参考路径规划的方法、设备和存储介质与流程

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及参考路径规划的方法、设备和存储介质。

背景技术：

随着科学技术的发展，出现了自动驾驶汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能技术，通过自动驾驶软件、视觉与雷达传感器、全球定位系统、通信网络和监控装置等协同合作，让装有自动驾驶系统的车辆可以在没有驾驶员操作的情况下，自动、安全地为人类服务。随着自动驾驶技术的广泛应用，在相关技术中，自动驾驶汽车根据地图信息，规划出合理的参考路径。参考路径在决策规划模块中进行在线平滑处理，并结合当地交通环境和障碍物等信息，规划出符合车辆动力学的驾驶路径。由于相关技术中，对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值计算求出最优解，因此较为消耗计算资源，且求解效率低。

针对相关技术中，对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值优化迭代，较为消耗车载计算资源且求解效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

针对相关规划技术中，对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值计算求出最优解，较为消耗计算资源且求解效率低的问题，本发明提供了参考路径规划的方法、设备和存储介质，以至少解决上述问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种参考路径规划的方法，所述方法包括：

根据第一参考路径的路径特征，将所述第一参考路径进行分类，得到所述第一参考路径的路径类型；

根据所述第一参考路径的路径特征，得到端点状态空间，根据所述端点状态空间，通过插值模型对所述第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径，其中，所述插值模型与所述路径类型相对应。

在其中一个实施例中，所述根据所述端点状态空间，通过插值模型对所述第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径包括以下之一：

在所述第一参考路径为直线路径的情况下，通过直线路径插值模型对所述第一参考路径进行求解；

在所述第一参考路径为偏转路径的情况下，通过偏转路径插值模型对所述第一参考路径进行求解；

在所述第一参考路径为特殊路径的情况下，通过特殊路径插值模型对所述第一参考路径进行求解。

在其中一个实施例中，在所述得到所述第一参考路径的类型之后，所述方法还包括：

在所述第一参考路径为特殊路径，且所述特殊路径的复杂度大于分解阈值的情况下，将所述特殊路径分解为多种所述路径类型的组合，得到多个所述端点状态空间；

根据所述端点状态空间，对所述特殊路径进行插值，得到第二参考路径。

在其中一个实施例中，在所述得到第二参考路径之后，所述方法还包括：

根据所述第二参考路径的路径特征，通过目标损失函数对所述第二参考路径进行评估，得到路径误差；

在所述路径误差不在预设误差范围内的情况下，在所述路径特征的预设偏差阈值内，再次选取所述路径特征的参数数值，得到偏移端点状态空间；

根据所述偏移端点状态空间，通过所述目标损失函数确定第三参考路径。

在其中一个实施例中，所述路径特征包括路径弧长、航向角、曲率值和曲率峰谷，所述根据所述第一参考路径的路径特征，将所述第一参考路径进行分类，得到所述第一参考路径的路径类型包括以下之一：

在航向角增量的绝对值小于第一预设航向角，且所述曲率值的绝对值小于预设曲率值的情况下，判定所述第一参考路径为直线路径；

在所述航向角增量的绝对值大于或者等于所述第一预设航向角，或所述曲率值的绝对值大于或者等于所述预设曲率值的情况下，在所述曲率峰谷的数量为1或者2的情况下，判定所述第一参考路径为偏转路径；

在所述航向角增量的绝对值大于或者等于所述第一预设航向角，或所述曲率值的绝对值大于或者等于所述预设曲率值的情况下，在所述曲率峰谷的数量大于2的情况下，判定所述第一参考路径为特殊路径。

在其中一个实施例中，在所述判定所述第一参考路径为偏转路径之后，所述方法还包括以下之一：

在所述曲率峰谷的数值为1，且所述航向角增量的绝对值大于第二预设航向角的情况下，判定所述第一参考路径为掉头路径；

在所述曲率峰谷的数值为1，所述航向角增量的绝对值小于或者等于所述第二预设航向角，且所述曲率值为正值的情况下，判定所述第一参考路径为左转弯路径；

在所述曲率峰谷的数值为1，所述航向角增量的绝对值小于或者等于所述第二预设航向角，且所述曲率值为负值的情况下，判定所述第一参考路径为右转弯路径；

在所述曲率峰谷的数值为2，所述曲率峰谷中只有峰或者只有谷，所述航向角增量的绝对值大于第三预设航向角的情况下，判定所述第一参考路径为掉头路径；

在所述曲率峰谷的数值为2，所述曲率峰谷中只有峰或者只有谷，所述航向角增量的绝对值小于或者等于所述第三预设航向角的情况下，根据所述曲率值的正负判断所述第一参考路径为左转弯路径或者右转弯路径；

