路径规划方法及装置、设备、介质和产品与流程

1.本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶和智能交通技术领域，可应用于路径规划等场景。


背景技术：

2.路径规划对保证车辆的安全行驶和智能避障具有重要意义，可以为车辆辅助驾驶的控制逻辑提供决策支持。但是，在一些场景下，路径规划过程存在环境受限显著、规划效率低、规划效果不佳的现象。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种路径规划方法及装置、设备、介质和产品。
4.根据本公开的一方面，提供了一种路径规划方法，包括：响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息；响应于获取的本车车辆信息，确定所述车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间；基于所述障碍物描述信息和所述本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征；以及根据所述路径约束特征，生成基于所述路径规划空间的推荐行驶路径。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种路径规划装置，包括：第一处理模块，用于响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息；第二处理模块，用于响应于获取的本车车辆信息，确定所述车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间；第三处理模块，用于基于所述障碍物描述信息和所述本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征；以及第四处理模块，用于根据所述路径约束特征，生成基于所述路径规划空间的推荐行驶路径。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和与所述至少一个处理器通信连接的存储器。其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的路径规划方法。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的路径规划方法。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的路径规划方法。
9.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
10.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
11.图1示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划方法和装置的系统架构；
12.图2示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划方法的流程图；
13.图3示意性示出了根据本公开另一实施例的路径规划方法的流程图；
14.图4示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划过程的示意图；
15.图5示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划装置的框图；
16.图6示意性示出了根据本公开实施例的用于执行路径规划电子设备的框图。
具体实施方式
17.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
18.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
19.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
20.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
21.本公开的实施例提供了一种路径规划方法。本方法包括：响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息，响应于获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间，基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，以及根据路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。
22.图1示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划方法和装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
23.根据该实施例的系统架构100可以包括数据采集端101、网络102和服务器103。网络102用于在数据采集端101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。服务器103可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或分布式系统，还可以是提供云服务、云计算、网络服务、中间件服务等基础云计算服务的云服务器。
24.数据采集端101通过网络102与服务器103进行交互，以接收或发送数据等。数据采集端101例如可用于采集车辆行驶空间的环境感知信息，环境感知信息例如可以包括视觉感知信息和超声波感知信息。数据采集端101例如还可用于采集本车车辆信息，本车车辆信息例如可以包括车辆质心坐标、车辆横摆角度、车辆横/纵向速度、车辆横/纵向加速度等信
息。
