CN111856538B - 一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法 - Google Patents

一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法及系统，其中，方法包括：建立路径规划坐标系；在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿；在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。本发明的自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法可实现AGV如同多关节机器人的运动控制数据的可靠性，绝对控制精度、重复性控制精度。

Description

一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法
技术领域
本发明涉及监控系统技术领域，特别涉及一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法和系统。
背景技术
目前，在某些半封闭场景的自动化物流运输中，往往要求自主移动机器人具有极高的对位精度，如在汽车、饮料、半成品食品、机场物流等场景中，对位精度的要求可高达3～5cm。针对上述AGV(自动导航小车)的应用在室内外无缝对接的特殊场景，AGV没有足够的拟人化智能，而无法满足作业要求。因此亟需一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，基于自动驾驶技术的深入挖掘，尤其是最优数学、运筹学等组合数学在人工智能中的应用，实现室内外无缝对接；使AGV作为可靠的高度自动化自主移动设备投入到工业生产和物流运输中。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，是自主要发的导航方法、自适应路径规划方法，可实现AGV具有高达5cm的重复性对位精度，可完全满足室内外的物流对位运输作业。
本发明实施例提供的一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，包括：
步骤S1：建立路径规划坐标系；
步骤S2：在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿；
步骤S3：在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；
步骤S4：基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；
步骤S5：基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。
优选的，第一导航模块或第二导航模块包括：RTK GPS、激光反射板、UWB和SLAM自然导航其中一种或多种结合。
优选的，步骤2：基于第一位姿确定待运动车辆运动后的第三位姿，具体计算公式如下：
其中，Tx4、Ty4、Tψ4分别为第三位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、待运动车辆对位运动后与X轴夹角；Px0、Py0、Pψ0分别为第一位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、静止车辆与X轴夹角；L、S都为预设常量。
优选的，步骤4：基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径，包括：
获取待运动车辆的车身参数；
基于车身参数建立车辆运动模型；
基于第二位姿、第三位姿和车辆运动模型确定待运动车辆的行驶路径。
优选的，基于车身参数建立车辆运动模型，包括：
计算待运动车辆的最小转弯半径Rmin，计算公式为：
其中，θ0max表示前轴外轮最大转向角，δ10表示前轴外轮侧偏角，δ2θ表示后轴中心侧偏角，r表示车轮转臂，R0表示预设初始转弯半径；L表示车辆前后轴间距。
本发明还提供一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划系统，包括：
坐标系建立模块，用于建立路径规划坐标系；
第一位姿确定模块，用于在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿；
第二位姿确定模块，用于在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；
第三位姿确定模块，用于基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；
行驶路径确定模块，用于基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。
优选的，第一导航模块或第二导航模块包括：RTK GPS、激光反射板、UWB和SLAM自然导航其中一种或多种结合。
优选的，第三位姿确定模块执行基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿，具体计算公式如下：
其中，Tx4、Ty4、Tψ4分别为第三位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、待运动车辆对位运动后与X轴夹角；Px0、Py0、Pψ0分别为第一位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、静止车辆与X轴夹角；L、S都为预设常量。
优选的，行驶路径确定模块执行基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径，包括如下操作：
获取待运动车辆的车身参数；
基于车身参数建立车辆运动模型；
基于第二位姿、第三位姿和车辆运动模型确定待运动车辆的行驶路径。
优选的，基于车身参数建立车辆运动模型，包括：
计算待运动车辆的最小转弯半径Rmin，计算公式为：
其中，θ0max表示前轴外轮最大转向角，δ10表示前轴外轮侧偏角，δ2θ表示后轴中心侧偏角，r表示车轮转臂，R0表示预设初始转弯半径；L表示车辆前后轴间距。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法的示意图；
图2为本发明实施例中一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法的流程图；
图3为本发明实施例中一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法的路径示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，如图1所示，包括：
步骤S1：建立路径规划坐标系；
步骤S2：在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿；
步骤S3：在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；
步骤S4：基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；
步骤S5：基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
现有的自动驾驶路径规划功能，不符合工业标准的可靠性标准，大多数公司研发的自动驾驶车辆，仅可作为一个演示工具，无法可靠的应用于任何工业大生产、物流运输环境中，因其不具备基本的自动化设备所必备工业化标准，如重复性、一致性。
自动化设备本身的重复性、一致性，可归结由两个数据来衡量，对于自动驾驶车辆来说，即车辆运动控制的绝对控制精度、重复性控制精度，基本上，整个自动驾驶行业中，几乎没有几家有严格的数据输出可以说明其研发车辆控制精度数据，这与当前广泛应用的可靠的工业自动化设备多关节机器人，完全不可同日而语。
本发明的自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法可实现AGV如同多关节机器人的运动控制数据的可靠性，绝对控制精度、重复性控制精度。
故依靠本申请的方法，可直接将AGV视为如成熟的多关节机器人一般的可靠的工业自动化产品，进而投入到大规划的工业生产和运输中。
在对接作业场景中，首先建立路径规划坐标系；然后，在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿，在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；待运行车辆运动后与静止车辆对接，所以基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；当待运动车辆的起始位置(第二位姿)和终止位置(第三位姿)确定后即可基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。
本发明的用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，是自主要发的导航方法、自适应路径规划方法，可实现AGV具有高达5cm的重复性对位精度，可完全满足室内外的物流对位运输作业。
为了获取待运动车辆和静止车辆的定位信息，在一个实施例中，第一导航模块或第二导航模块包括：RTK GPS、激光反射板、UWB和SLAM自然导航其中一种或多种结合。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
RTK(Real-time kinematic，实时动态)载波相位差分技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。
超宽带(Ultra Wide Band，UWB)技术是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很宽。
UWB技术具有系统复杂度低，发射信号功率谱密度低，对信道衰落不敏感，截获能力低，定位精度高等优点，尤其适用于室内等密集多径场所的高速无线接入。
SLAM(simultaneous localization and mapping),也称为CML(ConcurrentMapping and Localization),即时定位与地图构建，或并发建图与定位。
在一个实施例中，步骤2：基于第一位姿确定待运动车辆运动后的第三位姿，具体计算公式如下：
其中，Tx4、Ty4、Tψ4分别为第三位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、待运动车辆对位运动后与X轴夹角；Px0、Py0、Pψ0分别为第一位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、静止车辆与X轴夹角；L、S都为预设常量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本实施例中的第三位姿的确认方法对应于待运动车辆与静止车辆的垂直对接；当水平对接时，第三位姿与X轴夹角、第一位姿与X轴夹具相等。L、S都为预设常量，根据车辆几何尺寸确定的，即不同的车辆尺寸，对应不同的L、S值。实际对接时，运动后的待运动车辆与静止车辆保持20～30cm的间距对位。
在一个实施例中，步骤4：基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径，包括：
获取待运动车辆的车身参数；
基于车身参数建立车辆运动模型；
基于第二位姿、第三位姿和车辆运动模型确定待运动车辆的行驶路径。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
参见图2所示的流程，为了提高车辆的拟人化，实现自动驾驶车辆的对接作业的平滑；基于车身参数建立车辆运动模型采用车辆运动模型算法和拟人化算法结合实现；导航数据输出为第一导航模块和第二导航模块，采用导航坐标系处理算法实现建立路径规划坐标系；最后在路径坐标系中输出车辆理解的坐标系数据(包括第一位姿、第二位姿和第三位姿)；最后车辆理解的坐标系数据结合车辆运动模型实现车辆的自适应运动规划、路径规划。
参见图3，PCar为静止车辆,TCar实现根据PCar的不同位置，进行路径规划，实现动态对位。
在一个实施例中，基于车身参数建立车辆运动模型，包括：
计算待运动车辆的最小转弯半径Rmin，计算公式为：
其中，θ0max表示前轴外轮最大转向角，δ10表示前轴外轮侧偏角，δ2θ表示后轴中心侧偏角，r表示车轮转臂，R0表示预设初始转弯半径；L表示车辆前后轴间距。
上述技术的工作原理及有益效果为：
依据本实施例中的计算公式，计算出最小转弯半径；该最小转弯半径与自动驾驶车辆(包括AGV)出厂时的最小转弯半径是不同的，本实施例中的最小转弯半径为人为驾驶时平滑转弯时的最小转弯半径。
本发明还提供一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划系统，包括：
坐标系建立模块，用于建立路径规划坐标系；
第一位姿确定模块，用于在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿；
第二位姿确定模块，用于在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；
第三位姿确定模块，用于基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；
行驶路径确定模块，用于基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
在对接作业场景中，首先由坐标系建立模块建立路径规划坐标系；然后，第一位姿确定模块在路径坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定静止车辆的第一位姿，第二位姿确定模块在路径坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定待运动车辆的第二位姿；待运行车辆运动后与静止车辆对接，由第三位姿确定模块基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿；当待运动车辆的起始位置(第二位姿)和终止位置(第三位姿)确定后即可由行驶路径确定模块基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径。本系统即可加载在自动驾驶车辆的控制器中，也可加载在全局调动主机内。全局调动主机为控制自动驾驶车辆的服务器。
本发明的用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，是自主要发的导航方法、自适应路径规划方法，可实现AGV具有高达5cm的重复性对位精度，可完全满足室内外的物流对位运输作业。
在一个实施例中，第一导航模块或第二导航模块包括：RTK GPS、激光反射板、UWB和SLAM自然导航其中一种或多种结合。
在一个实施例中，第三位姿确定模块执行基于第一位姿确定待运动车辆对位运动后的第三位姿，具体计算公式如下：
其中，Tx4、Ty4、Tψ4分别为第三位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、待运动车辆对位运动后与X轴夹角；Px0、Py0、Pψ0分别为第一位姿在路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、静止车辆与X轴夹角；L、S都为预设常量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本实施例中的第三位姿的确认方法对应于待运动车辆与静止车辆的垂直对接；当水平对接时，第三位姿与X轴夹角、第一位姿与X轴夹具相等。L、S都为预设常量，根据车辆几何尺寸确定的，即不同的车辆尺寸，对应不同的L、S值。实际对接时，运动后的待运动车辆与静止车辆保持20～30cm的间距对位。
在一个实施例中，行驶路径确定模块执行基于第二位姿和第三位姿规划待运动车辆的行驶路径，包括如下操作：
获取待运动车辆的车身参数；
基于车身参数建立车辆运动模型；
基于第二位姿、第三位姿和车辆运动模型确定待运动车辆的行驶路径。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
基于车身参数建立车辆运动模型采用车辆运动模型算法和拟人化算法结合实现；导航数据输出为第一导航模块和第二导航模块，采用导航坐标系处理算法实现建立路径规划坐标系；最后基于第二位姿、第三位姿结合车辆运动模型实现车辆的自适应行驶路径规划。
在一个实施例中，基于车身参数建立车辆运动模型，包括：
计算待运动车辆的最小转弯半径Rmin，计算公式为：
其中，θ0max表示前轴外轮最大转向角，δ10表示前轴外轮侧偏角，δ2θ表示后轴中心侧偏角，r表示车轮转臂，R0表示预设初始转弯半径；L表示车辆前后轴间距。
上述技术的工作原理及有益效果为：
依据本实施例中的计算公式，计算出最小转弯半径；该最小转弯半径与自动驾驶车辆(包括AGV)出厂时的最小转弯半径是不同的，本实施例中的最小转弯半径为人为驾驶时平滑转弯时的最小转弯半径。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，其特征在于，包括：
步骤S1：建立路径规划坐标系；
步骤S2：在所述路径规划坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定所述静止车辆的第一位姿，
步骤S3：在所述路径规划坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定所述待运动车辆的第二位姿；
步骤S4：基于所述第一位姿确定所述待运动车辆对位运动后的第三位姿；
步骤S5：基于所述第二位姿和所述第三位姿规划所述待运动车辆的行驶路径；
所述步骤S5：基于所述第二位姿和所述第三位姿规划所述待运动车辆的行驶路径，包括：
获取待运动车辆的车身参数；
基于所述车身参数建立车辆运动模型；
基于所述第二位姿、所述第三位姿和所述车辆运动模型确定所述待运动车辆的所述行驶路径；
所述基于所述车身参数建立车辆运动模型，包括：
计算所述待运动车辆的最小转弯半径 ，计算公式为：
；
其中，表示前轴外轮最大转向角，/>表示前轴外轮侧偏角，/>表示后轴中心侧偏角，/>表示车轮转臂，R0表示预设初始转弯半径；L表示车辆前后轴间距。
2.如权利要求1所述的用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，其特征在于，所述第一导航模块或所述第二导航模块包括：RTK GPS模块、激光反射板、UWB模块和SLAM模块自然导航其中一种或多种结合。
3.如权利要求1所述的用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4：基于所述第一位姿确定所述待运动车辆运动后的第三位姿，具体计算公式如下：
；
其中，、/>、/>分别为所述第三位姿在所述路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、所述待运动车辆对位运动后与X轴夹角；/>、/>、/>分别为所述第一位姿在所述路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、所述静止车辆与X轴夹角；L、S都为预设常量。
4.一种用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划系统，其特征在于，包括：
坐标系建立模块，用于建立路径规划坐标系；
第一位姿确定模块，用于在所述路径规划坐标系中基于通过静止车辆的第一导航模块获取的定位信息确定所述静止车辆的第一位姿；
第二位姿确定模块，用于在所述路径规划坐标系中通过待运动车辆的第二导航模块获取的定位信息确定所述待运动车辆的第二位姿；
第三位姿确定模块，用于基于所述第一位姿确定所述待运动车辆对位运动后的第三位姿；
行驶路径确定模块，用于基于所述第二位姿和所述第三位姿规划所述待运动车辆的行驶路径；
所述行驶路径确定模块执行基于所述第二位姿和所述第三位姿规划所述待运动车辆的行驶路径，包括如下操作：
获取待运动车辆的车身参数；
基于所述车身参数建立车辆运动模型；
基于所述第二位姿、所述第三位姿和所述车辆运动模型确定所述待运动车辆的所述行驶路径；
所述基于所述车身参数建立车辆运动模型，包括：
计算所述待运动车辆的最小转弯半径 ，计算公式为：
；
其中，表示前轴外轮最大转向角，/>表示前轴外轮侧偏角，/>表示后轴中心侧偏角，/>表示车轮转臂，R0表示预设初始转弯半径；L表示车辆前后轴间距。
5.如权利要求4所述的用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划系统，其特征在于，所述第一导航模块或所述第二导航模块包括：RTK GPS模块、激光反射板、UWB模块和SLAM模块自然导航其中一种或多种结合。
6.如权利要求4所述的用于自动驾驶的实时动态自适应路径规划系统，其特征在于，所述第三位姿确定模块执行基于所述第一位姿确定所述待运动车辆对位运动后的第三位姿，具体计算公式如下：
；
其中，、/>、/>分别为所述第三位姿在所述路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、所述待运动车辆对位运动后与X轴夹角；/>、/>、/>分别为所述第一位姿在所述路径规划坐标系中的X坐标值、Y坐标值、所述静止车辆与X轴夹角；L、S都为预设常量。
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