一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法技术

本发明专利技术公开了一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法，首先在停车位置部署两个UWB基站，采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车区域的距离；将无人车的底部装配多个霍尔检测点的磁传感器，根据预设轨迹行驶的无人车距离停车区域达到阈值时，设置无人车驱动系统控制车体减速，当传感器有连续点输出时，无人车到达停车区域，控制无人车停车；在车辆运行方向放置一个单目相机用于对前方环境进行感知，之后再通过A*算法对障碍物进行避让，完成避让后重新回到预设线路。其有益效果：不需要UWB基站的全区域覆盖，只部署两个UWB基站，即可实现无人驾驶车与停车区域间的相对位置定位。置定位。置定位。

【技术实现步骤摘要】
一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法


[0001]本专利技术涉及无人驾驶汽车导航定位
，特别涉及一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法。

技术介绍

[0002]UWB系统定位精度高、抗干扰能力强，被广泛用于无人车的室内外定位。但对于大型室内外无人车游乐体验项目，为保证无人车的定位精度，至少部署3个坐标已知的基站，才能实现较高的定位精度。要做到游乐场全区域的覆盖，势必要部署更多的基站，提高了运营成本，增加了系统的复杂性。
[0003]磁定位导航技术不受光线等因素的影响，用于无人驾驶汽车的导航定位。目前常用的磁定位技术主要有磁力线、磁条和磁钉。磁力线与磁条都需要铺设于路面，对于人流量较大的游乐场，容易造成磁力线与磁条的损坏，使导航失效。而磁钉在地面埋设之后，无需更换，导航路径易于扩展和更改。
[0004]由于常见的固定轨迹无人车需要沿着预设路线行驶，而游乐场行人和移动物体较多，当行人或物体在无人车预设路线中，无人车的行驶会受到干扰，如果加装激光雷达或多目相机进行避障会增加额外的设备成本，为此提出了一种基于单目相机的自动避障算法，通过定位信息以及单目解算来感知障碍物信息，并使用A*算法进行轨迹重规划，使无人车能够在不增加额外设备的情况下实现全自动避障。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法，包括以下步骤：
[0007]S1：首先在停车位置部署两个UWB基站，采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车区域的距离；
[0008]S2：将无人车的底部装配多个霍尔检测点的磁传感器，根据预设轨迹行驶的无人车距离停车区域达到阈值时，设置无人车驱动系统控制车体减速，当传感器有连续点输出时，无人车到达停车区域，控制无人车停车；
[0009]S3：室外通过卫星导航确定当前汽车的位置，检测到UWB信号控制汽车减速，到达停车区的磁钉矩阵，汽车停止。
[0010]S4：在车辆运行方向放置一个单目相机用于对前方环境进行感知，通过计算轮式里程计和TOA数据推算出无人车的实际行驶距离，并与图像中的障碍物两帧之间的缩放来对障碍物进行距离估算，之后再通过A*算法对障碍物进行避让，完成避让后重新回到预设线路。
[0011]进一步地，S1：采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车区域的具体方法：
[0012]通过UWB基站测得的来自游乐场无人车的信号角度来确定直线，设无人车的坐标为(x,y)，基站A和基站B的坐标分别为(x
A
,y
A
)、(x
B
,y
B
)，则无人车的位置为
[0013][0014]根据TOA的值建立目标函数
[0015][0016]由于两个UWB基站非视距误差的存在，则两个UWB基站的非视距误差γ最大为2R
‑
L，最小值为0，由此得到无人车与基站的距离约束关系
[0017][0018]根据AOA的值建立目标函数为
[0019][0020]AOA满足约束关系
[0021][0022]根据公式(1)
‑
(4)确定的目标函数和约束条件，利用内点法求解最优化约束问题，得到无人驾驶车的坐标(x,y)。利用无人车的坐标(x,y)以及基站A和B的坐标，得到无人车到停车区域的实时距离d
[0023][0024]进一步地，S2：预设轨迹行驶的无人车距离停车区域的距离为d，与距离阈值d0比较，d0为10米，当d≤d0时，控制车体按照平滑曲线进行减速，车体速度与无人车的距离d的控制曲线关系为y＝2
x
‑
9.415
。
