不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法技术

本发明专利技术提供一种不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法，首先，将履带式动力学模型分为可建模部分与未建模部分，将同样的控制量施加到两种模型中，得到数据集并进行在线学习超参数，利用学习到的均值拟合到轨迹规划器中的动力学约束中；然后，将学习到的方差引入到控制障碍函数设计中以满足避障硬约束

【技术实现步骤摘要】
不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法


[0001]本专利技术属于无人车
、
自动驾驶
，具体涉及一种不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法
。

技术介绍

[0002]随着传感
、
控制
、
计算等关键性技术的不断发展和硬件系统的升级，无人车成为智能领域的新兴产物，无人驾驶技术也成了科研界的热门研究课题；无人车又分为轮式和履带车，轮式车一般应用在结构化道路上，而在野外非结构化道路中，履带式无人车具有支撑面积大
、
接地比压低
、
牵引附着性能好
、
不易出现打滑
、
转弯半径小
、
能够克服行走地面不平度与良好的自复位与越障能力等优点，比轮式车更具有优势，所以常被应用于农业
、
搜救
、
军事
、
消防
、
林业
、
采矿和行星探索这些等领域；智能履带车辆作为工程车辆技术的重要方向，研究更安全
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法，其特征在于：首先，将履带式动力学模型分为可建模部分与未建模部分，在此基础上，将同样的控制量施加到两种模型中，得到两种模型的状态量差值作为数据集并进行在线学习超参数得到高斯回归模型，利用学习到的均值来拟合到轨迹规划器中的动力学约束中；然后，将学习到的方差引入到控制障碍函数设计中以满足避障硬约束；再将动力学约束和避障硬约束联合轨迹规划建立代价函数进行优化求解，实现履带式车辆在不精确模型下实现轨迹规划和安全避障
。2.
根据权利要求1所述的不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法，其特征在于：通过高斯回归模型得到的均值拟合到未知动力学中，使轨迹规划满足动力学约束并设置在非线性规划问题中的硬约束，并将轨迹规划的目标设计为代价函数并作为软约束
。3.
根据权利要求1所述的不确定模型下履带车轨迹规划与安全避障模型的设计方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一：履带车辆建模和轨迹规划代价函数的建立首先，将履带式动力学模型分为可建模部分与未建模部分，在此基础上，将同样的控制量施加到两种模型中，得到两种模型的状态量差值，以当前状态量和控制量为输入，两种模型下一时刻状态量差值作为输出得到数据集并进行在线学习超参数，然后根据轨迹规划的目标建立代价函数；步骤二：未知动力学约束满足的设计在步骤一将履带车模型分为建模部分和未建模部分的基础上，将时变模型作为未知动力学部分，通过高斯回归模型拟合两种模型的误差，同时计算模型预测控制时域内的均值和方差，将高斯回归预测时域内输出的均值补偿到已知模型中作为动力学约束；步骤三：概率型状态量下控制障碍函数的避障约束设计对于在步骤二中得到预测时域内的均值和方差，引入放缩型控制障碍函数约束方法实现确定型避障；通过卡法分布的分位数函数将概率型状态量变为确定型约束，将方差通过卡方分布的性质引入到控制障碍函数中，将一个概率型区间的状态量约束转为一个确定型避障硬约束，以实现在满足动力学约束和避障约束的前提下进行非线性模型预测控制优化求解
。4.
根据权利要求3所述的不确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄捷，张柯，陈宇韬，黄景丽，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：