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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于仿生触须的自动驾驶路径规划方法，包括：建立自车预测模型；生成一系列曲率导数连续的初始候选触须簇；根据位于候选触须簇中间以及两侧的触须长度，确定触须长度，使触须簇之间呈正弦变化趋势；定义自车检测圆对每条触须进行碰撞检测；若检测圆没有与障碍物相交则保留触须，若检测圆与障碍物相交，则删除对应该条触须当前及之后的所有路点；根据碰撞检测结果，得到最终候选触须簇；建立触须总择优函数；利用层次分析法计算总择优函数中各评价指标的权重；将拥有最小总择优函数数值的触须作为汽车规划路径。与现有技术相比，本发明能够保证触须曲线曲率的导数连续，从而提升规划路径的平滑性、提升自动驾驶车辆的舒适性。

主权项：1.一种基于仿生触须的自动驾驶路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以车辆后轴中点作为车辆坐标系原点，建立车辆运动学模型，即为自车预测模型；S2、以车辆坐标系质心作为触须坐标系原点，定义触须曲率与长度之间的导数关系，使触须的导数连续，生成一系列曲率导数连续的初始候选触须簇；S3、根据位于候选触须簇中间以及两侧的触须长度，确定第k条触须的长度，使触须簇之间呈正弦变化趋势；S4、定义自车检测圆对每条触须进行碰撞检测；S5、判断检测圆是否与障碍物发生相交，若检测圆没有与障碍物相交，则保留该条触须；若检测圆与障碍物相交，则删除对应该条触须当前及之后的所有路点；S6、根据碰撞检测结果，得到保留的一系列最终候选触须簇；S7、将不同权重的距离决策值、角度决策值、曲率决策值组合构成总择优函数，以作为选择最优规划路线的依据；S8、利用层次分析法计算总择优函数中三个决策值对应的权重；S9、在最终候选触须簇中筛选出拥有最小总择优函数数值的触须，即作为最终路径规划所生成的路线；步骤S2中触须曲率与长度之间的导数关系具体为； sl∈[0,L]β∈[-0.055,0.055]其中，ρ为触须曲率，sl为触须曲线起点至触须曲线上s点的长度，L为触须曲线总长度，β为触须曲率导数的变化速度，C0为sl＝0时的曲率导数，即初始曲率导数；步骤S2中一系列曲率导数连续的初始候选触须簇的具体参数化解析表达式为： 其中，L为触须曲线总长度，xs为触须曲线上s点投影到触须坐标系x轴的长度，ys为触须曲线上s点投影到触须坐标系y轴的长度，φs为触须曲线在s点处切线与触须坐标系x轴正方向的夹角；步骤S7中总择优函数具体为：V＝ω1·Vld+ω2·Vα+ω3·VC 其中，V为总择优函数，Vld为距离决策值，Vα为角度决策值，VC为曲率决策值，ω1、ω2、ω3分别为各决策值对应的权重，ω1+ω2+ω3＝1，ld为第k条触须偏离参考路线的偏移距离，minld为所有触须拥有的ld中的最小值，maxld为所有触须拥有的ld中的最大值，αk为第k条触须在lck处与参考路线相交所产生的锐角，minαk为所有触须中拥有的αk中的最小值，maxαk为所有触须中拥有αk中的最大值，Ck为第k条触须的曲率的导数，max|Ck|和min|Ck|分别为所有触须拥有的曲率导数中的最大值和最小值。

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