The present invention provides a method for local obstacle avoidance and path planning for unmanned bicycle, which comprises the following steps: (1) using the environmental perception system of environmental data will be integrated into the same coordinate system, and generates a map of the environment, the environment map contains obstacle map and bike line map two types; (2) according to the the general conditions of the autonomous driving bicycle follow the bicycle line driving principle, by fitting the center line of the lane as the driving path, established the equivalent bounding box to determine the geometric center of the obstacle, determine the process of obstacle avoidance path; (3) according to the condition of unmanned bicycle collisions with obstacles and path selection, implementation of unmanned bicycle obstacle avoidance steps. By using the method of local path planning for obstacle avoidance of the invention, the bicycle in strict accordance with the planning path, and automatic speed according to the curvature of the path adjustment, encounter mobile or fixed obstacle, can advance the obstacle avoidance path planning.
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法
本專利技術(shù)涉及無(wú)人自行車技術(shù),特別是一種面向無(wú)人自行車避障路徑規(guī)劃方法。
技術(shù)介紹
自20世紀(jì)60年代移動(dòng)機(jī)器人誕生以來(lái),研究人員一直夢(mèng)想研究無(wú)人智能交通工具,作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,無(wú)人自行車排除了人為不確定因素的影響,不僅可以提高駕駛安全性,而且可以解決交通擁堵,提高能源利用率,百度曾宣布開發(fā)復(fù)雜人工智能無(wú)人自行車,該產(chǎn)品是具備環(huán)境感知、規(guī)劃和自平衡控制等復(fù)雜人工智能的無(wú)人自行車,主要集合了百度在人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的成就,然而對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)沒有任何披露。目前大多采用采用覆蓋面廣、成本低,且針對(duì)性強(qiáng)的運(yùn)動(dòng)干預(yù)服務(wù)系統(tǒng),對(duì)無(wú)人自行車的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行符合實(shí)際情況的干預(yù),有望解決自行車避障等問題。作為無(wú)人自行車的智能核心,避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)決定車輛如何在多種約束條件和路徑障礙物條件下到達(dá)目標(biāo)位置,這些約束包括體現(xiàn)為安全性的環(huán)境約束,體現(xiàn)可行性的系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)約束,體現(xiàn)平順性和穩(wěn)定性的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)約束以及特定的優(yōu)化指標(biāo)約束,如最短時(shí)間或最短距離等。在無(wú)人自行車應(yīng)用中,這些約束集中在全局路徑規(guī)劃中得到滿足,全局路徑規(guī)劃問題等同于起點(diǎn)和終點(diǎn)間路徑生成的問題,解決全局路徑規(guī)劃問題一般要求提前獲知完成的典型道路及其數(shù)字化存儲(chǔ)方式,也就是環(huán)境地圖,當(dāng)環(huán)境變化或其他因素導(dǎo)致規(guī)劃結(jié)果不可行時(shí),需要重啟全局規(guī)劃得到新的可行路徑才能繼續(xù)行使。然而目前無(wú)人自行車的工作環(huán)境與一般機(jī)器人應(yīng)用存在很多不同,因此需要規(guī)劃一種新的局部避障路徑規(guī)劃方法。局部路徑規(guī)劃及軌跡生成的主要任務(wù)是確保自行車安全、平順的形式,其首先從感知系統(tǒng)獲取道路信息 ...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于包括如下步驟:(1)利用環(huán)境感知系統(tǒng)所得環(huán)境數(shù)據(jù)將統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下,并生成環(huán)境地圖,環(huán)境地圖包含障礙物地圖和自行車道線地圖兩種類型;(2)根據(jù)一般工況下自行車自主駕駛跟隨自行車道線行駛的原則,采用擬合車道中心線作為行駛路徑,建立當(dāng)量包圍盒,確定障礙物幾何中心,確定避障過程路徑;(3)根據(jù)無(wú)人自行車與障礙物發(fā)生碰撞的條件公式以及選取的路徑,無(wú)人自行車執(zhí)行避障步驟。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于包括如下步驟:(1)利用環(huán)境感知系統(tǒng)所得環(huán)境數(shù)據(jù)將統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下,并生成環(huán)境地圖,環(huán)境地圖包含障礙物地圖和自行車道線地圖兩種類型;(2)根據(jù)一般工況下自行車自主駕駛跟隨自行車道線行駛的原則,采用擬合車道中心線作為行駛路徑,建立當(dāng)量包圍盒,確定障礙物幾何中心,確定避障過程路徑;(3)根據(jù)無(wú)人自行車與障礙物發(fā)生碰撞的條件公式以及選取的路徑,無(wú)人自行車執(zhí)行避障步驟。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于:所述步驟(1)中的所述障礙物地圖以極坐標(biāo)形式給出,坐標(biāo)原點(diǎn)為無(wú)人自行車后軸中心點(diǎn),包括720個(gè)數(shù)據(jù),即0.5度一個(gè)數(shù)據(jù),用來(lái)表示該方向上的最近物體離自行車中心的直線距離,如果沒有障礙物,其數(shù)值設(shè)為最大距離值。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于:所述步驟(1)中的所述自行車道線地圖由一組車道線數(shù)據(jù)組成,用車道線位置數(shù)據(jù)和線型數(shù)據(jù)兩部分表示,位置數(shù)據(jù)為車道線上所提取10個(gè)采樣點(diǎn)的直角坐標(biāo),線型包含:路邊線、雙黃線、單實(shí)線、單虛線、停車線、斑馬線、禁停線等。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于:所述步驟(2)中設(shè)圓心坐標(biāo)為O(x0,y0,z0),無(wú)人自行車末端執(zhí)行器參考點(diǎn)坐標(biāo)為P(px,py,pz),當(dāng)式(1)成立時(shí),無(wú)人自行車與障礙物發(fā)生碰撞。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于:所述步驟(2)中設(shè)障礙物圓心為o,半徑為r,無(wú)人自行車末端執(zhí)行器運(yùn)動(dòng)起始點(diǎn)為A,目標(biāo)點(diǎn)為B,避障規(guī)劃過程中,根據(jù)運(yùn)動(dòng)路徑最短和末端執(zhí)行器可達(dá)空間最大化原則選擇多種曲線路徑,其中末端點(diǎn)由末端執(zhí)行器和障礙物的空間尺寸及避碰安全系數(shù)決定。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向無(wú)人自行車的局部避障路徑規(guī)劃方法,其特征在于:所述步驟(3)按照如下流程進(jìn)行:(3-1)確定無(wú)人自行車工作空間,求解障礙...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員:不公告發(fā)明人,
申請(qǐng)(專利權(quán))人:深圳市靖洲科技有限公司,
類型:發(fā)明
國(guó)別省市:廣東,44
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