1.一種用于智能車(chē)輛的局部軌跡規(guī)劃方法，其特征在于，預(yù)先獲取從起始地點(diǎn)到目的地點(diǎn)之間的路徑規(guī)劃信息；所述方法包括：
確定目標(biāo)車(chē)道；
依據(jù)所述路徑規(guī)劃信息，采樣從智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置至目標(biāo)車(chē)道的備選曲線(xiàn)；
依據(jù)當(dāng)前行駛環(huán)境，對(duì)采樣的備選曲線(xiàn)進(jìn)行速度規(guī)劃；
從進(jìn)行速度規(guī)劃后的備選曲線(xiàn)中選擇一條作為目標(biāo)軌跡。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法周期性執(zhí)行或者由特定事件觸發(fā)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定目標(biāo)車(chē)道包括：
從所述路徑規(guī)劃信息中獲取目標(biāo)車(chē)道的信息；或者，
依據(jù)當(dāng)前行駛環(huán)境，進(jìn)行行為決策，行為決策結(jié)果包含目標(biāo)車(chē)道的信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述智能車(chē)輛行駛至多車(chē)道路徑上時(shí)，執(zhí)行所述依據(jù)當(dāng)前行駛環(huán)境，進(jìn)行行為決策。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前行駛環(huán)境包括道路因素和周?chē)煌ㄒ蛩兀?/p>
所述道路因素包括以下因素中的一種或任意組合：智能車(chē)輛當(dāng)前所在車(chē)道是否可達(dá)目的地點(diǎn)、智能車(chē)輛當(dāng)前所在車(chē)道的剩余行駛距離、智能車(chē)輛當(dāng)前所在車(chē)道左側(cè)是否有可行駛車(chē)道、當(dāng)前車(chē)道右側(cè)是否有可行駛車(chē)道、智能車(chē)輛當(dāng)前所在路段上可達(dá)目的地點(diǎn)的車(chē)道信息以及智能車(chē)輛當(dāng)前所在路段上剩余行駛距離最長(zhǎng)的車(chē)道信息；
所述周?chē)煌ㄒ蛩匕ㄒ韵乱蛩刂械囊环N或任意組合：智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置周?chē)A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的障礙物位置、速度、類(lèi)別和體積。
6.根據(jù)權(quán)利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述進(jìn)行行為決策包括：
將所述當(dāng)前行駛環(huán)境與預(yù)設(shè)的決策規(guī)則進(jìn)行匹配，確定匹配的行為決策結(jié)果；或者，
將所述當(dāng)前行駛環(huán)境輸入決策模型，獲取所述決策模型輸出的決策結(jié)果，所述決策模型是預(yù)先采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立的。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，依據(jù)所述路徑規(guī)劃信息，采樣從智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置至目標(biāo)車(chē)道的備選曲線(xiàn)包括：
從所述路徑規(guī)劃信息中獲取所述目標(biāo)車(chē)道的信息；
依據(jù)智能車(chē)輛的當(dāng)前速度，在目標(biāo)車(chē)道中確定備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)范圍；
在所述終點(diǎn)范圍內(nèi)采樣備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)，將智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置作為備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)，分別依據(jù)備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)和各備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)進(jìn)行采樣，形成各備選曲線(xiàn)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在依據(jù)備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)和終點(diǎn)進(jìn)行采樣時(shí)，依據(jù)歐拉螺旋線(xiàn)進(jìn)行采樣，形成備選曲線(xiàn)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在所述終點(diǎn)范圍內(nèi)采樣備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)包括：
