CN114489087B - 一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及*** - Google Patents
一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及***。该方法包括建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。本发明能够合理的避免与动静态障碍物发生碰撞,进而实现多无人驾驶车辆协同规划控制。
Description
技术领域
本发明涉及无人驾驶领域,特别是涉及一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及***。
背景技术
随着无人驾驶技术快速的发展,无人驾驶技术逐渐由单车智能向多车智能方向发展。真正实现无人驾驶技术的全面落地。其中,多无人驾驶车辆规划技术在整个无人车技术领域中占据着重要地位。高效合理的无人车辆规划技术可以实现车与车之间、车与障碍物之间不发生碰撞。
目前,多无人驾驶车辆规划技术主要面临由运动学约束、动力学约束和障碍物约束等导致复杂的求解过程。在多无人驾驶车辆规划相关技术中,处理这些复杂的约束过于复杂,难以满足规划的实时性要求。另外,无人车行驶的环境不确定,存在动静态行驶的障碍物,合理的规避这些动态障碍物是满足无人车安全性的前提。因此,如何能够合理的避免与动静态障碍物发生碰撞,是现在亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及***,能够合理的避免与动静态障碍物发生碰撞,进而实现多无人驾驶车辆协同规划控制。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法,包括:
建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;所述环境模型包括:车辆行驶区域、静态障碍物和动态障碍物;
建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;所述防碰撞包裹圆模型为两个无人驾驶车辆的包裹圆不重叠;所述包裹圆的半径是根据对应无人驾驶车辆的前悬长度、后悬长度、车宽以及前后轴之间的距离进行确定;所述包裹圆的圆心是根据对应无人驾驶车辆的后轴中间坐标、在大地坐标系中的姿态角以及前后轴之间的距离进行确定;
根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;
根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
可选地,所述建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型,具体包括:
获取动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度;
根据动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度确定动态障碍物的运动轨迹。
可选地,所述建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型,具体包括:
可选地,所述根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,具体包括:
其中,为超平面的法向量,为超平面的偏移量,与被参数化为样条,超平面的运动被描述为时间的函数,为第i个无人驾驶车辆的运动轨迹,为第i个无人驾驶车辆的纵向速度,t为第i个无人驾驶车辆的运动时间,为超平面的法向量的转置矩阵,时间[0,T]为运动的总时间。
可选地,所述根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径,具体包括:
根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型确定每一无人驾驶车辆的起点与终点,并根据每一无人驾驶车辆的起点与终点,采用B样条曲线,确定每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数;
根据每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数,建立以所有无人驾驶车辆的运动轨迹的总和最小为目标的总和函数;
根据总和函数建立增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数;
根据增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数,利用交替方向乘子法进行迭代更新,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
一种多无人驾驶车辆路径协同规划***,包括:
环境模型建立模块,用于建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;所述环境模型包括:车辆行驶区域、静态障碍物和动态障碍物;
防碰撞包裹圆模型建立模块,用于建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;所述防碰撞包裹圆模型为两个无人驾驶车辆的包裹圆不重叠;所述包裹圆的半径是根据对应无人驾驶车辆的前悬长度、后悬长度、车宽以及前后轴之间的距离进行确定;所述包裹圆的圆心是根据对应无人驾驶车辆的后轴中间坐标、在大地坐标系中的姿态角以及前后轴之间的距离进行确定;
无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立模块,用于根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;
最优路径确定模块,用于根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
可选地,所述环境模型建立模块具体包括:
动态障碍物的参数获取单元,用于获取动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度;
动态障碍物的运动轨迹确定单元,用于根据动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度确定动态障碍物的运动轨迹。
可选地,所述防碰撞包裹圆模型建立模块具体包括:
可选地,所述无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立模块具体包括:
其中,为超平面的法向量,为超平面的偏移量,与被参数化为样条,超平面的运动被描述为时间的函数,为第i个无人驾驶车辆的运动轨迹,为第i个无人驾驶车辆的纵向速度,t为第i个无人驾驶车辆的运动时间,为超平面的法向量的转置矩阵,时间[0,T]为运动的总时间。
可选地,所述最优路径确定模块具体包括:
