轨迹生成方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质与流程

1.本发明实施例涉及自动化控制技术领域，具体涉及一种轨迹生成方法、轨迹生成装置、自动驾驶设备、计算设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.目前，无人驾驶中规划模块是很重要的一个环节，智能车在正常行驶过程中，高精度地图提供车辆行驶的参考线，由于车辆运动学的要求，高精度地图提供的参考线应该是平滑的。在特殊的场景中高精度地图的输出是不能满足车辆运动学要求，即自车和前车在同一车道中，前车突然停下来，这时自车可以采取的方案可以是：等待前车再次启动或通过规划模块在线计算可行驶的轨迹对前车进行超车。发明人在实施本发明的过程中发现，针对通过规划模块在线计算可行驶的轨迹对前车进行超车，现有技术中存在以下问题：生成的轨迹存在曲率不连续的情况，车行驶的轨迹曲率不连续会造成控制模块的控制器震荡，控制算法不收敛，车会绕着参考线做等幅震荡，或者是发散运动。拼接曲线方法效率低：轨迹是由三条甚至更多条曲线进行拼接，传统方法是两条曲线进行的拼接，而多段曲线是拼接则是两两拼接，最后完成整条曲线的拼接，在拼接效率很低。


技术实现要素：

3.鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种轨迹生成方法、轨迹生成装置、自动驾驶设备、计算设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中存在的生成的轨迹曲率不连续的问题。
4.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种轨迹生成方法，所述方法包括：
5.获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；
6.根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；
7.根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹；所述目标函数为用于表征所述变道路径轨迹上点的曲率变化代价。
8.在一种可选的方式中，所述获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息，包括：获取所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、当前车道的边界、当前车道的参考线方程、变道车道的边界及变道车道的参考线方程。
9.在一种可选的方式中，所述根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件，包括：根据所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、所述当前车道的边界、所述变道车道的边界，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件。
10.在一种可选的方式中，所述边界约束条件包括：
11.y1＝f1(x1)；
12.y2＝f1(x2)；
13.y1
′
＝k1；
14.y2
′
＝k2；
15.kappa(x1)＝kappa1；
16.kappa(x2)＝kappa2；
17.其中，(x1，y1)为所述变道路径轨迹的起始点的坐标，(x2，y2)为所述变道路径轨迹的终止点的坐标；所述当前车道的参考线方程为y＝f1(x)；所述变道车道的参考线方程为y＝f2(x)；y1
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率，y2
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率；kappa1为y＝f1(x)在所述起始点的曲率；kappa2为y＝f2(x)在所述终止点的曲率。
18.在一种可选的方式中，所述目标函数为：
19.其中，f(x)表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率变化代价；x表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率差值；q及c为参数矩阵。
20.在一种可选的方式中，所述根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹，包括：
21.根据所述边界约束条件确定变道路径轨迹上的点的可行域；
22.根据所述物理约束条件，利用二次优化方法对所述目标函数在所述可行域内求解，以确定多个连续的点；
23.根据所述多个连续的点确定所述变道路径轨迹。
24.根据本发明实施例的另一方面，提供了一种轨迹生成装置，包括：
25.获取模块，用于获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；
26.第一确定模块，用于根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；
27.第二确定模块，用于根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹；所述目标函数为用于表征所述变道路径轨迹上点的曲率变化代价。
28.根据本发明实施例的另一方面，提供了一种自动驾驶设备，所述自动驾驶设备包括所述的轨迹生成装置。