在所述終點(diǎn)范圍內(nèi)的車(chē)道中心線(xiàn)上進(jìn)行等間距采樣，得到各備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)，所述備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)方向和曲率均與目標(biāo)車(chē)道一致。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)方向與智能車(chē)輛當(dāng)前行駛方向一致，所述備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)曲率由智能車(chē)輛當(dāng)前方向盤(pán)轉(zhuǎn)角和軸距確定。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述依據(jù)當(dāng)前行駛環(huán)境，對(duì)采樣的備選曲線(xiàn)進(jìn)行速度規(guī)劃包括：
若智能車(chē)輛與前方車(chē)輛的距離小于目標(biāo)跟車(chē)距離，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第一加速度進(jìn)行勻減速；
若智能車(chē)輛與前方車(chē)輛的距離大于目標(biāo)跟車(chē)距離，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第二加速度進(jìn)行均加速；
若智能車(chē)輛當(dāng)前速度大于車(chē)道限速，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第三加速度進(jìn)行勻減速；
若智能車(chē)輛當(dāng)前速度大于彎道安全速度，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第四加速度進(jìn)行勻減速。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述從進(jìn)行速度規(guī)劃后的備選曲線(xiàn)中選擇一條作為目標(biāo)軌跡包括：
依據(jù)以下因素中的一個(gè)或任意組合對(duì)各進(jìn)行速度規(guī)劃后的各備選曲線(xiàn)進(jìn)行評(píng)估，選擇最優(yōu)的一條作為目標(biāo)軌跡：
所述備選曲線(xiàn)距離障礙物的距離、所述備選曲線(xiàn)的曲率、所述備選曲線(xiàn)的加速度以及完成所述備選曲線(xiàn)的耗時(shí)。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，若智能車(chē)輛駛出規(guī)劃的路徑，則觸發(fā)重新進(jìn)行路徑規(guī)劃并獲取新的路徑規(guī)劃信息，并基于新的路徑規(guī)劃信息進(jìn)行后續(xù)局部軌跡規(guī)劃。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：
將目標(biāo)軌跡信息發(fā)送給所述智能車(chē)輛的控制系統(tǒng)，以便所述控制系統(tǒng)控制所述智能車(chē)輛沿所述目標(biāo)軌跡行駛。
15.一種用于智能車(chē)輛的局部軌跡規(guī)劃裝置，其特征在于，該裝置包括：
接口模塊，用于獲取從起始地點(diǎn)到目的地點(diǎn)之間的路徑規(guī)劃信息；
車(chē)道確定模塊，用于確定目標(biāo)車(chē)道；
曲線(xiàn)采樣模塊，用于依據(jù)所述路徑規(guī)劃信息，采樣從智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置至目標(biāo)車(chē)道的備選曲線(xiàn)；
速度規(guī)劃模塊，用于依據(jù)當(dāng)前行駛環(huán)境，對(duì)采樣的備選曲線(xiàn)進(jìn)行速度規(guī)劃；
軌跡選擇模塊，用于從進(jìn)行速度規(guī)劃后的備選曲線(xiàn)中選擇一條作為目標(biāo)軌跡。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述裝置周期性執(zhí)行處理或者由特定事件觸發(fā)執(zhí)行處理。
17.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述車(chē)道確定模塊，具體用于從所述路徑規(guī)劃信息中獲取目標(biāo)車(chē)道的信息；或者，從行為決策模塊的行為決策結(jié)果中獲取目標(biāo)車(chē)道的信息；
所述行為決策模塊，用于依據(jù)當(dāng)前行駛環(huán)境，進(jìn)行行為決策。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述智能車(chē)輛行駛至多車(chē)道路徑上時(shí)，所述行為決策模塊進(jìn)行行為決策。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，所述當(dāng)前行駛環(huán)境包括道路因素和周?chē)煌ㄒ蛩兀?/p>
所述道路因素包括以下因素中的一種或任意組合：智能車(chē)輛當(dāng)前所在車(chē)道是否可達(dá)目的地點(diǎn)、智能車(chē)輛當(dāng)前所在車(chē)道的剩余行駛距離、智能車(chē)輛當(dāng)前所在車(chē)道左側(cè)是否有可行駛車(chē)道、當(dāng)前車(chē)道右側(cè)是否有可行駛車(chē)道、智能車(chē)輛當(dāng)前所在路段上可達(dá)目的地點(diǎn)的車(chē)道信息以及智能車(chē)輛當(dāng)前所在路段上剩余行駛距離最長(zhǎng)的車(chē)道信息；
