CN111473795A - 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 - Google Patents
一种无人驾驶车辆避障方法及终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111473795A CN111473795A CN202010269879.5A CN202010269879A CN111473795A CN 111473795 A CN111473795 A CN 111473795A CN 202010269879 A CN202010269879 A CN 202010269879A CN 111473795 A CN111473795 A CN 111473795A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- unmanned vehicle
- obstacle
- point
- sub
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 11
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
- G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种无人驾驶车辆避障方法及终端,控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,继续按照预设的路径循迹;将避障路径分为三段分别计算,细化避障路径,使得其可以更加贴近障碍物轮廓,使得避障路径长度最小,同时以预设的路径上的点作为避障路径的终点,使避障路径和预设的路径更加连贯,而不用进行模式的切换。
Description
技术领域
本发明涉及避障领域,尤其涉及一种无人驾驶车辆避障方法及终端。
背景技术
无人驾驶已经成为汽车领域一种发展的主要趋势,汽车循迹驾驶是无人车自动驾驶的一种主要方式,循迹驾驶即汽车依照预先设置好的路线自动进行驾驶,然而目前已有的循迹驾驶方法都只是简单依照设定的路线行驶,若遇到障碍一般需要人工接管进行避障,而现有的避障方式不能快速地返回到原有的循迹路径中,造成避障过程耗时太久。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种无人驾驶车辆避障方法及终端,在循迹驾驶过程中快速进行主动避障。
为了解决上述技术问题,本发明采用的一种技术方案为:
一种无人驾驶车辆避障方法,包括步骤:
S1、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
本发明采用的另一种技术方案为:
一种无人驾驶车辆避障终端,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、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
本发明的有益效果在于:在无人驾驶车辆根据预设的路径进行循迹的过程中,当检测到障碍物时,实时生成包括三条依次相连的子路径的最短路径,最短路径起点和终端均为所述预设的路径上的点,以无人驾驶车辆在预设的路径上行驶时,开始避障时的位置作为避障路径的起始点,以预设的路径上的点作为避障路径的终点,所述避障路径的起始点和终点都处于所述预设的路径上,保证车辆在避障完成后可以直接回到预设的路径上,而不用进行模式的切换,保证避障路径与预设的路径之间的连贯性;将所述避障路径分为三条依次相连的子路径,对避障路径的进一步细分使车辆在避障过程中能够最大程度沿障碍物的轮廓进行行驶,从而使避障路径最短,实现在循迹过程中快速进行主动避障。
附图说明
图1为本发明实施例的一种无人驾驶车辆避障方法的步骤流程图;
图2为本发明实施例的一种无人驾驶车辆避障终端的结构示意图;
图3为本发明实施例的最短路径示意图;
图4为本发明实施例的循迹模式下避障的总流程图;
图5为本发明实施例的循迹点采集流程图;
标号说明:
1、一种无人驾驶车辆避障终端;2、处理器;3、存储器;
4、10、障碍物的两端;5、第一子路径;6、第二子路径;7、第三子路径;8、预设的路径;9、第一标记点;10、第二标记点;11、17、无人驾驶车辆车头与障碍物的两端的夹角;12、第三标记点;13、第二子路径终点;14、第三子路径终点;15、障碍物的宽;16、无人驾驶车辆车头与障碍物的距离。
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。
请参照图1,一种无人驾驶车辆避障方法,包括步骤:
S1、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
从上述描述可知,本发明的有益效果在于:在无人驾驶车辆根据预设的路径进行循迹的过程中,当检测到障碍物时,实时生成包括三条依次相连的子路径的最短路径,最短路径起点和终端均为所述预设的路径上的点,以无人驾驶车辆在预设的路径上行驶时,开始避障时的位置作为避障路径的起始点,以预设的路径上的点作为避障路径的终点,所述避障路径的起始点和终点都处于所述预设的路径上,保证车辆在避障完成后可以直接回到预设的路径上,而不用进行模式的切换,保证避障路径与预设的路径之间的连贯性;将所述避障路径分为三条依次相连的子路径,对避障路径的进一步细分使车辆在避障过程中能够最大程度沿障碍物的轮廓进行行驶,从而使避障路径最短,实现在循迹过程中快速进行主动避障。
进一步的,所述步骤S1之前,还包括:
