【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及無人駕駛，特別涉及一種基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法及計算機系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在無人駕駛技術(shù)的發(fā)展過程中，高精度地圖一度被認為是實現(xiàn)可靠導(dǎo)航的基礎(chǔ)。然而，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的多樣化，高精度地圖的局限性逐漸顯現(xiàn)，特別是在特種作業(yè)領(lǐng)域。高精度地圖在非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境中的應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)，如駕駛場景的局限性、嚴格的監(jiān)管限制以及高昂的資源消耗。因此，在特種作業(yè)領(lǐng)域，實時動態(tài)建圖技術(shù)成為了一種必然的選擇。
2、路徑規(guī)劃是自動駕駛技術(shù)中的核心環(huán)節(jié)，它決定了無人車輛如何從起始點安全、高效地到達目標點。在乘用車自動駕駛領(lǐng)域，路徑規(guī)劃通常側(cè)重于找到最短或最快的路徑。然而，在特種作業(yè)領(lǐng)域，路徑規(guī)劃需要滿足特定的作業(yè)需求。例如，在城市道路清潔任務(wù)中，理想的路徑應(yīng)當盡可能貼近道路邊緣，以確保清掃效果。這種路徑規(guī)劃需求與傳統(tǒng)算法中避免靠近障礙物的原則相矛盾，因此需要開發(fā)專門針對特種作業(yè)特點的路徑規(guī)劃方法。
3、現(xiàn)有的路徑規(guī)劃算法大多基于結(jié)構(gòu)化的道路環(huán)境設(shè)計，難以直接應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化道路下的特種作業(yè)。在這些環(huán)境中，車輛需要在沒有明顯車道線和導(dǎo)航地圖的情況下，根據(jù)作業(yè)任務(wù)、作業(yè)對象和作業(yè)環(huán)境的變化，智能選擇目標點并規(guī)劃合適的路徑。此外，車輛還必須考慮自身的運動學(xué)約束，確保生成的路徑既符合物理可行性又能滿足作業(yè)要求。這是本申請需要著重改善的地方。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問題是要提供一種基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法及計
2、為了解決以上的技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供了一種基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法，依據(jù)包含感知范圍內(nèi)的動靜態(tài)障礙物信息的柵格地圖，通過動態(tài)規(guī)劃邏輯計算均布于空間各節(jié)點的綜合代價，并生成初步路徑，結(jié)合探索出的空間走廊和自車運動學(xué)方程，通過高性能非線性規(guī)劃求解器進行非線性優(yōu)化生成一條安全抵達預(yù)期目標位姿的路徑；具體包括如下步驟：
3、步驟s1，配置及初始化：訂閱并接收ros話題數(shù)據(jù)，配置起終點約束，檢測路徑是否發(fā)生碰撞，是，進行初始化，設(shè)置動態(tài)規(guī)劃可達性、通行性及舒適性相關(guān)參數(shù)；否，等待話題數(shù)據(jù)更新；
4、步驟s2，粗路徑生成：根據(jù)上層發(fā)出的終點位姿，動態(tài)規(guī)劃出行駛路徑；
5、步驟s3，路徑優(yōu)化：基于粗路徑，結(jié)合包含動靜態(tài)障礙物信息的柵格地圖與自車運動學(xué)方程構(gòu)建最優(yōu)化問題，并迭代求解以優(yōu)化路徑；
6、規(guī)劃路徑考慮障礙物，確保了路徑安全性，避免碰撞和危險，并保證車輛地順利通過；
7、規(guī)劃路徑經(jīng)過平滑和連續(xù)處理，避免急轉(zhuǎn)彎和突然停車，確保路徑的平滑連續(xù)；
8、目標點動態(tài)更新：規(guī)劃模塊隨著目標點的更新持續(xù)工作，保證路徑規(guī)劃的實時性和連續(xù)性；
9、步驟s4，后處理：轉(zhuǎn)換優(yōu)化后的路徑的坐標系，存儲路徑信息，并下發(fā)至后續(xù)模塊；
