[发明专利]一种基于危险系数的自适应动态窗口无人车实时避障方法

权利要求书

1.一种基于危险系数的自适应动态窗口无人车实时避障方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、初始化无人车状态信息；

S2、通过传感器获取动态障碍物的状态信息；

S3、根据采样的无人车状态信息中线速度和角速度，计算可达动态速度矢量窗口；

S4、根据获取的状态信息建立动态障碍物的危险系数；

S5、根据危险系数判断是否要开始避障；

S6、若需要避障则根据动态障碍物的危险指数自适应的调整评价参数；

S7、在可达速度矢量窗口中，根据评价函数选择最佳避障速度矢量；

S8、输出最佳避障速度的大小和方向；

S9、重复以上循环，直至无人车避开动态障碍物到达目标；

所述步骤S6实现方式为：根据步骤S5的判断结果，选择动态窗口法的不同评价函数，若不需要避障则选则原评价函数，若需要动态避障则选择自适应评价函数；

动态窗口法的评价函数为：

G(v,ω)＝α·H(v,ω)+β·D(v,ω)+γ·V(v,ω)

式中，G(v,ω)表示采样速度的总代价值；H(v,ω)表示当前速度下，模拟轨迹终点方向与引导点之间的方位角偏差；D(υ,ω)表示模拟轨迹终点到障碍物的最近距离；V(v,ω)是对采样速度大小的评价函数；α、β、γ分别为目标函数、避障函数和速度函数的权重系数；其中，α越大则无人车朝向目标的能力越强；β越大则无人车的避障能力越强；γ越大则无人车的越趋向于直线行驶；

基于动态窗口法评价函数的参数特性，设计新的评价函数：

由新的评价函数可知，当DI＝0时，即无人车不需要动态避障时，动态窗口的评价函数参数保持不变；当DI≥1时，无人车需要开始动态避障时，根据动态障碍物的危险系数，自适应地调节评价函数的权重系数，即根据危险系数DI的大小增大评价函数中避障函数的权重β，减小评价函数中目标函数权重α和速度函数权重γ，以增大无人车的转弯避障倾向。

2.根据权利要求1所述的一种基于危险系数的自适应动态窗口无人车实时避障方法，其特征在于，所述步骤S1实现方式为：进行初始化，并通过无人车上包括GPS、惯导、里程计的传感器，获取无人车的初始状态信息，包括线速度、角速度、位置以及朝向。

3.根据权利要求1所述的一种基于危险系数的自适应动态窗口无人车实时避障方法，其特征在于，所述步骤S2实现方式为：通过无人车自身携带的摄像头和激光雷达获取环境信息数据，通过数据融合得到环境中动态障碍物的运动速度及位置信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于危险系数的自适应动态窗口无人车实时避障方法，其特征在于，所述步骤S3实现方式为：动态窗口法的速度空间约束由运动学速度约束、动力学速度约束和障碍物速度约束所决定；通过计算得到无人车的容许动态窗口V_r，无人车在该容许动态窗口内以预定的时间分辨率Δt对速度(v,ω)进行采样，获取到若干组采样速度(v_t+Δt,ω_t+Δt)。

5.根据权利要求4所述的一种基于危险系数的自适应动态窗口无人车实时避障方法，其特征在于，所述无人车的容许动态窗口V_r计算方式如下：

根据无人车的运动学限制，计算出动态窗口的运动学速度约束：

V_s＝{(v,ω)|v∈[0,v_max]∧ω∈[-ω_max,ω_max]}

动力学速度约束，由于无人车驱动电机转矩限制，在动态窗口采样时间间隔Δt内，智能车加减速能达到的最大、最小速度：

障碍物速度约束，为保证为无人车不与障碍物发生碰撞，采样速度必须保证智能车能在碰到障碍物前停止：

最终智能车可行的采样速度窗口，即容许动态窗口V_r，为运动学速度约束、动力学速度约束和障碍物速度约束的交集：

V_r＝V_s∩V_d∩V_a。