控制无人驾驶车辆在待循迹的路径上行驶并采集所述路径上预设个数的循迹点的经度和纬度,将所述预设个数的循迹点的经度和纬度按顺序存储到文件中,形成预设的路径。
由上述描述可知,无人驾驶车辆在生成预设路径时,采用实地提取循迹点的方式,并且采用经度和纬度坐标记录所述循迹点,形成的预设路径更加准确,将循迹点以经度纬度的形式存储在文件中,也方便之后生成其他预设路径。
进一步的,所述步骤S1具体为:
S11、实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的第一经纬度信息和方向;
S12、读取所述预设的路径中包含的与所述无人驾驶车辆当前所在位置距离最近的循迹点的第二经纬度信息;
S13、根据所述第一经纬度信息、方向和第二经纬度信息计算所述无人驾驶车辆需要改变的方向值,并根据所述方向值操控所述无人驾驶车辆到达所述距离最近的循迹点,判断所述距离最近的循迹点是否为终点;
S14、若是,则停止循迹,否则返回步骤S11。
由上述描述可知,在循迹过程中,实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的经纬度信息和方向,与距离最近的预设路径循迹点比较,生成无人驾驶车辆需要改变的方向值,在车辆的循迹过程中,将预设路径细化为一个个循迹点,将一整段路径细化为一段段子路径,使无人驾驶车辆的行驶轨迹精度更高。
进一步的,所述步骤S2中实时生成避开所述障碍物的最短路径具体为:
S21、根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度生成第一子路径;
S22、根据所述第一子路径的终点、所述无人驾驶车辆的长度以及所述障碍物的厚度,生成第二子路径;
S23、根据所述第二子路径的终点以及所述预设的路径中与所述第二子路径终止点距离最近且与所述第二子路径的终点的连线能够避开所述障碍物对应的循迹点,生成第三子路径;
S24、根据所述第一子路径、第二子路径和第三子路径生成避开所述障碍物的最短路径。
由上述描述可知,将所述避障路径细分为三个子路径进行分别计算,能够使无人驾驶车辆在避障过程中尽可能贴近所述障碍物的轮廓,从而使所述避障路径最短,子路径的终点与下一段子路径的起点相连,保证了无人驾驶车辆在行进过程中的连贯性,无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、障碍物的宽度、无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离、与所述障碍物两端的角度、障碍物的厚度、无人驾驶车辆的长度、预设路径上的一循迹点作为需已知量求取子路径,所述需已知量容易测量,获取速度快,保证了子路径的计算速度。
进一步的,所述S21具体为:
以所述无人驾驶车辆开始避障时的位置作为第一标记点;
根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度确定所述障碍物两端中与所述无人驾驶车辆车头距离较近的一端的位置,将其作为第二标记点;
根据所述无人驾驶车辆避障时的位置信息和所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离确定所述无人驾驶车辆关于所述障碍物的对称点的位置,将其作为第三标记点;
根据所述第一标记点、第二标记点及第三标记点生成抛物线,将所述抛物线上所述第一标记点与所述第二标记点之间形成的路径作为第一子路径;
所述S22具体为:
以所述第一子路径的终点为起点确定第一线段,所述第一线段的长度为所述无人驾驶车辆的长度加上所述障碍物的厚度,所述第一线段与所述障碍物的厚度方向平行,根据所述第一线段生成生成所述第二子路径;
所述S23具体为:
根据所述第二子路径的终点以及确定出的所述预设的路径中的所述循迹点生成第二线段,根据所述第二线段生成所述第三子路径。
由上述描述可知,选定求取抛物线作为第一子路径,计算公式较为简单,且所需点获取容易,保证了第一子路径的计算效率,第二子路径沿障碍物的外轮廓呈直线,取无人驾驶车辆长度与所述障碍物的厚度作为第二子路径的长度,相应所需数据获取容易,保证第二子路径的生成效率;第三子路径读取预设路径中的循迹点,筛选出第三路径的终点,在已知的点中设定条件确定终点,简化了目标点的定位过程,能够高效准确计算出避障的最短路径。
请参照图2,一种无人驾驶车辆避障终端,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、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
本发明的有益效果在于:以无人驾驶车辆在预设的路径上行驶时,开始避障时的位置作为避障路径的起始点,以预设的路径上的点作为避障路径的终点,所述避障路径的起始点和终点都处于所述预设的路径上,保证车辆在避障完成后可以直接回到预设的路径上,而不用进行模式的切换,保证避障路径与预设的路径之间的连贯性;将所述避障路径分为三条依次相连的子路径,对避障路径的进一步细分使车辆在避障过程中能够最大程度沿障碍物的轮廓进行行驶,从而使避障路径最短,实现在循迹过程中快速进行主动避障。
进一步的,所述步骤S1之前,还包括:
控制无人驾驶车辆在待循迹的路径上行驶并采集所述路径上预设个数的循迹点的经度和纬度,将所述预设个数的循迹点的经度和纬度按顺序存储到文件中,形成预设的路径。
由上述描述可知,无人驾驶车辆在生成预设路径时,采用实地提取循迹点的方式,并且采用经度和纬度坐标记录所述循迹点,形成的预设路径更加准确,将循迹点以经度纬度的形式存储在文件中,也方便之后生成其他预设路径。
进一步的,所述步骤S1具体为:
S11、实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的第一经纬度信息和方向;
S12、读取所述预设的路径中包含的与所述无人驾驶车辆当前所在位置距离最近的循迹点的第二经纬度信息;
S13、根据所述第一经纬度信息、方向和第二经纬度信息计算所述无人驾驶车辆需要改变的方向值,并根据所述方向值操控所述无人驾驶车辆到达所述距离最近的循迹点,判断所述距离最近的循迹点是否为终点;
S14、若是,则停止循迹,否则返回步骤S11。
由上述描述可知,在循迹过程中,实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的经纬度信息和方向,与距离最近的预设路径循迹点比较,生成无人驾驶车辆需要改变的方向值,在车辆的循迹过程中,将预设路径细化为一个个循迹点,将一整段路径细化为一段段子路径,使无人驾驶车辆的行驶轨迹精度更高。
进一步的,所述步骤S2中实时生成避开所述障碍物的最短路径具体为:
S21、根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度生成第一子路径;
S22、根据所述第一子路径的终点、所述无人驾驶车辆的长度以及所述障碍物的厚度,生成第二子路径;
S23、根据所述第二子路径的终点以及所述预设的路径中与所述第二子路径终止点距离最近且与所述第二子路径的终点的连线能够避开所述障碍物对应的循迹点,生成第三子路径;
S24、根据所述第一子路径、第二子路径和第三子路径生成避开所述障碍物的最短路径。
由上述描述可知,将所述避障路径细分为三个子路径进行分别计算,能够使无人驾驶车辆在避障过程中尽可能贴近所述障碍物的轮廓,从而使所述避障路径最短,子路径的终点与下一段子路径的起点相连,保证了无人驾驶车辆在行进过程中的连贯性,无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、障碍物的宽度、无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离、与所述障碍物两端的角度、障碍物的厚度、无人驾驶车辆的长度、预设路径上的一循迹点作为需已知量求取子路径,所述需已知量容易测量,获取速度快,保证了子路径的计算速度。
进一步的,所述S21具体为:
以所述无人驾驶车辆开始避障时的位置作为第一标记点;
根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度确定所述障碍物两端中与所述无人驾驶车辆车头距离较近的一端的位置,将其作为第二标记点;
根据所述无人驾驶车辆避障时的位置信息和所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离确定所述无人驾驶车辆关于所述障碍物的对称点的位置,将其作为第三标记点;
根据所述第一标记点、第二标记点及第三标记点生成抛物线,将所述抛物线上所述第一标记点与所述第二标记点之间形成的路径作为第一子路径;
所述S22具体为:
以所述第一子路径的终点为起点确定第一线段,所述第一线段的长度为所述无人驾驶车辆的长度加上所述障碍物的厚度,所述第一线段与所述障碍物的厚度方向平行,根据所述第一线段生成生成所述第二子路径;
其中,当所述无人驾驶车辆行驶到所述第一子路径的终点时,利用毫米波雷达采集障碍物的厚度信息;
所述S23具体为:
根据所述第二子路径的终点以及确定出的所述预设的路径中的所述循迹点生成第二线段,根据所述第二线段生成所述第三子路径。
由上述描述可知,选定求取抛物线作为第一子路径,计算公式较为简单,且所需点获取容易,保证了第一子路径的计算效率,第二子路径沿障碍物的外轮廓呈直线,取无人驾驶车辆长度与所述障碍物的厚度作为第二子路径的长度,相应所需数据获取容易,保证第二子路径的生成效率;第三子路径读取预设路径中的循迹点,筛选出第三路径的终点,在已知的点中设定条件确定终点,简化了目标点的定位过程,能够高效准确计算出避障的最短路径。
请参照图1、图4及图5,本发明的实施例一为:
一种无人驾驶车辆避障方法,具体包括:
S1、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
所述步骤S1之前,还包括:
如图5所示,所述无人驾驶车辆接收采集数据的指令后,在待循迹的路径上行驶并实时读取GPS信息,解析所述GPS信息,获取经度和纬度,并验证所述经度和纬度数据是否正确,若是,则将所述经度和纬度按顺序存储到文件中,若接收到结束采集的指令,则停止读取GPS信息,根据存储的经度和纬度设置循迹点,根据所述循迹点形成预设的路径;
经度和纬度的存储格式为(经度,纬度),文件中每一行只存储一组经纬度数据;
所述步骤S1具体为:
S11、实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的第一经纬度信息和方向;
S12、读取所述预设的路径中包含的与所述无人驾驶车辆当前所在位置距离最近的循迹点的第二经纬度信息;
S13、根据所述第一经纬度信息、方向和第二经纬度信息计算所述无人驾驶车辆需要改变的方向值,并根据所述方向值操控所述无人驾驶车辆到达所述距离最近的循迹点,判断所述距离最近的循迹点是否为终点;
根据所述方向值操控所述无人驾驶车辆到达所述距离最近的循迹点,具体为:控制无人驾驶车辆的算法程序计算出转向、刹车、油门等控制指令,再配合相应的控制器件控制所述无人驾驶车按照预设的路径行驶;
S14、若是,则停止循迹,否则返回步骤S11;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
