一种低速无人车园区内组合导航方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种低速无人车园区内组合导航方法及系统，其中方法包括使用雷达SLAM模块生成路径信息1，还包括以下步骤：进行联合地图采集，生成路径地图；使用RTK导航模块生成路径信息2；融合模块接受所述路径信息1和路径信息2，加权融合后生成目标轨迹。本发明专利技术将移动站定位天线改为前天线，同时将雷达坐标原点平移到导航前天线位置，保证了采集地图轨迹的一致性；其次联合采集地图，地图中同一个路点既包括雷达SLAM定位坐标也包括RTK‑导航经纬度坐标；然后雷达SLAM模块与RTK‑导航模块加载同一个地图进行一次路径规划，所得路径点均以车辆坐标系为原点；最后通过融合模块处理两个定位模块的局部路径，最终生成无人车的目标路径。

A Method and System of Integrated Navigation in Low Speed Unmanned Vehicle Park

【技术实现步骤摘要】
一种低速无人车园区内组合导航方法及系统
本专利技术涉及智能导航的
，特别是一种低速无人车园区内组合导航方法及系统。
技术介绍
无人驾驶技术已然成为了当下最热门的研究方向之一，精确定位是车辆实现自动驾驶最基本的环节。在国内，对于商用车而言自动驾驶受到法律的约束，同时存在很多技术壁垒，短时间内基本无法形成真正意义上的自动驾驶商品车。然而对于低速车，自动驾驶可以寻求很多落地的突破口。本专利技术依据低速车运行环境的特点(半开放、路程短、楼宇树木遮挡严重等)专利技术了一种基于雷达SLAM与RTK-导航的组合导航方法。对于园区内自动驾驶场地车而言，单独依赖RTK-导航会受环境制约，很难实现持续的自动驾驶。申请号为CN201810266168.5的专利技术专利公开了一种基于2D激光雷达和北斗定位的郁闭果园导航系统，包括2D激光雷达,北斗定位移动站、北斗定位基站、2个电源模块、PC机和控制器。2D激光雷达安装在履带拖拉机前端,北斗定位移动站安装在履带拖拉机顶端,北斗定位基站安装在郁闭果园内；一个电源模块为2D激光雷达、北斗定位移动站、PC机和控制器提供电能,另一个电源模块为北斗定位基站提供电能；2D激光雷达、北斗定位移动站和控制器均与PC机连接。该方法采用非A即B的融合方式，当RTK-导航失效采用道路边缘点导航，并没有对二者进行融合，没有对局部路径进行深度融合。申请号为CN201710801741.3的专利技术专利公开了一种基于RTK北斗和激光雷达的巡检机器人导航系统及方法，包括机器人移动站和后台管理服务器,所述机器人移动站包括机器人机体以及设置于机器人机体上的控制模块、定位导航模块、无线通信模块和电源管理模块,所述定位导航模块包括激光雷达和RTK/SINS单元；导航地图采用全局地图与局部地图相结合的设计方案,全局地图构建采用机器人记录轨迹方式绘制,导航方式采用预瞄PID算法,局部地图构建采用激光雷达记录障碍物离散数据点,经聚类、曲线拟合等步骤还原障碍物边缘信息,采用人工势场路径规划避障方式。该方法利用RTK-导航进行定位，适用范围比较窄。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术提出一种低速无人车园区内组合导航方法及系统，将移动站定位天线改为前天线，同时将雷达坐标原点平移到导航前天线位置，保证了采集地图轨迹的一致性；其次联合采集地图，地图中同一个路点既包括雷达SLAM定位坐标也包括RTK-导航经纬度坐标；然后雷达SLAM模块与RTK-导航模块加载同一个地图进行一次路径规划，所得路径点均以车辆坐标系为原点；最后通过融合模块处理两个定位模块的局部路径，最终生成无人车的目标路径。本专利技术的第一目的是提供了一种低速无人车园区内组合导航方法，包括使用雷达SLAM模块生成路径信息1，还包括以下步骤：步骤1：进行联合地图采集，生成路径地图；步骤2：使用RTK导航模块生成路径信息2；步骤3：融合模块接受所述路径信息1和路径信息2，加权融合后生成目标轨迹。优选的是，所述步骤1包括以下子步骤：步骤11：定义地图信息中的单个路点信息；步骤12：采集地图时，实时将所述单个路点信息存储在txt文本中；步骤13：采集完毕后，得到地图路径信息并生成所述路径地图。在上述任一方案中优选的是，所述单个路点信息由采集时间、精度、维度、方向角、差分状态、纵向路点属性、横向路点属性、雷达SLAM定位点X、雷达SLAM定位点Y和SLAM定位置信度中至少一种组成。在上述任一方案中优选的是，所述步骤2包括以下子步骤：步骤21：加载所述路径地图；步骤22：实时接收当前经纬度、航向角信息；通过UTM投影将车身经纬度点转换为笛卡尔坐标；步骤23：将所述路径地图中的路径点通过UTM投影转换成笛卡尔坐标；步骤24：在笛卡尔坐标系下计算出车身点前方K米的所述路径点，其中K为自然数；步骤25：将得到的所述路径点转换成以车辆坐标系原点为原点的一次目标轨迹点S0。在上述任一方案中优选的是，所述RTK导航模块还用于将当前RTK-导航定位状态实时发布给融合模块。在上述任一方案中优选的是，所述使用雷达SLAM模块生成路径信息1包括以下子步骤：步骤2A：加载所述路径地图；步骤2B：通过雷达SLAM定位实时计算车辆的位置信息和/或航向信息；步骤2C：将当前车身点与地图中所述路径点进行比较，结合航向角搜索出车辆前方K米的点，其中K为自然数；步骤2D：将得到的路径点转换成以车辆坐标系原点为远点的一次目标轨迹点S1。