29.根据本发明实施例的另一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行所述的轨迹生成方法的操作。
30.根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在计算设备上运行时，使得计算设备执行所述的轨迹生成方法的操作。
31.本发明实施例通过获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹。通过这样的方式，采用二次优化确定变道路径轨迹，从而达到了变道路径轨迹与参考线拼接处曲率连续的有益效果，计算过程简单，效率高。
32.上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目
的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
33.附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
34.图1示出了本发明实施例的自动驾驶设备的结构示意图；
35.图2示出了本发明实施例提供的自动驾驶设备的应用环境图；
36.图3示出了本发明实施例提供的轨迹生成方法的流程示意图；
37.图4示出了本发明实施例提供的自动驾驶设备超车时的边界约束示意图；
38.图5示出了本发明实施例提供的轨迹生成方法的结果示意图；
39.图6示出了本发明实施例提供的轨迹生成装置的结构示意图；
40.图7示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
41.下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。
42.首先，对本发明实施例涉及到的技术术语进行解释：
43.dubins曲线：是在满足曲率约束和规定的始端和末端的切线方向的条件下，连接两个二维平面(即x
‑
y平面)的最短路径。
44.边界条件：是指在求解区域边界上所求解的变量或其导数随时间和地点的变化规律。边界条件是控制方程有确定解的前提，对于任何问题，都需要给定边界条件。边界条件的处理，直接影响了计算结果的精度。
45.二次优化：正态分布，在运筹学当中，是一种特殊类型的最佳化问题。
46.高精度地图：为应用于自动驾驶设备中的地图，高精度地图为相较于普通电子地图精度更高，包括高精度的坐标、准确的道路形状、每个车道的坡度、曲率、航向、高程，侧倾的数据等信息。
47.实施例一：
48.本发明实施例提供了一种自动驾驶设备10。图1为本发明实施例的自动驾驶设备10的结构示意图，图2为本发明实施例的提供的自动驾驶设备的应用环境图。请参阅图1，该自动驾驶设备10包括自动驾驶设备本体及轨迹生成装置200，轨迹生成装置200设置于自动驾驶设备上。其中，该自动驾驶设备可以是自动驾驶汽车、无人机等设备。如图2所示，以自动驾驶汽车为例，其应用场景为：位于同一车道的自动驾驶设备10在需要超车时，需要进行变道，自动驾驶设备10中的轨迹生成装置200根据道路信息、自动驾驶设备20及自动驾驶设备10的行驶信息进行轨迹生成，从而生成变道过程中的变道路径轨迹。
49.实施例二：
50.图3示出了本发明轨迹生成方法实施例的流程图，该方法由计算设备执行。该计算设备可以是上述的自动驾驶设备(如自动驾驶汽车)、计算机设备、终端等。如图3所示，该方法包括以下步骤：
51.步骤110：获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息。
52.其中，可以通过自动驾驶设备的高精度地图获取道路信息；可根据自动驾驶设备上的传感模块确定前方车辆与当前车辆的行驶信息。
53.以自动驾驶汽车为例，本发明实施例中，前方车辆与当前车辆的行驶信息包括前方车辆的速度、当前车辆的速度、当前车辆与前方车辆之间的车距。道路信息包括当前车道的边界、当前车道的参考线、变道车道的边界及变道车道的参考线。
54.其中，可以根据自动驾驶设备中预设的坐标系、高精度地图及自动驾驶设备上的传感模块确定当前车道的边界方程、当前车道的参考线方程、变道车道的边界方程及变道车道的参考线方程。其中，车道的参考线指的是车辆在车道上行驶时的中心线。
55.步骤120：根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件。
56.其中，变道路径轨迹为连接当前车道的参考线的终止点与变道车道的参考线的起始点之间的线。边界约束条件包括当前车道的边界、当前车道的参考线、变道车道的边界及变道车道的参考线的约束条件。该边界约束条件是对于所要生成的变道路径轨迹，其上点的约束。
57.图4示出了本发明实施例提供的自动驾驶设备超车时的边界约束示意图。本发明实施例中，如图4所示，在自动驾驶设备10变道超车时，需要根据道路情况及自动驾驶设备20的情况来进行变道路径规划，从而根据规划后的变道路径轨迹由右侧的当前车道变道至左侧的变道车道。其中，p1为所述变道路径轨迹的起始点，p2为所述变道路径轨迹的终止点。则边界约束条件为：p1和p2点都位于当前车道的中心线上面，通过高精度地图可以确定p1和p2的边界约束条件，即p1和p2点的选取只能分别在l1和l2这两条线上。此外，p1和p2同时又要满足位于自动驾驶设备20的下方，自动驾驶设备10的上方。
58.因此，在一些实施例中，边界约束条件包括：
59.y1＝f1(x1)；
60.y2＝f1(x2)；
61.y1
′
＝k1；
62.y2
′
＝k2；
63.kappa(x1)＝kappa1；
64.kappa(x2)＝kappa2；
