一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法技术

本发明专利技术涉及一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法。包括以步骤：1)自动驾驶作业模块获取自车的当前定位位姿；2)将感知系统发送的环境信息投影到栅格地图，并生成环境地图；3)自动驾驶作业模块获取当前作业执行器的控制指令并下发；4)自动驾驶作业模块获取任务参考路径，采用路径‑速度分解的轨迹规划方法结合车辆动力学约束进行轨迹簇规划，获取车辆可执行的基础轨迹簇，将基础轨迹簇和任务参考路径融合得到可执行轨迹簇；5)对规划的可执行轨迹簇进行安全性和高效性的择优，最终生成高收益轨迹。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高避障成功率、自动决策、多模式的轨迹决策策略、实现自动驾驶安全性等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法
本专利技术涉及车辆轨迹规划领域，尤其是涉及一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法。
技术介绍
近年来，人工智能技术的飞跃发展、计算机硬件运算能力大幅提升、感知系统的不断完善以及车辆电动化、线控化的日趋成熟使自动驾驶技术的落地成为可能。无人驾驶乘用车是目前自动驾驶技术应用最为激烈的方向，包括像谷歌Waymo、百度Apollo等，然而，类似矿山车、清扫车、渣土车等的特种作业车辆有着比乘用车对自动驾驶技术更为急切的需求，这不仅仅是出于行车安全的考虑，同等重要的还有驾驶员劳动负荷的降低、用工需求增加与熟练工人不足矛盾的缓解。因而，特种作业车辆的自动驾驶技将会是市场竞争的另一个焦点。现有自动驾驶特种作业车辆，轨迹规划往往是考虑一次规划一条曲线，为了能够规避障碍物，必须在距离障碍物较远的地方就开始规划绕开障碍物；轨迹决策要么采用保守的策略，遇到障碍物就停车，要么采取激进策略，遇到障碍物直接绕行。这都将极大的降低特种作业车辆的作业效率。此外，由于感知系统的FOV、分辨率和测量精度导致的测量误差、栅格化后的系统误差以及障碍物的遮挡，传递给决策规划的环境地图存在严重的不确定性，出于对自动驾驶特种作业车辆的作业安全考虑，规划决策需要能兼容这些不确定性。因此，如何提供一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法解决上述问题的自动驾驶特种车辆决策规划策略是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法自动驾驶特种作业车辆的轨迹决策规划方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，包括以下步骤：1)特种作业车辆的自动驾驶作业模块通过GPS/IMU获取自车的当前定位位姿，包括经度、纬度、航向以及当前的定位状态；2)以自车为中心将感知系统发送的环境信息投影到栅格地图，并在栅格地图中标注静态和动态障碍物生成环境地图；3)根据自车的当前定位位姿，自动驾驶作业模块通过存储在本地或远程发送的任务文件，获取当前作业执行器的控制指令下发到运动控制系统；4)自动驾驶作业模块获取存储在本地或远程发送的任务参考路径，并将任务参考路径投影到环境地图，采用路径-速度分解的轨迹规划方法结合车辆动力学约束进行轨迹簇规划，获取车辆可执行的基础轨迹簇，将基础轨迹簇和任务参考路径融合得到可执行轨迹簇；轨迹融合的过程可以看作是轨迹片段的衔接与曲率平滑过程对于避障规划的轨迹，轨迹片段依次由任务参考轨迹、避障轨迹、任务参考路径平移轨迹衔接而成，在衔接点用三次B样条拟合实现曲率的连续，对于并道/返回规划的轨迹，轨迹片段依次由任务参考轨迹平移轨迹、并道/返回轨迹、任务参考轨迹迹衔接而成，在衔接点用三次B样条拟合实现曲率的连续，基础轨迹簇完成的是避障轨迹或者并道/返回轨迹的规划；5)考虑环境感知的不确定性，对规划的可执行轨迹簇进行安全性和高效性的择优，最终生成一条车辆可执行的高效作业且低碰撞风险的高收益轨迹；6)根据高收益轨迹与自车当前的定位位姿，获取航向角偏差和横向偏差，并下发给运动控制系统进行实时路径控制。