基于道路危险评估的智能车路径搜索方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能车辆路径规划技术领域，具体涉及一种基于道路危险评估的智能 车路径搜索方法及系统。
【背景技术】
[0002] 智能车路径搜索是指移动实体按照某一指标（如距离、时间、能量等），在环境建 模地图中寻找一条从起始状态到目标状态的行驶路径。路径搜索包括实时寻路和非实时寻 路。实时寻路指的是在驾驶过程中，随着实时道路交通信息的不断变化而对寻路结果不断 地进行重新计算修正，它依赖于实时道路交通信息采集的频率和所寻行驶路径的长度等因 素，一般需要进行多次计算。非实时寻路指算法只在起始时刻进行一次搜索，不利用实时交 通信息去进行修正和更新，在导航的整个过程中始终利用初始的计算结果。
[0003]由于在智能车自主驾驶过程中道路情况会实时变化，利用非实时寻路算法具有明 显的缺陷。而在智能车环境感知的过程中，经常会碰到由于环境复杂，无法识别道路中障碍 物，车道线，交通标志等信息。当只具备一类或几类环境信息时，智能车往往不知道怎样根 据获得的一类或几类环境信息，生成一条当前感知能力条件下的最佳行驶路径，即寻路算 法一般会失效。综上，现有的智能车路径搜索方法在许多情况下不能实现路径搜索，或者不 能实现准确的路径搜索。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于，提供一种基于道路危险评估的智能车路径搜索方法及系统， 能够解决现有的智能车路径搜索方法在许多情况下不能实现路径搜索，或者不能实现准确 的路径搜索的问题。
[0005]为此目的，本发明提出一种基于道路危险评估的智能车路径搜索方法，包括如下 步骤：
[0006]S1、将车辆行驶的道路环境建模成由边长相同的多个正方形栅格组成的二维模 型；
[0007]S2、以栅格的危险评估值最小为原则，采用启发式搜索算法搜索从车辆车头中心 位置所处栅格至目的区域栅格的最优栅格路径；其中，栅格的危险评估值根据车辆传感器 感知的环境信息计算得到。
[0008]另一方面，本实施例公开一种基于道路危险评估的智能车路径搜索系统，包括：
[0009]模型建立单元，用于将车辆行驶的道路环境建模成由边长相同的多个正方形栅格 组成的二维模型；
[0010] 路径搜索单元，用于以栅格的危险评估值最小为原则，采用启发式搜索算法搜索 从车辆车头中心位置所处栅格至目的区域栅格的最优栅格路径；其中，栅格的危险评估值 根据车辆传感器感知的环境信息计算得到。
[0011] 本发明实施例所述的基于道路危险评估的智能车路径搜索方法及系统，将车辆行 驶的道路环境建模成由边长相同的多个正方形栅格组成的二维模型，并以栅格的危险评估 值最小为原则，采用启发式搜索算法搜索从车辆车头中心位置所处栅格至目的区域栅格的 最优栅格路径，而栅格的危险评估值根据车辆传感器感知的环境信息计算得到，这就使得 相较于现有技术，当只具备一类或几类环境信息时，仍然能够利用已感知到的环境信息生 成一条当前感知能力条件下的最佳行驶路径，从而能够克服现有技术寻路算法失效的缺 陷，同时，本发明属于实时寻路算法，相较于现有的非实时寻路算法，能够克服现有的非实 时寻路算法因只进行一次路径搜索所产生的不能根据实时道路环境信息进行实时路径修 正、更新的缺陷，即本发明能够解决现有的智能车路径搜索方法在许多情况下不能实现路 径搜索，或者不能实现准确的路径搜索的问题。
【附图说明】
[0012] 图1为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法一实施例的流程示意图；
[0013]图2为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法另一实施例中把障碍物 位置描述为其所在的栅格区域的示意图；
[0014]图3为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法又一实施例中待计算危 险评估值的栅格及其附近障碍物的示意图；
[0015]图4为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法又一实施例中栅格搜索 范围内的三个栅格的示意图；
[0016] 图5为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法又一实施例中当具备障 碍物和车道线信息时的仿真搜索结果示意图，*为最终路径示意图；
[0017] 图6为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法又一实施例中真实城市 环境的路径搜索结果示意图，*为最终路径示意图；
