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申请/专利权人：清华大学;深圳元戎启行科技有限公司

摘要：本申请涉及自动驾驶决策规划技术领域，特别涉及一种三维时空下考虑交通语义信息的驾驶决策规划方法及装置，其中，方法包括：获取目标坐标系下车辆的位置信息；以位置信息为基准，生成虚拟局部道路，并在每个时间分层中生成对应的虚拟车道；投影障碍物信息及交通信号灯的信息至虚拟车道，形成三维时空地图；对障碍物进行膨胀处理；通过驾驶模拟，对虚拟车道进行剪枝，形成行为树；通过遍历找到到达代价最小的叶子节点，并通过回溯找到叶子结点与根节点的链接路径；生成限制在安全驾驶域内的贝塞尔曲线；求解车辆的最终优化轨迹。由此，解决了相关技术中，生成的路径和速度匹配率较低，在某些交通场景下不能规划出高效轨迹，使用场景较窄等问题。

主权项：1.一种三维时空下考虑交通语义信息的驾驶决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：基于道路中心线信息，将车辆的自车状态信息投影至目标坐标系下，得到所述车辆的位置信息；以所述位置信息为基准，生成虚拟局部道路，且将规划时间分为多个时间分层，以在所述多个时间分层的每个时间分层中生成虚拟车道；基于所述道路中心线信息，将所述虚拟局部道路中所有能够获取到的障碍物的障碍物信息及交通信号灯的信息投影至对应的时间分层下的虚拟车道中，形成三维时空地图；根据所述每个时间层中障碍物对所述虚拟车道的占据情况对所述障碍物进行膨胀处理；以所述位置信息中自车当前位置为起始点，依次在所述每个时间分层上进行驾驶模拟，并判断是否能够在运动学约束下到达对应的时间层下的虚拟车道中，其中，若无法到达所述虚拟车道中，则进行剪枝，否则计算到达代价，以形成经过剪枝的车辆在预设未来时间内的行为树；遍历所述行为树的有所叶子节点，找到到达代价最小的叶子节点，并通过所述代价最小的叶子节点进行回溯，找到所述叶子结点与根节点的链接路径，作为最优行为序列；根据所述最优行为序列生成关键点信息，以生成安全驾驶域，同时根据所述关键点信息生成限制在所述安全驾驶域内的贝塞尔曲线；基于自行车模型的微分平坦特性，由所述贝塞尔曲线反向推导所述车辆在所述预设时刻内的控制量与状态量，并将所述控制量与所述状态量作为预设规划器的初解，求解所述车辆的最终优化轨迹。

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