一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法技术

一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，结合惯性测量单元、里程计信息和巡检无人车传回的激光雷达参数信息，采样得到巡检无人车的速度V

【技术实现步骤摘要】
一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法


[0001]本专利技术涉及巡检无人车避障
，具体涉及一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法。

技术介绍

[0002]无人车路径规划就是在综合考虑行驶时间、速度和安全等因素的前提下，为无人车规划出最优的行驶轨迹。无人车为了完成在复杂道路上的安全行驶，其自主移动能力是其基础，其中路径规划和导航是保证无人车自主移动能力的核心算法，是体现车辆智慧水平的关键所在。
[0003]实时避障技术是自动驾驶无人车研究的一个重要领域，是实现无人车自主导航与避障的关键技术，其主要的任务就是让无人车能够在动态环境中快速的规避运动的障碍物，以保证无人车行驶的高效性与安全性，其中实时避障算法是无人车动态避障的核心算法，是体现无人驾驶车辆智慧水平的关键。
[0004]在无人车实时避障算法中，动态窗口法是一种经典的实时避障算法。该算法在一定的时间间隔内对无人车的速度进行采样，并通过对无人车系统动力学和运动学的约束，以及判断采样速度在时间间隔内是否与障碍物发生碰撞，最后通过建立的评价函数寻找出一组当前状态下的最优速度反馈给执行机构，驱动无人车运动。
[0005]动态窗口法在针对静态障碍物能达到良好的避障功能，在巡检无人车导航中具有广泛的应用，该算法具有快速、高效和可靠的特点，能够在复杂环境中实现机器人的自主导航。
[0006]但是在动态环境下该方法的避障能力明显不足，容易出现规划的路径是局部最优解，导致巡检无人车无法到达目标点；在处理高速运动的情况时，容易出现路径跟踪误差，导致巡检无人车的运动不稳定。