所述的自动驾驶作业模块包括三个功能区，分别为决策规划、作业控制和行车控制。在路径-速度分解的轨迹规划方法中，将轨迹规划解耦为路径规划和速度规划，可先进行速度规划，再进行路径规划，也可先进行路径规划，再进行速度规划。所述的步骤4)中，车辆动力学约束包括车辆最小转弯半径、最值车速、最值纵向加速度、最值侧向加速度和路面附着系数约束。所述的步骤4)中，车辆可执行的基础轨迹簇的起点为车辆当前的位姿点，或车辆当前执行轨迹安全距离内的一点；车辆可执行的基础轨迹簇的终点具有目标偏向性，即：当车辆在任务参考路径上时，为规避障碍物，在任务参考路径所在的可行驶区域内，对任务参考路径进行横纵向粒度不一致的离散得到目标点集，当车辆在避障执行轨迹上时，为返回任务参考路径进行作业，在避障执行轨迹和任务参考路径所在的可行驶区域内，对避障执行轨迹进行横纵向粒度不一致的离散以及对任务参考路径进行纵向粒度一致的离散得到目标点集。所述的步骤4)中，可执行轨迹簇由四种模式的轨迹片段组成，包括任务参考轨迹、避障轨迹、任务参考轨迹平移轨迹和并道/返回轨迹。所述的步骤5)中，考虑环境感知的不确定性包括感知系统的FOV、分辨率以及测量精度导致测量误差和栅格化后的系统误差。所述的步骤5)中，轨迹择优根据车辆当前所处模式，划分为避障决策、并道/返回决策以及并道/返回循迹三种模式。对任务参考路径进行横纵向粒度不一致的离散，具体为：横向越偏离参考路径，离散的目标点越密集，纵向距规划起点越远，离散的目标点越稀疏；对任务参考路径进行纵向粒度一致的离散得到目标点集，具体为：沿参考路径的纵向，等间距离散出多个目标点，所有目标点作为自动驾驶特种作业车辆的并道点。所述的避障决策模式根据自车相对任务参考路径上的障碍物的距离分为由有限状态机实现功能切换的6个子模式，包括自由循迹子模式、规划调整子模式、最优决策子模式、轨迹执行子模式、紧急制动子模式和紧急避障转向子模式；所述的并道/返回决策模式根据自车相对最优并道/返回点的距离分为由有限状态机实现功能切换的3个子模式，包括避障循迹子模式、并道/返回决策子模式、紧急制动子模式；所述的并道/返回循迹模式根据自车相对障碍物的距离和所处轨迹片段分为由有限状态机实现功能切换的2个模式，包括循迹子模式和紧急制动子模式。所述的避障决策模式具体为：当处在自由循迹子模式时，表明障碍物非常远或者没有障碍物，此时车辆继续执行当前作业轨迹；当处在规划调整模式时，表明当前作业轨迹上存在较近的障碍物，需要调用规划模块，规划避障的基础路径簇，在规划完成后，以路径簇终点偏离当前作业轨迹的横向距离为指标，进行由大到小排序，然后由小到大依次与障碍物进行碰撞检测，第一条不发生碰撞的路径作为候选路径，若都有碰撞，选择终点离作业轨迹横向最远那一条作为候选路径，将候选路径存入序列Q1中；当处在最优决策子模式时，调取序列Q1中所有的候选路径，若无候选路径，则执行轨迹不改变，若有候选路径，选择候选路径中终点离作业轨迹横向最远的那一条作为候选执行路径，并进行速度规划；当处在轨迹执行子模式时，将候选轨迹调取，并执行；当处在紧急制动子模式时，表明无有效避障的执行轨迹，此时进行紧急制动，以免发生碰撞；当处在紧急制动子模式时，表明紧急制动还是不能避免发生碰撞，只能通过将方向盘打死，尽可能避免碰撞带来的损失。所述的并道/返回决策模式具体为：当处在避障循迹子模式时，表明当前还不能返回作业轨迹，需要先平移部分作业轨迹到当前执行轨迹上，以便车辆还有后续参考轨迹可执行，并且不断规划返回作业轨迹的路径簇，按返回作业轨迹的切换点离车辆的距离由近及远排序，依次进行碰撞检测，第一条不碰撞的路径作为候选路径，存入序列Q2中；当处在并道/返回决策子模式时，调取序列Q2中所有的候选路径，选择候选路径中切换点最近的那一条路径作为候选路径，并进行速度规划，将该轨迹作为并道/返回决策轨迹；当处在紧急制动子模式时，表明无有效的执行轨迹，此时进行紧急制动，以免发生碰撞。