【技术实现步骤摘要】
基于快速扩展随机树的无人车避障方法
本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种基于快速扩展随机树的无人车避障方法。
技术介绍
随着科技的发展，互联网的崛起，无人驾驶已被提上日程，无人驾驶系统，简单来说就是利用传感器检测周围环境和自身状态，包括导航定位信息、道路信息、其他车辆和行人等障碍物信息、自身的位姿信息及运动状态信息，经过一定的决策规划算法后，精确控制车辆的速度和转向，不需要驾驶员的监控，即可使车辆安全到达目的地。其中，涉及路径规划技术，路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题，就是依据某个或某些优化准则，如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。而汽车路径规划中受限于车辆转弯半径的约束，提供一种快速的找到满足车辆特性要求的能避开障碍物的最优路径的一种算法具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。本专利技术还有一个目的是提供一种基于快速扩展随机树的无人车避障方法，可快速寻找满足车辆转弯半径的避障通路，提高...
【技术保护点】
1.一种基于快速扩展随机树的无人车避障方法，其中，包括：步骤1、通过获取无人车数据以及障碍物的位置数据，对障碍物的轮廓尺寸进行膨胀处理，以得到障碍物膨胀后的区域；步骤2、通过快速遍历随机树法结合所述无人车行驶的起点和终点数据，生成所述无人车行驶的路径点，其中，随机树中新节点选用的依据是，所述新节点是否在步骤1中所述障碍物膨胀后的区域内；步骤3、通过Dubins曲线对步骤2中生成的路径点进行检测，以生成最终所述无人车避障的路径；若检测中删除路径无效点后的路径点的密度低于阈值，则进入步骤2中重新生成所述无人车行驶的路径点。
【技术特征摘要】
1.一种基于快速扩展随机树的无人车避障方法，其中，包括：步骤1、通过获取无人车数据以及障碍物的位置数据，对障碍物的轮廓尺寸进行膨胀处理，以得到障碍物膨胀后的区域；步骤2、通过快速遍历随机树法结合所述无人车行驶的起点和终点数据，生成所述无人车行驶的路径点，其中，随机树中新节点选用的依据是，所述新节点是否在步骤1中所述障碍物膨胀后的区域内；步骤3、通过Dubins曲线对步骤2中生成的路径点进行检测，以生成最终所述无人车避障的路径；若检测中删除路径无效点后的路径点的密度低于阈值，则进入步骤2中重新生成所述无人车行驶的路径点。2.如权利要求1所述基于快速扩展随机树的无人车避障方法，其中，步骤1中无人车数据为无人车轮廓的对角长度，步骤1中对障碍物的轮廓尺寸进行膨胀处理的具体步骤如下：步骤A、通过选取所述障碍物的多个轮廓点，建立点集E；步骤B、通过在点集E中选取所有相邻的两个所述障碍物的轮廓点，将相邻的两点连线，并做正向以及反向的延长线，分别在正向延长线和反向延长线上各取一点，延长线上所取的两点之间的距离等于所述无人车轮廓的对角线长度；选取点集E中所有相邻的连线的两点以及每组相邻两点延长线上选取的点，构成点集F；步骤C、利用Graham’sScan法求解所述点集F的凸包，并将所述凸包作为所述障碍物膨胀后的区域。3.如权利要求1所述基于快速扩展随机树的无人车避障方法，其中，步骤2中快速遍历随机树法生成所述无人车行驶的路径点的具体步骤如下：步骤a、通过在随机树的状态空间内随机选择一个初始采样点，再从所述随机树中选择与所述初始采样点最近的节点，从最近的节点向所述初始采样点延伸一段距离，以得到新节点；步骤b、通过检测步骤a中所述新节点是否通过所述障碍物膨胀后的区域，若通过，则将所述新节点加入所述随机树，若不通过，则进入步骤a；步骤c、通过多次重复步骤a到步骤b，以得到距离所述无人车终点小于第一阈值的最终节点，则成功生成树；若重复次数超出了搜索的时间上限或节点的数目达到上限，则进入步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：张淳，卜大鹏，
申请(专利权)人：禾多科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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