25.服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如可以是根据由数据采集端101提供的环境感知信息和本车车辆信息进行路径规划的后台处理服务器(仅为示例)。
26.例如，服务器103响应于自数据采集端101获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息，响应于自数据采集端101获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间，基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，以及根据路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。
27.需要说明的是，本公开实施例所提供的路径规划方法可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的路径规划装置可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的路径规划方法也可以由不同于服务器103且能够与数据采集端101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的路径规划装置也可以设置于不同于服务器103且能够与数据采集端101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群中。
28.应该理解，图1中的数据采集端、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的数据采集端、网络和服务器。
29.本公开实施例提供了一种路径规划方法，下面结合图1的系统架构，参考图2～图4来描述根据本公开示例性实施方式的路径规划方法。本公开实施例的路径规划方法例如可以由图1所示的服务器103来执行。
30.图2示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划方法的流程图。
31.如图2所示，本公开实施例的路径规划方法200例如可以包括操作s210～操作s240。
32.在操作s210，响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息。
33.在操作s220，响应于获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间。
34.在操作s230，基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征。
35.在操作s240，根据路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。
36.下面示例说明本实施例的路径规划方法的各操作的示例流程。
37.示例性地，响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息。环境感知信息例如可以是由车载终端或路侧设备采集的，车载终端例如可以包括激光感知终端、超声波感知终端、毫米波感知终端、相机系统、天线定位终端等。
38.激光感知终端例如可以包括对角设置的激光雷达，激光雷达例如可用于路沿识别、可通行区域提取和障碍物聚类等。超声波感知终端例如可以包括环绕车辆设置的超声波雷达，超声波雷达例如可用于可通行区域提取和障碍物聚类。毫米波感知终端例如可以包括环绕车辆设置的毫米波雷达，毫米波雷达例如可用于可通行区域提取和障碍物聚类。
39.相机系统可以包括各类视觉相机，例如可以包括双目视觉相机、鱼眼相机、夜视相机等，相机系统可以有效实现车辆视觉无盲区的全覆盖感知。天线定位终端例如可用于接收北斗定位、全球定位gps、格洛纳兹等定位信息。
40.响应于获取的多源环境感知信息，对多源环境感知信息进行基于预设标准数据格式、相同采样频率和相同坐标系的融合处理，得到融合后的环境感知信息。基于融合后的环境感知信息，构建空间连通区域，建立车辆行驶空间内的障碍物模型，得到与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息。
41.示例性地，根据由双目视觉相机采集的环境图像，采用图像边缘检测算法识别图像中的车道线和道路边沿。再示例性地，根据由激光雷达获取的原始激光点云，通过剪裁操作将本车车体遮挡的激光点云从原始激光点云中剔除，得到预处理后的激光点云。根据本车运动信息，对预处理后的激光点云进行运动补偿，纠正由车辆运动导致的点云畸变，得到补偿后的激光点云。采用最近邻聚类算法，提取补偿后的激光点云中的可通行区域、路沿信息、障碍物信息等内容，得到与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息。
42.根据获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间。本车车辆信息例如可由全球定位gps终端、惯性测量单元imu、全球导航卫星系统gnss等终端采集。gps终端和gnss例如可用于获取当前时刻的车辆质心坐标、车辆横摆角度、车辆横/纵向速度等信息。惯性测量单元imu例如可用于获取当前时刻车辆的三轴姿态角、三轴加速度等信息。
43.在确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间时，可以根据由本车车辆信息指示的车辆当前位置，确定与车辆当前位置满足预设距离阈值的路径规划终点，以及根据车辆当前位置和路径规划终点，确定路径规划空间。示例性地，将沿车辆行进方向上与车辆当前位置间隔预设距离的位置点，作为路径规划终点。
44.根据车辆当前位置和路径规划终点，确定待生成路径的路径规划空间，有利于提升路径规划效率，降低路径规划运算的时间复杂度，此外，还有利于提高路径规划精度，能够有效突破路径长度对行进路线规划的限制。
45.基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征。一种示例方式，根据障碍物描述信息和本车车辆信息，确定避障约束特征。根据本车车辆信息进行车辆态势估计，得到车辆态势估计结果。根据车辆态势估计结果，确定用于路径筛选的路径优化特征，避障约束特征和路径优化特征构成路径约束特征。