所述的并道/返回循迹模式具体为：当处在循迹子模式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：1)特种作业车辆的自动驾驶作业模块通过GPS/IMU获取自车的当前定位位姿，包括经度、纬度、航向以及当前的定位状态；2)以自车为中心将感知系统发送的环境信息投影到栅格地图，并在栅格地图中标注静态和动态障碍物生成环境地图；3)根据自车的当前定位位姿，自动驾驶作业模块通过存储在本地或远程发送的任务文件，获取当前作业执行器的控制指令下发到运动控制系统；4)自动驾驶作业模块获取存储在本地或远程发送的任务参考路径，并将任务参考路径投影到环境地图，采用路径‑速度分解的轨迹规划方法结合车辆动力学约束进行轨迹簇规划，获取车辆可执行的基础轨迹簇，将基础轨迹簇和任务参考路径融合得到可执行轨迹簇；5)考虑环境感知的不确定性，对规划的可执行轨迹簇进行安全性和高效性的择优，最终生成一条车辆可执行的高效作业且低碰撞风险的高收益轨迹；6)根据高收益轨迹与自车当前的定位位姿，获取航向角偏差和横向偏差，并下发给运动控制系统进行实时路径控制。

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：1)特种作业车辆的自动驾驶作业模块通过GPS/IMU获取自车的当前定位位姿，包括经度、纬度、航向以及当前的定位状态；2)以自车为中心将感知系统发送的环境信息投影到栅格地图，并在栅格地图中标注静态和动态障碍物生成环境地图；3)根据自车的当前定位位姿，自动驾驶作业模块通过存储在本地或远程发送的任务文件，获取当前作业执行器的控制指令下发到运动控制系统；4)自动驾驶作业模块获取存储在本地或远程发送的任务参考路径，并将任务参考路径投影到环境地图，采用路径-速度分解的轨迹规划方法结合车辆动力学约束进行轨迹簇规划，获取车辆可执行的基础轨迹簇，将基础轨迹簇和任务参考路径融合得到可执行轨迹簇；5)考虑环境感知的不确定性，对规划的可执行轨迹簇进行安全性和高效性的择优，最终生成一条车辆可执行的高效作业且低碰撞风险的高收益轨迹；6)根据高收益轨迹与自车当前的定位位姿，获取航向角偏差和横向偏差，并下发给运动控制系统进行实时路径控制。2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，其特征在于，所述的自动驾驶作业模块包括三个功能区，分别为决策规划、作业控制和行车控制。3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，其特征在于，在路径-速度分解的轨迹规划方法中，将轨迹规划解耦为路径规划和速度规划，可先进行速度规划，再进行路径规划，也可先进行路径规划，再进行速度规划。4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，其特征在于，所述的步骤4)中，车辆动力学约束包括车辆最小转弯半径、最值车速、最值纵向加速度、最值侧向加速度和路面附着系数约束。5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法，其特征在于，所述的步骤4)中，车辆可执行的基础轨迹簇的起点为车辆当前的位姿点，或车辆当前执行轨迹安全距离内的一点；车辆可执行的基础轨迹簇的终点具有目标偏向性，即：当车辆在任务参考路径上时，为规避障碍物，在任务参考路径所在的可行驶区域内，...

【专利技术属性】
技术研发人员：余卓平，曾德全，熊璐，李奕姗，张培志，夏浪，卫烨，严森炜，李志强，付志强，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31