在所述曲率峰谷的数值为2，所述曲率峰谷中同时存在峰和谷，在所述路径弧长大于预设弧长的情况下，判定所述第一参考路径为s弯路径；

在所述曲率峰谷的数值为2，所述曲率峰谷中同时存在峰和谷，在所述路径弧长小于或者等于所述预设弧长的情况下，判定所述第一参考路径为变道路径。

在其中一个实施例中，在所述根据所述第一参考路径的路径特征之前，所述方法包括：

获取所述第一参考路径，将所述第一参考路径下载后进行离线处理。

根据本发明的另一个方面，提供了一种参考路径规划的设备，所述设备包括分类模块和插值模块：

所述分类模块，用于根据第一参考路径的路径特征，将所述第一参考路径进行分类，得到所述第一参考路径的路径类型；

所述插值模块，用于根据所述第一参考路径的路径特征，得到端点状态空间，根据所述端点状态空间，通过插值模型对所述第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径，其中，所述插值模型与所述路径类型相对应。

根据本发明的另一个方面，提供了一种计算机设备，包括采集装置、存储器和处理器：

所述存储器存储有计算机程序；

所述采集装置，用于采集道路信息及环境信息；

所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法。

根据本发明的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述方法。

通过本发明，根据第一参考路径的路径特征，将该第一参考路径进行分类，得到该第一参考路径的路径类型，根据该第一参考路径的路径特征，得到端点状态空间，根据该端点状态空间，通过插值模型对该第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径，其中，该插值模型与该路径类型相对应，解决了对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值计算求出最优解，较为消耗计算资源且求解效率低的问题，减少了对计算资源的消耗，提高了计算效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对发明的不当限定。

在附图中：

图1是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的应用环境示意图；

图2是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图一；

图3是根据本发明实施例的第一参考路径的示意图；

图4是根据本发明实施例的转弯路径曲率示意图；

图5是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图二；

图6是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图三；

图7是根据本发明实施例的参考路径分类的方法的示意图一；

图8是根据本发明实施例的航向角和曲率分别随路径类型变化的示意图；

图9是根据本发明实施例的参考路径分类的方法的示意图二；

图10是根据本发明实施例的参考路径规划设备的结构框图；

图11是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图四；

图12是根据本发明实施例的计算机设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，本发明实施例所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，“第一”、“第二”、“第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。可以理解地，“第一”、“第二”、“第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请提供的参考路径规划的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，图1是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的应用环境示意图，其中，车载计算机终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。车载计算机终端102通过服务器104获取第一参考路径的路径特征，根据该路径特征对该第一参考路径进行分类，得到该第一参考路径的路径类型，对于每一种路径类型，通过与该路径类型对应的插值模型进行插值计算，得到更为平滑的第二参考路径。其中，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，服务器104可以通过全球定位系统(globalpositioningsystem，简称为gps)或者北斗卫星导航系统(beidounavigationsatellitesystem，简称为bds)获取与高精地图(highdefinitionmap，简称为hdmap)匹配的第一参考路径。可选地，第一参考路径也可以是来自通过gps采集并进行预处理的路径。

在一个实施例中，提供了一种参考路径规划的方法，图2是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图一，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤s202，获取第一参考路径，根据该第一参考路径的路径特征，将该第一参考路径进行分类，得到该第一参考路径的路径类型。其中，第一参考路径为从高精地图中得到的原始参考路径，也可以为通过gps采集并进行预处理的路径。参考路径指的是自动驾驶车辆在决策规划模块中用于轨迹生成的输入路径，在结构化道路中一般为道路或者车道中心线的一部分或整体，图3是根据本发明实施例的第一参考路径的示意图，如图3所示，该原始参考路径的曲线不够光滑，表现为曲率存在跳变，不能作为最终的参考路径，路径特征包括参考路径的路径弧长、位置、航向角、曲率值和曲率峰谷等等，可以根据路径特征与预设值的比较结果对该第一参考路径进行分类，该路径类型包括直线路径、偏转路径和特殊路径等，其中，偏转路径包括掉头路径、左转弯路径、右转弯路径、s弯路径和变道路径等，特殊路径包括环岛路径等。

