CN109101017A - 一种无人车寻迹路线规划方法及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种无人车寻迹路线规划方法及终端，获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线，能够根据无人车当前位置自适应地规划出符合要求的寻迹路线，避免寻迹轨迹的单一，实现自适应的户外寻迹，并且简单易实现，同时由于寻迹路线的规划将无人车当前的位置考虑进去，因此，不必像现有技术中只能将无人车固定于某个特定位置，提高了无人车进行寻迹时的灵活性。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种无人车寻迹路线规划方法及终端。
背景技术
无人车是目前的研究热点，频繁出现于各种工业场所、科研机构，其一方面可以替代人员靠近危险区域，另一方面可以减少人员投入。目前常用的寻迹方式有轨道法、图像识别法、全球定位法等。
轨道法，主要是在场地预设好固定轨道，例如金属轨道、反光漆轨道、黑色漆轨道等，通过特定传感器获取轨道信息，通过控制算法进行控制寻迹；图像识别法，主要是采用图像捕捉方式获取外部信息，在对图像进行处理分析提取信息，通过图像信息来指导控制进行寻迹；全球定位法主要是采用全球定位系统，获取车辆位置信息，根据预设的轨迹信息来控制寻迹。
然而，上述寻迹方式具有如下缺点：轨道法，寻迹轨迹单一，铺设轨迹成本高，户外实现困难；图像识别法，算法复杂度高，效率低，控制实时性差，目前多数应用也需要预先做好轨迹标记作为图像识别依据；全球定位法，主要受定位精度影响。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种无人车寻迹路线规划方法，能够实现自适应的户外寻迹，避免寻迹轨迹单一，并且简单易实现。
为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：
一种无人车寻迹路线规划方法，包括步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。
为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
一种无人车寻迹路线规划终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。
本发明的有益效果在于：将无人车当前位置添加进由所有目标寻迹点构成的目标寻迹点集合，将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的寻迹路线，能够根据无人车当前位置自适应地规划出符合要求的寻迹路线，避免寻迹轨迹的单一，实现自适应的户外寻迹，并且简单易实现，同时由于寻迹路线的规划将无人车当前的位置考虑进去，因此，不必像现有技术中只能将无人车固定于某个特定位置，提高了无人车进行寻迹时的灵活性。
附图说明
图1为本发明实施例的一种无人车寻迹路线规划方法的流程图；
图2为本发明实施例的一种无人车寻迹路线规划终端的结构示意图；
图3为本发明实施例的PID控制算法流程框图；
标号说明：
1、一种无人车寻迹路线规划终端；2、存储器；3、处理器。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
本发明最关键的构思在于：将无人车当前位置添加进由所有目标寻迹点构成的目标寻迹点集合，将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的寻迹路线。
请参照图1，一种无人车寻迹路线规划方法，包括步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。
由上述描述可知，本发明的有益效果在于：将无人车当前位置添加进由所有目标寻迹点构成的目标寻迹点集合，将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的寻迹路线，能够根据无人车当前位置自适应地规划出符合要求的寻迹路线，避免寻迹轨迹的单一，实现自适应的户外寻迹，并且简单易实现，同时由于寻迹路线的规划将无人车当前的位置考虑进去，因此，不必像现有技术中只能将无人车固定于某个特定位置，提高了无人车进行寻迹时的灵活性。
进一步的，所述步骤S3中所述自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线包括：
S31、在预存的全局地图上标记出所述目标寻迹点集合中的所有目标寻迹点，并将所有目标寻迹点连接成一条路径；
S32、采用三次样条插值法对所述路径的拐点进行平滑，得到平滑后的目标寻迹点，并在跨度大的目标寻迹点之间补充新的目标寻迹点，形成新的路径；
S33、判断所述新的路径是否在预设的区域内，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点替换对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点添加进所述目标寻迹点集合，将所述新的路径作为规划出的寻迹路线。
由上述描述可知，通过三次样条插值法对由所有目标寻迹点连接成的路径中的拐点进行平滑，并对跨度大的目标寻迹点之间进行目标寻迹点的补充，能够保证规划出的寻迹路径的平滑性与连贯性，保证后续寻迹的顺利进行。
进一步的，所述步骤S33中若所述新的路径不在预设的区域内，则将所述无人车的当前位置从所述目标寻迹点集合中删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