在上述任一方案中优选的是，所述雷达SLAM模块还用于将雷达SLAM定位结果的置信度实时发布给融合模块。在上述任一方案中优选的是，所述步骤3包括以下子步骤：步骤31：递推计算出采样时刻k的Rii(k)和Rij(k)，其中，Rii(k)表示Xi的自协方差函数，Rij(k)表示Xi、Xj的互协方差函数，Xi表示传感器i的测量值，Xj表示传感器j的测量值；步骤32：计算采样时刻k的其中，表示Rij(k)的均值函数；步骤33；计算采样时刻k的σi2，其中，σi2表示各传感器的方差；步骤34：计算各传感器多次测量值的均值步骤35：计算此时各传感器的最优加权因子Wi*；步骤36：计算此时的估计值。在上述任一方案中优选的是，所述采样时刻k的Rii(k)的计算公式为：其中，m为采样时刻，i为独立的传感器。在上述任一方案中优选的是，所述采样时刻k的Rij(k)的计算公式为：其中，j为独立的传感器。在上述任一方案中优选的是，所述采样时刻k的的计算公式为：其中，n为采样时刻。在上述任一方案中优选的是，所述采样时刻k的σi2的计算公式为：σi2＝E[ei2]＝Rii-Rij其中，E为期望因子，ei为零均值平稳噪声。在上述任一方案中优选的是，由于Xi、Xj互不相关，且均值为零，与X也不相关，故Xi、Xj的互协方差函数Rij满足：Rij＝E[XiXj]＝E[X2]。在上述任一方案中优选的是，Xi的自协方差函数Rii满足：Rii＝E[Xi2]＝E[X2]+E[ei2]。在上述任一方案中优选的是，所述各传感器多次测量值的均值的计算公式为：其中，m为历史数据的个数。在上述任一方案中优选的是，所述最优加权因子Wi*的计算公式为：此时，对应的总方差最小值为在上述任一方案中优选的是，所述估算值的计算方法为：其中，为融合后的真值，Wi为各传感器的加权因子。专利技术的第二目的是提供了一种低速无人车园区内组合导航系统，包括用于生成路径信息1的雷达SLAM模块，还包括以下模块：地图采集模块：用于进行联合地图采集，生成路径地图；RTK导航模块：用于生成路径信息2；融合模块：用于接受所述路径信息1和路径信息2，加权融合后生成目标轨迹；所述系统使用如权利要求1所述的方法进行组合导航。优选的是，所述雷达SLAM模块还用于规划出一次目标轨迹点s0，所述一次轨迹为在车辆坐标系下的目标路点。在上述任一方案中优选的是，所述RTK导航模块还用于规划出一次目标轨迹点S1。在上述任一方案中优选的是，所述RTK导航模块为双天线导航，前天线连接到导航接收机的后天线位置，后天线连接到导航接收机的前天线位置。在上述任一方案中优选的是，Ol-XlYlZl为所述雷达SLAM的坐标系，Xl轴正方向为雷达数据输出线缆的相反方向，Yl轴正方向为Xl轴正方向逆时针旋转90°，Zl本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低速无人车园区内组合导航方法，包括使用雷达SLAM模块生成路径信息1，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：进行联合地图采集，生成路径地图；步骤2：使用RTK导航模块生成路径信息2；步骤3：融合模块接受所述路径信息1和路径信息2，加权融合后生成目标轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种低速无人车园区内组合导航方法，包括使用雷达SLAM模块生成路径信息1，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：进行联合地图采集，生成路径地图；步骤2：使用RTK导航模块生成路径信息2；步骤3：融合模块接受所述路径信息1和路径信息2，加权融合后生成目标轨迹。2.如权利要求1所述的低速无人车园区内组合导航方法，其特征在于，所述步骤1包括以下子步骤：步骤11：定义地图信息中的单个路点信息；步骤12：采集地图时，实时将所述单个路点信息存储在txt文本中；步骤13：采集完毕后，得到地图路径信息并生成所述路径地图。3.如权利要求2所述的低速无人车园区内组合导航方法，其特征在于，所述单个路点信息由采集时间、精度、维度、方向角、差分状态、纵向路点属性、横向路点属性、雷达SLAM定位点X、雷达SLAM定位点Y和SLAM定位置信度中至少一种组成。4.如权利要求2所述的低速无人车园区内组合导航方法，其特征在于，所述步骤2包括以下子步骤：步骤21：加载所述路径地图；步骤22：实时接收当前经纬度、航向角信息；通过UTM投影将车身经纬度点转换为笛卡尔坐标；步骤23：将所述路径地图中的路径点通过UTM投影转换成笛卡尔坐标；步骤24：在笛卡尔坐标系下计算出车身点前方K米的所述路径点，其中K为自然数；步骤25：将得到的所述路径点转换成以车辆坐标系原点为原点的一次目标轨迹点S0。5.如权利要求4所述的低速无人车园区内组合导航方法，其特征在于，所述RTK导航模块还用于将当前RTK-导航定位状态实时发布给融合模块。6.如权利要求4所述的低速无人车园区内组合导航方法，其特征在于，所述使用雷达SLAM模块生成路径信息1包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘元盛，杨建锁，任丽军，柴梦娜，王庆闪，郭笑笑，
申请(专利权)人：北京联合大学，
类型：发明
国别省市：北京,11