步骤s204，根据该第一参考路径的路径特征，得到端点状态空间，根据该端点状态空间，通过插值模型对该第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径，其中，该插值模型与该路径类型相对应。端点状态空间由[xyθκ]^t表示，其中，x、y为该第一参考路径在笛卡尔坐标系中的位置，θ为航向角，к为曲率，第二参考路径为曲率连续的路径。

通过步骤s202和步骤s204，在获取第一参考路径之后，根据该第一参考路径的路径特征，将第一参考路径分为直线路径、偏转路径或者特殊路径，针对不同的路径类型，采用不同的插值模型进行参考路径的插值。而相关技术中，未对第一参考路径类型进行区分，对所有类型的路径均采用多项式回旋曲线、三次样条或者五次样条进行插值，对于简单路径，例如直线路径，通过上述方法插值计算量较大。本实施例提供的方法解决了对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值计算求出最优解，较为消耗计算资源且求解效率低的问题，减少了对计算资源的消耗，提高了计算效率。

在一个实施例中，根据该端点状态空间，通过插值模型对该第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径包括以下之一：

在该第一参考路径为直线路径的情况下，通过直线路径插值模型对该第一参考路径进行求解。其中，直线路径插值模型可以通过最小二乘法或者两点直线公式实现。

在该第一参考路径为偏转路径的情况下，通过偏转路径插值模型对该第一参考路径进行求解，对于偏转路径，曲率为弧长的多项式，用一个高次多项式或多个一次多项式的组合来表示，该高次多项式为三次及三次以上的多项式。其中，偏转路径插值模型可以通过回旋曲线与圆弧组合的方式实现，回旋曲线是一种曲率连续变化的曲线，通常设置在直线和圆曲线之间作为过渡，或者在两个半径不等的圆曲线之间。例如，在偏转路径为转弯的情况下，图4是根据本发明实施例的转弯路径曲率示意图，曲率与路径弧长的关系用分段函数的形式给出。如图4所示，横坐标为该转弯路径的弧长，纵坐标为曲率值，曲率可以由如下公式1得到：

其中，s为该转弯路径的弧长，s1为转弯路径中曲率值呈上升状态的弧长，s2为转弯路径中曲率值保持不变的弧长，s3为转弯路径中曲率值呈下降状态的弧长，a1、b1为常数，a1无单位，在弧长单位为“米”的情况下，b1的单位为1/米。

航向角可以由如下公式2得到：

位置坐标x可以由如下公式3得到：

位置坐标y可以由如下公式4得到：

端点状态空间包括初值状态空间和末端状态空间，其中，初值状态空间为转弯路径起点处的状态空间，末端状态空间为转弯路径终点处的状态空间。在得到端点状态空间之后，使用牛顿法求解参数矩阵。求解方法是，首先给出末端状态空间初始估计值，设置初始步长，计算目标末端状态空间与末端状态空间之间的偏差，然后计算末端状态空间对于参数向量的雅可比(jacobian)矩阵，作为逼近最优解的梯度。假设在k步得到接近最优参数的解，为了找到更接近的解，在第k步进行线性化，得到一个更接近最优参数的步长，参数向量更新完后，再进行k+1步迭代，直到得到一个足够接近最优参数向量后为止。

其中，状态空间x为[xyθκ]^t，目标状态空间为xdes＝[xfyfθfκf]^t，参数向量为p＝[b1b2s1s2]^t，jacobian矩阵为通过牛顿法即可得到满足预设条件的第二参考路径。

在该第一参考路径为特殊路径的情况下，通过特殊路径插值模型对该第一参考路径进行求解，其中，该特殊路径插值模型可以通过选择多项式回旋曲线或者五次样条曲线来生成，多项式回旋曲线曲率为三阶或三阶以上的多项式。在采用五次样条曲线的情况下，可以根据端点状态空间直接求解系数矩阵。