技术实现思路

[0007]针对上述的技术问题，本技术方案提供了一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，在实现自动避障及其路径规划过程中添加了对动态障碍物的模型预测，判断巡检无人车与动态障碍物是否会碰撞，若可能碰撞时预测了巡检无人车与动态障碍物发生碰撞时的碰撞点，且优化了巡检无人车的行进方向和速度来实现巡检无人车的自动避障，添加了新的评定函数来对巡检无人车与动态障碍物二者的合速度进行评定，对生成的路径进行了评定选择其生成的路径中最优的路径，判断其是否在实现自主避障、路径规划的前提下到达目标点，若达到目标点且能实现自动避障则选取最优路径，没有到达目标点或路径规划过程中发生碰撞则重新进行路径规划；能有效的解决上述问题。
[0008]本专利技术通过以下技术方案实现：
[0009]一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，通过实现机器人操作系统与底盘STM32单片机之间的相互通信，来实现树莓派4b与巡检无人车之间的数据信息传
递；再结合惯性测量单元、里程计信息和巡检无人车传回的激光雷达参数信息，采样得到巡检无人车的速度V
c
；巡检无人车通过激光雷达探头持续的向四周发射激光并在接触到障碍物后返回激光，采样得到动态障碍物的速度V
b
；判断巡检无人车与动态障碍物是否存在碰撞的可能，当存在碰撞的可能性时找出碰撞点，优化巡检无人车的行进速度和方向；利用动态窗口法随机生成若干条巡检无人车的运动路径，在得到的若干条路径中通过评定函数对每条路径进行评价；对巡检无人车遍历到终点时所生成的最终路径进行判断，当最终路径趋近于全局路径时，当实现自主避障即生成的最终路径没有与动态障碍物发生碰撞时，生成的最终路径则为最优路径；具体的操作步骤为：
[0010]步骤1：巡检无人车底盘上安装有用于接收和发送控制指令的STM32单片机，巡检无人车底盘的四个车轮处各安装了一个转速测量单元，用于获取巡检无人车在行进过程中各车轮的转速n；通过实现机器人操作系统ROS与底盘STM32单片机之间的相互通信，来实现树莓派4b与巡检无人车之间的数据信息传递，机器人操作系统在结合惯性测量单元IMU、里程计信息和巡检无人车传回的激光雷达参数信息，采样得到巡检无人车的速度V
c
；
[0011]步骤2：在巡检无人车的车顶中心位置安装了激光雷达，巡检无人车在行进过程中雷达探头持续的向四周发射激光，并在接触到障碍物后返回激光，记录动态障碍物随时间变化的位置信息，采样得到动态障碍物的速度V
b
；
[0012]步骤3：判断巡检无人车与动态障碍物在行进过程中是否存在碰撞的可能性，当存在碰撞的可能性时找出碰撞点，优化巡检无人车的行进速度和方向，使得巡检无人车在行进过程中避开可能发生碰撞的点，从而实现巡检无人车局部的自主避障和路径规划；
[0013]步骤4：根据巡检无人车的速度、位姿参数信息以及周围的环境信息生成巡检无人车的动态窗口，利用动态窗口法随机生成若干条巡检无人车的运动路径，在得到的若干条路径中通过评定函数对每条路径评价；
[0014]步骤5：获取最优路径，对巡检无人车遍历到终点时所生成的最终路径进行判断，当最终路径趋近于全局路径时，当实现自主避障即生成的最终路径没有与动态障碍物发生碰撞时，此时生成的最终路径为最优路径；
[0015]步骤6：结束路径规划。
[0016]进一步的，步骤1所述的采样得到巡检无人车的速度V
c
，具体的操作方式为：已知巡检无人车的速度与底盘各轮子间的速度有直接联系，同时底盘在转向时角速度也会影响到巡检无人车的速度和行进方向，所以巡检无人车的运动实际上受到三个方向上的牵引力，将其分解为三个方向上的速度矢量，以车轮轴心运动的速度矢量车轮轴心沿垂直于的方向的速度矢量巡检无人车的速度矢量已知巡检无人车的车轮半径为R，转速为n,矢量沿x、y轴正方向为正，转向时的角速度w沿逆时针方向为正，具体公式如下：
[0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024][0025]C＝2πR
[0026][0027]以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：
[0028][0029][0030][0031][0032][0033][0034]同理，以轮B、轮C、轮D的轴心做平面直角坐标系：
[0035][0036][0037][0038][0039]式中，为巡检无人车的速度在x、y轴的分量，为车轮的速度在x、y轴的分量，为巡检无人车转向时线速度在x、y轴的分量；为从底盘中心指向车轮轴心的矢量；θ为巡检无人车发生转向时底盘旋转的角度；为巡检无人车发生转向时底盘旋转的角速度；C为车轮的周长；n
i
为车轮i的转速；为车轮i的速度；为车轮i的实际速度；x1为底盘中心与底盘左右边缘的间距，具体为底盘宽度的一半；x2为底盘中心与底盘上下边缘的间距，具体为底盘长度的一半；为巡检无人车的速度。
