一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法技术

一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，通过激光雷达、里程计和IMU信息进行融合，得到巡检无人车的位置并对巡检无人车的速度进行采样；对移动障碍物的速度进行采集，通过判断巡检无人车运动速度方向与移动障碍物运动速度方向的夹角来判断巡检无人车与移动障碍物是否会发生同向行驶的可能，优化巡检无人车的前进方向；然后生成巡检无人车的轨迹空间并对轨迹空间进行评价，判断巡检无人车与障碍物是否会发生碰撞，若会则重新生成轨迹路线；若不会则选取最优轨迹并生成最优路径，结束路径规化。本发明专利技术实现了巡检无人车对移动障碍物的实时动态避障以及最优轨迹的选取，且算法复杂度低，实现简单，能运用到实际工业领域的巡检无人车巡检工作中。的巡检无人车巡检工作中。的巡检无人车巡检工作中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法


[0001]本专利技术涉及无人车避障
，具体涉及一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法。

技术介绍

[0002]近年来，巡检无人车的路径规划与导航定位技术逐渐成熟；在无人车避障进行路径规划的过程中，相比于固定障碍物的避障实现，如何实现动态障碍物的实时避障以及路径规划成为技术难题；而DWA算法依靠其计算复杂度低且可以实现实时避障等优点开始被广泛应用于局部路径规划的开发与应用当中，该算法的实现原理为对生成的轨迹路线引入评价函数来对轨迹进行评价打分，从而选取最优的轨迹；但是与A*、Dijkstra等全局规划算法相比，该算法在对动态障碍物实时避障时只选择了当前时刻的最佳路径，而不是基于全局考虑的最佳路径，导致最后生成的轨迹路线并不是全局下最优的轨迹路线。
[0003]虽然该算法对评定函数进行了归一化处理，来避免因为某个单项在评定函数中不占优势而导致最后选取的路线轨迹不是最优轨迹的情况；但也只是在通过DWA算法得到的轨迹路线基础上，再对其进行误差的处理和降低，并没有实质上的改变。

