一种自动泊车路径规划函数优化方法、装置、介质及设备与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动泊车路径规划函数优化方法、装置、介质及设备。


背景技术：

2.自动泊车是自动驾驶中的一项重要功能。现有技术中已有多种自动泊车路径方法。但是利用现有技术中的自动泊车路径方法规划出来的路径往往不够理想，比如存在路径过长，折返次数太多等问题，现有技术通过手动调整自动泊车路径算法的参数对最终泊车路径进行优化，工作量巨大，效率低下。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的问题，本技术主要提供一种自动泊车路径规划函数优化方法、装置、介质及设备，能够降低人力需求，调高自动泊车路径规划函数优化的工作效率。
4.为了实现上述目的，本技术采用的一个技术方案是：提供一种自动泊车路径规划函数优化方法，其包括：
5.利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，自动泊车路径规划函数包含多个参数；利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值；以及，将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。
6.本技术采用的另一个技术方案是：提供一种自动泊车路径规划函数优化装置，其包括：
7.自动泊车路径规划函数构造模块，自动泊车路径规划函数构造模块，用于利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，所述自动泊车路径规划函数包含多个参数；相似度函数构造模块，用于利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；自动调参模块，用于自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值；以及，经优化自动泊车路径规划函数获取模块，用于将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。
8.本技术采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的自动泊车路径规划函数优化方法。
9.本技术采用的另一个技术方案是：提供一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的自动泊车路径规划函数优化方法。
10.本技术的技术方案可以达到的有益效果是：一种自动泊车路径规划函数优化方法、装置、介质及设备。本技术通过构造多个场景下自动泊车路径规划函数规划的自动泊车规划轨迹和相应自动泊车轨迹真值的相似度函数，对自动泊车路径规划函数的参数进行自动调整，能够在降低人力需求，提高自动泊车路径规划函数优化工作效率的前提下，得到能够高质高效地进行路径规划的经优化自动泊车路径规划函数。
附图说明
11.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.图1是本技术一种自动泊车路径规划函数优化方法的一个具体使用场景示意图；
13.图2是本技术优化前自动泊车路径规划算法所规划的路径问题示意图；
14.图3是本技术一种自动泊车路径规划函数优化方法的一个具体实施方式的示意图；
15.图4是本技术不同相似度函数对轨迹相似度敏感程度示意图；
16.图5是pso优化算法优化过程示意图；
17.图6是本技术一种自动泊车路径规划函数优化方法的一个具体实施例中具体泊车场景示意图；
18.通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
19.下面结合附图对本技术的较佳实施例进行详细阐述，以使本技术的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。
20.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
21.自动泊车是自动驾驶中的一项重要功能,使用场景如图1所示，自动泊车辅助系统apa(auto parking assist)通过控制车辆的加减速度和转向角度自动停放车辆。该系统通过传感器感知泊车环境，并估计车辆姿态(位置和行驶方向)，并根据驾驶员的选择自动或手动设置目标泊车位。然后系统进行自动泊车路径计算，并通过精确的车辆定位与车辆控制系统使车辆沿定义的泊车路路径进行全自动泊车，直至到达最终目标泊车位。
22.现有技术中已有多种自动泊车路径规划方法。导致实际优化路径不是最优，出现
如图2所示的折返次数过多，路径为蛇形轨迹或者泊车路径过长等问题。
23.本技术通过计算当前规划路径与理想规划路径之间的相似度，并通过对相似度进行优化得到路径规划算法的最优参数，从而利用最优参数设置下的路径规划算法得到优化泊车路径。
24.下面以具体地实施例结合附图对本技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
25.图3示出了本技术一种自动泊车路径规划函数优化方法的一个具体实施方式
26.在图3示出的本技术自动泊车路径规划函数优化方法的具体实施方式中，包括过程s301，利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，自动泊车路径规划函数包含多个参数；过程s302，利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；过程s303，自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值；以及过程s304，将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。
