技术特征：
1.一种掉头车道生成方法，其特征在于，包括：确定车辆的起始点的位置和起始朝向角、终止点的位置和终止朝向角以及确定所述车辆的转弯半径；构建启发代价函数，所述启发代价函数为以下一项或多项启发函数的加权求和：运动学约束下的第一启发函数，所述第一启发函数是基于所述转弯半径构建的；避障约束下的第二启发函数，所述第二启发函数是至少基于所述起始点的位置和起始朝向角、所述终止点的位置和终止朝向角构建的；终点朝向约束下的第三启发函数，所述第三启发函数是基于所述起始点的位置和起始朝向角、所述终止点的位置和终止朝向角构建的；基于所构建的启发代价函数，确定掉头车道。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一启发函数是采用杜宾斯dubins曲线求解函数和瑞兹希普reeds_shepp曲线求解函数，基于所述转弯半径构建的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用下述公式，构建所述第一启发函数：constrained_cost＝max{dubins(κ,δ,sample_d),reeds_shepp(κ,δ,sample_d)}；其中，constrained_cost用于表示所述第一启发函数的函数值，κ用于表示最大曲率，即1/min_r，δ用于表示最大曲率变化值，即1/min_r，min_r用于表示所述转弯半径，sample_d用于表示采样距离，dubins()用于表示杜宾斯dubins曲线求解函数，reeds_shepp()用于表示瑞兹希普reeds_shepp曲线求解函数，max{}用于表示求解最大值函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二启发函数是采用路径搜索算法，基于所述起始点的位置和起始朝向角、所述终止点的位置和终止朝向角以及掉头可行驶区域构建的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述路径搜索算法为a星算法；采用下述公式，构建所述第二启发函数：astar_cost＝astar(start(x
start
,y
start
,θ
start
),end(x
end
,y
end
,θ
end
),occupancy_map)；其中，astar_cost用于表示所述第二启发函数的函数值；astar()用于表示a星算法；start(x
start
,y
start
,θ
start
)用于表示车辆的起始点，其中包含起始点的横坐标、纵坐标和起始朝向角；end(x
end
,y
end
,θ
end
)用于表示终止点，其中包含终止点的横坐标、纵坐标和终止朝向角；occupancy_map是一个二维数组，用于表示掉头可行驶区域。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，在构建所述第二启发函数之前，所述方法还包括：根据车道线地图确定所述掉头可行驶区域。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据车道线地图确定所述掉头可行驶区域包括：根据车道线地图加载的默认掉头车道，获取静态可行驶区域和冲突车道信息；基于所述静态可行驶区域和冲突车道信息生成所述掉头可行驶区域。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用下述公式，构建所述第三启发函数：circle_cost＝min{1
×
α
start
÷
sin(α
start
),1
×
α
end
÷
sin(α
end
)}；其中：euclidean_distance(start(x
start
,y
start
,θ
start
),end(x
end
,y
end
,θ
end
))＝1；
α
start
＝arctan(
△
y/
△
x)-θ
start
；α
end
＝arctan(
△
y/
△
x)-θ
end
；其中，circle_cost用于表示所述第三启发函数的函数值，min{}用于表示求解最小值函数，α
start
用于表示起始朝向角到起终点向量角的偏角，α
end
用于表示起终点向量角到终止朝向角的偏角，
△
x用于表示终止点的横坐标与起始点的横坐标之差，即x
end-x
start
，x
end
用于表示终止点的横坐标，x
start
用于表示起始点的横坐标，
△
y用于表示终止点的纵坐标和起始点的纵坐标之差，即y
end-y
start
，y
end
用于表示终止点的纵坐标，y
start
用于表示起始点的纵坐标，θ
start
用于表示起始朝向角，θ
end
用于表示终止朝向角，euclidean_distance()用于表示欧式距离，arctan()用于表示反正切函数。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述启发代价函数为所述运动学约束下的第一启发函数、所述避障约束下的第二启发函数以及所述终点朝向约束下的第三启发函数的加权求和；采用下述公式，构建所述启发代价函数：f＝constrained_cost
×
k1+astar_cost
×
k2+circle_cost
×
k3；其中，f用于表示启发代价函数的代价值，constrained_cost用于表示第一启发函数，k1用于表示第一启发函数的惩罚系数，astar_cost用于表示第二启发函数，k2用于表示第二启发函数的惩罚系数，circle_cost用于表示第三启发函数，k3用于表示第三启发函数的惩罚系数。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，构建所述启发代价函数时满足以下一项或多项：所述运动学约束下的第一启发函数的权重的取值范围为大于等于1.0且小于等于1.2；所述避障约束下的第二启发函数的权重的取值范围为大于等于4.0且小于等于6.0；所述终点朝向约束下的第三启发函数的权重的取值范围为大于等于10.0且小于等于15.0。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所构建的启发代价函数，确定最优化的掉头车道包括：采用路径搜索算法，基于所构建的启发代价函数，确定最优化的掉头车道。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述路径搜索算法选自：迪杰斯特拉算法、a星算法、混合a星算法。13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述路径搜索算法为混合a星算法；采用路径搜索算法，基于所构建的启发代价函数，确定掉头车道包括：将车辆的起始点作为搜索的初始节点，以及将所述车辆的终止点作为搜索的目标节点；每次搜索时，将使所述启发代价函数的代价值最小的点作为所述初始节点的最优相邻节点，并将所述最优相邻节点作为下一次搜索的初始节点，直至所述最优相邻节点与所述目标节点之间的距离小于预设阈值时结束搜索；基于所述起始点、所述终止点以及搜索结束时刻所得到的多个节点，生成所述掉头车道。14.一种掉头车道生成装置，其特征在于，包括：
车型参数确定模块，用于确定车辆的起始点的位置和起始朝向角、终止点的位置和终止朝向角以及确定所述车辆的转弯半径；启发代价函数构建模块，用于构建启发代价函数，所述启发代价函数为以下一项或多项启发函数的加权求和：运动学约束下的第一启发函数，避障约束下的第二启发函数，终点朝向约束下的第三启发函数；掉头车道生成模块，用于基于所构建的启发代价函数，确定掉头车道。15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1至13任一项所述掉头车道生成方法的步骤。16.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至13任一项所述掉头车道生成方法的步骤。
技术总结
一种掉头车道生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端，所述方法包括：确定车辆的起始点的位置和起始朝向角、终止点的位置和终止朝向角以及确定车辆的转弯半径；构建启发代价函数，所述启发代价函数为以下一项或多项启发函数的加权求和：运动学约束下的第一启发函数，所述第一启发函数是基于转弯半径构建的；避障约束下的第二启发函数，所述第二启发函数是至少基于起始点的位置和起始朝向角、终止点的位置和终止朝向角构建的；终点朝向约束下的第三启发函数，所述第三启发函数是基于起始点的位置和起始朝向角、终止点的位置和终止朝向角构建的；基于所构建的启发代价函数，确定掉头车道。本发明能自动、实时生成准确、安全、稳定的掉头车道。掉头车道。掉头车道。
技术研发人员：黄超 叶玥
受保护的技术使用者：上海仙途智能科技有限公司
技术研发日：2022.01.26
技术公布日：2022/6/17