[0018]图7为本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索系统一实施例的方框结构示 意图。
【具体实施方式】
[0019] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明 一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有 做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0020] 如图1所示，本实施例公开一种基于道路危险评估的智能车路径搜索方法（the searchmethodbasedontheriskassessment，简称SRA)，包括如下步骤：
[0021]S1、将车辆行驶的道路环境建模成由边长相同的多个正方形栅格组成的二维模 型；
[0022] S2、以栅格的危险评估值最小为原则，采用启发式搜索算法搜索从车辆车头中心 位置所处栅格至目的区域栅格的最优栅格路径；其中，栅格的危险评估值根据车辆传感器 感知的环境信息计算得到到。
[0023] 本发明实施例的基于道路危险评估的智能车路径搜索方法，将车辆行驶的道路环 境建模成由边长相同的多个正方形栅格组成的二维模型，并以栅格的危险评估值最小为原 贝1J，采用启发式搜索算法搜索从车辆车头中心位置所处栅格至目的区域栅格的最优栅格路 径，而栅格的危险评估值根据车辆传感器感知的环境信息计算得到，这就使得相较于现有 技术，当只具备一类或几类环境信息时，仍然能够利用已感知到的环境信息生成一条当前 感知能力条件下的最佳行驶路径，从而能够克服现有技术寻路算法失效的缺陷，同时，本发 明属于实时寻路算法，相较于现有的非实时寻路算法，能够克服现有的非实时寻路算法因 只进行一次路径搜索所产生的不能根据实时道路环境信息进行实时路径修正、更新的缺 陷，即本发明能够解决现有的智能车路径搜索方法在许多情况下不能实现路径搜索，或者 不能实现准确的路径搜索的问题。
[0024] 可选地，在本发明基于道路危险评估的智能车路径搜索方法的另一实施例中，所 述S2包括：
[0025]S20、在启发式搜索算法开始时，将车辆车头中心位置所处栅格作为第一级父栅 格，并将所述第一级父栅格存入预先建立的已搜索列表中，计算所述第一级父栅格搜索范 围内的三个栅格的危险评估值，确定出此次计算出的危险评估值中的最小值，判断该最小 值是否小于预设的第一阈值，若小于所述第一阈值，则确定该最小值对应的栅格为此次搜 索的第二级父栅格，将此次搜索的第二级父栅格存入所述已搜索列表中，并将所述第一级 父栅格作为此次搜索的第二级父栅格的父栅格，将此次搜索的第二级父栅格作为所述第一 级父栅格的子栅格，建立所述第一级父栅格和此次搜索的第二级父栅格的父子关系；其中 栅格搜索范围内的三个栅格为沿车头方向位于栅格前方的三个栅格；
[0026]S21、对于所述已搜索列表中作为父子链终端的第i级父栅格，判断该第i级父栅 格是否是所述第一级父栅格，若不是所述第一级父栅格，则判断该第i级父栅格搜索范围 内的三个栅格是否为目的区域栅格，若该三个栅格均不是目的区域栅格，则判断该三个栅 格是否均存在于所述已搜索列表中，若该三个栅格中存在不存在于所述已搜索列表中的栅 格，则计算该三个栅格中不存在于所述已搜索列表中的栅格的危险评估值，确定出此次计 算出的危险评估值中的最小值，判断该最小值是否小于所述第一阈值，若小于所述第一阈 值，则确定该最小值对应的栅格为此次搜索的第i+1级父栅格，将此次搜索的第i+1级父栅 格存入所述已搜索列表中，并将所述第i级父栅格作为此次搜索的第i+1级父栅格的父栅 格，将此次搜索的第i+1级父栅格作为所述第i级父栅格的子栅格，建立所述第i级父栅格 和此次搜索的第i+1级父栅格的父子关系，否则，若该最小值不小于所述第一阈值，或者该 三个栅格均存在于所述已搜索列表中，则取消所述已搜索列表中与所述第i级父栅格存在 父子关系的第i-1级父栅格和所述第i级父栅格之间的父子关系，重新搜索所述第i-1级 父栅格的子栅格，或者若该三个栅格中的一个栅格是目的区域栅格，则将从所述第一级父 栅格开始至所述第i级父栅格的父子链以及目的区域栅格相应的路径确定为从车辆车头 中心位置所处栅格至目的区域栅格的最优路径，或者若该第i级父栅格是所述第一级父栅 格，则判断该第一级父栅格搜索范围内的三个栅格是否均存在于所述已搜索列表中，若该 三个栅格中存在不存在于所述已搜索列表中的栅格，则计算该三个栅格中不存在于所述已 搜索列表中的栅格的危险评估值，确定出此次计算出的危险评估值中的最小值，