本实施例中，通过对不同路径类型的参考路径分别采取不同的插值模型进行计算，在减少计算资源的消耗，提高计算效率的同时，避免了五次样条曲线在插值直线路径和偏转路径的过程中，可能出现过插值的情况。

在一个实施例中，图5是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图二，如图5所示，该方法还可以包括如下步骤：

步骤s502，在该第一参考路径为特殊路径，且该特殊路径的复杂度大于分解阈值的情况下，对该特殊路径分解为多种路径类型的组合，得到多个端点状态空间，其中，特殊路径包括环岛等曲率值变化情况复杂的路径。在该特殊路径可以直接使用特殊路径插值模型进行求解的情况下，不需要再进行分解，在该特殊路径不能直接使用特殊路径插值模型进行插值计算的情况下，需要根据分解后的结果，选择插值模型进行参考路径的插值。例如，在第一参考路径为环岛的情况下，分类后将该环岛路径归于特殊路径，且该特殊路径不能使用五次样条曲线直接进行插值，则将该环岛路径分解为转弯路径的组合，或者分解为转弯路径+掉头路径组合，在将该环岛路径分解为转弯路径组合的情况下，求解与每一个转弯路径对应的端点状态空间。

步骤s504，根据该端点状态空间，对该特殊路径进行插值，得到第二参考路径。例如，在将环岛路径分解为转弯路径的组合的情况下，得到与每一个转弯路径对应的端点状态空间，通过插值模型对每一个端点状态空间进行插值，再将插值得到的多段参考路径组合成完整的第二参考路径。

通过上述步骤s502和步骤s504，对复杂度过高的特殊路径分解后再进行插值，相对于直接对复杂的特殊路径插值而言，分解后的插值计算降低了计算量，提高了计算速度，且对于分解后的路径进行插值，更有利于抓取道路的曲率特征，生成的第二参考路径也更加平滑。

在一个实施例中，图6是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图三，如图6所示，该方法还可以包括如下步骤：

步骤s602，根据第二参考路径的路径特征，通过目标损失函数对该第二参考路径进行评估，得到路径误差。通过目标损失函数对每次生成的参考路径进行评估，同时保证第二参考路径与第一参考路径的端点状态空间的偏差被约束在一个可接受的邻域内。其中，目标损失函数是由距离偏差项和曲率偏差项构成的，距离偏差项表示了第二参考路径与第一参考路径的偏离程度，曲率偏差项表示为路径的曲率的光滑程度，在迭代过程中，选出在满足端点状态约束条件的同时，侧向误差小且足够光滑的路径。

目标损失函数可以由如下公式5得到：

其中，k1、k2为权重参数。

约束条件由如下公式6得到：

其中，pi为第二参考路径的端点位置，为第一参考路径的端点位置，θi为第二参考路径的端点航向角，为第一参考路径的端点位置，κi为第二参考路径的端点曲率，为第一参考路径的端点曲率，δp为预设位置偏差阈值，δθ为预设航向角偏差阈值，δκ为预设曲率偏差阈值。

步骤s604，在该路径误差不在预设误差范围内的情况下，在该路径特征的预设偏差阈值内，再次选取该路径特征的参数数值，得到偏移端点状态空间。其中，预设偏差阈值根据实际情况进行调整，公式6中给出了预设参数范围。

步骤s606，根据该偏移端点状态空间，通过该目标损失函数选出第三参考路径。对端点状态空间进行偏移后再次求解出路径，通过迭代找到代价函数最小的那一条，即为第三参考路径。

通过上述步骤s602至步骤s606，在得到第二参考路径之后，对该第二参考路径通过目标损失函数进行评估，同时在满足端点状态空间的约束条件内，调整端点状态空间，通过迭代选取目标损失函数值最小的参考路径作为最优参考路径输出，使得最终输出的参考路径更加平滑，提高自动驾驶的安全性。

在一个实施例中，图7是根据本发明实施例的参考路径分类的方法的示意图一，本实施例中根据第一参考路径的路径特征进行分类，该路径特征包括路径弧长、航向角、曲率值和曲率峰谷，其中，航向角为在大地坐标系下，车辆质心速度的方向与坐标横轴的夹角，航向角越小，参考路径越接近于直线，曲率值会随参考路径弯曲程度变化而变化，参考路径的弯曲程度越高使得曲率值越高，参考路径越接近于直线使得曲率值越低，在曲率随路径先增大后减小，或者先减小后增大的过程中，峰谷是对曲率随路径变化的图像描述，对该第一参考路径进行路径分类的步骤包括以下之一：