具体的,如图4所示,无人驾驶车辆接收开始循迹指令,读取预设路径中的循迹点经度和纬度信息,并获取所述无人驾驶车辆实时的GPS信息,根据所述GPS的信息、循迹点的经度和纬度信息计算出所述无人驾驶车辆需要改变的方向值,方向控制系统根据所述方向值控制车辆方向,到达循迹点后,判断所述循迹点是否为终点,若是则结束循迹,否则,继续读取预设路径中的循迹点经度和纬度信息;
在循迹过程中,实时读取毫米波雷达的探测数据,判断预设的路径上是否存在障碍物,若是,则读取无人驾驶车辆实时GPS信息,计算生成最短避障路径;
优选的,当探测到预设路径上有物体存在且与无人驾驶车辆距离小于10米时,进入避障状态;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
请参照图3,本发明的实施例二为:一种无人驾驶车辆避障方法,与实施例一的不同之处在于,所述步骤S2中实时生成避开所述障碍物的最短路径具体为:
S21、根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度生成第一子路径;
具体为:
以所述无人驾驶车辆开始避障时的位置作为第一标记点(9);
根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度(15)、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离(16)以及与所述障碍物两端(10)(4)的角度(17)(11)确定所述障碍物两端中与所述无人驾驶车辆车头距离较近的一端的位置,将其作为第二标记点(10);
具体的,在导航坐标系内,根据所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离(16)及、障碍物一端(10)的角度(17)及第一标记点(9)位置,根据正弦定理得到第二标记点(10)的位置;
根据所述无人驾驶车辆避障时的位置信息和所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离(16)确定所述无人驾驶车辆关于所述障碍物的对称点的位置,将其作为第三标记点(12);
根据所述第一标记点(9)、第二标记点(10)及第三标记点(12)生成抛物线;
具体的,将所述第一标记点(9)、第二标记点(10)及第三标记点(12)在导航坐标系中的坐标代入抛物线方程y=ax2+bx+c,求出所述a、b、c的值,将所述值代入抛物线方程,得到抛物线,在导航坐标系中做出所述抛物线;
将所述抛物线上所述第一标记点与所述第二标记点之间形成的路径(5)作为第一子路径;
S22、根据所述第一子路径的终点、所述无人驾驶车辆的长度以及所述障碍物的厚度,生成第二子路径(6);
具体为:
以所述第一子路径的终点为起点确定第一线段,所述第一线段的长度为所述无人驾驶车辆的长度加上所述障碍物的厚度,所述第一线段与所述障碍物的厚度方向平行,根据所述第一线段生成所述第二子路径;
S23、根据所述第二子路径的终点(13)以及所述预设的路径中与所述第二子路径终止点距离最近且与所述第二子路径的终点的连线能够避开所述障碍物对应的循迹点(14),生成第三子路径(7);
具体为:
根据所述第二子路径的终点以及确定出的所述预设的路径(8)中的所述循迹点生成第二线段,根据所述第二线段生成所述第三子路径;
优选的,以所述第二子路径的终点(13)为第三子路径的起点,由近及远搜寻预设的路径上位于所述第二子路径终点(13)无人驾驶车辆前进一方的循迹点,直到找出与车头连线相对于车头水平方向角度不大于25°的循迹点,以所述循迹点为第三子路径的终点生成第三子路径。
S24、根据所述第一子路径、第二子路径和第三子路径生成避开所述障碍物的最短路径;
请参照图2,本发明的实施例三为:
一种无人驾驶车辆避障终端1,所述终端1包括处理器2、存储器3及存储在存储器3上并可在所述处理器2上运行的计算机程序,所述处理器2执行所述计算机程序时实现实施例一或实施例二中的各个步骤。
综上所述,本发明提供了一种无人驾驶车辆避障方法及终端,将避障路径细分为三段,并且以预设路径上的点作为避障路径的终点,使避障路径与预设路径之间的衔接更加连贯;细分避障路径能够最大程度使无人驾驶车辆贴近障碍物进行行驶,保证避障路线能够最短,避障路径采用抛物线和直线的结合,易于计算,保证了路径计算过程的效率,计算的即时性高,有效保证了无人驾驶车辆的行车安全;在采集循迹点时,采用无人驾驶车辆实地采集的方法,并且用经纬度作为标记,有效减少了采集到的循迹点的误差;采用毫米波雷达作为距离的测量工具,能够适应不同的天气状况,在不同的环境下保证测量的精度,提高了无人驾驶车辆行驶的安全性,实现在循迹驾驶的过程中快速进行主动避障。
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)
1.一种无人驾驶车辆避障方法,其特征在于,包括步骤:
S1、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆避障方法,其特征在于,所述步骤S1之前,还包括:
控制无人驾驶车辆在待循迹的路径上行驶并采集所述路径上预设个数的循迹点的经度和纬度,将所述预设个数的循迹点的经度和纬度按顺序存储到文件中,形成预设的路径。
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶车辆避障方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:
S11、实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的第一经纬度信息和方向;
