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申请/专利权人：踏歌智行科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于关键锚点辨识的非结构化场景自动驾驶轨迹规划方法，包括：采用深度学习算法进行离线训练，形成对轨迹规划任务的理解，得到深度学习神经网络的网络权重数值；将已训练好的深度学习神经网络进行在线自动驾驶轨迹规划应用。基于长期使用过程中的统计数据，使用本技术可使得非结构化生产车间中的AGV小车的行驶效率提升82％，轨迹规划的平均耗时较之于经典的采样方法RRT下降了310％；本发明解决了非结构化场景自动驾驶车辆轨迹规划的问题，提升了自动驾驶车辆的智能化水准，具有鲜明的现实意义。
主权项：1.一种基于关键锚点辨识的非结构化场景自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用深度学习算法进行离线训练，形成对轨迹规划任务的理解，得到深度学习神经网络的网络权重数值；S2、将已训练好的深度学习神经网络进行在线自动驾驶轨迹规划应用，具体步骤包括：S2.1、当在线给定一个轨迹规划问题，将其转化为一张像素图，称为图A’；S2.2、将图A’导入训练好的卷积神经网络，卷积神经网络读入后，会立刻输出另一张同尺寸的图片B’；S2.3、在图B’中寻找被标注为红色的点位，即潜在的所有锚点，将其记录在集合S中，所述锚点大于等于1个；S2.4、使用经典的A*算法计算一条衔接轨迹规划问题起点与终点的概略路径PATH；S2.5、将集合S中每个锚点均向PATH投影，分别得到每个锚点的投影距离，按照距离远近进行重排序，将重排序后投影距离相对较短的N个锚点保留，剩余的锚点一律剔除，此时集合S中至多拥有N个锚点；S2.6、构造互不相同的N！*2N种锚点排列组合方案，这些排列组合方案体现了第i个锚点是否参与构造轨迹以及所有锚点的衔接次序，其中i＝1,2,…,N，遍历其中每一种方案，并使用Dubins曲线对其中参与到构造轨迹的锚点进行逐一有序衔接，随后得到N！*2N条完整的轨迹，将其均记录在SS集合中；S2.7、从集合SS中筛选可避障的且长度最短的那一条轨迹，将其输出即可完成全部轨迹规划任务。
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