[0025]进一步地，S4：当相机检测到前方预定路线中有物体或行人遮挡时，则记录当前图像帧为I1，UWB定位坐标x1，之后无人车继续按照预定路线运行一段时间靠近障碍物，并记录此时的图像帧为I2，定位坐标x2，通过对两帧图像定位坐标的解算，可以得到无人车在两帧图像中的相对移动距离d，由于两个UWB基站定位会存在一定误差，再通过轮式里程计的数
据对相对移动距离做修正。
[0026]进一步地，S4：相机拍摄的两帧图像定位坐标的具体算法：
[0027]设检测到的障碍物中心点相较于世界坐标系为P(X,Y,Z)，在图像I1中的映射坐标为p1＝[u1,v1]，在图像I2中的映射坐标为p2＝[u2,v2]，世界坐标系到图像坐标的变换公式为：
[0028][0029]其中K称为相机内参矩阵，每个相机的内参数为固定值，可以通过张氏标定法获得，由于相机移动，所以在图像I1和I2之间相差一次欧式变换P2＝RP1+t，其中R为旋转矩阵，t为平移分量，那么可以设方程组：
[0030][0031]本专利技术的技术效果和优点：
[0032](1)不需要UWB基站的全区域覆盖，只部署两个UWB基站，即可实现无人驾驶车与停车区域间的相对位置定位；
[0033](2)根据无人驾驶车与停车区域间的相对位置，平稳控制减缓车速，排除紧急制动对无人驾驶车上乘客带来的安全隐患；
[0034](3)基于UWB和磁钉的停车定位方法，提高了停车定位精度，用于游乐场无轨无人驾驶车停车系统，方便乘客上下无人车，提高游乐体验效果。
附图说明
[0035]附图1为本专利技术无人车与两个UWB基站之间的距离坐标演示图；
[0036]附图2为本专利技术无人车检测控制停车流程示意框图；
[0037]附图3为本专利技术无人车避障演示图；
[0038]附图4为本专利技术无人车避障时距离坐标演示图；
[0039]附图5为本专利技术A*算法的路径规划演示图。
具体实施方式
[0040]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0041]本专利技术提供了如图1
‑
5所示的一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法，包括以下步骤：
[0042]S1：首先在停车位置部署两个UWB基站，采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车
区域的距离；采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车区域的具体方法：
[0043]通过UWB基站测得的来自游乐场无人车的信号角度来确定直线，如附图1所述，设无人车的坐标为(x,y)，基站A和基站B的坐标分别为(x
A
,y
A
)、(x
B
,y
B
)，则无人车的位置为
[0044][0045]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：首先在停车位置部署两个UWB基站，采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车区域的距离；S2：将无人车的底部装配多个霍尔检测点的磁传感器，根据预设轨迹行驶的无人车距离停车区域达到阈值时，设置无人车驱动系统控制车体减速，当传感器有连续点输出时，无人车到达停车区域，控制无人车停车；S3：室外通过卫星导航确定当前汽车的位置，检测到UWB信号控制汽车减速，到达停车区的磁钉矩阵，汽车停止；S4：在车辆运行方向放置一个单目相机用于对前方环境进行感知，通过计算轮式里程计和TOA数据推算出无人车的实际行驶距离，并与图像中的障碍物两帧之间的缩放来对障碍物进行距离估算，之后再通过A*算法对障碍物进行避让，完成避让后重新回到预设线路。2.根据权利要求1所述的一种用于游乐场无轨无人驾驶车的定位及自动避让方法，其特征在于，S1：采用TOA和AOA融合算法计算无人车离停车区域的具体方法：通过UWB基站测得的来自游乐场无人车的信号角度来确定直线，设无人车的坐标为，基站A和基站B的坐标分别为、，则无人车的位置为根据TOA的值建立目标函数
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（1）由于两个UWB基站非视距误差的存在，则两个UWB基站的非视距误差最大为，最小值为0，由此得到无人车与基站的距离约束关系
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（2）根据AOA的值建立目标函数为
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（3）AOA满足约束关系
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【专利技术属性】
技术研发人员：赵勇斌，王佶骏，冯成涛，
申请(专利权)人：江苏博人文化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：