27.通过构造多个场景下自动泊车路径规划函数规划的自动泊车规划轨迹和相应自动泊车轨迹真值的相似度函数，对自动泊车路径规划函数的参数进行自动调整，能够在降低人力需求，提高自动泊车路径规划函数优化工作效率的前提下，得到能够高质高效地进行路径规划的经优化自动泊车路径规划函数。
28.过程s301表示的利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，自动泊车路径规划函数包含多个参数，能够便于利用自动泊车路径规划函数计算得到自动泊车规划轨迹，从而进一步利用与多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值建立相似度函数。
29.在本技术的一个具体实施例中，上述多个泊车场景以及其一一对应的多个自动泊车轨迹真值的个数大于预定的阈值。泊车场景及其对应的自动泊车轨迹越多，据其调整参数得到的自动泊车路径规划函数的通用性越强，在新的泊车场景下规划泊车路径的成功率更高，得到的路径更好。
30.具体的，上述多个泊车场景包括路边车位泊车场景，停车场车位泊车场景，平面车位泊车场景，机械车位泊车场景等。
31.在本技术的一个具体实施例中，上述多个参数包括表示自动泊车规划轨迹折返次数的参数，表示自动泊车规划轨迹长度的参数以及表示自动泊车规划轨迹弯曲方向变化次数的参数。
32.在本技术的具体实施例中，上述自动泊车路径规划函数可以利用hybrida*搜索算法建立或者利用实时圆弧拼接法建立。
33.在本技术的一个具体实例中，当上述自动泊车路径规划函数利用hybrida*搜索算法建立时，上述多个参数包括，hybrida*搜索算法的参数包括，前进/倒车轨迹长度占比(traj_back_penalty)，折返次数参数(traj_gear_switch_penalty)，轨迹是否“笔直”参数(traj_steer_penalty)，轨迹是否“蛇形”参数(traj_steer_change_penalty)，欧式距离启发项参数(holonomic_with_obs_heuristic)以及rs距离启发项参数(non_holonomic_without_obs_heuristic)。
34.其中，前进/倒车轨迹长度占比(traj_back_penalty)，折返次数参数(traj_gear_switch_penalty)能够决定最终泊车路径的整体形状，轨迹是否“笔直”参数(traj_steer_penalty)，轨迹是否“蛇形”参数(traj_steer_change_penalty)能够具体定最终泊车路径的局部形状。
35.过程s302表示的利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数，能够便于根据相似度函数得到自动泊车路径规划函数的多个参数的最优值。
36.在本技术的一个具体实施例中，上述多个自动泊车轨迹真值为在多个自动泊车场景中进行泊车得到的折返次数最少，长度最短并且轨迹弯曲方向变化次数最少的理想泊车轨迹。
37.在本技术的一个具体实施例中，上述多个自动泊车轨迹真值可以由经验丰富的老司机手动泊车获取。可选的，上述多个自动泊车轨迹真值还可以根据经验直接绘制获取。
38.在本技术的可选具体实施例中，上述相似度函数利用相似度算法建立。
39.在本技术的可选具体实施例中，上述相似度算法包括基于点的相似度算法，基于形状的相似度算法，基于分段的相似度算法或者基于特定任务的相似度算法。
40.在本技术的一个具体实施例中，上述上述相似度算法包括，lcss算法，e_distance算法，fre_metric算法，dtw算法或者owd算法。
41.在本技术的一个具体实施例中，上述相似度函数的取值，对自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的实际相似程度的变化敏感。具体的，若一个自动泊车规划轨迹与相应真值之间的相似程度较低，则该相似度函数的取值较低；若一个自动泊车规划轨迹与相应真值之间的相似程度较高，则该相似度函数的取值较高，且与上述较低的取值差值较大。如图4所示。
42.优选的，上述相似度函数利用owd(one way distance)单向距离算法建立。
43.在本技术的一个具体实例中，上述自动泊车路径规划函数利用hybrida*搜索算法建立，上述相似度函数利用owd算法建立，则一个泊车场景下的相似度函数具体公式为，
44.f(θ，x)＝similarity(θ，i)＝owd(plan(θ，xi)，yi)，where xi∈x
45.其中，θ表示参数；i表示第i个路径；x表示场景；y表示理想路径；plan表示利用hybrida*搜索算法规划的当前泊车路径。
46.具体的，多个自动泊车场景下的相似度函数的具体公式为，
[0047][0048]
利用多个场景中的当前泊车路径以及理想泊车路径对自动泊车路径规划算法的参数进行优化，能够得到的自动泊车路径规划函数的通用性更强，在新的泊车场景下规划泊车路径的成功率更高，得到的路径更好。
[0049]
在本技术的一个具体实施例中，上述自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹，通过利用车辆上配置的至少一个传感器获取车辆所处的泊车物理环境的图像，构造泊车空间边界，并利用泊车空间边界进行碰撞检测，之后根据碰撞检测的结果计算得到需泊停车辆的自动泊车规划轨迹获取。
[0050]
可选的，上述至少一个传感器可以包括avm(环视鱼眼摄像头)以及uss(超声波雷达)。
[0051]
在本技术的一个具体实例中，上述提取获取车辆所处的泊车物理环境的图像的过程包括，车位检测、固定障碍物检测以及接地线检测。具体的，上述车位检测过程包括，车位边界检测，上述固定障碍物检测的过程包括对预定范围内的其他交通工具、人以及锥桶等进行检测；上述接地线检测过程包括，对预定范围内的墙面、柱子等建筑物与地面接触的边界进行检测。
[0052]
