本申请提供一种基于履带车的路径规划方法及系统，包括：获取履带车周围环境信息，并基于环境信息生成城市道路地图；基于城市道路地图规划出履带车从当前坐标到给定坐标的最短路径，得到预设路径；基于履带车的运动学约束，根据转向角度阈值和关键点距离两个阈值提取符合条件的路径关键点，利用贝塞尔曲线或B样条曲线平滑路径；当原有规划的路径无法前进时，无人车根据路径评估分值重新规划出一条从当前点开始并满足路网约束的新路径；如果履带车未知动态障碍物，采用人工势场法APF进行动态避碰。本申请可以快速判断预设路径的可行性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于履带车的路径规划方法及系统
[0001]本申请涉及道路检测
，特别涉及一种基于履带车的路径规划方法及系统。
技术介绍
[0002]近年来，由于疫情扩散、突发自然灾害等导致的大规模人流聚集事件增多，针对关键区域巡查、安全隐患排查以及灾区应急救援等复杂任务的安全性、有效性和实时性提出了更加严苛的要求。针对长时程的复杂任务，人机混合编队、机器人伴随协同运作将显著减少人力成本，扩大覆盖范围并提高执行效率。针对复杂动态环境下专业人员领航，伴随机器人负重协作/机动跟随的工作模式，需要实时感知、理解周围环境，包括各类障碍物、非结构地形等，需要准确捕捉领航人员位置、运动趋势等时变目标信息，并以此为基础实现复杂障碍的安全避让和特定目标的稳定跟踪，为提高复杂任务/环境下人机系统的协同能力和运行效率提供支撑。
[0003]而现有技术中，基于履带车的路径规划大都不能存在路径更新不及时的问题，且其路径判断无法做到基于多项因素适用于不同的工况环境，很容易影响履带车的行进速率
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种基于履带车的路径规划方法及系统，可用于解决履带车路径规划更新不及时的技术问题。
[0005]本申请提供一种基于履带车的路径规划方法，方法包括：
[0006]步骤S110，获取履带车周围环境信息，并基于环境信息生成城市道路地图；
[0007]步骤S120，基于城市道路地图规划出履带车从当前坐标到给定坐标的最短路径，得到预设路径；
[0008]步骤S130，基于履带车的运动学约束，根据转向角度阈值和关键点距离两个阈值提取符合条件的路径关键点，利用贝塞尔曲线或B样条曲线平滑路径；
[0009]步骤S140，当原有规划的路径无法前进时，无人车根据路径评估分值重新规划出一条从当前点开始并满足路网约束的新路径；
[0010]步骤S150，如果履带车未知动态障碍物，采用人工势场法APF进行动态避碰。
[0011]可选的，获取履带车周围环境信息，并基于环境信息生成城市道路地图，包括：
[0012]S111，获取障碍物层，构建2D概率栅格地图：
[0013]进行三维空间向二维空间的映射操作；点云分割后，过滤无效点和过远的点，在每个竖直方向的点云中选取最近的点，作为三维空间点云到二维平面的映射；
[0014]将三维空间点云的坐标变换到世界坐标系下，通过Bresenham划线法构建并维护一张二维概率栅格地图；
[0015]初始化地图点位50，表示此点状态未被观测，设定观测值占据状态为增量5，空闲状态增量为
‑
5；
[0016]S112，获取路径关键点的高度信息层：
[0017]基于可通行路径获取的地面高度信息，并将高度信息更新到场景地图；场景地图中每一个节点中的高程值代表着一个范围内的高度信息平均值。
[0018]可选的，基于城市道路地图规划出履带车从当前坐标到给定坐标的最短路径，得到预设路径，包括：
[0019]在FieldD*算法中引入双向搜索策略，从终点开始，以结构相同的代价函数向起点扩展；引入局部动态搜索窗口对两条路径当前搜索节点的距离进行判断，当距离小于某个特定阈值时终止双向搜索；
[0020]利用FieldD*算法从一个搜索节点到另一个搜索节点的剩余路径规划，结合并行计算。
[0021]可选的，当原有规划的路径无法前进时，无人车根据路径评估分值重新规划出一条从当前点开始并满足路网约束的新路径，包括：
[0022]对FieldD*的重规划能力进行改进，使用熵权法进行多目标路径重规划。建立基于时间最短、能量最低和安全系数最高3个子目标的路径重规划选择模型；
[0023]依据各个指标的变异情况，运用模糊的综合评价矩阵和各个因素输出的信息熵计算出各个指标的熵值，其次采用熵权方法对指标进行修正，最后得到指标权重。
[0024]可选的，在步骤S140中，修改FieldD*的代价函数，采用由路径长度代价、行驶安全代价和车体移动消耗代价组成的代价函数，根据不同环境选择不同的代价组合；
[0025]采用以下公式进行计算路径评估分值：
[0026]x＝a1*s+a2*l+a3*d
[0027]其中，x为路径评估分值，s为路径长度代价，l为车体消耗代价，d为行驶安全代价，a1为路径长度代价的权重值，a2为车体消耗代价的权重值，a3为行驶安全代价的权重值。
[0028]可选的，如果履带车未知动态障碍物，采用人工势场法APF进行动态避碰，包括：
[0029]增强周围障碍物的斥力，而削弱目标点的引力以进行避障；
