针对当前路径规划算法无法满足长距离自主规划的需求，本发明专利技术公开了一种融合全局平滑规划的局部路径动态规划方法。无人车根据任务解析得到需经过的全局路径点，结合事先构造的拓扑地图，初步得到一条全局路径，该路径经过三次样条插值处理，使得路径平滑程度满足车辆动力学要求，随后参考全局路径，融合高精定位信息和实时障碍物检测结果，在局部路径规划时使用考虑全局信息权重的DWA算法，完成实时局部动态路径规划与决策，当局部规划决策算法发现无可行路线时，更新拓扑地图关系并重规划全局参考路线，使得局部规划算法能够重新寻找到局部最优路径。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人车自动驾驶领域，尤其涉及一种融合全局平滑规划的局部路径动态规划方法。
技术介绍
1、随着无人车自动驾驶技术的发展，他们在更广泛的应用场景中被使用，车辆想要完成多任务自主执行，需要有自主定位导航功能。实现自主定位导航功能的一个关键技术是路径规划。路径规划是自主车辆根据所执行的任务要求、所在的场景信息以及自身的位姿和目标点等信息，规划出一条最优无碰撞的路径。路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划。
2、全局路径规划假设环境信息全部静态已知，通过规划出整个路径来实现从起点到终点的导航。在经典传统算法中，dijkstra算法的实质是广度优先搜索，当节点数量较少时，是一种有效的的全局路径规划方法，但dijkstra算法也存在不足之处，例如路径折线段多且拐角时角度较大，无法满足无人车的动力学约束。
3、局部路径规划是根据周围的环境信息规划出一条最适合当下情况的路径，dwa算法因其简单高效和便于实现而被广泛使用，但其并未考虑到全局信息，当环境较为复杂时容易偏离理想路径导致无法到达终点，且未考虑车辆的动力学，容易使车辆指令执行不到位而导致路径规划失败。
4、本专利技术方法在局部路径规划中考虑了全局路径对局部规划结果的影响，使得车辆实际轨迹与全局路径相近，同时全局路径经过平滑处理，更符合车辆的动力学；此外，算法还考虑了路径规划过程中全局目标点不可达的情况，通过全局重规划重新规划出一条可行路径，使得局部规划算法能够重新解算出最优解。将两者相结合，使得上述缺点得到有效解决。
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p>技术实现思路1、专利技术目的：由于当前路径规划无法适用于无人车长距离自主规划，特别是当无人车前方路线被遮挡时，全局路径规划路线无法跟踪，局部路径规划算法失效。本专利技术旨在提供一种基于全局重规划的局部路径规划算法，在考虑全局路径平滑的同时，在局部规划时加入全局信息权重，使得该算法能直接应用于长距离自主规划，能够在无人车前方路线遮挡情况下完成全局路径重规划并继续局部规划以到达终点。
2、技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：首先，无人车根据任务解析得到需经过的全局路径点，结合事先构造的拓扑地图，初步得到一条全局路径，该路径经过三次样条插值处理，使得路径平滑程度满足车辆动力学要求，随后参考全局路径，融合高精定位信息和实时障碍物检测结果，在局部路径规划时使用考虑全局信息权重的dwa算法，完成实时局部动态路径规划与决策，当局部规划决策算法发现无可行路线时，更新拓扑地图关系并重规划全局参考路线，使得局部规划算法能够重新寻找到局部最优路径。本专利技术的方法具体包括以下步骤：
3、步骤一、全局路径规划及路径平滑
4、根据解析得到的任务信息以及事先构造的拓扑地图，由dijkstra算法规划出一条全局路径。dijkstra算法的基本思想如下：
5、①通过dijkstra计算拓扑图中的最短路径时，需要指定一个起点(即从起点d开始计算)。
6、②此外，引进两个数组s和u。s的作用是记录已求出最短路径的拓扑点(以及相应的最短路径长度)，而u则是记录还未求出最短路径的拓扑点(以及该顶点到起点d的距离)。
7、③初始时，数组s中只有起点d；数组u中是除起点d之外的拓扑点，并且数组u中记录各拓扑点到起点d的距离。如果拓扑点与起点d不相邻，距离为无穷大。
8、④然后，从数组u中找出路径最短的拓扑点k，并将其加入到数组s中；同时，从数组u中移除拓扑点k。接着，更新数组u中的各拓扑点到起点d的距离
9、⑤重复第④步操作，直到遍历完所有拓扑点到达终点a。
