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申请/专利权人：的卢技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于改进EM算法的局部路径规划方法、介质及设备，所述方法包括：输入参考线、障碍物及其预测轨迹、车辆状态；根据障碍物生成Voronoi图并进行点采样；根据采样点生成路径并计算代价；选取代价最小的路径作为最优路径；根据参考线和车辆运动学约束获取车辆速度上限；根据车辆和障碍物生成速度并计算代价；选取代价最小的速度作为最优速度；根据约束条件和优化目标进行速度优化；将路径和速度进行合成，生成轨迹。本发明是根据障碍物之间的空间分布情况进行路径搜索，进行点采样时减少无效采样点，可以提高效率；本发明用尽可能远离障碍物的路径表示弧，如果控制过程产生位置误差，车辆也不会碰到障碍物，可以保证无人驾驶车辆安全行驶。

主权项：1.一种基于改进EM算法的局部路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）输入参考线、障碍物检测结果、障碍物轨迹预测结果及车辆状态；（2）根据障碍物生成Voronoi图并进行点采样；所述步骤（2）具体为：（2.1）根据障碍物生成生成Voronoi图；（2.2）对步骤（2.1）中的Voronoi图进行点采样；所述步骤（2.2）具体为：（2.2.1）纵向点采样根据车辆速度和最小采样距离取点；（2.2.2）横向点采样根据Voronoi边的通道宽度，取通道宽度的中心点作为横向采样点；（3）根据所有采样点生成路径并进行代价计算；不同纵向之间的点通过五次多项式来平滑连接，生成路径后通过路径代价函数来评估每条路径，路径代价函数是平滑度、避障和车道代价函数的线性组合；（4）选取代价最小的路径作为最优路径；根据每条路径的代价总和，选出一条代价最小的路径作为候选路径；（5）根据参考线及车辆运动学约束获取速度上限；考虑车辆的动力学约束，结合道路的速度上限获取车辆运动的最大速度；（6）根据车辆速度上限及障碍物生成速度并进行代价计算；根据自车速度范围计算得到自车的纵向距离范围，在纵向距离范围内进行速度曲线的生成，生成速度后通过速度代价函数来评估每条速度曲线，速度代价函数是速度保持、平滑度和避障代价函数的线性组合；（7）选取代价最小的速度作为最优速度；根据每条速度的代价总和，选出一条代价最小的速度作为候选速度曲线；（8）根据约束条件和优化目标进行速度优化；（9）将路径和速度进行合成，生成轨迹。

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