[0040]进一步的，步骤2所述的采样得到动态障碍物的速度V
b
，具体的操作方式为：为了减小误差，获取动态障碍物的速度时采用了一种结果更准确的方法，记录巡检无人车的实时位置，以巡检无人车的位置来确定动态障碍物在世界坐标系下的实时位置；设动态障碍物在世界坐标系的坐标为(x,y)，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，其特征在于：通过实现机器人操作系统与底盘STM32单片机之间的相互通信，来实现树莓派4b与巡检无人车之间的数据信息传递；再结合惯性测量单元、里程计信息和巡检无人车传回的激光雷达参数信息，采样得到巡检无人车的速度V
c
；巡检无人车通过激光雷达探头持续的向四周发射激光并在接触到障碍物后返回激光，采样得到动态障碍物的速度V
b
；判断巡检无人车与动态障碍物是否存在碰撞的可能，当存在碰撞的可能性时找出碰撞点，优化巡检无人车的行进速度和方向；利用动态窗口法随机生成若干条巡检无人车的运动路径，在得到的若干条路径中通过评定函数对每条路径进行评价；对巡检无人车遍历到终点时所生成的最终路径进行判断，当最终路径趋近于全局路径时，当实现自主避障即生成的最终路径没有与动态障碍物发生碰撞时，生成的最终路径则为最优路径；具体的操作步骤为：步骤1：巡检无人车底盘上安装有用于接收和发送控制指令的STM32单片机，巡检无人车底盘的四个车轮处各安装了一个转速测量单元，用于获取巡检无人车在行进过程中各车轮的转速n；通过实现机器人操作系统ROS与底盘STM32单片机之间的相互通信，来实现树莓派4b与巡检无人车之间的数据信息传递，机器人操作系统在结合惯性测量单元IMU、里程计信息和巡检无人车传回的激光雷达参数信息，采样得到巡检无人车的速度V
c
；步骤2：在巡检无人车的车顶中心位置安装了激光雷达，巡检无人车在行进过程中雷达探头持续的向四周发射激光，并在接触到障碍物后返回激光，记录动态障碍物随时间变化的位置信息，采样得到动态障碍物的速度V
b
；步骤3：判断巡检无人车与动态障碍物在行进过程中是否存在碰撞的可能性，当存在碰撞的可能性时找出碰撞点，优化巡检无人车的行进速度和方向，使得巡检无人车在行进过程中避开可能发生碰撞的点，从而实现巡检无人车局部的自主避障和路径规划；步骤4：根据巡检无人车的速度、位姿参数信息以及周围的环境信息生成巡检无人车的动态窗口，利用动态窗口法随机生成若干条巡检无人车的运动路径，在得到的若干条路径中通过评定函数对每条路径评价；步骤5：获取最优路径，对巡检无人车遍历到终点时所生成的最终路径进行判断，当最终路径趋近于全局路径时，当实现自主避障即生成的最终路径没有与动态障碍物发生碰撞时，此时生成的最终路径为最优路径；步骤6：结束路径规划。2.根据权利要求1所述的一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，其特征在于：步骤1所述的采样得到巡检无人车的速度V
c
，具体的操作方式为：已知巡检无人车的速度与底盘各轮子间的速度有直接联系，同时底盘在转向时角速度也会影响到巡检无人车的速度和行进方向，所以巡检无人车的运动实际上受到三个方向上的牵引力，将其分解为三个方向上的速度矢量，以车轮轴心运动的速度矢量车轮轴心沿垂直于的方向的速度矢量巡检无人车的速度矢量已知巡检无人车的车轮半径为R，转速为n,矢量沿x、y轴正方向为正，转向时的角速度w沿逆时针方向为正，具体公式如下：具体公式如下：
C＝2πR以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：以轮胎A的轴心做平面直角坐标系：同理，以轮B、轮C、轮D的轴心做平面直角坐标系：轮D的轴心做平面直角坐标系：轮D的轴心做平面直角坐标系：轮D的轴心做平面直角坐标系：式中，为巡检无人车的速度在x、y轴的分量，为车轮的速度在x、y轴的分量，为巡检无人车转向时线速度在x、y轴的分量；为从底盘中心指向车轮轴心的矢量；θ为巡检无人车发生转向时底盘旋转的角度；为巡检无人车发生转向时底
盘旋转的角速度；C为车轮的周长；n
i
为车轮i的转速；为车轮i的速度；为车轮i的实际速度；x1为底盘中心与底盘左右边缘的间距，具体为底盘宽度的一半；x2为底盘中心与底盘上下边缘的间距，具体为底盘长度的一半；为巡检无人车的速度。3.根据权利要求1所述的一种基于DWA算法改进的巡检无人车动态路径规划方法，其特征在于：步骤2所述的采样得到动态障碍物的速度V
b
，具体的操作方式为：为了减小误差，获取动态障碍物的速度时采用了一种结果更准确的方法，记录巡检无人车的实时位置，以巡检无人车的位置来确定动态障碍物在世界坐标系下的实时位置；设动态障碍物在世界坐标系的坐标为(x,y)，通过雷达探头持续地向四周发射激光并采集数据，可以获取到有限个动态障碍物在世界坐标系中的位置坐标，具体公式如下：具体公式如下：具体公式如下：式中，已知巡检无人车的速度为V
c
；x

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