所述周?chē)煌ㄒ蛩匕ㄒ韵乱蛩刂械囊环N或任意組合：智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置周?chē)A(yù)設(shè)范圍內(nèi)的障礙物位置、速度、類(lèi)別和體積。
20.根據(jù)權(quán)利要求17或19所述的裝置，其特征在于，所述行為決策模塊在進(jìn)行行為決策時(shí)，具體執(zhí)行：
將所述當(dāng)前行駛環(huán)境與預(yù)設(shè)的決策規(guī)則進(jìn)行匹配，確定匹配的行為決策結(jié)果；或者，
將所述當(dāng)前行駛環(huán)境輸入決策模型，獲取所述決策模型輸出的決策結(jié)果，所述決策模型是預(yù)先采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立的。
21.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述曲線(xiàn)采樣模塊，具體用于：
從所述路徑規(guī)劃信息中獲取所述目標(biāo)車(chē)道的信息；
依據(jù)智能車(chē)輛的當(dāng)前速度，在目標(biāo)車(chē)道中確定備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)范圍；
在所述終點(diǎn)范圍內(nèi)采樣備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)，將智能車(chē)輛當(dāng)前所在位置作為備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)，分別依據(jù)備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)和各備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)進(jìn)行采樣，形成各備選曲線(xiàn)。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的裝置，其特征在于，所述曲線(xiàn)采樣模塊在依據(jù)備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)和終點(diǎn)進(jìn)行采樣時(shí)，依據(jù)歐拉螺旋線(xiàn)進(jìn)行采樣，形成備選曲線(xiàn)。
23.根據(jù)權(quán)利要求21所述的裝置，其特征在于，所述曲線(xiàn)采樣模塊在所述終點(diǎn)范圍內(nèi)的車(chē)道中心線(xiàn)上進(jìn)行等間距采樣，得到各備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)，所述備選曲線(xiàn)的終點(diǎn)方向和曲率均與目標(biāo)車(chē)道一致。
24.根據(jù)權(quán)利要求21所述的裝置，其特征在于，所述備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)方向與智能車(chē)輛當(dāng)前行駛方向一致，所述備選曲線(xiàn)的起點(diǎn)曲率由智能車(chē)輛當(dāng)前方向盤(pán)轉(zhuǎn)角和軸距確定。
25.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述速度規(guī)劃模塊進(jìn)行的速度規(guī)劃包括：
若智能車(chē)輛與前方車(chē)輛的距離小于目標(biāo)跟車(chē)距離，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第一加速度進(jìn)行勻減速；
若智能車(chē)輛與前方車(chē)輛的距離大于目標(biāo)跟車(chē)距離，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第二加速度進(jìn)行均加速；
若智能車(chē)輛當(dāng)前速度大于車(chē)道限速，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第三加速度進(jìn)行勻減速；
若智能車(chē)輛當(dāng)前速度大于彎道安全速度，則在所述備選曲線(xiàn)上以預(yù)設(shè)的第四加速度進(jìn)行勻減速。
26.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述速度規(guī)劃模塊，具體用于依據(jù)以下因素中的一個(gè)或任意組合對(duì)各進(jìn)行速度規(guī)劃后的各備選曲線(xiàn)進(jìn)行評(píng)估，選擇最優(yōu)的一條作為目標(biāo)軌跡：
所述備選曲線(xiàn)距離障礙物的距離、所述備選曲線(xiàn)的曲率、所述備選曲線(xiàn)的加速度以及完成所述備選曲線(xiàn)的耗時(shí)。
27.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，該裝置還包括：
行駛軌跡監(jiān)測(cè)模塊，用于監(jiān)測(cè)智能汽車(chē)的行駛軌跡，若智能車(chē)輛駛出規(guī)劃的路徑，則觸發(fā)地圖類(lèi)服務(wù)重新進(jìn)行路徑規(guī)劃并觸發(fā)所述接口模塊獲取新的路徑規(guī)劃信息。
28.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述軌跡選擇模塊，還用于將目標(biāo)軌跡信息發(fā)送給所述智能車(chē)輛的控制系統(tǒng)，以便所述控制系統(tǒng)控制所述智能車(chē)輛沿所述目標(biāo)軌跡行駛。