由上述描述可知，若形成的新的路径不在预设区域，则控制无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，重新进行寻迹路径的规划，能够自适应的调整无人车进行寻迹的起始点直至规划的寻迹路径满足要求。
进一步的，所述步骤S33之后还包括步骤：
S34、获取所述无人车的姿态信息，根据所述姿态信息确定所述无人车的车头方向；
S35、计算所述无人车的车头方向和距离所述无人车预设距离外的第一个目标寻迹点形成的角度，根据所述角度确定无人车的方向盘转角；
S36、判断所述方向盘转角是否小于预设值，若是，则控制所述无人车行进，若否，判断所述无人车的当前位置是否为寻迹起始点，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点还原成对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，否则，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
由上述描述可知，通过对无人车姿态信息的获取，确定无人车的车头方向，并据此确定无人车要驶向下一个目标寻迹点需要转过的角度，如果需要转过的角度太大，则控制无人车进行倒车，重新确定寻迹路径，能够保证后续寻迹的顺畅性，进一步提高了寻迹路径规划的自动化和灵活性。
进一步的，所述控制所述无人车行进包括：
从RTK差分基站获取所述无人车的实时GPS差分信号，解码所述GPS差分信号，获取所述无人车的实时位置，根据所述实时位置和规划出的寻迹路线进行寻迹。
由上述描述可知，从RTK差分基站获取无人车的实时GPS差分信号，通过解码所述GPS差分信号，能够获取无人车精确的定位信息，提高了无人车寻迹的精度。
请参照图2，一种无人车寻迹路线规划终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。
由上述描述可知，本发明的有益效果在于：将无人车当前位置添加进由所有目标寻迹点构成的目标寻迹点集合，将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的寻迹路线，能够根据无人车当前位置自适应地规划出符合要求的寻迹路线，避免寻迹轨迹的单一，实现自适应的户外寻迹，并且简单易实现，同时由于寻迹路线的规划将无人车当前的位置考虑进去，因此，不必像现有技术中只能将无人车固定于某个特定位置，提高了无人车进行寻迹时的灵活性。
进一步的，所述步骤S3中所述自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线包括：
S31、在预存的全局地图上标记出所述目标寻迹点集合中的所有目标寻迹点，并将所有目标寻迹点连接成一条路径；
S32、采用三次样条插值法对所述路径的拐点进行平滑，得到平滑后的目标寻迹点，并在跨度大的目标寻迹点之间补充新的目标寻迹点，形成新的路径；
S33、判断所述新的路径是否在预设的区域内，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点替换对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点添加进所述目标寻迹点集合，将所述新的路径作为规划出的寻迹路线。
由上述描述可知，通过三次样条插值法对由所有目标寻迹点连接成的路径中的拐点进行平滑，并对跨度大的目标寻迹点之间进行目标寻迹点的补充，能够保证规划出的寻迹路径的平滑性与连贯性，保证后续寻迹的顺利进行。
进一步的，所述步骤S33中若所述新的路径不在预设的区域内，则将所述无人车的当前位置从所述目标寻迹点集合中删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
由上述描述可知，若形成的新的路径不在预设区域，则控制无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，重新进行寻迹路径的规划，能够自适应的调整无人车进行寻迹的起始点直至规划的寻迹路径满足要求。
进一步的，所述步骤S33之后还包括步骤：
S34、获取所述无人车的姿态信息，根据所述姿态信息确定所述无人车的车头方向；
S35、计算所述无人车的车头方向和距离所述无人车预设距离外的第一个目标寻迹点形成的角度，根据所述角度确定无人车的方向盘转角；
S36、判断所述方向盘转角是否小于预设值，若是，则控制所述无人车行进，若否，判断所述无人车的当前位置是否为寻迹起始点，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点还原成对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，否则，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
由上述描述可知，通过对无人车姿态信息的获取，确定无人车的车头方向，并据此确定无人车要驶向下一个目标寻迹点需要转过的角度，如果需要转过的角度太大，则控制无人车进行倒车，重新确定寻迹路径，能够保证后续寻迹的顺畅性，进一步提高了寻迹路径规划的自动化和灵活性。
进一步的，所述控制所述无人车行进包括：
从RTK差分基站获取所述无人车的实时GPS差分信号，解码所述GPS差分信号，获取所述无人车的实时位置，根据所述实时位置和规划出的寻迹路线进行寻迹。
由上述描述可知，从RTK差分基站获取无人车的实时GPS差分信号，通过解码所述GPS差分信号，能够获取无人车精确的定位信息，提高了无人车寻迹的精度。
实施例一
请参照图1，一种无人车寻迹路线规划方法，包括步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
其中，所述目标寻迹点坐标可以通过LTE基站获取，也可以先将其预存至预设存储器，然后从预设存储器直接获取；
