基于非结构化环境点云稀疏表示的无人驾驶汽车局部路径规划方法丨JME论文推荐

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局部路径规划是无人驾驶汽车自主导航的关键问题之一，其规划路径的精确度以及规划过程的时序处理实时性直接影响无人驾驶汽车在已知、未知环境下的避障工作能力。在实际工程应用中，特别是现有的驾驶辅助系统(包括自动泊车辅助系统、自适应巡航、车道偏移报警系统、车道保持系统等)，常常在特定工况、场景下，预先对车辆的行驶路径进行规划。随后系统依据车辆是否进入设定工况、场景的相关参数判断(包括人为判断以及车辆环境自主识别)，进而决定是否开启车辆的相关功能。这使其使用场景较为固定，不具有对复杂结构环境普适性。根据美国机动车工程学会无人驾驶汽车标准对相关技术分级界定，现有驾驶辅助系统属于1～2 级自动驾驶，即考虑驾驶员接管的容错机制下，在限定的系统使用工况、场景范围(Operational design domain，ODD)内完成指定动态驾驶任务。在该标准中，3～5 级无人驾驶汽车要求自主导航的ODD 范围更具普适性，即实现真正意义上的无人驾驶。这使得无人驾驶汽车必须具有针对非结构化环境采样结果进行局部路径规划的能力。

作为无人驾驶的核心问题，局部路径规划的本质为多约束条件(包括环境几何约束、车辆控制约束、行驶时间约束等)考量下的目标最优化问题。根据考量约束条件的异同，局部路径的规划方法可分为以下两类情况：考虑车辆自身特性的规划方法以及基于对环境采样处理的规划方法。

非结构化环境下，无人驾驶汽车的局部路径规划方法面临数据冗余及环境结构适用性问题。重庆大学的刘梓林、黎予生、郑玲在《机械工程学报》2020年第2期发表了《基于非结构化环境点云稀疏表示的无人驾驶汽车局部路径规划方法》一文，他们提出一种基于3 维Lidar 数据稀疏表示的局部路径规划建模方法——势场字典法(Potential field dictionary, PFD)。该方法以预置本地过完备DCT 字典替代正交基，应用投影追踪方法(MP)结合环境采样预处理结果，对Lidar 点云信息进行稀疏化分解；直接将稀疏分解矢量用于势场法局部路径规划，并提出“动态势场”以应对非结构化环境。实车试验表明：环境采样预处理结果储存空间小，且更能体现结构复杂程度；PFD算法以小稀疏度可以规划出完整连续可行路径，且性能优于RRT*算法以及传统势场算法。PFD 算法在保证信息表达精度的前提下，减少了数据传输、储存成本，也可规划出适用于非结构化环境的局部路径。

引用本文

刘梓林, 黎予生, 郑玲. 基于非结构化环境点云稀疏表示的无人驾驶汽车局部路径规划方法[J]. 机械工程学报, 2020, 56(2): 163-173.

LIU Zilin, LI Yusheng, ZHENG Ling. Local Path Planning for Autonomous Vehicles Based on SparseRepresentation of Point Cloud in Unstructured Environments[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2020, 56(2): 163-173.

重要结论

(1) 势场字典法(PFD)可以小储存空间、传输成本对行驶环境进行表达。其预处理结果储存空间显著小于原始数据， 单帧缩减幅度为58.67%～73.03%，累计缩减幅度达63.46%，且其储存空间对结构变化更加敏感。同时，米级重构点云环境的整体点云数量为原始数据中点云最少单帧的点云数量50.16%。在此基础上，可行路径规划选取稀疏度低至点云数量的1.82%。

(2) 在非结构化环境中，PFD 算法可规划出完整连续可行路径，且性能优于传统势场法及RRT*算法。“动态势场”使得PFD 算法对环境结构有很好的适应性，很好地克服了传统势场法出现锯齿状路线及容易陷入局部极小值“陷阱”的问题。同时，相较于RRT*算法，PFD 算法在参数相同的条件下，规划路径唯一。PFD 算法单步运行时间为RRT*对应步运行时间的0.71%～51.51%，迭代步数则为RRT*的16.21%，且PFD 算法规划路径平顺性更好。

(3) 车辆尺寸参数的选取影响PFD 规划的实际应用效果。尺寸过大，PFD 算法无法规划出完整连续可行路径，取消尺寸后，规划路径直接穿过障碍物到达目标位置。

试验平台组成及原始数据成像示意图

主创简介

刘梓林，男，1988 年出生，博士研究生。主要研究方向为智能汽车自主导航、高精度定位及环境重构。

黎予生(通信作者)，男，1960 年出生，博士，研究员，博士研究生导师。主要研究方向为主动安全、智能车辆平台技术、智能车辆网联技术。

郑玲，女，1963 年出生，博士，教授，重庆大学汽车系主任，博士研究生导师。主要研究方向为智能汽车的环境感知、决策与动力学控制。

编辑：恽海艳   校对：向映姣

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