一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法技术

本发明专利技术涉及车辆驾驶控制技术领域，具体涉及一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法，该方法包括：获取无人驾驶矿车的至少两条初始规划路径及其特征信息，获取下一时刻的预测行驶信息；根据预测行驶信息、目的地的位置信息、每条初始规划路径的特征信息以及每条初始规划路径上障碍物的位置信息，确定每条初始规划路径的损失评价指标；获取影响度向量和吸引度向量，并将初始规划路径划分为候选规划路径和其他规划路径；根据候选规划路径和其他规划路径对应的损失评价指标确定最佳避障路径。本发明专利技术能够自适应的选取无人驾驶矿车行驶过程中的实时避障路线。的实时避障路线。的实时避障路线。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法


[0001]本专利技术涉及车辆驾驶控制
，具体涉及一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法。

技术介绍

[0002]无人矿山涉及开采、通讯、后台管理、运输等多个环节的交互，是一项复杂的系统工程，而其核心是无人驾驶矿车。无人驾驶矿车可以自动控制车辆，自动按照矿山调度指令完成装载、运输和卸载等循环作业。在无人驾驶矿车运行的过程中，无人驾驶矿车的自主避障问题是至关重要的，特别是无人驾驶矿车在运输矿物的过程中，环境较为复杂，将会对无人驾驶矿车自主避障带来较大的困难。
[0003]现有的矿场无人驾驶技术通过采集矿场环境信息和道路上的障碍物信息，利用深度学习模型对采集的信息进行处理，得到无人驾驶矿车的最佳行驶路径，无人驾驶矿车按照预先设置好的最佳行驶路径进行行驶。但是，当遇到突发状况时，无人驾驶矿车不能提前规划避障路径，容易导致无人驾驶矿车出现安全问题。