其中，行驶的全局地图已预先存储至所述预设存储器；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线；
其中，所述自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线包括：
S31、在预存的全局地图上标记出所述目标寻迹点集合中的所有目标寻迹点，并将所有目标寻迹点连接成一条路径；
S32、采用三次样条插值法对所述路径的拐点进行平滑，得到平滑后的目标寻迹点，并在跨度大的目标寻迹点之间补充新的目标寻迹点，形成新的路径；
具体的，所述三次样条插值法如下：
样条曲线S(x)是一个分段式函数，给定n+1个确定点，共有n段区间，三次样条方程满足以下条件：
(1)在每个分段区间[xi，xi+1](i＝0,1…n-1)，Si(x)都是一个三次函数；
(2)S(xi)＝yi(i＝0,1…n-1)；
(3)S(xi)，导数S’(xi)，二阶导数S”(xi)在有效区间内都是连续的，即S(xi)曲线光滑，(i＝0,1…n-1)；
所以n个三次多项式可写作：
Si(x)＝ai+bi(x-xi)+ci(x-xi)2+di(x-xi)3，(i＝0,1…n-1)，其中ai,bi,ci,di代表4n个未知系数；
预先确定若干关键点，在本发明中即所述目标寻迹点集合中的所有目标寻迹点，通过算法求解，并设定计算收敛精度为1分米，即可得到一系列等间隔的数据点，所述等间隔的数据点所形成的路径即为调整后的新的路径；
S33、判断所述新的路径是否在预设的区域内，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点替换对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点添加进所述目标寻迹点集合，将所述新的路径作为规划出的寻迹路线；
所述步骤S33中若所述新的路径不在预设的区域内，则将所述无人车的当前位置从所述目标寻迹点集合中删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2；
其中，预设距离可以根据实际情况需要进行设定，倒车轨迹也可以进行自行设定，比如可以规划5米的倒车轨迹，可以以倒车雷达为参考，进行倒车，如果是在行进过程中进行的倒车，则可以以原先前进的轨迹作为轨迹，并以倒车雷达为参考，进行倒车；
S34、获取所述无人车的姿态信息，根据所述姿态信息确定所述无人车的车头方向；
其中，可以通过惯性导航按照预设的获取频率获取无人车的姿态信息，将无人车的姿态信息作为寻迹路线规划的输入参数，所述获取频率可以根据实际情况需要进行设定；
S35、计算所述无人车的车头方向和距离所述无人车预设距离外的第一个目标寻迹点形成的角度，根据所述角度确定无人车的方向盘转角；
S36、判断所述方向盘转角是否小于预设值，若是，则控制所述无人车行进，否则，判断所述无人车的当前位置是否为寻迹起始点，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点还原成对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，否则，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2；
其中，所述控制所述无人车行进包括：
从RTK差分基站获取所述无人车的实时GPS差分信号，解码所述GPS差分信号，获取所述无人车的实时位置，根据所述实时位置和规划出的寻迹路线进行寻迹，本发明采用全球定位法作为寻迹信号，并创新性加入差分全球定位系统，使定位精度达到厘米级别，同时考虑到算法计算量，采用栅格法，设置栅格大小为1分米*1分米，离散化行驶的全局地图，与原始的厘米级数据精度，降低一个数量级，计算收敛条件宽，计量量更小，更容易得到计算解；
并且在控制所述无人车行进时，加入PID控制算法，实现对无人车的平稳控制；
所述的PID控制算法流程图如图3所示：输入控制量r(t)经过反馈量处理，得到e(t)输入量，在比例P，积分I，微分D参数进行处理计算，得到实际控制量u(t)，控制结果y(t)重新反馈给输入，形成闭环控制，提高控制可靠性，避免抖动调整，即在对无人车进行控制时，先经过反馈量处理并进行比例、积分以及微分处理得到实际控制量对无人车进行控制，控制完后得到的控制结果还反馈给输入端，从而形成一个闭环控制。
在无人车行进过程中，每经过一个目标寻迹点，则实时地将所述目标寻迹点从所述目标寻迹点集合中删除，判断所述无人车是否遇到障碍，若是，则标记并存储障碍所在区域为不可进入区域，避开所述障碍，并返回步骤S2；若否，判断是否到达规划的循迹路线的终点，若否，则返回步骤S34，否则，结束寻迹；
其中，在栅格法的基础上，每个栅格加入人工虚拟势场作用力，禁驶区域排斥力为无穷大，禁驶区域边缘排斥力随着距离区域边缘距离变大而减小，通过此种方式，可有效避免车辆进入禁驶区域。
实施例二
请参照图2，一种无人车寻迹路线规划终端1，包括存储器2、处理器3及存储在存储器2上并可在所述处理器3上运行的计算机程序，所述处理器3执行所述计算机程序时实现实施例一中的步骤。
综上所述，本发明提供的一种无人车寻迹路径规划方法及终端，将无人车当前位置添加进由所有目标寻迹点构成的目标寻迹点集合，将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的寻迹路线，能够根据无人车当前位置自适应地规划出符合要求的寻迹路线，避免寻迹轨迹的单一，实现自适应的户外寻迹，并且简单易实现，同时由于寻迹路线的规划将无人车当前的位置考虑进去，因此，不必像现有技术中只能将无人车固定于某个特定位置，提高了无人车进行寻迹时的灵活性；同时采用三次样条插值算法对循迹路线进行平滑，此外，在无人车行进过程中，能够根据车头方向及下一个循迹目标点之间形成的角度或者是否遇到障碍物，自适应地对规划的寻迹路线进行调整，提高了规划出的寻迹路线的健壮性。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种无人车寻迹路线规划方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。