[0030]采用以下方法确定引力场和斥力场大小：
[0031]改进引力场函数：
[0032]式中η代表引力场耦合强度；q代表机器人位置；q
g
代表目标点位置；ρ(q,q
g
)代表机器人和目标点之间的距离，方向从机器人位置指向目标点位置；d
g
代表机器人和目标点的距离阈值；
[0033]改进斥力场函数：
[0034][0035]式中，k代表斥力场耦合强度；q代表机器人位置；q
obs
代表障碍物位置；ρ(q,q
obs
)代表机器人和障碍物之间的距离，方向从障碍物位置指向机器人位置；ρ0代表斥力势场的最
大影响距离，n为系数。
[0036]本申请还提供一种基于履带车的路径规划系统，系统包括：数据获取模块，路径更新模块，路径更新模块以及数据获取模块；
[0037]数据获取模块，用于获取履带车周围环境的动态变化；
[0038]路径更新模块，用于基于动态变化更新场景地图；以及基于更新后的场景地图重新规划履带车从当前坐标到给定坐标的最短路径，以得到预设路径；
[0039]路径更新模块，用于基于预设路径和当前坐标，以节点代价函数为基础逐渐向给定坐标行进，以获取第一搜索节点；还用于基于预设路径和给定坐标，以节点代价函数为基础逐渐向当前坐标行进，以获取第二搜索节点；还用于通过局部动态搜索窗口对第一搜索节点和第二搜索节点进行路径判断；还用于提取预设路径中的路径关键点，并利用贝塞尔曲线或B样条曲线平滑预设路径；还用于环境变化时重新规划新路径；还用于遇到动态障碍物，通过改人工势场法规避动态障碍物；
[0040]分值评估模块，用于基于预设路径获取路径长度代价、车体消耗代价和行驶安全代价，并根据路径长度代价、车体消耗代价和行驶安全代价进行归一化加权求和得到路径评估分值。
[0041]相对于现有技术，本申请至少具有如下优点或有益效果：
[0042]1、该基于履带车的路径规划方法增加了履带车运动学约束，根据转向角度阈值和关键点距离阈值来提取符合条件的路径关键点，然后利用贝塞尔曲线或B样条曲线平滑路径，以降低线性插值造成的航向抖动。
[0043]2、该基于履带车的路径规划方法可以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于履带车的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S110，获取履带车周围环境信息，并基于环境信息生成城市道路地图；步骤S120，基于城市道路地图规划出履带车从当前坐标到给定坐标的最短路径，得到预设路径；步骤S130，基于履带车的运动学约束，根据转向角度阈值和关键点距离两个阈值提取符合条件的路径关键点，利用贝塞尔曲线或B样条曲线平滑路径；步骤S140，当原有规划的路径无法前进时，无人车根据路径评估分值重新规划出一条从当前点开始并满足路网约束的新路径；步骤S150，如果履带车未知动态障碍物，采用人工势场法APF进行动态避碰。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取履带车周围环境信息，并基于环境信息生成城市道路地图，包括：S111，获取障碍物层，构建2D概率栅格地图：进行三维空间向二维空间的映射操作；点云分割后，过滤无效点和过远的点，在每个竖直方向的点云中选取最近的点，作为三维空间点云到二维平面的映射；将三维空间点云的坐标变换到世界坐标系下，通过Bresenham划线法构建并维护一张二维概率栅格地图；初始化地图点位50，表示此点状态未被观测，设定观测值占据状态为增量5，空闲状态增量为
‑
5；S112，获取路径关键点的高度信息层：基于可通行路径获取的地面高度信息，并将高度信息更新到场景地图；场景地图中每一个节点中的高程值代表着一个范围内的高度信息平均值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于城市道路地图规划出履带车从当前坐标到给定坐标的最短路径，得到预设路径，包括：在Field D*算法中引入双向搜索策略，从终点开始，以结构相同的代价函数向起点扩展；引入局部动态搜索窗口对两条路径当前搜索节点的距离进行判断，当距离小于某个特定阈值时终止双向搜索；利用Field D*算法从一个搜索节点到另一个搜索节点的剩余路径规划，结合并行计算。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当原有规划的路径无法前进时，无人车根据路径评估分值重新规划出一条从当前点开始并满足路网约束的新路径，包括：对Field D*的重规划能力进行改进，使用熵权法进行多目标路径重规划。建立基于时间最短、能量最低和安全系数最高3个子目标的路径重规划选择模型；依据各个指标的变异情况，运用模糊的综合评价矩阵和各个因素输出的信息熵计算出各个指标的熵值，其次采用熵权方法对指标进行修正，最后得到指标权重。5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：单梁，丁乐，王浩鹏，高业林，王凤琛，戚志东，颜建虎，李军，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。