过程s303表示的自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值的过程，能够便于利用上述最优值作为自动泊车路径规划函数的相关参数得到经优化自动泊车路径规划函数。
[0053]
在本技术的可选具体实施例中，上述自动调整多个参数的过程包括，利用群智能优化算法对上述多个参数进行调整。
[0054]
可选的，利用启发式群智能最优化算法对上述多个参数进行调整。
[0055]
优选的，利用pso(particle swarm optimization)粒子群优化算法对上述多个参数进行调整。具体的，pso优化算法优化过程如图5所示。
[0056]
过程s304表示的将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。能够便于利用经优化自动泊车路径规划函数计算得到不同泊车场景下的最优理想泊车路径。
[0057]
在本技术的一个具体实施方式中，一种自动泊车路径规划方法，利用上述的经优化自动泊车路径规划函数进行自动泊车路径规划，能够得到折返次数最少，长度最短并且轨迹弯曲方向变化次数最少的理想泊车轨迹。
[0058]
图6示出了本技术一种自动泊车路径规划函数优化装置的一个具体实施方式
[0059]
在图6示出的本技术自动泊车路径规划函数优化装置的具体实施方式中，包括自动泊车路径规划函数构造模块601，用于利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，自动泊车路径规划函数包含多个参数；相似度函数构造模块602，用于利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；自动调参模块603，用于自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值；以及，经优化自动泊车路径规划函数获取模块604，用于将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。
[0060]
本技术自动泊车路径规划函数优化装置能够通过构造多个场景下自动泊车路径规划函数规划的自动泊车规划轨迹和相应自动泊车轨迹真值的相似度函数，对自动泊车路径规划函数的参数进行自动调整，能够在降低人力需求，提高自动泊车路径规划函数优化工作效率的前提下，得到能够高质高效地进行路径规划的经优化自动泊车路径规划函数。
[0061]
自动泊车路径规划函数构造模块601表示的用于利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数的模块，能够便于利用自动泊车路径规划函数计算得到自动泊车规划轨迹，从而进一步利用与多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值建立相似度函数。
[0062]
在本技术的可选具体实施例中，上述自动泊车路径规划函数构造模块601能够利用ybrida*搜索算法建立上述自动泊车路径规划函数。
[0063]
相似度函数构造模块602表示的用于利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数的模块，能够便于根据相似度函数得到自动泊车路径规划函数的多个参数的最优值。
[0064]
在本技术的可选具体实施例中，上述相似度函数构造模块602能够利用相似度算法建立上述相似度函数，优选的，利用owd(one way distance)单向距离算法建立上述相似度函数。
[0065]
自动调参模块603表示的用于自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值的模块，能够便于利用上述最优值作为自动泊车路径规划函数的相关参数得到经优化自动泊车路径规划函数。
[0066]
在本技术的可选具体实施例中，上述自动调整多个参数的过程包括，利用群智能优化算法对上述多个参数进行调整。
[0067]
优选的，利用pso(particle swarm optimization)粒子群优化算法对上述多个参数进行调整。
[0068]
经优化自动泊车路径规划函数获取模块604表示的用于将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数的模块，能够便于利用经优化自动泊车路径规划函数计算得到不同泊车场景下的最优理想泊车路径。
[0069]
本技术提供的扩展自动泊车路径规划函数优化装置，可用于执行上述任一实施例描述的扩展自动泊车路径规划函数优化方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
[0070]
在本技术的一个具体实施例中，本技术一种自动泊车路径规划函数优化装置中各功能模块可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中或在两者的组合中。
[0071]
软件模块可驻留在ram存储器、快闪存储器、rom存储器、epro0m存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可装卸盘、cd-rom或此项技术中已知的任何其它形式的存储介质中。示范性存储介质耦合到处理器，使得处理器可从存储介质读取信息和向存储介质写入信息。
[0072]
处理器可以是中央处理单元(英文：central processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)、现场可编程门阵列(英文：field programmable gate array，简称：fpga)或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合等。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装置的组合，例如dsp与微处理器的组合、多个微处理器、结合dsp核心的一个或一个以上微处理器或任何其它此类配置。在替代方案中，存储介质可与处理器成一体式。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和存储介质可作为离散组件驻留在用户终端中。
