System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法技术_技高网

一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法技术

技术编号:41241725 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-09 23:53
本发明专利技术涉及无人全地形车路径规划决策技术领域,具体涉及一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法;读取未考虑高程信息的二维平面规划线型路径;将二维平面规划线型路径扩展为二维平面带型路径;将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加;将车辆的关键运动学参数和通过性参数进行解耦,并行判断越障可行性;通过在考虑全地形车通过能力的前提下辅助无人全地形车进行路径规划决策,使用局部高程图在越野路径规划中提供关键地形信息,提高其直接越障的决策比例,充分发挥无人全地形车的通过性,提高车辆在越野环境下的自主通行效率,解决现有路径规划技术应用于极端越野环境中无法充分发挥无人全地形车通过性能的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人全地形车路径规划决策,尤其涉及一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法


技术介绍

1、无人全地形车在越野环境下判断周围地形信息时,通常采用激光雷达等车载传感器进行扫描后,再使用车载处理器进行本地数据处理。由于车辆安装高度限制传感器水平和垂直视野,激光雷达只能获取到有限范围内的地形信息,在复杂的地形条件下传感器探测盲区也会变大,且由于车载处理器算力有限,其生成地形图的分辨率和实时性都会受到不利影响。采用具有良好稳定性和高分辨率图像采集能力的无人机可以实现快速地形建模,具有广视场、高实时性、高分辨率、部署灵活等优势。其使用激光雷达等传感器获取高程数据,并通过三角剖分、插值和网格生成等方法将离散的点云数据转化为含有高程信息的栅格模型。这样的局部高程图可以用于地形分析、路径规划等,为越野自动驾驶等任务提供基础数据。

2、但由于越野环境通常具有复杂的地形和障碍物,导致路径规划算法的计算复杂度较高,算法的运行时间可能会很长。当越野难度较高时,可能导致路径规划结果不符合实际需求,对无人全地形车来说,其应用的越野环境更加极端,通常的非结构化路径规划避障算法也不适用于无人全地形车的使用场景,更不能发挥全地形车的通过性优势。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法,解决现有路径规划技术应用于极端越野环境中无法充分发挥无人全地形车通过性能的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术采用的一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法,包括如下步骤:

3、读取未考虑高程信息的二维平面规划线型路径;

4、将二维平面规划线型路径扩展为二维平面带型路径;

5、将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加;

6、将车辆的关键运动学参数和通过性参数进行解耦,并行判断越障可行性;

7、若判断地形不满足通行,则将障碍点标记为不可通行,进行路径重规划;

8、若判断地形及障碍可满足通行,则保持原有规划路径。

9、其中,在将二维平面规划线型路径扩展为二维平面带型路径的步骤中:

10、路径拓展考虑车辆外廓几何和预期安全滑移范围。

11、其中,在将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加的步骤中:

12、规划路径所经过的区域叠加后参与判断计算的栅格为前轴中心点驶过线段所覆盖的所有栅格或路径范围平面带所覆盖的所有栅格。

13、其中,在将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加的步骤中:

14、在路径范围平面带内选取特定线段进行栅格点判断以满足多轴特种车辆的需求。

15、其中,在将车辆的关键运动学参数和通过性参数进行解耦,并行判断越障可行性的步骤中:

16、参数包括接近角、离去角、最小离地间隙、最大通行坡度、最小倾覆角度、最大越壕跨度、最大垂直越障高度,进行条件计算时的参考矢量方向为车辆前轴中心的x轴正方向,对于多轴车辆选取为第一轴、中间轴。

17、其中,在若判断地形不满足通行,则将此点标记为不可通行,进行路径重规划的步骤中:

18、在路径重规划中新增定义的不可通行点为判断为不具有越障可行性的栅格。

19、其中,在若判断地形不满足通行,则将此点标记为不可通行,进行路径重规划的步骤中:

20、不可通行点为以不可通行栅格为中心的一定条件下的范围栅格。

21、其中,在若判断地形及障碍可满足通行,则保持原有规划路径的步骤中:

22、检查完全部原有路径及新生成起点至终点的可行路径或判断为起点至终点没有可行路径。

23、其中,在若判断地形及障碍可满足通行,则保持原有规划路径的步骤中:

24、判断方式包括视栅格精度和平台算力因素从起点至终点进行单向递进式的条件判断、视栅格精度和平台算力因素从起点和终点同时进行双向递进式的条件判断、将全局路径进行条件分段后进行视栅格精度和平台算力因素的独立判断。

25、本专利技术的一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法,通过读取未考虑高程信息的二维平面规划线型路径;将二维平面规划线型路径扩展为二维平面带型路径;将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加;将车辆的关键运动学参数和通过性参数进行解耦,并行判断越障可行性;若判断地形不满足通行,则将此点标记为不可通行,进行路径重规划;若判断地形及障碍可满足通行,则保持原有规划路径,在考虑全地形车通过能力的前提下辅助无人全地形车进行路径规划决策,使用局部高程图在越野路径规划中提供关键地形信息,提高其直接越障的决策比例,充分发挥无人全地形车的通过性,提高车辆在越野环境下的自主通行效率,解决现有路径规划技术应用于极端越野环境中无法充分发挥无人全地形车通过性能的问题。

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【技术保护点】

1.一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将二维平面规划线型路径扩展为二维平面带型路径的步骤中:

3.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加的步骤中:

4.如权利要求3所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加的步骤中:

5.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将车辆的关键运动学参数和通过性参数进行解耦,并行判断越障可行性的步骤中:

6.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在若判断地形不满足通行,则将此点标记为不可通行,进行路径重规划的步骤中:

7.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在若判断地形不满足通行,则将此点标记为不可通行,进行路径重规划的步骤中:

8.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在若判断地形及障碍可满足通行,则保持原有规划路径的步骤中:

9.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在若判断地形及障碍可满足通行,则保持原有规划路径的步骤中:

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【技术特征摘要】

1.一种使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将二维平面规划线型路径扩展为二维平面带型路径的步骤中:

3.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加的步骤中:

4.如权利要求3所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将规划路径所经过的区域进行已知高程栅格模型叠加的步骤中:

5.如权利要求1所述的使用局部高程图的无人全地形车越障方法,其特征在于,在将车辆的关键运动学参数和通过性参数进行解耦,...

【专利技术属性】
技术研发人员:李浩代敏陈思华朱丽芳孟朝霞汪雷皓唐雪松孙亚东訾浩然
申请(专利权)人:重庆嘉陵全域机动车辆有限公司
类型:发明
国别省市:

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