一种基于高精度地图的车道级路径规划方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及基于高精度地图的车道级路径规划方法及系统，属于导航、电子地图以及数据存储的交叉领域。
【背景技术】
[0002]随着汽车的快速普及，每年的交通事故也越来越多，汽车的驾驶安全问题成为一个非常迫切的问题，而在汽车的主动安全技术中，有效利用高精度的空间地图的先验信息，提前避免一些潜在风险，是一个非常重要的主动安全研究和应用方向。同时，面向下一代自动驾驶技术的研究也正在如火如荼的展开，在无人驾驶技术中，引入并应用高精度的地图信息，利用高精度空间地图的先验信息，和其他传感器的信息进行有效融合、互相补充，从而获得更佳的感知能力和路径规划、引导能力，是现在非常重要的一个研究方向。
[0003]在上述这些研究中，特别是自动驾驶的相关研究中迫切需要一种基于车道级的路径规划算法。相比传统电子导航地图的路径规划只考虑到道路级别的规划，这种面向自动驾驶的车道级的路径规划考虑的要素更加丰富。
[0004]因此，基于车道级的路径规划算法不仅仅是引导，同时，安全、舒适、快捷等都是它所必须考虑的因素。因此，对车道级的路径规划，就成为一个非常重要的研究方向。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明提供一种能够使自动驾驶的路径规划更加快速安全，并提高路径规划的精准度的基于高精度地图的车道级路径规划方法及系统。
[0006]—种基于高精度地图的车道级路径规划方法，所述基于高精度地图的车道级路径规划方法包括以下步骤:
[0007]S1、对起点至终点的路径按照道路的属性变化点，沿与车道线垂直方向进行阶段性切割分段，得到多组车道线合集；
[0008]S2、设置车道线评分规则，根据评分规则对每一车道线合集中的每一条车道线进行阈值评分；
[0009]S3、当一条车道线中存在多种评分阈值的区间，则将该车道线的评分阈值重叠部分进行切割，并取重叠阈值中的最大值为重叠部分的评分阈值；
[0010]S4、以评分阈值发生变化的位置，将该整体路径沿与车道线垂直方向进行切割，形成高度细化的车道线合集，将每一个车道合集中的最优车道线进行组合，得到最优路线。
[0011]—种基于高精度地图的车道级路径规划系统，所述基于高精度地图的车道级路径规划系统包括以下功能模块:
[0012]车道线分隔模块、用于对起点至终点的路径按照道路的属性变化点，沿与车道线垂直方向进行阶段性切割分段，得到多组车道线合集；
[0013]规则设定模块、用于设置车道线评分规则，根据评分规则对每一车道线合集中的每一条车道线进行阈值评分；
[0014]阈值判定模块、用于当一条车道线中存在多种评分阈值的区间，则将该车道线的评分阈值重叠部分进行切割，并取重叠阈值中的最大值为重叠部分的评分阈值；
[0015]高度细化模块、以评分阈值发生变化的位置，将该整体路径沿与车道线垂直方向进行切割，形成高度细化的车道线合集，将每一个车道合集中的最优车道线进行组合，得到最优路线。
[0016]本发明所述基于高精度地图的车道级路径规划方法及系统，其通过对每一条车道线进行阈值评分;并对存在多种评分阈值的车道线的评分阈值重叠部分进行切割，选取重叠阈值中的最大值为重叠部分的评分阈值;进一步以评分阈值发生变化的位置，将该整体路径沿与车道线垂直方向进行切割，从而形成高度细化的车道线合集，将每一个车道合集中的最优车道线进行组合，最终得到最优路线。本发明有效利用高精度的空间地图的先验信息，对车道线的变化，车道属性的变化、以及道路阻碍的不定时设置和道路拥堵的实时变化等问题预设了评分规则，将复杂的环境变化和不确定因素转化为了简单的数值评分，从而降低了系统的计算分析总量，进而能够提供最及时、最精准的道路规划，使自动驾驶的路径规划更加快速安全，且极大的提高了路径规划的精准度。
【附图说明】
[0017]图1是本发明所述基于高精度地图的车道级路径规划方法的流程框图；
[0018]图2是图1中步骤SI的流程框图；
[0019]图3为起点S和终点E的路径示意图；
[0020]图4中(a)至(i)为本发明所述基于高精度地图的车道级路径规划方法的评分规则示意图；
[0021]图5是图1中步骤S2的流程框图；
[0022]图6是图1中步骤S3的流程框图；
[0023]图7中(a)至(d)为采用本发明所述基于高精度地图的车道级路径规划示意图；
[0024]图8是图1中步骤S4的流程框图；
[0025]图9是本发明所述基于高精度地图的车道级路径规划系统的模块框图；
[0026]图10是本发明所述车道线分隔模块的单元框图；
[0027]图11是本发明所述阈值判定模块的单元框图；
[0028]图12是本发明所述高度细化模块的单元框图。
【具体实施方式】
[0029]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0030]如图1所示，本发明实施例提供一种基于高精度地图的车道级路径规划方法，所述基于高精度地图的车道级路径规划方法包括以下步骤:
[0031]S1、对起点至终点的路径按照道路的属性变化点，沿与车道线垂直方向进行阶段性切割分段，得到多组车道线合集；
[0032]S2、设置车道线评分规则，根据评分规则对每一车道线合集中的每一条车道线进行阈值评分；
[0033]S3、当一条车道线中存在多种评分阈值的区间，则将该车道线的评分阈值重叠部分进行切割，并取重叠阈值中的最大值为重叠部分的评分阈值；
[0034]S4、以评分阈值发生变化的位置，将该整体路径沿与车道线垂直方向进行切割，形成高度细化的车道线合集，将每一个车道合集中的最优车道线进行组合，得到最优路线。
[0035]在自动驾驶的路径规划中，由于路径中车道线的变化，车道属性的变化等环境的复杂变化，以及道路阻碍的不定时设置，和道路拥堵的实时变化等不确定因素造成现有的路径规划需要通过大量的计算和分析步骤，从而无法及时的提供最及时、最精准的道路规划，本发明所述基于高精度地图的车道级路径规划方法，基于高精度地图，提前对车道线的变化，车道属性的变化、以及道路阻碍的不定时设置和道路拥堵的实时变化等问题预设了评分规则，将复杂的环境变化和不确定因素转化为了简单的数值评分，从而降低了系统的计算分析总量，进而能够提供最及时、最精准的道路规划。
[0036]其中，如图2所示，所述步骤SI包括以下分步骤；
[0037]SI 1、获取路径规划的起点S和终点E，其中起点S与终点E必须落在车道内；
[0038]S12、获取起点S与终点E之间所有的车道级别的道路数据；
[0039]S13、将道路数据按照拓扑连接关系以及属性变化点沿与车道线lane垂直方向进行阶段性切割分段，得到多组车道线合集lane sect1n；
[0040 ] S14、获取起点S和