技术实现思路

[0004]为了解决上述提出的技术问题，本专利技术提出了一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，对评定函数进行了改进，针对巡检无人车在路径规划过程中对动态障碍物的预测，在评定函数中添加为合速度的评定函数barr(v
c
,v
b
)，来实现对动态避障以及路径规划的误差进行优化，能更好的减小误差得到更趋于全局性考虑的最优轨迹；能有效的解决上述的技术问题。
[0005]本专利技术通过以下的技术方案实现：
[0006]一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，通过激光雷达、里程计和IMU信息进行融合，得到巡检无人车的位置并对巡检无人车的速度进行采样；对移动障碍物的速度进行采集，通过判断巡检无人车运动速度方向与移动障碍物运动速度方向的夹角来判断巡检无人车与移动障碍物是否会发生同向行驶的可能；优化巡检无人车的前进方向，然后生成巡检无人车的轨迹空间并对轨迹空间进行评价，判断巡检无人车与障碍物是否会发生碰撞，若会则重新生成轨迹路线；若不会则选取最优轨迹并生成最优路径；具体的操作方式为：
[0007]步骤1：采集数据，并对数据进行融合；
[0008]对安装在车身上的激光雷达、里程计和IMU信息进行融合，根据采集得到的数据信息分析并确定巡检无人车的位置，并对巡检无人车的速度进行采样；
[0009]步骤2：判断巡检无人车与移动障碍物的行驶方向；
[0010]根据激光雷达对移动障碍物的速度进行采集，通过巡检无人车速度的方向与移动障碍物速度的方向形成的夹角，来判断巡检无人车与移动障碍物是否会发生同向行驶的可
能；
[0011]步骤3：根据判断结果优化巡检无人车的前进方向；
[0012]当巡检无人车的运动速度与移动障碍物的运动速度的合速度方向与移动障碍物速度方向的夹角为锐角时，则判定巡检无人车与移动障碍物会发生同向行驶的可能；需优化巡检无人车的前进方向：使巡检无人车的运动速度与移动障碍物的运动速度的合速度方向与移动障碍物的运动速度方向的夹角为钝角；
[0013]步骤4：生成巡检无人车的轨迹空间并对轨迹空间进行评价；
[0014]判断巡检无人车与障碍物是否会发生碰撞，若会发生碰撞则重新生成轨迹路线；若不会发生碰撞则选取最优轨迹，并生成最优路径；
[0015]步骤5：当巡检无人车遍历到目标点时选取最优轨迹并生成最优路径，结束路径规划。
[0016]进一步的，步骤1所述的对巡检无人车的速度进行采样，具体的操作方式为：已知巡检无人车车轮的半径为r，巡检无人车的速度为巡检无人车轮子的平均速度，在巡检无人车的底盘中，左右两轮各有一个转速测量单元，通过转速测量单元可以获取此刻巡检无人车两轮的转速，从而得到巡检无人车的行进速度，具体公式如下：
[0017]c＝2πr
[0018]v
l
＝a
l
×
c
[0019]v
r
＝a
r
×
c
[0020][0021]上式中，c为车轮的周长即车轮旋转一圈所行使的距离，al、ar为左右两轮的转速，vl、vr为左右两轮的速度，vc为巡检无人车此刻的速度。
[0022]进一步的，步骤2所述的根据激光雷达对移动障碍物的速度进行采集，具体的操作方式为：巡检无人车通过激光雷达扫描并建立costmap栅格地图，激光雷达探头持续地向四周发射激光，从发射器发射激光到激光接触到移动障碍物后，返回到接收器的间隔时间为t，将激光扫描到移动障碍物在栅格地图上的位置设为(x,y)，经过激光探头持续地向四周发射激光并采集数据，可以获取到有限个移动障碍物行驶后到达的位置，并且位置取样的次数越多，采集到的速度越准确，其速度的采集公式如下：
[0023][0024][0025][0026]式中，Xti为前一时刻位置和后一时刻位置之间的距离，即在ti时间内移动障碍物行驶的距离，vti为ti时刻移动障碍物的瞬时速度，vb为移动障碍物行驶的平均速度，采集到的移动障碍物的位置越多，vb的值就越精确，所得到的误差也就越小；
[0027]由此可知巡检无人车和移动障碍物的速度大小和方向，此时的速度为矢量，二者速度方向的延长线在同一二维平面经过上下平移就会形成一个夹角，可以根据该夹角来判断巡检无人车和移动障碍物是否有同向行驶的可能性。
[0028]进一步的，步骤3所述的根据判断结果优化巡检无人车的前进方向，具体的操作方式为：
[0029]第一步：根据已知巡检无人车和移动障碍物速度的大小和方向，在夹角处以交点为坐标原点建立直角坐标系，利用平行四边形定则计算得到两者的合速度的大小和方向；
[0030]第二步：判断是否发生同向行驶：在夹角处建立的直角坐标系中，若两者速度的方向在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个象限坐标系中位于相邻或同一象限内时，则认定为有同向行驶的可能性，则两者的合速度与移动障碍物速度的夹角一定是锐角；
[0031]第三步：当出现同向行驶的可能时，为了避免因同向行驶带来的碰撞隐患，已知移动障碍物速度的大小和方向，通过优化改变巡检无人车的行进方向，根据平行四边形定则使合速度的方向发生改变，从而使合速度与移动障碍物之间的夹角改变，通过优化控制巡检无人车的行驶方向将该夹角调整为小于180
°
