一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法。该方法首先建立环境地图模型；确定静态障碍物所处的具体位置；利用Reeds‑Shepp曲线模型对启发式函数进行改进，得到混合A*算法的代价函数，再确定系统的约束条件，然后根据代价函数与步骤系统约束进行子节点拓展，获取全局参考路径；进行基于动态规划算法的局部避障优化之前，将拖拉机位姿信息进行Frenet坐标与Cartesian坐标转换；根据全局参考路径以及坐标转换方法，利用S‑L图对全局参考路径进行优化，并获得连续、平滑的期望路径；最后的坐标转换方法以及期望路径规划结果，利用S‑T图进行速度规划，确定有效规避动态障碍物的期望速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于自动驾驶车辆路径规划领域，具体涉及一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法。

技术介绍

1、传统拖拉机采用人工驾驶完成播种、施肥、果实运输等各种作业任务。但是，实际作业场景中各类障碍物无法避免，传统的作业方式在避障过程中易出现漏行、叠行等现象，存在生产效率低下以及浪费土地资源等问题。近年来，随着我国农业机械逐步向智能化转型，发展精准农业已提上日程。实施精准农业的重要前提是进行路径规划，以引导自动驾驶拖拉机等农业机械根据规划的作业路径行走，即考虑障碍物的位置和布局以确定最优的路径。

2、自动驾驶拖拉机主要行驶在非结构化场景中。由于缺乏清晰的道路标志线且路面条件复杂多样、道路和非道路区域难以区分，传统的依赖车道线或清晰的道路边界进行感知与定位的路径规划方法并不适用。此外，非结构化场景中，若利用摄像头以及激光雷达等传感器数据进行障碍物检测和环境感知以确定安全的行驶路径，不仅实现较为困难且会显著增加系统成本。目前，基于图搜索的方法(如a*算法)可以将状态空间离散成图，并利用离线地图建模的方式获得非结构化场景下的参考路径，避免过分依本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法是：

3.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2的具体方法是：

4.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤S3的具体方法是：选择矩形和多边形作为拖拉机与障碍物的轮廓，将拖拉机视为矩形，利用拖拉机边界函数来描述拖拉机尺寸和形状，相应的四个顶点M1～M4横纵...

【技术特征摘要】

1.一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤s1的具体方法是：

3.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2的具体方法是：

4.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤s3的具体方法是：选择矩形和多边形作为拖拉机与障碍物的轮廓，将拖拉机视为矩形，利用拖拉机边界函数来描述拖拉机尺寸和形状，相应的四个顶点m1～m4横纵坐标表示为：

5.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤s4的具体方法是：考虑拖拉机的运动学约束，采用混合a*算法改变节点的拓展方式：每个节点均包含拖拉机的状态信息(x,y,ψ)，其中x和y表示拖拉机的位置坐标，ψ表示拖拉机的航向角，每个节点以中心点表示父节点，混合a*算法的子节点数量为6，从位于栅格中的任意位置生成，节点之间以三维运动学状态连接，且搜索出的路径能够满足拖拉机的非完整性约束，即利用混合a*算法规划求解得到全局参考路径。

6.根据权利要求1所述的一种面向非结构化场景的自动驾驶拖拉机路径规划方法，其特征在于，所述步骤s5的具体方法是：将步骤s1-s5中采用ca...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建锋，葛新元，汤传业，何辰雨，徐永明，徐子逸，周卫琪，
申请(专利权)人：常州工学院，
类型：发明
国别省市：