步骤s702，在该航向角增量的绝对值小于第一预设航向角，且该曲率值的绝对值小于预设曲率值的情况下，判定该第一参考路径为直线路径。在图7中，“|△航向角|”表示航向角增量的绝对值，“|曲率值|”表示曲率值的绝对值。

步骤s704，在该航向角增量的绝对值大于或者等于该第一预设航向角，或该曲率值的绝对值大于或者等于该预设曲率值的情况下，在曲率峰谷的数量为1或者2的情况下，判定该第一参考路径为偏转路径。其中，曲率峰谷的数量为峰和谷的数量之和。例如，在航向角和曲率值满足预设条件，峰谷数量为1的情况下，认为第一参考路径为左转弯或者右转弯，将该第一参考路径归于偏转路径。

步骤s706，在该航向角增量的绝对值大于或者等于该第一预设航向角，或该曲率值的绝对值大于或者等于该预设曲率值的情况下，在曲率峰谷的数量大于2的情况下，判定该第一参考路径为特殊路径。

图8是根据本发明实施例的航向角和曲率分别随路径类型变化的示意图，如图8所示，直线路径的航向角在路径弧长增加时变化很小，基本在一个很小范围内波动，左转弯路径或者右转弯路径中只有波峰或者只有波谷，掉头路径中存在两个波峰。

通过上述步骤s702至步骤s706，根据航向角、曲率值和曲率峰谷将第一参考路径分为直线路径、偏转路径或者特殊路径，包括路径弧长、航向角、曲率值和曲率峰谷在内的路径特征使得路径分类更加明确，利于在路径分类之后，针对不同的路径类型采用不同的插值模型进行插值计算，提高计算效率。

在一个实施例中，图9是根据本发明实施例的参考路径分类的方法的示意图二，如图9所示，在确定第一参考路径为偏转路径之后，该方法还包括如下步骤之一：

步骤s902，在曲率峰谷的数值为1，且航向角增量的绝对值大于第二预设航向角的情况下，判定该第一参考路径为掉头路径。

步骤s904，在曲率峰谷的数值为1，航向角增量的绝对值小于或者等于该第二预设航向角，且该曲率值为正值的情况下，判定该第一参考路径为左转弯路径。在本实施例中，根据曲率值的正负判断曲线弯曲的方向，本实施例中设定左转弯路径为曲率正向。

步骤s906，在曲率峰谷的数值为1，航向角增量的绝对值小于或者等于该第二预设航向角，且该曲率值为负值的情况下，判定该第一参考路径为右转弯路径。

步骤s908，在曲率峰谷的数值为2，该曲率峰谷中只有峰或者只有谷，该航向角增量的绝对值大于第三预设航向角的情况下，判定该第一参考路径为掉头路径。

步骤s910，在曲率峰谷的数值为2，曲率峰谷中只有峰或者只有谷，航向角增量的绝对值小于或者等于第三预设航向角的情况下，再次根据曲率值的正负判断第一参考路径为左转弯路径或者右转弯路径。在曲率值为正的情况下，判定该第一参考路径为左转弯路径，在曲率值为负的情况下，判定该第一参考路径为右转弯路径。

步骤s912，在曲率峰谷的数值为2，曲率峰谷中同时存在峰和谷，在路径弧长大于预设弧长的情况下，判定第一参考路径为s弯路径。

步骤s914，在曲率峰谷的数值为2，曲率峰谷中同时存在峰和谷，在路径弧长小于或者等于预设弧长的情况下，判定第一参考路径为变道路径。

通过上述步骤s902至步骤s914，对偏转路径做进一步分类，利于在路径分类之后，针对不同的路径类型采用不同的插值模型进行插值计算，进一步提高计算效率。

在一个实施例中，在获取第一参考路径之后，对该第一参考路径进行离线处理得到第二参考路径，相对于相关技术中路径规划的在线处理，离线处理有利于节省车载计算机的资源，提高运算效率。

