一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，首先，确定当前多台车辆在规划地图中的位置、规划任务的起点终点与当前车辆运动状态；然后，规划每台单车路径，根据当前环境信息，确定可执行的单车路径规划，生成单车可执行路径结果；再确定多车路径冲突位置，根据单车路径结果，确定在同一时空中多车间可能发生冲突的时空位置；在单车路径结果中，基于车身位置，在多车路径冲突位置添加约束信息；对多车搜索任务进行分组，基于路径信息与碰撞信息，对多辆车进行不同的分组；最后，对同一分组执行多车路径搜索；对同一组的多车，基于碰撞信息与所述约束信息，执行多车路径搜索，得到多车路径的无碰撞路径结果。得到多车路径的无碰撞路径结果。得到多车路径的无碰撞路径结果。

【技术实现步骤摘要】
一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法


[0001]本专利技术属于路径规划
，具体涉及一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法。

技术介绍

[0002]在工业和商业场景中，单个车辆的路径和轨迹规划问题已经得到广泛研究。但是，现在越来越多的应用需要多个车辆进行协同规划，这在任务规划、自主定位、路径规划、轨迹规划和运动控制等领域都会面临求解规模过大或求解维度上升过快的问题，导致难以建模和求解。研究多个运输无人车协同路径规划技术，有助于解决智能物流行业多车封闭环境中运输效率低的问题。
[0003]传统的多车路径规划方法通常采用图搜索规划方法，要避免多车之间的碰撞，需要定义不同类型的冲突，如顶点冲突和边冲突，并使用固定的约束方法来避免规划目标之间的冲突。然而，这些算法没有考虑非完整运动学约束的车辆模型。
[0004]考虑非完整运动学约束后，空间可行搜索区域缩小，随规划数量增多节点展开复杂度较高，求解效率较低，需要采用更加高效的方法来解决问题。同时需要平衡路径规划的质量和时间成本。
[0005]因此，非完整运动学约束多车路径规划方法需要采用合理的搜索加速策略，尽量减少避碰节点的展开，在集中规划的层面加速求解多机路径搜索问题。

