一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法技术

本发明专利技术涉及一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法，属于自动驾驶矿车运动规划技术领域，本发明专利技术根据路径信息自动生成约束条件，无需人工设置，减少时间和人力成本的浪费；避免因人工标定速度上限产生的错标

【技术实现步骤摘要】
一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶矿车运动规划
，具体涉及一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法
。

技术介绍

[0002]目前，露天矿区的矿用车辆多采用按传统高精地图行驶的方法，其路径信息中速度限制信息的设置过程大多为在路径采集后，人工根据道路状况及驾驶经验对速度限制信息进行标定
。
然而，人工标定速度限制信息存在以下问题：
(1)
人工标定速度限制信息耗费人力资源且用时较长，在不同的非结构化道路条件下，均需要重新依靠道路状况与经验标定，且在自动驾驶矿车运输完成后可能评价标定效果不佳，需要再次重新标定和跑车验证；
(2)
人工标定速度限制信息受主观因素影响，难以保证一致性，并且可能出现数据错漏等问题；
(3)
人工标定一般为大段路径设置相同限速值，标定出的速度限制信息为阶跃速度曲线，不易于自动驾驶矿用车辆进行速度跟随
。
[0003]中国专利
CN113593022A
实现了三种地图的联动效果，适用于复杂露天矿山环境中提取出矿区地面
、
周边山体以及碎石堆等道路，但该专利技术未涉及高精地图中行驶路径限速信息的标定或生成，缺少相关方法，不能对高精地图限速进行设定；同时，自动生成速度限制信息时，又存在因运算量过大而导致求解时间过长影响效率的问题；中国专利
CN116142230A
，根据预置的障碍物
ST
>风险场和速度决策结果，得到速度规划
ST
曲线，但该专利技术高度依赖车辆的环境感知模块，需要通过感知模块获取的大量环境信息，需要较大运算量，影响求解效率；且该专利技术未考虑道路曲率
、
坡度等约束，未能充分保障自动驾驶运输矿用车辆行驶安全
。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法，通过改善自动驾驶车辆行驶速度的跟随效果，即，车辆运行过程中的实际车速要尽可能与其期望车速
(
即算法中的速度上限
)
一致
(
即令实际车速跟随期望车速
)
，进而提高其行驶安全性与效率，节约了人力成本和算力
。
[0005]一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法，包括：
[0006]S1、
获取高精地图中原始路径信息文件，提取原始路径信息中路径点信息，对路径点信息进行有效性检查，获得正确的路径点信息；优选的，所述有效性检查具体为：判断路径点信息正确与否，若路径点信息错误，则输出错误信息；若路径点信息正确，则将正确的路径点信息进步骤
S2
计算；
[0007]优选的，所述路径点信息为包含
12
列路径数据信息的文本文件，分别为路径点经度
、
纬度
、
高程
、
曲率
、
坡度
、
最大纵向加速度
、
最大纵向减速度
、
最大侧向加速度
、
加加速度上界
、
加加速度下界
、
速度上界和速度下界；
[0008]所述速度上界为矿区限制自动驾驶矿车最高行驶速度
。
[0009]优选的，所述有效性检查的检查规则具体包括：
[0010]a
，检查路径点信息是否完整，即传入的路径点信息中是否均包含所述
12
列路径数据信息，若路径点信息中缺少某列路径数据信息，则输出该路径点信息索引以及其所缺路径数据信息；
[0011]b
，检查路径点信息是否正确，即传入的路径点信息中
12
列路径数据信息是否满足检查条件，若不满足检查条件，则输出该路径点信息以及其不满足的路径数据信息
。
[0012]所述检查条件为：
[0013]路径点信息中速度
、
加速度以及加加速度约束信息是否合理；
[0014]进一步的，所述加速度约束信息为路径点信息中包含的最大纵向加速度
、
最大纵向减速度
、
最大侧向加速度
、
加加速度上界
、
加加速度下界
、
速度上界