S12、读取所述预设的路径中包含的与所述无人驾驶车辆当前所在位置距离最近的循迹点的第二经纬度信息;
S13、根据所述第一经纬度信息、方向和第二经纬度信息计算所述无人驾驶车辆需要改变的方向值,并根据所述方向值操控所述无人驾驶车辆到达所述距离最近的循迹点,判断所述距离最近的循迹点是否为终点;
S14、若是,则停止循迹,否则返回步骤S11。
4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆避障方法,其特征在于,所述步骤S2中实时生成避开所述障碍物的最短路径具体为:
S21、根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度生成第一子路径;
S22、根据所述第一子路径的终点、所述无人驾驶车辆的长度以及所述障碍物的厚度,生成第二子路径;
S23、根据所述第二子路径的终点以及所述预设的路径中与所述第二子路径终止点距离最近且与所述第二子路径的终点的连线能够避开所述障碍物对应的循迹点,生成第三子路径;
S24、根据所述第一子路径、第二子路径和第三子路径生成避开所述障碍物的最短路径。
5.根据权利要求4所述的一种无人驾驶车辆避障方法,其特征在于:
所述S21具体为:
以所述无人驾驶车辆开始避障时的位置作为第一标记点;
根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度确定所述障碍物两端中与所述无人驾驶车辆车头距离较近的一端的位置,将其作为第二标记点;
根据所述无人驾驶车辆避障时的位置信息和所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离确定所述无人驾驶车辆关于所述障碍物的对称点的位置,将其作为第三标记点;
根据所述第一标记点、第二标记点及第三标记点生成抛物线,将所述抛物线上所述第一标记点与所述第二标记点之间形成的路径作为第一子路径;
所述S22具体为:
以所述第一子路径的终点为起点确定第一线段,所述第一线段的长度为所述无人驾驶车辆的长度加上所述障碍物的厚度,所述第一线段与所述障碍物的厚度方向平行,根据所述第一线段生成生成所述第二子路径;
所述S23具体为:
根据所述第二子路径的终点以及确定出的所述预设的路径中的所述循迹点生成第二线段,根据所述第二线段生成所述第三子路径。
6.一种无人驾驶车辆避障终端,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、控制无人驾驶车辆按照预设的路径循迹;
S2、在循迹过程中,当检测到存在障碍物时,实时生成避开所述障碍物的最短路径,所述最短路径包括三条依次相连的子路径,所述最短路径的起始点为所述无人驾驶车辆的当前位置,终点为所述预设的路径上的点;
S3、控制所述无人驾驶车辆根据所述最短路径循迹,当循迹完成时,返回S1。
7.根据权利要求6所述的一种无人驾驶车辆避障终端,其特征在于,所述步骤S1之前,还包括:
控制无人驾驶车辆在待循迹的路径上行驶并采集所述路径上预设个数的循迹点的经度和纬度,将所述预设个数的循迹点的经度和纬度按顺序存储到文件中,形成预设的路径。
8.根据权利要求7所述的一种无人驾驶车辆避障终端,其特征在于,所述步骤S1具体为:
S11、实时获取无人驾驶车辆当前所在位置的第一经纬度信息和方向;
S12、读取所述预设的路径中包含的与所述无人驾驶车辆当前所在位置距离最近的循迹点的第二经纬度信息;
S13、根据所述第一经纬度信息、方向和第二经纬度信息计算所述无人驾驶车辆需要改变的方向值,并根据所述方向值操控所述无人驾驶车辆到达所述距离最近的循迹点,判断所述距离最近的循迹点是否为终点;
S14、若是,则停止循迹,否则返回步骤S11。
9.根据权利要求6所述的一种无人驾驶车辆避障终端,其特征在于,所述步骤S2中实时生成避开所述障碍物的最短路径具体为:
S21、根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度生成第一子路径;
S22、根据所述第一子路径的终点、所述无人驾驶车辆的长度以及所述障碍物的厚度,生成第二子路径;
S23、根据所述第二子路径的终点以及所述预设的路径中与所述第二子路径终止点距离最近且与所述第二子路径的终点的连线能够避开所述障碍物对应的循迹点,生成第三子路径;
S24、根据所述第一子路径、第二子路径和第三子路径生成避开所述障碍物的最短路径。
10.根据权利要求9所述的一种无人驾驶车辆避障终端,其特征在于:
所述S21具体为:
以所述无人驾驶车辆开始避障时的位置作为第一标记点;
根据所述无人驾驶车辆开始避障时的位置信息、所述障碍物的宽度、所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离以及与所述障碍物两端的角度确定所述障碍物两端中与所述无人驾驶车辆车头距离较近的一端的位置,将其作为第二标记点;
根据所述无人驾驶车辆避障时的位置信息和所述无人驾驶车辆的车头与所述障碍物的距离确定所述无人驾驶车辆关于所述障碍物的对称点的位置,将其作为第三标记点;
根据所述第一标记点、第二标记点及第三标记点生成抛物线,将所述抛物线上所述第一标记点与所述第二标记点之间形成的路径作为第一子路径;
所述S22具体为:
以所述第一子路径的终点为起点确定第一线段,所述第一线段的长度为所述无人驾驶车辆的长度加上所述障碍物的厚度,所述第一线段与所述障碍物的厚度方向平行,根据所述第一线段生成生成所述第二子路径;
所述S23具体为:
