[发明专利]井下无人驾驶车辆局部路径规划方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种用于井下无人驾驶车辆局部路径规划的方法、装置、设备及存储介质，该规划方法包括：获取巷道二维激光点云第一数据集；将所述第一数据集分割为多个第二数据集，并分别拟合所述第二数据集的第一直线表达式；计算任意两个所述第一直线表达式的斜率差值，将所述斜率差值小于第一阈值的所述第一直线分割为多个第三数据集；拟合所述第三数据集的点云数据形成第一曲线，设定所述第一曲线为巷道边界线，将所述巷道边界线曲率较小的一侧投影至巷道中心即得到车辆行驶路径。在不需要辅助设备的情况下，实现简单高效的井下无人驾驶车辆局部路径规划，同时提高了路径规划的灵活度和便捷度。

技术领域

本发明涉及无人车辆驾驶技术领域，具体涉及井下无人驾驶车辆局部路径规划方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

无人车辆驾驶是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。近年来，世界范围内对无人驾驶车辆的研究在近年来取得了一系列成果，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

由于矿井或隧道环境复杂，传统的无人车辆路径规划技术不能很好地适用于井下无人驾驶车辆。目前，基于“沿壁法”的反应式导航具有数据计算量较小、路径信息便于管理等优点，已经成为地下铲运机等地下矿山车辆实现无人驾驶自主导航的技术首选。以往的反应式导航方案多采用为巷道顶板发光条带、感应电缆或在巷道关键位置添加无线电射频标签以及条形码作为获取地下铲运机位置信息的辅助手段。这些手段不仅对辅助设备的安装位置要求较高，还存在着铺设难度大，铺设工作量大、维护成本高、难以适应地下矿山动态变化的开采环境的缺点。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了井下无人驾驶车辆局部路径规划方法、装置、设备及存储介质，在不需要辅助设备的情况下，实现简单高效的井下无人驾驶车辆局部路径规划，同时提高了路径规划的灵活度和便捷度。

为达到以上目的，本发明所采用的技术方案是：

一种井下无人驾驶车辆局部路径规划方法，包括以下步骤：

获取巷道二维激光点云第一数据集；

将第一数据集分割为多个第二数据集，并分别拟合第二数据集的第一直线表达式；

计算任意两个第一直线表达式的斜率差值，将斜率差值小于第一阈值的第一直线聚类为多个第三数据集；

拟合第三数据集的点云数据形成第一曲线，设定第一曲线为巷道边界线，将巷道边界线曲率较小的一侧投影至巷道中心即得到车辆行驶路径。

进一步地，将第一数据集分割为多个第二数据集，拟合第二数据集的第一直线表达式之前，还包括：

过滤二维激光点云第一数据集的数据，剔除离群噪点和有效距离范围以外的稀疏点云，并将点云数据储存为笛卡尔坐标数据集。

进一步地，将第一数据集分割为多个第二数据集，包括：

S1：获取分割阈值；

S2：计算过第一数据集首尾两点的第二直线表达式，计算第一数据集内距第二直线的最远点到第二直线的投影距离；

S3：判断投影距离是否大于分割阈值，若是，则分割所述第一数据集；反之，所述第一数据集不可再分；

S4：对S3步骤分割后的数据集合重复步骤S2和S3，直到所有分割后的数据集都不可再分。

进一步地，步骤S3中分割所述第一数据集，包括：

以最远点为分割点对第一数据集进行分割，将第一数据集首点和分割点之间的数据点云划分为第一分割数据集，将分割点和第一数据集尾点之间的数据点云划分为第二分割数据集。