65.其中，(x1,y1)为所述变道路径轨迹的起始点的坐标，(x2,y2)为所述变道路径轨迹的终止点的坐标；所述当前车道的参考线方程为y＝f1(x)；所述变道车道的参考线方程为y＝f2(x)；y1
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率，y2
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率；kappa1为y＝f1(x)在所述起始点的曲率；kappa2为y＝f2(x)在所述终止点的曲率。
66.具体地，曲率的计算方式为：假设当前点的坐标为(x0,y0)，上一个点的坐标为(x1,y1)，下一个点的坐标为(x3,y3)，根据三个点的坐标求解所在圆的半径，圆的半径的倒数为曲率。
67.斜率的计算方法为：
68.69.其中，(x0,y0)为当前点坐标，(x1,y1)为上一个点坐标。
70.步骤130：根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹；所述目标函数为用于表征所述变道路径轨迹上点的曲率变化代价。
71.其中，在步骤130之前还包括以下步骤：获取物理约束条件。可以是预先设置的物理约束条件，用于约束变道路径轨迹的曲率。具体地，变道路径轨迹可以是本领域的车辆行走的曲线，如，可以是dubins曲线。该物理约束条件为：所述变道路径轨迹上的点应满足曲率连续的要求，也即，对所述dubins曲线的物理约束条件是：dubins曲线上的点的曲率是递变的。
72.本发明实施例中，物理约束条件除了是对曲率的约束外，还包括其它物理约束条件，如车辆的行驶方向等。
73.本发明实施例中，预设的目标函数为：
74.其中，f(x)表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率变化代价；x表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率差值；q及c为参数矩阵。该目标函数可以是预设的，也可以通过调用现有的库函数获得。其中，两点之间的曲率差值为各个点的曲率之差。
75.对于目标函数的二次规划求解的原理，可通过如下例子解释：
76.对于一个有n个变数与m个限制的二次规划问题可以用以下的形式描述。首先给定：
77.一个n维的向量c；
78.一个n
×
n维的对称矩阵q；
79.一个m
×
n维的矩阵a；
80.一个m维的向量b；
81.限制条件为：ax≤b
82.则此二次规划问题的目标即是在该限制条件下，找一个n维的向量x，使得目标函数的值最小。
83.因此，根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹的具体步骤包括：
84.步骤1301：根据所述边界约束条件确定变道路径轨迹上的点的可行域。其中，根据步骤120所设置的边界约束条件从而可以确定变道路径轨迹上点的可行域，如图4中所示的灰色方框区域，也即该变道路径轨迹上所有的点均应约束在此可行域内。
85.步骤1302：根据所述物理约束条件，利用二次优化方法对所述目标函数在所述可行域内求解，以确定多个连续的点。
86.具体地，首先确定变道路径轨迹的采样率(也即点与点之间的间隔)，从p1点开始，在上述可行域内搜索下一个点，根据物理约束条件，采用二次优化方法计算曲率变化代价f(x)，当曲率变化代价f(x)值最小时，确定下一个点的坐标，依次确定所述变道路径轨迹上的多个连续的点，直至p2点坐标确定完成，从而得到多个连续的点。
87.步骤1303：根据所述多个连续的点确定所述变道路径轨迹。其中，多个连续的点之间的连线即为所述变道路径轨迹。如图5所示，示出了本发明实施例所生成的变道路径轨迹的一个结果图。通过这样的方式，使得变道路径轨迹与参考线拼接处曲率更加连续，从而使
得在超车时的行驶更加平滑，以使乘客的乘坐体验更加舒适，增强了用户体验。
88.本发明实施例通过获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹。通过这样的方式，采用二次优化确定变道路径轨迹，从而达到了变道路径轨迹与参考线拼接处曲率连续的有益效果，计算过程简单，效率高。
89.实施例三：
90.图6示出了本发明轨迹生成装置实施例的结构示意图。如图6所示，该装置200包括：获取模块210、第一确定模块220和第二确定模块230。
91.获取模块210，用于获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；
92.第一确定模块220，用于根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；
93.第二确定模块230，用于根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹；所述目标函数为用于表征所述变道路径轨迹上点的曲率变化代价。
94.在一种可选的方式中，所述获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息，包括：获取所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、当前车道的边界、当前车道的参考线方程、变道车道的边界及变道车道的参考线方程。
95.在一种可选的方式中，所述根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件，包括：根据所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、所述当前车道的边界、所述变道车道的边界，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件。
96.在一种可选的方式中，所述边界约束条件包括：
97.y1＝f1(x1)；
98.y2＝f1(x2)；
99.y1'＝k1；
100.y2'＝k2；
101.kappa(x1)＝kappa1；
102.kappa(x2)＝kappa2；
103.其中，(x1,y1)为所述变道路径轨迹的起始点的坐标，(x2,y2)为所述变道路径轨迹的终止点的坐标；所述当前车道的参考线方程为y＝f1(x)；所述变道车道的参考线方程为y＝f2(x)；y1'为所述当前车道的参考线方程的斜率，y2'为所述当前车道的参考线方程的斜率；kappa1为y＝f1(x)在所述起始点的曲率；kappa2为y＝f2(x)在所述终止点的曲率。
104.在一种可选的方式中，所述目标函数为：
105.其中，f(x)表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率变化代价；x表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率差值；q及c为参数矩阵。
106.在一种可选的方式中，所述根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹，包括：
107.根据所述边界约束条件确定变道路径轨迹上的点的可行域；
108.根据所述物理约束条件，利用二次优化方法对所述目标函数在所述可行域内求解，以确定多个连续的点；
109.根据所述多个连续的点确定所述变道路径轨迹。
110.本发明实施例通过获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹。通过这样的方式，采用二次优化确定变道路径轨迹，从而达到了变道路径轨迹与参考线拼接处曲率连续的有益效果，计算过程简单，效率高。
111.实施例四：
112.图7示出了本发明计算设备实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备设备的具体实现做限定。可以是自动驾驶设备，如自动驾驶汽车或无人机等；还可以是计算机设备、终端、控制设备等。
113.如图7所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)302、通信接口(communications interface)304、存储器(memory)306、以及通信总线308。
114.其中：处理器302、通信接口304、以及存储器306通过通信总线408完成相互间的通信。通信接口304，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器302，用于执行程序310，具体可以执行上述用于轨迹生成方法实施例中的相关步骤。
115.具体地，程序310可以包括程序代码，该程序代码包括计算机可执行指令。
116.处理器302可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。
117.存储器306，用于存放程序310。存储器306可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
118.程序310具体可以被处理器3402调用使计算设备执行以下操作：
119.获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；
120.根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；
121.根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹；所述目标函数为用于表征所述变道路径轨迹上点的曲率变化代价。
122.在一种可选的方式中，所述获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息，包括：获取所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、当前车道的边界、当前车道的参考线方程、变道车道的边界及变道车道的参考线方程。
123.在一种可选的方式中，所述根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件，包括：根据所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、所述当前车道的边界、所述变道车道的边界，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件。
124.在一种可选的方式中，所述边界约束条件包括：
125.y1＝f1(x1)；
126.y2＝f1(x2)；
127.y1'＝k1；
128.y2'＝k2；
129.kappa(x1)＝kappa1；
130.kappa(x2)＝kappa2；
131.其中，(x1，y1)为所述变道路径轨迹的起始点的坐标，(x2，y2)为所述变道路径轨迹的终止点的坐标；所述当前车道的参考线方程为y＝f1(x)；所述变道车道的参考线方程为y＝f2(x)；y1
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率，y2
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率；kappa1为y＝f1(x)在所述起始点的曲率；kappa2为y＝f2(x)在所述终止点的曲率。