根据所述第二子路径的终点以及确定出的所述预设的路径中的所述循迹点生成第二线段,根据所述第二线段生成所述第三子路径。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010269879.5A CN111473795B (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010269879.5A CN111473795B (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111473795A true CN111473795A (zh) | 2020-07-31 |
CN111473795B CN111473795B (zh) | 2022-05-17 |
Family
ID=71750018
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010269879.5A Active CN111473795B (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111473795B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113296099A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-24 | 福建盛海智能科技有限公司 | 一种根据障碍物自动生成规避路径的方法及终端 |
CN113793532A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-14 | 岚图汽车科技有限公司 | 一种远距离障碍车道信息共享方法及系统 |
CN113867347A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-12-31 | 深圳优艾智合机器人科技有限公司 | 机器人路径规划方法、装置、管理系统及计算机存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107037812A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-11 | 南京理工大学 | 一种基于仓储无人车的车辆路径规划方法 |
CN108536149A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-09-14 | 吉林大学 | 一种基于Dubins路径的无人驾驶车辆避障控制装置及控制方法 |
CN108871361A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 江苏盛海智能科技有限公司 | 一种规划循迹路径的方法及终端 |
CN109270933A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-25 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于圆锥曲线的无人驾驶避障方法、装置、设备及介质 |
CN109489675A (zh) * | 2017-09-11 | 2019-03-19 | 百度(美国)有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的基于成本的路径规划 |
CN109557912A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-04-02 | 同济大学 | 一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法 |
CN109813328A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种驾驶路径规划方法、装置及车辆 |
US20190302781A1 (en) * | 2018-04-03 | 2019-10-03 | Baidu Usa Llc | Method to track and to alert autonomous driving vehicles (advs) of emergency vehicles |
-
2020
- 2020-04-08 CN CN202010269879.5A patent/CN111473795B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107037812A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-11 | 南京理工大学 | 一种基于仓储无人车的车辆路径规划方法 |
CN109489675A (zh) * | 2017-09-11 | 2019-03-19 | 百度(美国)有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的基于成本的路径规划 |
US20190302781A1 (en) * | 2018-04-03 | 2019-10-03 | Baidu Usa Llc | Method to track and to alert autonomous driving vehicles (advs) of emergency vehicles |
CN108536149A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-09-14 | 吉林大学 | 一种基于Dubins路径的无人驾驶车辆避障控制装置及控制方法 |
