摘要
本发明提出了一种基于风险势场地图的运动规划方法及系统。本发明使用基于激光点云数据、场景地图数据生成风险势场地图,用于描述道路碰撞危险系数;利用风险势场地图与高斯分布结合的方式进行随机采样,来优化采样效率;利用风险势场地图来改进最优母节点优化策略;最后,利用包含风险势场地图的代价方程选择最优轨迹。本发明开创性的提出了一种风险势场地图,用来描述道路碰撞危险系数,并能深度影响RRT*算法框架中的采样,节点优化和轨迹优化过程;将风险势场地图应用于快速随机采样算法RRT*中,提高了算法的采样效率和最优轨迹收敛速度;通过提高算法效率,保证了自动驾驶汽车在城市复杂场景下的安全驾驶。