46.根据障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，能够有效提高局部路径规划的准确性，能够为车辆辅助驾驶的控制逻辑提供可信的决策支持，有利于保证无人驾驶车辆的安全行驶。
47.示例性地，可以根据由障碍物描述信息指示的障碍物位置、障碍物轮廓、障碍物类型、障碍物危险等级等信息进行避障决策，得到避障约束特征。避障约束特征例如可以指示避障动作类型、避障安全距离、避障最小距离等信息，避障动作类型例如可以包括车道跟驰、左变道、右变道、超车等类型。
48.再示例性地，根据车辆经纬度坐标、车辆横/纵向速度、车辆三轴加速度、车辆尺寸等本车车辆信息进行车辆态势估计，得到车辆态势估计结果，车辆态势估计结果例如可以指示车辆预测位置、车辆航向角、车辆预测速度、车辆预测加速度等信息。根据车辆态势估计结果，确定用于路径筛选的路径优化特征，路径优化特征例如可用于约束路径节点曲率、路径平滑度、路径微分约束、路径节点间距等信息。
49.避障约束特征和路径优化特征构成用于约束路径生成的路径约束特征。根据确定
出的路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。例如，可以根据避障约束特征，在路径规划空间内确定候选路径节点集。基于避障约束特征和路径优化特征，在候选路径节点集内筛选多个目标路径节点。
50.对筛选出的多个目标路径节点进行平滑处理，得到用于车辆辅助控制的推荐行驶路径。例如，采用三次贝塞尔曲线平滑方法，对筛选出的多个目标路径节点进行行驶路径拟合，得到满足路径节点曲线率、障碍物安全距离、行车效率、控制复杂度等约束条件的推荐行驶路径。
51.在确定出推荐行驶路径之后，根据推荐行驶路径和本车车辆信息，生成行驶控制指令。向车辆控制系统发送行驶控制指令，以便基于行驶控制指令控制车辆进行自动行驶。行驶控制指令例如包括针对车辆驱动控制、车辆制动控制、车辆转向与档位等控制逻辑的指令内容。
52.通过本公开实施例，响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息，响应于获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间，基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，以及根据路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。
53.根据障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，能够有效实现针对多种驾驶辅助场景的路径规划，路径规划过程可以有效突破路径长度、地理位置等因素的限制，能够有效提高路径规划的通用性。可以有效控制车辆安全避让障碍物，有利于保证无人驾驶车辆的安全行驶。
54.图3示意性示出了根据本公开另一实施例的路径规划方法的流程图。
55.如图3所示，操作s240例如可以包括操作s310～s340。
56.在操作s310，根据由避障约束特征指示的避障动作类型，基于路径规划空间确定待生成路径的目标子空间。
57.在操作s320，根据由避障约束特征指示的避障距离参数，基于目标子空间生成候选路径节点集。
58.在操作s330，根据路径优化特征，在候选路径节点集内筛选目标路径节点。
59.在操作s340，确定循环次数是否达到预设阈值，或者筛选出的最新目标路径节点与路径规划终点之间的距离是否小于预设阈值。
60.在循环次数未达到预设阈值并且筛选出的最新目标路径节点与路径规划终点之间的距离等于或大于预设阈值情况下，返回执行操作s320，否则结束操作。
61.下面示例说明本实施例的路径规划方法的各操作的示例流程。
62.示例性地，由避障约束特征指示的避障动作类型例如可以包括车道跟驰、左变道、右变道、超车等类型。根据避障动作类型，在路径规划空间内确定待生成路径的目标子空间。
63.通过在路径规划空间内进一步确定待生成路径的目标子空间，有利于降低路径规划运算的时间复杂度和运算量大小，能够有效提升路径规划效率，和有效改善路径规划效果。
64.重复循环执行以下操作，直至重复循环次数达到预设阈值，或者筛选出的最新目标路径节点与路径规划终点之间的距离小于预设阈值，得到由目标路径节点序列构成的推
荐行驶路径。根据由避障约束特征指示的避障距离参数，基于目标子空间生成候选路径节点集；根据路径优化特征，在候选路径节点集内筛选目标路径节点
65.一种示例方式，根据由本车车辆信息指示的车辆当前位置、与车辆当前位置匹配的避障距离参数，基于目标子空间生成与车辆当前位置关联的候选路径节点集。根据路径优化特征，在与车辆当前位置关联的候选路径节点集内筛选第1个目标路径节点。
66.响应于在与车辆当前位置关联的候选路径节点集内筛选出第1个目标路径节点，根据与第1个目标路径节点匹配的避障距离参数，基于目标子空间生成与第1个目标路径节点关联的候选路径节点集。根据路径优化特征，在与第1个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选第2个目标路径节点。
67.响应于在与第n个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选出第n 1个目标路径节点，根据与第n 1个目标路径节点匹配的避障距离参数，基于目标子空间生成与第n 1个目标路径节点关联的候选路径节点集，n＝1，......n，n为大于1的整数。根据路径优化特征，在与第n 1个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选第n 2个目标路径节点。
68.避障距离参数指示了目标路径节点与障碍物点之间的最小距离约束值。针对任意目标路径节点，与目标路径节点匹配的避障距离参数是基于以下操作得到的：根据障碍物描述信息，确定与目标路径节点的距离小于预设安全距离阈值的目标障碍物；根据目标障碍物的障碍物标识，将障碍物标识对应的避障距离参数，作为与目标路径节点匹配的避障距离参数。