CN108871361A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 江苏盛海智能科技有限公司 | 一种规划循迹路径的方法及终端 |
CN109270933A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-25 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于圆锥曲线的无人驾驶避障方法、装置、设备及介质 |
CN109557912A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-04-02 | 同济大学 | 一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法 |
CN109813328A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种驾驶路径规划方法、装置及车辆 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113296099A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-24 | 福建盛海智能科技有限公司 | 一种根据障碍物自动生成规避路径的方法及终端 |
CN113296099B (zh) * | 2021-05-21 | 2023-09-01 | 福建盛海智能科技有限公司 | 一种根据障碍物自动生成规避路径的方法及终端 |
CN113793532A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-14 | 岚图汽车科技有限公司 | 一种远距离障碍车道信息共享方法及系统 |
CN113867347A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-12-31 | 深圳优艾智合机器人科技有限公司 | 机器人路径规划方法、装置、管理系统及计算机存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111473795B (zh) | 2022-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111473795B (zh) | 一种无人驾驶车辆避障方法及终端 | |
CN108609014B (zh) | 智能车辆的横向控制方法及装置 | |
CN113538919B (zh) | 车道偏离识别方法、装置、设备和存储介质 | |
CN109416256B (zh) | 行驶车道推定系统 | |
CN103115581B (zh) | 多功能轨道测量系统及方法 | |
KR101704634B1 (ko) | 자율 주행 차량의 주행경로 생성 장치 및 그 방법과, 자율 주행 차량의 주행 제어 방법 | |
CN104677375A (zh) | 一种隧道道路提前引导系统 | |
CN106855415A (zh) | 地图匹配方法和系统 | |
EP3936822A1 (en) | Vehicle positioning method and apparatus, and vehicle, and storage medium | |
CN101344397B (zh) | 一种导航系统及其导航方法 | |
CN104422462A (zh) | 一种车辆导航的方法、装置 | |
CN111830979A (zh) | 一种轨迹优化方法和装置 | |
CN107607093A (zh) | 一种基于无人艇的湖泊动态库容的监测方法及装置 | |
CN104898139A (zh) | 一种车辆定位纠偏方法及装置 | |
CN111176298A (zh) | 一种无人车轨迹录制与轨迹跟踪方法 | |
EP4300237A1 (en) | Robot traveling method and apparatus, and electronic device, storage medium and program product | |
CN105556244A (zh) | 用于获取机动车在大地坐标系中的实际位置的方法以及机动车 | |
JP2021128207A (ja) | 地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラム | |
CN113701781A (zh) | 一种基于高精地图和视觉车道线的匹配车道搜索方法 | |
CN115237121A (zh) | 基于场景重构的远程召唤方法、系统及可读存储介质 | |
CN113566817B (zh) | 一种车辆定位方法及装置 | |
JP2024105508A (ja) | 出力装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 | |
JP2019066445A (ja) | 位置補正方法、車両制御方法及び位置補正装置 | |
US20230413712A1 (en) | Path finding method and system for weeding robot | |
CN113296512A (zh) | 一种基于激光雷达和gps的无人循迹驾驶方法与终端 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |