【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人车辆全局规划领域，特别是涉及一种越野环境无人车辆全局路径规划方法、系统及设备。
技术介绍
1、近年来，针对城市环境的自动驾驶领域已经出现了大批可靠的路径规划方案，然而针对越野环境还没有成熟的路径规划解决方案。针对城市环境的自动驾驶路径规划方法往往不考虑地形因素的影响，然而无人驾驶车辆在越野环境中行驶时，不可避免地面临着复杂的地形和密集的障碍物，因此要进行可靠且高效的路径规划就要充分考虑地形因素的影响，这也是保证车辆能够安全行驶的重要前提。目前在全局路径规划中常用的算法是算法，但其存在着计算量大、内存占用多等问题，且常见的栅格信息一般不包含地面类型信息和高程信息，因此在越野环境中效果较差。
2、因此，基于上述问题，亟需提供一种新的越野环境无人车辆全局路径规划方法，充分考虑越野环境中地形因素的影响，使得规划出的路径途经更少的坡度和崎岖地形，能够提高车辆在越野环境中的通行效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种越野环境无人车辆全局路径规划方法、系统及设备，能够提高车辆在越野环境中的通行效率。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，包括：获取当前越野环境的卫星高程数据及卫星遥感影像。
3、根据卫星高程数据构建数字高程模型。
4、根据数字高程模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度和地表起伏程度。
5、对卫星遥感影像进行灰度处理，得到栅格的灰度值。
7、根据栅格的坡度和地表起伏程度以及不同地面类型对应的栅格的通行代价构建全局格栅地图。
8、根据全局格栅地图确定崎岖地形势场以及路径代价。
9、根据崎岖地形势场以及路径代价，基于布雷森汉姆直线算法和算法搜索路径，生成全局路径。
10、可选地，所述根据数字高程模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度和地表起伏程度，具体包括：利用三阶不带权差分模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度。
11、根据数字高程模型计算局部地区的高程均方差。
12、根据局部地区的高程均方差以及第个栅格的高程值确定第个栅格的均方差，作为第个栅格的地表起伏程度。
13、可选地，所述对卫星遥感影像进行灰度处理，得到栅格的灰度值，具体包括：根据卫星遥感影像，采用算数平均的方法得到栅格的灰度值。
14、可选地，所述根据栅格的灰度值确定不同地面类型对应的栅格的通行代价，具体包括：利用公式确定不同地面类型对应的栅格的通行代价。
15、其中，为栅格的通行代价；代表地面类型对应的编号，1、2、3分别对应着硬质土路、天然路面和低山地路面；代表车辆在对应地面类型上的机动速度。
16、可选地，所述根据崎岖地形势场以及路径代价，基于布雷森汉姆直线算法和算法搜索路径，生成全局路径，具体包括：s1、根据数字高程模型计算坡度，初始化slope表，根据地表起伏程度计算斥力势场，初始化rep表；根据卫星遥感影像初始化pass表，综合地面类型和坡度初始化栅格状态，初始化openlist和closelist，设定起始点和目标点，将起始点加入openlist中。
17、s2、判断openlist是否为空，若openlist为空，则停止运行；否则开始寻路；找到openlist中当前代价值最小的点作为扩展节点。
18、s3、判断当前扩展节点是否为目标点，若为目标点则寻路结束，对节点的父节点进行回溯，将回溯的节点依次存入路径表中生成路径，直至起始点停止；否则向节点周围的8个邻点进行扩展，并将节点从openlist中去除并加入closelist。
19、s4、向邻点进行扩展时，首先判断邻点的栅格状态为free或obstacle，若为obstacle，则跳过邻点，若为free则执行s5。
20、s5、检查邻点是否在closelist中，若在closelist中，则不进行操作，否则计算从节点到邻点的代价值，并将节点设为邻点的父节点；计算邻点与节点的父节点之间的代价值，若代价更小，则更新邻点的代价值，将邻点的父节点设为节点的父节点；随后检查邻点是否在openlist中，若不在openlist中，则加入closelist中，若在openlist中，则将邻点之前的代价值与新计算的代价值对比；若新的代价值更小，则更新邻点的代价值，否则不进行操作；然后返回至s2。
21、一种越野环境无人车辆全局路径规划系统，包括：数据获取模块，用于获取当前越野环境的卫星高程数据及卫星遥感影像。
22、数字高程模型构建模块，用于根据卫星高程数据构建数字高程模型（digitalelevation model，dem）。
23、坡度和地表起伏程度确定模块，用于根据数字高程模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度和地表起伏程度。
24、灰度处理模块，用于对卫星遥感影像进行灰度处理，得到栅格的灰度值。
25、通行代价确定模块，用于根据栅格的灰度值确定不同地面类型对应的栅格的通行代价。
26、全局格栅地图构建模块，用于根据栅格的坡度和地表起伏程度以及不同地面类型对应的栅格的通行代价构建全局格栅地图。
27、崎岖地形势场以及路径代价确定模块，用于根据全局格栅地图确定崎岖地形势场以及路径代价。
28、全局路径生成模块，用于根据崎岖地形势场以及路径代价，基于布雷森汉姆直线算法和算法搜索路径，生成全局路径。
29、一种越野环境无人车辆全局路径规划设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现所述的方法。
30、可选地，所述存储器为计算机可读存储介质。
31、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术所提供的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法、系统及设备，根据栅格的坡度和地表起伏程度以及不同地面类型对应的栅格的通行代价构建全局格栅地图；全局格栅地图能较好地表达环境中的障碍信息和距离，并且能储存环境的高程信息。利用栅格中的卫星高程数据计算环境的坡度和地表起伏程度，可以判断车辆的通过性。本专利技术将越野环境地形因素对规划的影响进行了量化，以便在越野环境中更好地考虑地形的影响。根据崎岖地形势场以及路径代价，基于布雷森汉姆直线算法和算法搜索路径，生成全局路径；在布雷森汉姆直线算法和算法构建的改进的算法中的代价函数中，不仅考虑了由于道路坡度带来的栅格间真实距离的变化，还考虑了不同地面类型对车辆通行速度的影响以及车辆行驶时尽量远离崎岖地形的需求。使用本专利技术所提供的方法能够使规划出的路径途经更少的坡度和崎岖地形，提高车辆在越野环境中的通行效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述根据数字高程模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度和地表起伏程度，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述对卫星遥感影像进行灰度处理，得到栅格的灰度值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述根据栅格的灰度值确定不同地面类型对应的栅格的通行代价，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述根据崎岖地形势场以及路径代价，基于布雷森汉姆直线算法和算法搜索路径，生成全局路径，具体包括：
6.一种越野环境无人车辆全局路径规划系统，其特征在于，包括：
7.一种越野环境无人车辆全局路径规划设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任
8.根据权利要求7所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划设备，其特征在于，所述存储器为计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述根据数字高程模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度和地表起伏程度，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述对卫星遥感影像进行灰度处理，得到栅格的灰度值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种越野环境无人车辆全局路径规划方法，其特征在于，所述根据栅格的灰度值确定不同地面类型对应的栅格的通行代价，具体包括：
5.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂士达，谢雨佳，廖志昊，刘辉，韩立金，郭丛帅，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。