10、步驟s5，可視化：規(guī)劃模塊對生成的路徑進行可視化操作，并記錄和輸出各階段運行時間，便于監(jiān)控算法性能，觀察和驗證規(guī)劃結(jié)果。
11、所述步驟s3，引入高性能的求解器來解決最優(yōu)化問題，具體如下：
12、步驟s31，在初始化時，根據(jù)粗路徑生成一個初步猜測路徑，并計算出初步的狀態(tài)：速度、加速度、橫擺角等；
13、步驟s32，在后續(xù)每一輪迭代中，通過檢查四個方向上的碰撞情況來逐步擴展并調(diào)整特種車輛的位置，直到找到一個可行的區(qū)域，借助該可行駛區(qū)域約束，通過不斷調(diào)整來避免碰撞，確保特種車輛在道路上行駛時不會碰到障礙物或超出道路邊界，并用這些約束條件來修正路徑；
14、步驟s33，使用非線性規(guī)劃求解器根據(jù)當前的狀態(tài)信息、約束條件和粗路徑進行求解，得到更新的路徑；
15、在步驟s32的每一輪迭代過程中，通過逐步增加處罰因子，優(yōu)化問題中的代價函數(shù)，逐步改進路徑的可行性；迭代結(jié)束時，若結(jié)果滿足指定的可行性容差，則優(yōu)化完成，返回最終結(jié)果，獲得最終優(yōu)化后的可跟蹤路徑。
16、本專利技術(shù)的路徑規(guī)劃方法根據(jù)清潔任務(wù)需求，在前置模塊提供的目標終點位姿信息與柵格地圖的基礎(chǔ)上，生成滿足車輛運動學(xué)約束的路徑。
17、本專利技術(shù)還提供了一種計算機系統(tǒng)，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法的步驟。
18、本專利技術(shù)的有益效果在于：
19、1）克服了傳統(tǒng)高精度地圖在復(fù)雜環(huán)境中的局限性，提高了無人車輛的環(huán)境適應(yīng)性和作業(yè)效率；
20、2）通過動態(tài)規(guī)劃邏輯和非線性優(yōu)化，確保了路徑的可行性、舒適性和安全性，同時考慮了車輛的動力學(xué)特性和環(huán)境約束；
21、3）考慮了障礙物信息來確保路徑的安全性和可通過性。
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1.一種基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法，其特征在于：依據(jù)包含感知范圍內(nèi)的動靜態(tài)障礙物信息的柵格地圖，通過動態(tài)規(guī)劃邏輯計算均布于空間各節(jié)點的綜合代價，并生成初步路徑，結(jié)合探索出的空間走廊和自車運動學(xué)方程，通過高性能非線性規(guī)劃求解器進行非線性優(yōu)化生成一條安全抵達預(yù)期目標位姿的路徑。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法，其特征在于：包括如下具體步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法，其特征在于：所述步驟S3，引入高性能的求解器來解決最優(yōu)化問題，具體如下：
4.一種計算機系統(tǒng)，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-3中任一項所述基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法的步驟。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法，其特征在于：依據(jù)包含感知范圍內(nèi)的動靜態(tài)障礙物信息的柵格地圖，通過動態(tài)規(guī)劃邏輯計算均布于空間各節(jié)點的綜合代價，并生成初步路徑，結(jié)合探索出的空間走廊和自車運動學(xué)方程，通過高性能非線性規(guī)劃求解器進行非線性優(yōu)化生成一條安全抵達預(yù)期目標位姿的路徑。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特種無人車輛非結(jié)構(gòu)化道路下的路徑規(guī)劃方法，其特征在...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳光強，秦曉駒，高湘雨，李澤凡，馮聰，王浩，張浩森，駱啟瑞，萬佳輝，鐘江磊，
申請(專利權(quán))人：同濟大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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