2.根据权利要求1所述的无人车寻迹路线规划方法，其特征在于，所述步骤S3中所述自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线包括：
S31、在预存的全局地图上标记出所述目标寻迹点集合中的所有目标寻迹点，并将所有目标寻迹点连接成一条路径；
S32、采用三次样条插值法对所述路径的拐点进行平滑，得到平滑后的目标寻迹点，并在跨度大的目标寻迹点之间补充新的目标寻迹点，形成新的路径；
S33、判断所述新的路径是否在预设的区域内，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点替换对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点添加进所述目标寻迹点集合，将所述新的路径作为规划出的寻迹路线。
3.根据权利要求2所述的无人车寻迹路线规划方法，其特征在于，所述步骤S33中若所述新的路径不在预设的区域内，则将所述无人车的当前位置从所述目标寻迹点集合中删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
4.根据权利要求2或3所述的无人车寻迹路线规划方法，其特征在于，所述步骤S33之后还包括步骤：
S34、获取所述无人车的姿态信息，根据所述姿态信息确定所述无人车的车头方向；
S35、计算所述无人车的车头方向和距离所述无人车预设距离外的第一个目标寻迹点形成的角度，根据所述角度确定无人车的方向盘转角；
S36、判断所述方向盘转角是否小于预设值，若是，则控制所述无人车行进，若否，判断所述无人车的当前位置是否为寻迹起始点，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点还原成对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，否则，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
5.根据权利要求4所述的无人车寻迹路线规划方法，其特征在于，所述控制所述无人车行进包括：
从RTK差分基站获取所述无人车的实时GPS差分信号，解码所述GPS差分信号，获取所述无人车的实时位置，根据所述实时位置和规划出的寻迹路线进行寻迹。
6.一种无人车寻迹路线规划终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1、获取所有目标寻迹点坐标，构成目标寻迹点集合；
S2、获取无人车的当前位置，将所述无人车当前位置添加进所述目标寻迹点集合；
S3、将所述无人车当前位置作为寻迹起始点，自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线。
7.根据权利要求6所述的无人车寻迹路线规划终端，其特征在于，所述步骤S3中所述自动规划出符合预设要求的经过所述寻迹点集合中所有寻迹点的寻迹路线包括：
S31、在预存的全局地图上标记出所述目标寻迹点集合中的所有目标寻迹点，并将所有目标寻迹点连接成一条路径；
S32、采用三次样条插值法对所述路径的拐点进行平滑，得到平滑后的目标寻迹点，并在跨度大的目标寻迹点之间补充新的目标寻迹点，形成新的路径；
S33、判断所述新的路径是否在预设的区域内，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点替换对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点添加进所述目标寻迹点集合，将所述新的路径作为规划出的寻迹路线。
8.根据权利要求7所述的无人车寻迹路线规划终端，其特征在于，所述步骤S33中若所述新的路径不在预设的区域内，则将所述无人车的当前位置从所述目标寻迹点集合中删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
9.根据权利要求7或8所述的无人车寻迹路线规划终端，其特征在于，所述步骤S33之后还包括步骤：
S34、获取所述无人车的姿态信息，根据所述姿态信息确定所述无人车的车头方向；
S35、计算所述无人车的车头方向和距离所述无人车预设距离外的第一个目标寻迹点形成的角度，根据所述角度确定无人车的方向盘转角；
S36、判断所述方向盘转角是否小于预设值，若是，则控制所述无人车行进，若否，判断所述无人车的当前位置是否为寻迹起始点，若是，则将所述平滑后的目标寻迹点还原成对应的拐点，并将补充的新的目标寻迹点删除，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2，否则，控制所述无人车进行预设距离的倒车，并返回步骤S2。
10.根据权利要求9所述的无人车寻迹路线规划终端，其特征在于，所述控制所述无人车行进包括：
从RTK差分基站获取所述无人车的实时GPS差分信号，解码所述GPS差分信号，获取所述无人车的实时位置，根据所述实时位置和规划出的寻迹路线进行寻迹。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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