技术实现思路

[0004]为了解决无人驾驶矿车按照预先设置好的最佳行驶路径进行行驶遇到突发状况时，无人驾驶矿车不能提前规划避障路径的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]获取无人驾驶矿车的至少两条初始规划路径及其特征信息，利用无人驾驶矿车在当前时刻的行驶信息，获取下一时刻的预测行驶信息；
[0006]根据无人驾驶矿车的预测行驶信息、目的地的位置信息、每条初始规划路径的特征信息以及每条初始规划路径上障碍物的位置信息，确定每条初始规划路径的损失评价指标；
[0007]根据无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息与每条初始规划路径上障碍物的位置信息得到无人驾驶矿车的影响度向量，根据无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息与目的地的位置信息得到无人驾驶矿车的吸引度向量，根据影响度向量和吸引度向量将初始规划路径划分为候选规划路径和其他规划路径；
[0008]根据候选规划路径和其他规划路径对应的损失评价指标确定最佳避障路径。
[0009]优选地，所述获取无人驾驶矿车的至少两条初始规划路径及其特征信息具体为：
[0010]利用路径规划算法获取无人驾驶矿车对应的至少两条初始规划路径；
[0011]在每条初始规划路径上，将距离无人驾驶矿车预设长度的位置处记为采样点，同时在无人驾驶矿车和采样点之间等间隔获取预设数量个检测点；
[0012]初始规划路径的特征信息包括初始规划路径上采样点的位置信息与每个检测点在初始规划路径上的曲率。
[0013]优选地，所述根据影响度向量和吸引度向量将初始规划路径划分为候选规划路径
和其他规划路径具体为：
[0014]以无人驾驶矿车在当前时刻的位置与目的地所在位置的连线为中间线，以无人驾驶矿车在当前时刻的位置为圆心，以中间线为半径，以预设角度为圆心角，获取对应的扇形区域，构成无人驾驶矿车在当前时刻的视野范围；所述扇形区域关于中间线对称；
[0015]在视野范围内，计算所有障碍物对应的影响度向量之和得到综合影响度向量；计算综合影响度向量与吸引度向量之和得到无人驾驶矿车的目标行驶向量；
[0016]将目标行驶向量对应的方向与水平向右方向的夹角记为第一夹角，获取初始规划路径上采样点与无人驾驶矿车在当前时刻所在位置之间的连线线段，将连线线段与水平向右方向的夹角记为初始规划路径对应的第二夹角；
[0017]获取第一夹角与第二夹角之间差值绝对值的最小值对应的初始规划路径，记为候选规划路径；将除候选规划路径外的初始规划路径记为其他规划路径。
[0018]优选地，所述根据无人驾驶矿车的预测行驶信息、目的地的位置信息、每条初始规划路径的特征信息以及每条初始规划路径上障碍物的位置信息，确定每条初始规划路径的损失评价指标，具体包括：
[0019]对于任意一条初始规划路径，根据无人驾驶矿车的预测行驶信息、目的地位置信息、无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息以及采样点的位置信息得到第一特征系数；根据初始规划路径上采样点的位置信息和障碍物的位置信息得到第二特征系数；根据初始规划路径上检测点对应的曲率得到第三特征系数；
[0020]对第一特征系数、第二特征系数和第三特征系数进行加权求和，得到初始规划路径的损失评价指标。
[0021]优选地，所述损失评价指标的计算公式具体为：
[0022];
[0023];
[0024];
[0025];
[0026]其中，表示初始规划路径a的损失评价指标，表示无人驾驶矿车在下一时刻预测行驶时的航向角，表示初始规划路径a上的采样点与当前时刻无人驾驶矿车所在位置之间的连线线段与水平向右方向的夹角角度，表示初始规划路径a上的采样点与目的地所在位置之间的连线线段与水平向右方向的夹角角度，表示初始规划路径a上采样点到第i个障碍物之间的距离，min( )表示求最小值的函数，n表示初始规划路径a上障碍物的数量，表示初始规划路径a上检测点的数量，m表示第m个检测点，表示初始规划路径a上第m个检测点的曲率，、和为权重系数，π为圆周率，ε为超参数，为第一特征系数，为第二特征系数，为第三特征系数。
[0027]优选地，所述根据候选规划路径和其他规划路径对应的损失评价指标确定最佳避障路径具体为：
[0028]当候选规划路径对应的损失评价指标小于或等于评价指标阈值时，将候选规划路
径确定为最佳避障路径；
[0029]当候选规划路径对应的损失评价指标大于评价指标阈值时，将损失评价指标的最小值对应的其他规划路径确定为最佳避障路径。
[0030]优选地，所述评价指标阈值的获取方法具体为：
[0031]将候选规划路径对应的损失评价指标与所有其他规划路径对应的损失评价指标按照从小到大的顺序进行排列，按照排列顺序，将第n个损失评价指标作为评价指标阈值；其中，，且n为正整数，N为候选规划路径和其他规划路径的总条数。
[0032]优选地，所述根据无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息与每条初始规划路径上障碍物的位置信息得到无人驾驶矿车的影响度向量具体为：
[0033]对于路径上任意一个障碍物，该障碍物对无人驾驶矿车的影响度向量的方向为障碍物所在位置到无人驾驶矿车在当前时刻的位置的方向；
[0034]获取无人驾驶矿车在当前时刻的位置与该障碍物所在位置之间的距离，记为第一路径距离；
[0035]当第一路径距离大于或等于预设的最大路径距离时，障碍物对应的影响度向量的大小取值为第一预设值；所述第一预设值的取值大于等于0且小于0.1；
[0036]当第一路径距离小于预设的最大路径距离时，基于第一路径距离得到障碍物对应的影响度向量的大小，所述第一路径距离与影响度向量的大小之间的关系为负相关关系。
[0037]优选地，所述根据无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息与目的地的位置信息得到无人驾驶矿车的吸引度向量具体为：
[0038]吸引度向量的方向为无人驾驶矿车在当前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取无人驾驶矿车的至少两条初始规划路径及其特征信息，利用无人驾驶矿车在当前时刻的行驶信息，获取下一时刻的预测行驶信息；根据无人驾驶矿车的预测行驶信息、目的地的位置信息、每条初始规划路径的特征信息以及每条初始规划路径上障碍物的位置信息，确定每条初始规划路径的损失评价指标；根据无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息与每条初始规划路径上障碍物的位置信息得到无人驾驶矿车的影响度向量，根据无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息与目的地的位置信息得到无人驾驶矿车的吸引度向量，根据影响度向量和吸引度向量将初始规划路径划分为候选规划路径和其他规划路径；根据候选规划路径和其他规划路径对应的损失评价指标确定最佳避障路径。2.根据权利要求1所述的一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法，其特征在于，所述获取无人驾驶矿车的至少两条初始规划路径及其特征信息具体为：利用路径规划算法获取无人驾驶矿车对应的至少两条初始规划路径；在每条初始规划路径上，将距离无人驾驶矿车预设长度的位置处记为采样点，同时在无人驾驶矿车和采样点之间等间隔获取预设数量个检测点；初始规划路径的特征信息包括初始规划路径上采样点的位置信息与每个检测点在初始规划路径上的曲率。3.根据权利要求2所述的一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法，其特征在于，所述根据影响度向量和吸引度向量将初始规划路径划分为候选规划路径和其他规划路径具体为：以无人驾驶矿车在当前时刻的位置与目的地所在位置的连线为中间线，以无人驾驶矿车在当前时刻的位置为圆心，以中间线为半径，以预设角度为圆心角，获取对应的扇形区域，构成无人驾驶矿车在当前时刻的视野范围；所述扇形区域关于中间线对称；在视野范围内，计算所有障碍物对应的影响度向量之和得到综合影响度向量；计算综合影响度向量与吸引度向量之和得到无人驾驶矿车的目标行驶向量；将目标行驶向量对应的方向与水平向右方向的夹角记为第一夹角，获取初始规划路径上采样点与无人驾驶矿车在当前时刻所在位置之间的连线线段，将连线线段与水平向右方向的夹角记为初始规划路径对应的第二夹角；获取第一夹角与第二夹角之间差值绝对值的最小值对应的初始规划路径，记为候选规划路径；将除候选规划路径外的初始规划路径记为其他规划路径。4.根据权利要求2所述的一种复杂天气下无人驾驶矿车自主避障方法，其特征在于，所述根据无人驾驶矿车的预测行驶信息、目的地的位置信息、每条初始规划路径的特征信息以及每条初始规划路径上障碍物的位置信息，确定每条初始规划路径的损失评价指标，具体包括：对于任意一条初始规划路径，根据无人驾驶矿车的预测行驶信息、目的地位置信息、无人驾驶矿车在当前时刻的位置信息以及采样点的位置信息得到第一特征系数；根据初始规划路径上采样点的位置信息和障碍物的位置信息得到第二特征系数；根据初始规划路径上检测点对应的曲率得到第三特征系数；对第一特征系数、第二特征系数和第三特征系数进行加权求和，得到初始规划路径的

【专利技术属性】
技术研发人员：杨扬，胡心怡，
申请(专利权)人：上海伯镭智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：