69.路径优化特征指示了针对推荐行驶路径的路径节点曲线率、行车效率、路径长度、车辆转弯半径、控制复杂度、路径规划效率等特征的约束信息。在确定出推荐行驶路径之后，可以将推荐行驶路径和本车车辆信息以v2x(vehicle to x，车用无线通信技术)通信方式向其他交通对象广播，或者向车联网路侧设备及车联网平台广播。
70.通过考虑车辆行驶环境的动态性和不确定性，能够针对具有丰富结构化特征的车辆行驶环境提供有效的辅助驾驶决策支持，能够有效突破路径长度、地理位置、地形复杂度、gps信号强弱等因素对路径规划的限制，有利于提升路径规划对动态复杂场景的适应能力，有利于有效改善路径规划的通用性。
71.图4示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划过程的示意图。
72.如图4所示，响应于获取的环境感知信息，确定与车辆4a关联的车辆行驶空间中的障碍物描述信息，障碍物描述信息指示沿车辆行进方向存在障碍物4b阻碍行进。
73.响应于获取与车辆4a关联的本车车辆信息，确定车辆当前位置。根据车辆当前位置，确定与车辆当前位置满足预设距离阈值的路径规划终点4c，以及根据车辆当前位置和路径规划终点4c，确定路径规划空间4d(如图4a所示)。
74.根据障碍物描述信息和本车车辆信息，确定避障约束特征。根据避障约束特征，确定车辆4a待进行的避障动作类型为左绕道类型。基于左绕道类型，在路径规划空间4d内确定待生成路径的目标子空间4e(如图4b中所示)。
75.根据本车车辆信息进行针对车辆4a的车辆态势估计，得到车辆态势估计结果。根据车辆态势估计结果，确定用于路径筛选的路径优化特征。路径优化特征指示了针对路径节点曲线率、行车效率、路径长度、车辆转弯半径、控制复杂度等特征的约束信息。
76.根据由避障约束特征指示的避障距离参数，基于由本车车辆信息指示的车辆当前
位置、与车辆当前位置匹配的避障距离参数，在目标子空间4e内生成与车辆当前位置关联的候选路径节点集。根据路径优化特征，在与车辆当前位置关联的候选路径节点集内筛选第1个目标路径节点。
77.响应于在与车辆当前位置关联的候选路径节点集内筛选出第1个目标路径节点，根据与第1个目标路径节点匹配的避障距离参数，在目标子空间4e内生成与第1个目标路径节点关联的候选路径节点集。根据路径优化特征，在与第1个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选第2个目标路径节点。
78.响应于在与第n个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选出第n 1个目标路径节点，根据与第n 1个目标路径节点匹配的避障距离参数，在目标子空间4e内生成与第n 1个目标路径节点关联的候选路径节点集，n＝1，......n，n为大于1的整数。根据路径优化特征，在与第n 1个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选第n 2个目标路径节点。
79.示例性地，如图4c所示，针对目标路径节点4f，根据与目标路径节点4f匹配的避障距离参数，在目标子空间4e内生成与目标路径节点4f关联的候选路径节点集(如图4c所示的虚线矩形框内的多个路径节点)。
80.根据路径优化特征，在与目标路径节点4f关联的候选路径节点集内筛选出目标路径节点4g，目标路径节点4g与障碍物4b之间满足避障最小距离条件，目标路径节点4g与车辆当前位置之间满足路径节点曲线率、车辆转弯半径、控制复杂度等条件的约束，目标路径节点4f、目标路径节点4g之间满足路径节点曲线率、行车效率、路径长度、路径规划效率等条件的约束。
81.在确定出n个目标路径节点之后，基于n个目标路径节点进行路径拟合，得到针对车辆4a的推荐行驶路径。根据推荐行驶路径和本车车辆信息，生成行驶控制指令。向车辆控制系统发送行驶控制指令，以便基于行驶控制指令控制车辆进行自动行驶。
82.根据避障约束特征和路径优化特征，在路径规划空间中的目标子空间内生成推荐行驶路径，有利于提升局部路径规划的准确性，能够为车辆辅助驾驶的控制逻辑提供可信的决策支持，能够有效协助无人驾驶车辆智能避障，有利于保证无人驾驶车辆的安全行驶。
83.图5示意性示出了根据本公开一实施例的路径规划装置的框图。
84.如图5所示，本公开实施例的路径规划装置500例如包括第一处理模块510、第二处理模块520、第三处理模块530和第四处理模块540。
85.第一处理模块510，用于响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息；第二处理模块520，用于响应于获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间；第三处理模块530，用于基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征；以及第四处理模块540，用于根据路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。
86.通过本公开实施例，响应于获取的环境感知信息，确定与车辆行驶空间关联的障碍物描述信息，响应于获取的本车车辆信息，确定车辆行驶空间中的待生成路径的路径规划空间，基于障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，以及根据路径约束特征，生成基于路径规划空间的推荐行驶路径。
87.根据障碍物描述信息和本车车辆信息，确定用于约束路径生成的路径约束特征，能够有效实现针对多种驾驶辅助场景的路径规划，路径规划过程可以有效突破路径长度、
地理位置等因素的限制，能够有效提高路径规划的通用性。可以有效控制车辆安全避让障碍物，有利于保证无人驾驶车辆的安全行驶。