的钝角，就可以使得巡检无人车与移动障碍物不发生同向行驶的可能，从而达到避免发生碰撞的目的。
[0032]进一步的，所述优化巡检无人车的夹角，具体操作方式为：针对巡检无人车在路径规划过程中对移动障碍物的预测，预测的算法是在巡检无人车的评定函数中添加合速度的评定函数barr(vc,vb)，即对巡检无人车的运动速度与移动障碍物的运动速度的合速度和移动障碍物的移动速度行车的夹角进行评定，巡检无人车的评定函数为：
[0033]G(v,w)＝[σ
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，其特征在于：通过激光雷达、里程计和IMU信息进行融合，得到巡检无人车的位置并对巡检无人车的速度进行采样；对移动障碍物的速度进行采集，通过判断巡检无人车运动速度方向与移动障碍物运动速度方向的夹角来判断巡检无人车与移动障碍物是否会发生同向行驶的可能；优化巡检无人车的前进方向，然后生成巡检无人车的轨迹空间并对轨迹空间进行评价，判断巡检无人车与障碍物是否会发生碰撞，若会则重新生成轨迹路线；若不会则选取最优轨迹并生成最优路径；具体的操作方式为：步骤1：采集数据，并对数据进行融合；对安装在车身上的激光雷达、里程计和IMU信息进行融合，根据采集得到的数据信息分析并确定巡检无人车的位置，并对巡检无人车的速度进行采样；步骤2：判断巡检无人车与移动障碍物的行驶方向；根据激光雷达对移动障碍物的速度进行采集，通过巡检无人车速度的方向与移动障碍物速度的方向形成的夹角，来判断巡检无人车与移动障碍物是否会发生同向行驶的可能；步骤3：根据判断结果优化巡检无人车的前进方向；当巡检无人车的运动速度与移动障碍物的运动速度的合速度方向与移动障碍物速度方向的夹角为锐角时，则判定巡检无人车与移动障碍物会发生同向行驶的可能；需优化巡检无人车的前进方向：使巡检无人车的运动速度与移动障碍物的运动速度的合速度方向与移动障碍物的运动速度方向的夹角为钝角；步骤4：生成巡检无人车的轨迹空间并对轨迹空间进行评价；判断巡检无人车与障碍物是否会发生碰撞，若会发生碰撞则重新生成轨迹路线；若不会发生碰撞则选取最优轨迹，并生成最优路径；步骤5：当巡检无人车遍历到目标点时选取最优轨迹并生成最优路径，结束路径规划。2.根据权利要求1所述的一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，其特征在于：步骤1所述的对巡检无人车的速度进行采样，具体的操作方式为：已知巡检无人车车轮的半径为r，巡检无人车的速度为巡检无人车轮子的平均速度，在巡检无人车的底盘中，左右两轮各有一个转速测量单元，通过转速测量单元可以获取此刻巡检无人车两轮的转速，从而得到巡检无人车的行进速度，具体公式如下：c＝2πrv
l
＝a
l
×
cv
r
＝a
r
×
c上式中，c为车轮的周长即车轮旋转一圈所行使的距离，al、ar为左右两轮的转速，vl、vr为左右两轮的速度，vc为巡检无人车此刻的速度。3.根据权利要求1所述的一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，其特征在于：步骤2所述的根据激光雷达对移动障碍物的速度进行采集，具体的操作方式为：巡检无人车通过激光雷达扫描并建立costmap栅格地图，激光雷达探头持续地向四周发射激光，从发射器发射激光到激光接触到移动障碍物后，返回到接收器的间隔时间为t，将激光扫描到移动障碍物在栅格地图上的位置设为(x,y)，经过激光探头持续地向四周发射激光并采集数据，
可以获取到有限个移动障碍物行驶后到达的位置，并且位置取样的次数越多，采集到的速度越准确，其速度的采集公式如下：度越准确，其速度的采集公式如下：度越准确，其速度的采集公式如下：式中，Xti为前一时刻位置和后一时刻位置之间的距离，即在ti时间内移动障碍物行驶的距离，vti为ti时刻移动障碍物的瞬时速度，vb为移动障碍物行驶的平均速度，采集到的移动障碍物的位置越多，vb的值就越精确，所得到的误差也就越小；由此可知巡检无人车和移动障碍物的速度大小和方向，此时的速度为矢量，二者速度方向的延长线在同一二维平面经过上下平移就会形成一个夹角，可以根据该夹角来判断巡检无人车和移动障碍物是否有同向行驶的可能性。4.根据权利要求1所述的一种基于动态路径规划的巡检无人车改进方法，其特征在于：步骤3所述的根据判断结果优化巡检无人车的前进方向，具体的操作方式为：第一步：根据已知巡检无人车和移动障碍物速度的大小和方向，在夹角处以交点为坐标原点建立直角坐标系，利用平行四边形定则计算得到两者的合速度的大小和方向；第二步：判断是否发生同向行驶：在夹角处建立的直角坐标系中，若两者速度的方向在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个象限坐标系中位于相邻或同一象限内时，则认定为有同向行驶的可能性，则两者的合速度与移动障碍物速度的夹角一定是锐角；第三步：当出现同向行驶的可能时，为了避免因同向行驶带来的碰撞隐患，已知移动障碍物速度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵志国，万小康，庞敏，魏晓倩，毛康康，王瑞，许振，谢东，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：