132.在一种可选的方式中，所述目标函数为：
133.其中，f(x)表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率变化代价；x表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率差值；q及c为参数矩阵。
134.在一种可选的方式中，所述根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹，包括：
135.根据所述边界约束条件确定变道路径轨迹上的点的可行域；
136.根据所述物理约束条件，利用二次优化方法对所述目标函数在所述可行域内求解，以确定多个连续的点；
137.根据所述多个连续的点确定所述变道路径轨迹。
138.本发明实施例通过获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹。通过这样的方式，采用二次优化确定变道路径轨迹，从而达到了变道路径轨迹与参考线拼接处曲率连续的有益效果，计算过程简单，效率高。
139.实施例五：
140.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有至少一可执行指令，该可执行指令在计算设备上运行时，使得所述计算设备执行上述任意方法实施例中的轨迹生成方法。
141.可执行指令具体可以用于使得计算设备执行以下操作：
142.获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；
143.根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；
144.根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹；所述目标函数为用于表征所述变道路径轨迹上点的曲率变化代价。
145.在一种可选的方式中，所述获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息，包括：获取所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、当前车道的边界、当前车道的参考线方程、变道车道的边界及变道车道的参考线方程。
146.在一种可选的方式中，所述根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件，包括：根据所述前方车辆与所述当前车辆之间的车距、所述
当前车道的边界、所述变道车道的边界，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件。
147.在一种可选的方式中，所述边界约束条件包括：
148.y1＝f1(x1)；
149.y2＝f1(x2)；
150.y1
′
＝k1；
151.y2
′
＝k2；
152.kappa(x1)＝kappa1；
153.kappa(x2)＝kappa2；
154.其中，(x1，y1)为所述变道路径轨迹的起始点的坐标，(x2，y2)为所述变道路径轨迹的终止点的坐标；所述当前车道的参考线方程为y＝f1(x)；所述变道车道的参考线方程为y＝f2(x)；y1
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率，y2
′
为所述当前车道的参考线方程的斜率；kappa1为y＝f1(x)在所述起始点的曲率；kappa2为y＝f2(x)在所述终止点的曲率。
155.在一种可选的方式中，所述目标函数为：
156.其中，f(x)表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率变化代价；x表征所述变道路径轨迹上连续两点的曲率差值；q及c为参数矩阵。
157.在一种可选的方式中，所述根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹，包括：
158.根据所述边界约束条件确定变道路径轨迹上的点的可行域；
159.根据所述物理约束条件，利用二次优化方法对所述目标函数在所述可行域内求解，以确定多个连续的点；
160.根据所述多个连续的点确定所述变道路径轨迹。
161.本发明实施例通过获取前方车辆与当前车辆的行驶信息及道路信息；根据所述行驶信息及道路信息，确定所述当前车辆的变道路径轨迹的边界约束条件；根据所述边界约束条件、物理约束条件及预设的目标函数，确定所述变道路径轨迹。通过这样的方式，采用二次优化确定变道路径轨迹，从而达到了变道路径轨迹与参考线拼接处曲率连续的有益效果，计算过程简单，效率高。
162.本发明实施例提供一种轨迹生成装置，用于执行上述轨迹生成方法。
163.本发明实施例提供了一种计算机程序，所述计算机程序可被处理器调用使计算设备执行上述任意方法实施例中的轨迹生成方法。
164.本发明实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述任意方法实施例中的轨迹生成方法。
165.在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
166.在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施
例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
167.应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。