10、为避免无人车路径规划过程中出现相邻路径点夹角接近90°的拐点的情况，采用三次样条插值方法对路径进行优化。三次样条插值是利用多组(x,y)坐标经插值算法计算得出，每两个拐点之间用一个三次函数近似，减少数据之间的离散性。
11、假设存在n+1个数据点，其中x满足a＝x0<x1<x2<…<xn＝b，即x单调递增。同时三次样条方程满足s(xk)＝yk，一阶导数s′(x)、二阶导数s″(x)都是连续的，即曲线s是光滑的，并且在每一个x的子区间[xk,xk+1]内，s(x)都是一个三次多项式。三次多项式及其一阶、二阶导函数可写成
12、sk＝ak+bk(x-xk)+ck(x-xk)2+dk(x-xk)3 (1)
13、sk′＝bk+2ck(x-xk)+3dk(x-xk)2 (2)
14、sk′＝2ck+6dk(x-xk) (3)
15、由s(xk)＝yk，将x＝xk代入式得
16、ak＝yk (4)
17、由s(xk+1)＝yk+1(k＝0,1,2,3,…,n-1)，将x＝xk+1代入式(3-2)得
18、ak+bk(xk+1-xk)+ck(xk+1-xk)2+dk(xk+1-xk)3＝yk+1 (5)
19、令hk＝xk+1-xk，式(5)简化为
20、yk+bkh+ckh2+dkh3＝yk+1#(1) (6)
21、将x＝xk+1代入s(xk+1)的一阶导数可得
22、sk′(xk+1)＝bk+2ck(x-xk)+3dk(x-xk)2 (7)
23、sk+1′(xk+1)＝bk+1 (8)
24、由一阶导数连续，即sk′(xk+1)＝sk+1′(xk+1)(k＝0,1,2,3,…,n-2)，由式(8)得
25、bk+2ckh+3dkh2-bk+1＝0 (9)
26、将x＝xk+1代入s(xk+1)的二阶导数可得
27、sk″(xk+1)＝2ck+6dk(xk+1-xk) (10)
28、sk+1″(xk+1)＝2ck+1 (11)
29、由二阶导数连续，即sk″(xk+1)＝sk+1″(xk+1)(k＝0,1,2,3,…,n-2)，由式(11)可得
30、2ck+6dkh-2ck+1＝0 (12)
31、令
32、pk＝sk″(xk)＝2ck (13)
33、则式(12)可写为
34、
35、将ck和dk代入式(6)可得
36、
37、ck、dk和bk代入式(9)可得
38、
39、求解ak、ck、dk和bk是欠定方程(方程数有n-1个，却有n+1个p变量)，故补充两个方程p0＝0和p0＝0，即首尾两端不受任何影响，再由式(14)确定求解p变量的方程。
40、
41、综上，求解三次样条插值的三次拟合函数过程为：用式(17)求解p0～pn；用式(4)，(16)，(14)，(15)分别求解各区间的ak、bk、ck和dk；将ak、bk、ck和dk代入式(1)得到各区间的三次插值函数，最终得到拟合路线。<本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种融合全局平滑规划的局部路径动态规划方法，其特征在于：首先，无人车根据任务解析得到需经过的全局路径点，结合事先构造的拓扑地图，初步得到一条全局路径，该路径经过三次样条插值处理，使得路径平滑程度满足车辆动力学要求，随后参考全局路径，融合高精定位信息和实时障碍物检测结果，在局部路径规划时使用考虑全局信息权重的DWA算法，完成实时局部动态路径规划与决策，当局部规划决策算法发现无可行路线时，更新拓扑地图关系并重规划全局参考路线，使得局部规划算法能够重新寻找到局部最优路径；具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种融合全局平滑规划的局部路径动态规划方法，其特征在于：首先，无人车根据任务解析得到需经过的全局路径点，结合事先构造的拓扑地图，初步得到一条全局路径，该路径经过三次样条插值处理，使得路径平滑程度满足车辆动力学要求，随后参考全局路径，融合高精...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐启敏，李志坚，李旭，常传文，石畅，成伟明，姚传明，朱伟，周源，李源，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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