在一个实施例中，在全局路径发生改变后，车载计算机发送云端重规划指令，并从云端重新获取参考路径，有利于在已有路径不能通行的情况下，及时作出应对。

在一个实施例中，第二参考路径是对第一参考路径进行分段得到的，该分段的依据通过分类得到。例如，第一参考路径为100米，通过分类后，将该第一参考路径分成两条40米的直线路径和一条20米左转弯路径，根据它们之间的端点状态空间进行求解，得到了三条分段路径，将该分段路径进行拼接得到第二参考路径，但该第二参考路径可能还不够平滑，因此需要对端点状态空间进行偏移后再次进行求解，通过迭代计算找到代价函数最小的路径，作为第三参考路径。

应该理解的是，虽然图2至图9的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2至图9中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

对应于上述参考路径规划的方法，在本实施例中，还提供了一种参考路径规划的设备，该设备用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的设备较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

在一个实施例中，提供了一种参考路径规划的设备，图10是根据本发明实施例的参考路径规划设备的结构框图，如图10所示，包括：分类模块1002和插值模块1004，其中：

分类模块1002，用于根据第一参考路径的路径特征，将该第一参考路径进行分类，得到该第一参考路径的路径类型。

插值模块1004，用于根据该第一参考路径的路径特征，得到端点状态空间，根据该端点状态空间，通过插值模型对该第一参考路径进行平滑，得到第二参考路径，其中，该插值模型与该路径类型相对应。

通过上述分类模块1002和插值模块1004，在分类模块1002获取第一参考路径之后，根据该第一参考路径的路径特征，将第一参考路径分为直线路径、偏转路径或者特殊路径，针对不同的路径类型，插值模块1004采用不同的插值模型进行参考路径的插值。而相关技术中，未对第一参考路径类型进行区分，对所有类型的路径均采用多项式回旋曲线、三次样条或者五次样条进行插值，对于简单路径，例如直线路径，通过上述方法插值计算量较大。本实施例提供的方法解决了对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值计算求出最优解，较为消耗计算资源且求解效率低的问题，减少了对计算资源的消耗，提高了计算效率。

下面结合实际应用场景对本发明的实施例进行详细说明，在进行参考路径规划的过程中，图11是根据本发明实施例的参考路径规划的方法的流程图四，如图11所示，该方法包括如下步骤：

步骤s1102，获取第一参考路径，根据该第一参考路径的路径特征，将该第一参考路径进行分类，得到该第一参考路径的路径类型。

步骤s1104，在该第一参考路径为直线路径或者偏转路径的情况下，根据该第一参考路径的路径特征，得到端点状态空间，或者，在该第一参考路径为特殊路径，且该特殊路径的复杂度大于分解阈值的情况下，对该特殊路径分解为多种路径类型的组合，得到多个端点状态空间。

步骤s1106，根据该端点状态空间，进行路径求解，通过插值模型得到第二参考路径。

步骤s1108，根据第二参考路径的路径特征，通过目标损失函数对该第二参考路径进行评估，得到路径误差。

步骤s1110，在该路径误差不在预设误差范围内的情况下，在该路径特征的预设参数范围内，再次选取该路径特征的参数数值，得到偏移端点状态空间。

步骤s1112，根据该偏移端点状态空间，得到第三参考路径。

通过上述步骤s1102至步骤s1112，根据该第一参考路径的路径特征，将第一参考路径分为直线路径、偏转路径或者特殊路径，针对不同的路径类型，插值模块1004采用不同的插值模型进行参考路径的插值计算。而相关技术中，对所有类型的路径均采用多项式回旋曲线、三次样条或者五次样条进行插值，对于简单路径，例如直线路径，通过上述方法插值计算量较大本实施例提供的方法解决了对参考路径的平滑处理需要进行大量的数值计算求出最优解，较为消耗车载计算资源且求解效率低的问题，减少了对车载计算资源的消耗，提高了计算效率，避免在参考路径为直线路径的情况下出现过插值情况。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种参考路径规划的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，图12是根据本发明实施例的计算机设备的内部结构示意图，如图12所示，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种参考路径规划的方法。

本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括采集装置、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，采集装置用于采集道路信息及环境信息，处理器执行计算机程序时实现上述各实施例提供的参考路径规划得到方法中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例提供的参考路径规划的方法中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。