障碍物等动态交互的场景中，其固有缺陷逐渐显现。由于路径一旦确定，后续的速度调整只能在固定路径约束下进行，难以同步考虑障碍物在未来时刻的时空演化趋势，导致规划结果在时间维度上无法与动态环境的真实需求精确匹配。当动态障碍物突然出现或运动模式发生变化时，预设路径会迅速失效，速度规划层只能采取紧急制动或滞后避让，降低了路径规划的空间精确性，进一步恶化了行车安全性与通行效率。

2、综上所述，现有技术中存在由于路径规划在动态环境下无法实现路径与速度的时空联合最优，导致路径规划不够精确，进一步影响自动驾驶车辆在复杂交通环境中的行车安全和通行效率的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法及系统，用以解决现有技术中存在由于路径规划在动态环境下无法实现路径与速度的时空联合最优，导致路径规划不够精确，进一步影响自动驾驶车辆在复杂交通环境中的行车安全和通行效率的技术问题。

2、为了达到上述目的，本申请提供了基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法及系统。

3、第一方面，本申请提供了基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，所述基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法通过基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划系统实现，其中，所述基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法包括：通过目标驾驶车辆实时采集行驶状态数据和行驶环境数据，对所述行驶状态数据和行驶环境数据进行对齐融合处理，得到车辆行驶融合序列数据；构建时空耦合坐标系，将所述车辆行驶融合序列数据映射至所述时空耦合坐标系进行地图建模，构建三维时空耦合栅格地图；在所述三维时空耦合栅格地图中标记当前车辆位置信息和行驶目标位置信息，同时获取所述目标驾驶车辆的运动约束条件；基于所述运动约束条件、所述当前车辆位置信息和行驶目标位置信息在所述三维时空耦合栅格地图内进行路径重规划寻优，确定目标车辆规划路径，并通过所述目标车辆规划路径进行自动驾驶控制。

4、可选地，将所述行驶状态数据和行驶环境数据按照时间戳进行对齐处理和特征提取，获得行驶状态特征集合和行驶环境特征集合；对所述行驶状态特征集合和行驶环境特征集合进行决策权重评估，确定决策权重分配系数；基于所述决策权重分配系数对所述行驶状态特征集合和行驶环境特征集合进行加权融合，得到车辆行驶融合序列数据。

5、可选地，所述时空耦合坐标系由三维空间坐标系和时间坐标系组成；将所述车辆行驶融合序列数据映射至所述三维空间坐标系和时间坐标系，生成车辆行驶特征时序向量集；基于所述车辆行驶特征时序向量集进行三维空间栅格划分、地图建模，构建三维时空耦合栅格地图。

6、可选地，对所述车辆行驶特征时序向量集进行水平、垂直栅格划分，生成车辆行驶三维空间栅格集合；对所述车辆行驶三维空间栅格集合进行三维栅格索引，得到车辆行驶三维空间栅格索引；将所述车辆行驶特征时序向量集写入所述车辆行驶三维空间栅格索引进行地图建模，构建三维时空耦合栅格地图。

7、可选地，构建时空耦合代价函数，所述时空耦合代价函数由空间代价函数和时间代价函数加权耦合组成；基于所述运动约束条件、所述当前车辆位置信息和行驶目标位置信息对所述三维时空耦合栅格地图进行可行标记，得到可行时空耦合栅格地图；采用所述时空耦合代价函数对所述可行时空耦合栅格地图进行路径重规划寻优，确定目标车辆规划路径。

8、可选地，根据车辆路径规划目标，定义空间代价函数和时间代价函数；获取当前行驶场景，按照所述当前行驶场景对所述空间代价函数和时间代价函数进行动态权重评估，得到时空动态权重因子；基于所述时空动态权重因子对所述空间代价函数和时间代价函数进行加权耦合，构建时空耦合代价函数。

9、可选地，采用所述时空耦合代价函数在所述可行时空耦合栅格地图内进行全局搜索寻优，得到初始车辆规划路径；获取路径优化对象，基于所述路径优化对象对所述初始车辆规划路径进行迭代逐段局部优化，直至预设收敛条件，确定目标车辆规划路径。

10、第二方面，本申请还提供了基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划系统，用于执行如第一方面所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其中，所述基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划系统包括：数据对齐融合处理模块，用于通过目标驾驶车辆实时采集行驶状态数据和行驶环境数据，对所述行驶状态数据和行驶环境数据进行对齐融合处理，得到车辆行驶融合序列数据；地图建模模块，用于构建时空耦合坐标系，将所述车辆行驶融合序列数据映射至所述时空耦合坐标系进行地图建模，构建三维时空耦合栅格地图；运动约束融合模块，用于在所述三维时空耦合栅格地图中标记当前车辆位置信息和行驶目标位置信息，同时获取所述目标驾驶车辆的运动约束条件；路径规划模块，用于基于所述运动约束条件、所述当前车辆位置信息和行驶目标位置信息在所述三维时空耦合栅格地图内进行路径重规划寻优，确定目标车辆规划路径，并通过所述目标车辆规划路径进行自动驾驶控制。

11、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

12、通过目标驾驶车辆实时采集行驶状态数据和行驶环境数据，对所述行驶状态数据和行驶环境数据进行对齐融合处理，得到车辆行驶融合序列数据；构建时空耦合坐标系，将所述车辆行驶融合序列数据映射至所述时空耦合坐标系进行地图建模，构建三维时空耦合栅格地图；在所述三维时空耦合栅格地图中标记当前车辆位置信息和行驶目标位置信息，同时获取所述目标驾驶车辆的运动约束条件；基于所述运动约束条件、所述当前车辆位置信息和行驶目标位置信息在所述三维时空耦合栅格地图内进行路径重规划寻优，确定目标车辆规划路径，并通过所述目标车辆规划路径进行自动驾驶控制。也就是说，通过构建时空耦合坐标系与三维时空耦合栅格地图，将行驶状态与环境数据对齐融合后在该地图内同时考虑空间代价与时间代价进行路径重规划，实现了更加精确和实时的路径规划，显著提高了自动驾驶车辆在复杂动态环境中的适应能力和行驶效率。

13、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

1.基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，对所述行驶状态数据和行驶环境数据进行对齐融合处理，得到车辆行驶融合序列数据，包括：

3.如权利要求1所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，将所述车辆行驶融合序列数据映射至所述时空耦合坐标系进行地图建模，构建三维时空耦合栅格地图，包括：

4.如权利要求3所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，基于所述车辆行驶特征时序向量集进行三维空间栅格划分、地图建模，构建三维时空耦合栅格地图，包括：

5.如权利要求1所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，确定目标车辆规划路径，包括：

6.如权利要求5所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，构建时空耦合代价函数，包括：

7.如权利要求5所述的基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法，其特征在于，采用所述时空耦合代价函数对所述可行时空耦合栅格地图进行路径重规划寻优，确定目标车辆规划路径，包括：

8.基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划系统，其特征在于，用于实施权利要求1至7中任意一项所述基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划方法的步骤，所述基于时空耦合的自动驾驶车辆路径重规划系统包括：