技术实现思路

[0006]为解决现有技术的不足，能使多车在同一场地同时运行且无冲突到达各自目的地，并实现求解效率更高、规划结果接近总体行程最短路径的目的，本专利技术采用如下的技术方案：
[0007]一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，包括如下步骤：
[0008]步骤S1：确定当前多台车辆在规划地图中的位置、规划任务的起点终点与当前车辆运动状态；
[0009]采用多传感器，获取车辆周围的环境信息，同时利用先验地图中的路网信息，对车辆的运动状态信息进行估计和预测，确定多台车辆在规划地图中的位置和所需执行的任务起点、终点和行驶路径；用多种传感器技术可以提高环境感知的精度和鲁棒性，同时结合先验地图可以减少传感器噪声和环境干扰对规划结果的影响，从而实现更加准确、可靠和实用的规划路径设计；
[0010]步骤S2：规划每台单车路径；根据当前环境信息，确定可执行的单车路径规划，生成单车可执行路径结果；
[0011]步骤S3：确定多车路径冲突位置；根据单车路径结果，确定在同一时空中多车间可能发生冲突的时空位置；
[0012]步骤S4：在单车路径结果中，基于车身位置，在多车路径冲突位置添加约束信息；
[0013]步骤S5：对多车搜索任务进行分组；基于路径信息与碰撞信息，对多辆车进行不同的分组；
[0014]步骤S6：对同一分组执行多车路径搜索；对同一组的多车，基于碰撞信息与所述约束信息，执行多车路径搜索，得到多车路径的无碰撞路径结果。
[0015]进一步地，所述步骤S2中，以单车路径规划为例，通常需要考虑车辆行驶时的碰撞和避障，因此需要计算出车身在不同方向、不同位置时的占位空间范围，为了避免每次计算占位空间带来的性能损耗，提高路径规划的效率和实用性，在碰撞检测中，使用离线车身位置表，根据车体的形状和地图投影占位空间，确定车身在不同方向旋转时占据地图的空间范围；
[0016]所述步骤S4中，基于离线车身位置表在冲突位置添加约束；针对有冲突的两辆车，分别基于当前路径点位置做离线车身位置表的查找，确定当前车体所占规划地图空间范围；将该时间步长的时空位置约束添加到另外一辆车的单车路径规划中，作为采样禁区。
[0017]通过这种方式，可以将待解决的路径冲突点作为约束条件加入到路径规划过程中，确保多辆车在规划路径时能够避免可能的冲突，从而保证多车能够协同运动，并且在行驶过程中保持安全。
[0018]进一步地，确定车体旋转中心，以车体后轮连线中点位置为旋转中心，按照一定的离散角度步长对车身进行旋转，将每个离散位置对于规划地图的空间坐标值记入离线车身位置表，基于离线车身位置表，根据当前车身位置及朝向角快速查找，能够计算出当前车身占据规划地图的空间范围。即预先将车身在不同方向、不同位置时的占位空间范围计算出来，并记录在离线车身位置表中，再根据当前车身位置及朝向角在离线车身位置表中查找，即可快速得到当前位置下的占位空间范围。
[0019]进一步地，所述步骤S5中，路径信息是基于多辆车已有的单车路径结果的路径特征信息；碰撞信息包括在前述方法流程中的每辆车发生路径冲突的数量和冲突位置信息等特征信息；基于路径信息与碰撞信息做多车分组包括：根据路径信息和碰撞信息得到综合代价，通过综合代价函数进行评估，评估后，根据总车辆数、分组数与各条路径的代价值来做出分组，所述综合代价包括车辆的预设通行优先级、单车路径结果发生碰撞频次、自车与他车路径的距离耦合程度。
[0020]进一步地，所述步骤S5中，将多辆车按照冲突程度分成多个组，在每个组内执行多机路径规划如下：
[0021]基于单车路径结果与相应的时间步长，对各个路径之间的冲突程度进行评估，评估的方法可以是计算路径之间的欧几里得距离，或者基于路径点的包含关系来确定冲突程度；
[0022]将冲突程度较低的车辆聚类为一组，为了保证聚类的优先级，可以根据单车路径结果的长度来划分，可以根据起点终点距离较远或中间障碍物较多，导致单车规划路径较长的情况，确定单车路径最长的车辆作为优先级最高的规划；然后以该优先级较高的路径作为参考，寻找与其空间耦合程度最低的车辆，将其划分到同一组中；
[0023]对后续路径再取路径长度较长的，再执行相同的聚类操作，直到所有路径分组完成为止。
[0024]进一步地，所述步骤S6中基于碰撞信息与约束信息执行多车路径搜索包括：每辆
单车对有碰撞的路径点设置约束后，会再执行在带约束下的步骤S2单车路径规划，生成新的单车路径结果；然后再执行步骤S3与步骤S4，直到所有单车路径结果在步骤S3中无任何车辆的路径在任何位置有冲突发生，则停止多车路径搜索。
[0025]所述步骤S6中的多车路径搜索，基于将空间离散化为栅格，然后做基于栅格地图构建图搜索算法与搜索中的约束条件，最终求出搜索后无碰撞的路径组。
[0026]进一步地，所述步骤S2中的路径规划的方法，首先基于车体运动学模型，对二维平面进行离散化处理，离散程度根据车辆运动学特征进行选择，并非固定大小，将路径规划转化为在图中多个路径点的采样，在采样过程中，考虑车辆的运动学特性和环境信息，避开车体不可通行区域，采样拓展步长根据环境信息进行调整，以取得最优路径结果；采样点选择包括图搜索和/或概率剪枝，对采样节点进行不同优先级选择和/或剪枝，以取得设定路径目标下的最优路径结果，搜索策略将会考虑到车辆的运动学特性、道路等级、凸起和凹陷地形等因素，以选择最合适的路径。
[0027]进一步地，所述步骤S2中采用启发式图搜索，首先，将离散后的空间构成一个有向图结构；然后，根据启发式算法，在搜索过程中通过引入估价函数，即将当前节点到终点的路径长度估计值加入节点评价函数，以达到快速本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：确定当前多台车辆在规划地图中的位置、规划任务的起点终点与当前车辆运动状态；步骤S2：规划每台单车路径；根据当前环境信息，确定可执行的单车路径规划，生成单车可执行路径结果；步骤S3：确定多车路径冲突位置；根据单车路径结果，确定在同一时空中多车间可能发生冲突的时空位置；步骤S4：在单车路径结果中，基于车身位置，在多车路径冲突位置添加约束信息；步骤S5：对多车搜索任务进行分组；基于路径信息与碰撞信息，对多辆车进行不同的分组；步骤S6：对同一分组执行多车路径搜索；对同一组的多车，基于碰撞信息与所述约束信息，执行多车路径搜索，得到多车路径的无碰撞路径结果。2.根据权利要求1所述的一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，其特征在于：所述步骤S2中，在碰撞检测中，使用离线车身位置表，根据车体的形状和地图投影占位空间，确定车身在不同方向旋转时占据地图的空间范围；所述步骤S4中，基于离线车身位置表在冲突位置添加约束；针对有冲突的两辆车，分别基于当前路径点位置做离线车身位置表的查找，确定当前车体所占规划地图空间范围；将该时间步长的时空位置约束添加到另外一辆车的单车路径规划中，作为采样禁区。3.根据权利要求2所述的一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，其特征在于：确定车体旋转中心，按照一定的离散角度步长对车身进行旋转，将每个离散位置对于规划地图的空间坐标值记入离线车身位置表，基于离线车身位置表，根据当前车身位置及朝向角快速查找，能够计算出当前车身占据规划地图的空间范围。4.根据权利要求1所述的一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，其特征在于：所述步骤S5中，路径信息是基于多辆车已有的单车路径结果的路径特征信息；碰撞信息包括每辆车发生路径冲突的数量和冲突位置信息；基于路径信息与碰撞信息做多车分组包括：根据路径信息和碰撞信息得到综合代价，通过综合代价函数进行评估，评估后，根据总车辆数、分组数与各条路径的代价值来做出分组，所述综合代价包括车辆的预设通行优先级、单车路径结果发生碰撞频次、自车与他车路径的距离耦合程度。5.根据权利要求1所述的一种非结构化封闭环境中多车协同路径规划方法，其特征在于：所述步骤S5中，将多辆车按照冲突程度分成多个组，在每个组内执行多机路径规划如下：基于单车路径结果与相应的时间步长，对各个路径之间的冲突程度进行评估；将冲突程度较低的车辆聚类为一组，根据单车路径结果的长度来划分，根据起点终点距离较远或中间障碍物较多，导致单车规划路径较长的情况，确定单车路径最长的车辆作为优先级最高的规划；然后以该优先级较高的路径作为参考，寻找与其空间耦合程度最低的车辆，将其划分到同一组中；对后续路径再取路径长度较长的，再执行相同的聚类操作，直到所有路径分组完成为止。

【专利技术属性】
技术研发人员：王进，刘伟隆，陆国栋，于欢，郑植，张科文，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：