[发明专利]一种封闭区域全局路径规划方法

说明书

本发明公开了一种封闭区域全局路径规划方法，包括如下步骤：步骤S1，获取封闭区域的环境地图模型并生成中间连接路径；步骤S2，获取完成作业任务的起始点与目标点；步骤S3，根据起始点和目标点所在区域进行对应的全局路径规划；步骤S4，根据规划出的全局路径控制车辆行驶；其中，步骤S1中封闭区域的环境地图可以是由调度人员给定该区域地图，或者从相关地图软件中获取，将大型封闭区域地图分为两部分，并以空间换时间，在中间连接区域生成中间连接道路保存待用，方便后续规划快速获得。本发明的封闭区域全局路径规划方法，通过步骤S1至步骤S4的设置，便可有效的快速实现在封闭区域内进行路径规划了。

技术领域

本发明涉及车辆路径规划领域，特别涉及一种面向封闭区域的全局路径规划方法。

背景技术

无人驾驶车辆的全局路径规划是指在一定的环境模型基础上，给定无人驾驶车辆的起始点和目标点后，按照性能指标规划出一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。该性能指标可以是路径行驶距离最短、运动时间最短等。车辆在获取了全局路径后，无人驾驶车辆系统将按照规划好的路径控制车辆行驶，安全高效的完成指定的作业任务。

对于如港口、园区、矿区、农田等大型封闭区域而言，完成不同任务的作业子区域分布在封闭区域的不同位置，作业车辆在同一个子区域内或不同的子区域间行驶完成作业任务。现有主要的无人驾驶车辆全局路径规划方法如下：专利文件CN 109085825 A提出一种无人驾驶矿车采矿最优路径选择方法，该方法中无人驾驶矿车在接收到调度命令后，通过雷达传感器检测周边环境并对避障及目标追随进行权重判断，根据强化信号强弱调整行驶方向，避开障碍物并驶向目标，该方法能够满足无人驾驶矿车适应复杂的矿区环境；专利文件CN102854880A提出了一种面向混合地形区域不确定环境的机器人全局路径规划方法，该方法首先探测并构建机器人工作环境模型，包括运动起始点和目标点、静态障碍物位置和形状、不确定障碍物的可能覆盖区域、涵盖的地形类型和区域，采用包含地形信息的路径加权可通行长度和规避区域不确定障碍物的路径包容度作为目标函数规划出最优路径，该方法旨在保障机器人在混合地形环境下以最低风险程度完成任务；专利文件CN 107436603A提出一种农用车辆曲线路径自动驾驶方法及系统，该方法实时获取车辆位置信息并判断与预设曲线作业轨迹的角度偏差，通过增强信号反馈进行机器学习获取驾驶经验，该方法能够让农用车辆避免因角度调节不当出现作业来回摆动现象，使轨迹更具稳定性和可靠性。

上述专利都从不同角度提出对无人驾驶车辆的路径规划方法，但仍存在一定的缺陷：如应用场景只针对单一的农田环境、可能导致不必要的多余路径、规划路径缓慢等。本发明基于一种空间换时间的思想，提供了一种面向大型封闭区域的全局路径规划方法和系统，能够快速的获取所需的全局路径。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种封闭区域的全局路径规划方法和系统，本发明的目的是克服上述所提到的各种方法的缺陷中的一种或者多种。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种封闭区域全局路径规划方法，包括如下步骤：

步骤S1，获取封闭区域的环境地图模型并生成中间连接路径；

步骤S2，获取完成作业任务的起始点与目标点；

步骤S3，根据起始点和目标点所在区域进行对应的全局路径规划；

步骤S4，根据规划出的全局路径控制车辆行驶；

其中，步骤S1中封闭区域的环境地图可以是由调度人员给定该区域地图，或者从相关地图软件中获取，将大型封闭区域地图分为两部分，包括完成各类作业任务的作业区域以及不同作业区域间连接的连接区域，每个作业区域与连接区域的交界处至少存在一个或一个以上的连接点，在连接区域中，针对不同作业区域，对其两两连接点采用全局路径规划算法生成连接路径并保存为已知路径待用。