[发明专利]无人靶车野外试验路径实时规划方法

说明书

本发明公开了一种无人靶车野外试验路径实时规划方法，所述方法包括：采集无人靶车的GPS/BDS数据信息，根据全局地图中的信息构建栅格环境模型；基于改进的蚁群算法进行全局路径规划；无人靶车沿着期望路径行驶并接收从各类传感器传来的实时视频信号，并判断是否需要进行局部路径规划；局部路径规划策略；将生成的实时局部路径发给无人靶车控制层。本发明提高了无人靶车野外路径规划的效率，并且利用环境感知信息使无人靶车在野外未知环境中能高效合理地规划安全的路径，保证了野外路径规划全局最优性和局部实时性。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种无人靶车野外试验路径实时规划方法。

背景技术

随着科技的进步，无人驾驶技术的研究也越来越多，得到广泛的关注，无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，根据特定的道路环境模型，定义车辆的起始点和目标点，进行方位引导，控制车辆到达预订目的地的智能汽车。无人驾驶汽车将先进的精确定位、环境感知、路径决策规划等技术融合到传统车辆载体中。而当前对于无人驾驶技术来说，路径规划是无人驾驶技术的至关重要的技术，需要解决的问题就是“怎么到这个地方去”。路径规划作是无人驾驶技术的一个关键环节，是实现无人驾驶车辆信息化、智能化、自动化的基础，它分别需要依赖基于环境模型的全局规划和基于传感器获得的外界信息下的局部路径规划。

根据对环境信息的把握程度可把路径规划分为基于先验完全信息的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划。其中全局规划属于静态规划，局部路径规划属于动态规划，全局路径规划需要掌握所有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划；局部路径规划只需要由传感器实时采集环境信息，了解环境地图信息，然后确定出所在地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当前节点某一子目标节点的最优路径。

道路环境日益复杂多变，对于未知的野外空旷区域，传统的路径规划算法已经不能很好的满足要求，无法实现路径的自动规划。

发明内容

本发明的目的在于提出一种无人靶车野外试验路径实时规划方法。

实现本发明目的的技术方案为：一种无人靶车野外试验路径实时规划方法，包括：

S1、采集无人靶车的GPS/BDS数据信息，获取本车状态位置信息，将无人靶车位置作为起始点，将目标点作为终点，加载全局地图信息；

S2、基于已选择的起始点和目标点信息，以及全局地图信息构建栅格环境模型，采用改进的蚁群算法进行全局路径规划，生成全局路径；

S3、无人靶车沿着期望路径行驶并接受从各类传感器传来的实时信号，根据信号获得无人靶车周围的环境信息，包括道路信息，障碍物信息，根据获得的传感器信息进行分析和判断是否需要进行局部路径规划，如果需要进行局部路径规划则进行步骤S4；如果不需要进行局部路径规划则转到步骤S5；

S4、局部实时路径规划策略：无人靶车沿着期望路径行驶中，利用自身携带的传感器持续地感知有限范围障碍物信息，并将障碍物信息表示在栅格模型中，以当前无人靶车实时位置为参考，以与障碍物栅格模型顶点邻边最近的点为可行点，当无人靶车行驶到此可行点后，将此可行点作为起始点，观察障碍物栅格是否与期望路径有重合部分，如果有，基于改进的蚁群算法进行局部路径规划；如果没有则进行步骤S5；

S5、将生成的期望路径发送给无人靶车底盘控制器；如果生成了局部路径，则对路径信息进行更新，并把更新后的路径信息发送给底盘控制器；如果未生成局部路径，无人靶车沿着期望路径继续行驶。

进一步的，步骤S1中的全局地图信息包括障碍物信息，其中障碍物为静态障碍物，是原有全局地图信息上所能获取到的障碍物信息；步骤S4中的障碍物信息为地图中未能获取的障碍物信息或者无人靶车在野外行驶过程中新增的静态障碍物。

进一步的，步骤S2中的全局路径规划过程如下：