、
速度下界
。
[0015]进一步的，所述检查条件具体包括：
[0016]路径点曲率的绝对值不大于曲率上界
C
ub
，且前后两个路径点曲率的差值的绝对值不大于曲率变化上界
C
cb
；
[0017]坡度不大于坡度上界
S
ub
，并不小于坡度下界
S
lb
，且前后两个路径点坡度的差值的绝对值不大于坡度变化上界
S
cb
；
[0018]最大纵向加速度大于0，最大纵向减速度小于0；
[0019]最大侧向加速度应大于0；
[0020]加加速度上界大于0，加加速度下界小于0；速度上界
、
速度下界均大于0，且速度上界大于速度下界
。
[0021]S2、
获取步骤
S1
所述正确的路径点信息的坐标信息，将所述坐标信息进行转换，获得更新坐标系；计算各路径点与其前一路径点的间距，获得间距数据集；优选的，坐标信息进行转换的具体方法为：
[0022]将第
i
个路径点的经纬高坐标转换为东北天坐标，第
i
个路径点的东北天坐标
(x
i
,y
i
,z
i
)
为：
[0023]x
i
＝
(R
e
+alt
i
)cos(lat
i
)cos(lon
i
)
[0024]y
i
＝
(R
e
+alt
i
)cos(lat
i
)sin(lon
i
)
[0025]z
i
＝
(R
e
+alt
i
)sin(lat
i
)
[0026]其中，
R
e
表示地球半径，取
6378137m
；
alt
i
表示第
i
个路径点高程；
alt
i
表示第
i
个路径点纬度，以赤道为基准，向北为正称为北纬
(0
～
90
°
)
，向南为负称为南纬
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于高精地图的自动驾驶矿用车辆的速度规划方法，其特征在于，具体步骤包括：
S1、
获取高精地图中原始路径信息文件，提取原始路径信息中路径点信息，对路径点信息进行有效性检查，获得正确的路径点信息；
A2、
获取步骤
A1
所述正确的路径点信息的坐标信息，将所述坐标信息进行转换，获得更新坐标系；计算各路径点与其前一路径点的间距，获得间距数据集；
S3、
基于更新坐标系和间距数据集，以及步骤
S1
所述正确的路径点信息获得路径点速度上界；
A4、
基于步骤
A3
所述路径点速度上界对路径整体速度上界进行平滑，获得平滑后的路径点速度上界；
A5、
基于步骤
S1
输出的正确的路径点信息和步骤
S4
所述平滑后的路径点速度上界制定优化模型目标函数的约束条件；
S6、
基于约束条件求解所述优化模型的目标函数，获得路径点最优速度上界
。2.
根据权利要求1所述的速度规划方法，其特征在于，所述路径点信息包括路径点经度
、
纬度
、
高程
、
曲率
、
坡度
、
最大纵向加速度
、
最大纵向减速度
、
最大侧向加速度
、
加加速度上界
、
加加速度下界
、
速度上界和速度下界
。3.
根据权利要求1所述的速度规划方法，其特征在于，坐标信息进行转换的具体方法为：将第
i
个路径点的经纬高坐标转换为东北天坐标，第
i
个路径点的东北天坐标
(x
i
，
y
i
，
z
i
)
为：
x
i
＝
(R
e
+alt
i
)cos(lat
i
)cos(lon
i
)y
i
＝
(R
e
+alt
i
)cos(lat
i
)sin(lon
i
)z
i
＝
(R
e
+alt
i
)sin(lat
i
)
其中，
R
e
表示地球半径；
alt
i
表示第
i
个路径点高程；
lat
i
表示第
i
个路径点纬度；
lon
i
表示第
i
个路径点经度；
i
＝0，1，2，
...
，
n
，
n
表示路径点总数
。4.
根据权利要求1所述的速度规划方法，其特征在于，各路径点与其前一路径点的间距表达式为：其中，
d
i
表示第
i
个路径点与第
i+1
个路径点之间的距离
。5.
根据权利要求1所述的速度规划方法，其特征在于，所述路径点速度上界表达式为：
v
i
，
max
＝
max(min(v
i
，
lmt
，
v
i
，
c
，
v
i
，
s
，
v
i
，
ta
)
，
v
i
，
min
)
其中，
v
i

【专利技术属性】
技术研发人员：余贵珍，陈潇，李涵，倪浩原，周彬，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：