基于高精度地图的车辆路径规划研究

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高精度地图能准确提供环境语义和感知先验信息,是实现L4高级别自动驾驶不可或缺的重要一环。当前业内还未形成统一的高精度地图格式标准,将高精度地图用于自动驾驶系统仍存在诸多挑战。本文选取Open DRIVE地图范式进行语义解析,在所得数据的基础上设计相应的全局导航与局部路径规划算法,基于ROS开发了应用高精度地图矢量信息进行自动驾驶导航与路径规划的完整系统。具体工作如下:(1)对比当前业内两类主流高精矢量地图范式,选取Open DRIVE作为研究对象,在对地图坐标投影解算后,从道路几何元素与路网拓扑关系两个维度研究地图中属性定义与数据解析方法。在几何元素方面提出一种基于中心线两侧拓展采样的地图道路边缘提取方法;在拓扑关系方面添加车道段逻辑表述层以采用三级ID对车道唯一表述,解析地图拓扑关系定义生成车道级路网ID连接表,基于ROS完成地图数据提取解析与可视化功能开发。(2)设计基于高精地图信息的全局导航方法。改进A*节点分块与代价函数实现车道ID连接表中的最优搜索,设计坐标点在矢量地图中的车道ID定位方法与车道段路径拼接方法。(3)设计基于全局规划结果的局部轨迹平滑与静态避障算法。完成车辆运动轨迹五次多项式参数方程建模,综合地图车道方向、左右边缘和全局规划路径信息设计约束项和优化项,结合凸包判碰算法与DP算法处理静态障碍物,采用SQP算法实现车周局部绕障平滑路径求解。(4)将上述模块ROS节点接入CARLA端口,搭建自动驾驶车辆从高精度地图解析、全局导航、局部路径规划与静态避障到路径跟随的全栈仿真系统。设计实时路径规划仿真试验,对系统中所采用地图数据解析方法、全局导航算法、局部路径规划与静态避障方法进行综合可行性验证。研究结果表明,本文所开发的基于高精度地图的路径规划系统具有一定可行性,为L4高级别自动驾驶提供了一条高精度地图从解析到应用的完整技术链路。
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