[0073]
在本技术的另一个具体实施方式中，一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，计算机指令被操作以执行方上述中的扩展一种自动泊车路径规划函数优化方法。
[0074]
在本技术的一个另一个具体实施方式中，一种计算机设备，其包括处理器和存储
器，存储器存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的自动泊车路径规划函数优化方法。
[0075]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0076]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0077]
以上所述仅为本技术的实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种自动泊车路径规划函数优化方法，其特征在于，包括：利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，所述自动泊车路径规划函数包含多个参数；利用所述自动泊车路径规划函数和所述多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造所述自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；自动调整所述多个参数，直至所述相似度函数取最大值，并将所述相似度函数取所述最大值时所述多个参数的取值作为所述多个参数的最优值；以及将所述多个参数取所述最优值时的所述自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。2.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划函数优化方法，其特征在于，所述相似度函数的取值，对所述自动泊车规划轨迹与所述相应的自动泊车轨迹真值之间的实际相似程度的变化敏感。3.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划函数优化方法，其特征在于，所述多个自动泊车场景以及其一一对应的多个自动泊车轨迹真值的个数大于预设阈值。4.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划函数优化方法，其特征在于，所述多个自动泊车轨迹真值为在所述多个自动泊车场景中进行泊车得到的折返次数最少，长度最短并且轨迹弯曲方向变化次数最少的理想泊车轨迹。5.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划函数优化方法，其特征在于，所述多个参数包括，表示所述自动泊车规划轨迹折返次数的参数，表示所述自动泊车规划轨迹长度的参数以及表示所述自动泊车规划轨迹弯曲方向变化次数的参数。6.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划函数优化方法，其特征在于，所述自动调整所述多个参数的过程包括，利用群智能优化算法对所述多个参数进行调整。7.一种自动泊车路径规划方法，其特征在于，利用如权利要求1所述的经优化自动泊车路径规划函数进行自动泊车路径规划。8.一种自动泊车路径规划函数优化方法装置，其特征在于，包括；自动泊车路径规划函数构造模块，用于利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数，所述自动泊车路径规划函数包含多个参数；相似度函数构造模块，用于利用所述自动泊车路径规划函数和所述多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造所述自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；自动调参模块，用于自动调整所述多个参数，直至所述相似度函数取最大值，并将所述相似度函数取所述最大值时所述多个参数的取值作为所述多个参数的最优值；以及经优化自动泊车路径规划函数获取模块，用于将所述多个参数取所述最优值时的所述自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。9.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被操作以执行权利要求1-6中任一项所述的自动泊车路径规划函数优化方法。
10.一种计算机设备，其包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机指令，其中所述处理器操作所述计算机指令以执行权利要求1-6中任一项所述的自动泊车路径规划函数优化方法。

技术总结
本申请公开了一种自动泊车路径规划函数优化方法、装置、介质及设备，属于自动驾驶技术领域。其主要包括利用多个自动泊车场景，构造自动泊车路径规划函数；利用自动泊车路径规划函数和多个自动泊车场景一一对应的多个自动泊车轨迹真值，构造自动泊车路径规划函数计算得到的自动泊车规划轨迹与相应的自动泊车轨迹真值之间的相似度函数；自动调整多个参数，直至相似度函数取最大值，并将相似度函数取最大值时多个参数的取值作为多个参数的最优值；以及，将多个参数取最优值时的自动泊车路径规划函数作为经优化自动泊车路径规划函数。本申请能够进行参数自动调优，从而降低人力需求，提高工作效率。提高工作效率。提高工作效率。


技术研发人员：黄政明 高节 武鑫 田勃 冉旭
受保护的技术使用者：魔门塔（苏州）科技有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2023/7/4