88.根据本公开的实施例，第三处理模块包括：第一处理子模块，用于根据障碍物描述信息和本车车辆信息，确定避障约束特征；第二处理子模块，用于根据本车车辆信息进行车辆态势估计，得到车辆态势估计结果；以及第三处理子模块，用于根据车辆态势估计结果，确定用于路径筛选的路径优化特征。避障约束特征和路径优化特征构成路径约束特征。
89.根据本公开的实施例，第三处理子模块包括：第一处理单元，用于根据由避障约束特征指示的避障动作类型，基于路径规划空间确定待生成路径的目标子空间；第二处理单元，用于重复循环执行以下操作，直至循环次数达到预设阈值，得到由目标路径节点序列构成的推荐行驶路径：根据由避障约束特征指示的避障距离参数，基于目标子空间生成候选路径节点集；以及根据路径优化特征，在候选路径节点集内筛选目标路径节点。
90.根据本公开的实施例，第二处理单元包括：第一处理子单元，用于根据由本车车辆信息指示的车辆当前位置、与车辆当前位置匹配的避障距离参数，基于目标子空间生成与车辆当前位置关联的候选路径节点集；响应于在与车辆当前位置关联的候选路径节点集内筛选出第1个目标路径节点，根据与第1个目标路径节点匹配的避障距离参数，基于目标子空间生成与第1个目标路径节点关联的候选路径节点集；以及响应于在与第n个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选出第n 1个目标路径节点，根据与第n 1个目标路径节点匹配的避障距离参数，基于目标子空间生成与第n 1个目标路径节点关联的候选路径节点集，n＝1，......n，n为大于1的整数。
91.根据本公开的实施例，针对任意目标路径节点，与目标路径节点匹配的避障距离参数是基于以下操作得到的：根据障碍物描述信息，确定与目标路径节点的距离小于预设安全距离阈值的目标障碍物；以及根据目标障碍物的障碍物标识，将障碍物标识对应的避障距离参数，作为与目标路径节点匹配的避障距离参数。
92.根据本公开的实施例，第二处理单元包括：第二处理子单元，用于根据路径优化特征，在与车辆当前位置关联的候选路径节点集内筛选第1个目标路径节点；以及根据路径优化特征，在与第n个目标路径节点关联的候选路径节点集内筛选第n 1个目标路径节点，n＝1，......n，n为大于1的整数。
93.根据本公开的实施例，第二处理模块包括：第四处理子模块，用于根据由本车车辆信息指示的车辆当前位置，确定与车辆当前位置满足预设距离阈值的路径规划终点；第五处理子模块，用于根据车辆当前位置和路径规划终点，确定路径规划空间。前述重复循环操作的终止条件还包括：筛选出的最新目标路径节点与路径规划终点之间的距离小于预设阈值。
94.根据本公开的实施例，本装置还包括第五处理模块，用于：根据推荐行驶路径和本车车辆信息，生成行驶控制指令；向车辆控制系统发送行驶控制指令，以便基于行驶控制指令控制车辆进行自动行驶。
95.应该注意的是，本公开的技术方案中，所涉及的信息收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
96.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
97.图6示意性示出了根据本公开实施例的用于执行路径规划方法的电子设备的框图。
98.图6示出了可以用来实施本公开实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备600旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
99.如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
100.设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
101.计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如路径规划方法。例如，在一些实施例中，路径规划方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的路径规划方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行路径规划方法。
102.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
103.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程路径规划装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件
包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
104.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
105.为了提供与对象的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向对象显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，对象可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与对象的交互；例如，提供给对象的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自对象的输入。
106.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形对象界面或者网络浏览器的对象计算机，对象可以通过该图形对象界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
107.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
108.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
109.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。