B样条曲线函数确定单元,用于根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型确定每一无人驾驶车辆的起点与终点,并根据每一无人驾驶车辆的起点与终点,采用B样条曲线,确定每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数;
总和函数建立单元,用于根据每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数,建立以所有无人驾驶车辆的运动轨迹的总和最小为目标的总和函数;
增广拉格朗日函数建立单元,用于根据总和函数建立增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数;
最优路径确定单元,用于根据增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数,利用交替方向乘子法进行迭代更新,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及***,根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型。利用车辆之间防碰撞包裹圆模型与防碰撞约束的分离超平面定理,避免了车辆与车辆之间、车辆与动静态障碍物之间的碰撞,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划求解,最终为每一辆无人车求解出满足运动学约束、避免碰撞、光滑可通行的最优路径。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法流程示意图;
图2为无人驾驶车辆之间防碰撞包裹圆模型示意图;
图3为分离超平面防碰撞示意图;
图4为一种多无人驾驶车辆路径协同规划示意图;
图5为本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及***,能够合理的避免与动静态障碍物发生碰撞,进而实现多无人驾驶车辆协同规划控制。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法流程示意图,如图1所示,本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法,包括:
S101,建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;所述环境模型包括:车辆行驶区域、静态障碍物和动态障碍物;车辆行驶区域的长宽分别为l与h,静态障碍物为半径r的圆;动态障碍物为半径为R的圆。
S101具体包括:
S102,建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;所述防碰撞包裹圆模型为两个无人驾驶车辆的包裹圆不重叠;所述包裹圆的半径是根据对应无人驾驶车辆的前悬长度、后悬长度、车宽以及前后轴之间的距离进行确定;所述包裹圆的圆心是根据对应无人驾驶车辆的后轴中间坐标、在大地坐标系中的姿态角以及前后轴之间的距离进行确定;
S102具体包括:
无人驾驶车辆运动学模型:
如图2所示,无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型:
其中,为第i个无人驾驶车辆的包裹圆的半径,为第j个无人驾驶车辆的包裹圆的半径,,为第i个无人驾驶车辆的包裹圆的圆心坐标,,为第j个无人驾驶车辆的包裹圆的圆心坐标,N为无人驾驶车辆的个数,为第i (i=0,2,...,N-1) 辆无人驾驶车辆后轴中间坐标,为车体坐标系下车辆纵向速度;为无人驾驶车辆在大地坐标系下的纵向速度,为无人驾驶车辆在大地坐标系下的横向速度;为纵向加速度;为车辆在大地坐标系中的姿态角;为前轮偏转角,表示车辆前后轴之间的距离。
S103,根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;如图3所示,在复杂环境中,静止和移动障碍物的碰撞避免会对车辆运动状态产生约束。在这种情况下,防碰撞约束采用分离超平面定理。这个定理表明两个不相交的凸集总是可以被一个超平面分开。这意味着在车辆和障碍物之间有一条分界线。假设障碍物可以被表示为顶点个数为的凸多面体表示,车辆与环境中动静态障碍物防碰撞约束(无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型)表示为:
其中,为超平面的法向量,为超平面的偏移量,与被参数化为样条,超平面的运动被描述为时间的函数,为第i个无人驾驶车辆的运动轨迹,为第i个无人驾驶车辆的纵向速度,t为第i个无人驾驶车辆的运动时间,为超平面的法向量的转置矩阵,时间[0,T]为运动的总时间。
S104,根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
S104具体包括:
如图4所示,根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型确定每一无人驾驶车辆的起点与终点(i=0,1,2...,N-1),并根据每一无人驾驶车辆的起点与终点(i=0,1,2...,N-1),采用B样条曲线,确定每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数;B样条曲线函数可以被表示成分段多项式:
根据每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数,建立以所有无人驾驶车辆的运动轨迹的总和最小为目标的总和函数;
总和函数为:
第二步迭代式(10)为车辆之间的交互约束,避免车辆之间的碰撞。
通过以上三步重复迭代计算,最终可以求得完整的交替方向乘子法完整序列,即多车全局最优解,使每辆车都可以得到一条满足运动学约束、避免碰撞、光滑可通行的最优路径。
图5为本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划***结构示意图,如图5所示,本发明所提供的一种多无人驾驶车辆路径协同规划***,包括:
环境模型建立模块501,用于建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;所述环境模型包括:车辆行驶区域、静态障碍物和动态障碍物;
防碰撞包裹圆模型建立模块502,用于建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;所述防碰撞包裹圆模型为两个无人驾驶车辆的包裹圆不重叠;所述包裹圆的半径是根据对应无人驾驶车辆的前悬长度、后悬长度、车宽以及前后轴之间的距离进行确定;所述包裹圆的圆心是根据对应无人驾驶车辆的后轴中间坐标、在大地坐标系中的姿态角以及前后轴之间的距离进行确定;
无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立模块503,用于根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;
最优路径确定模块504,用于根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
所述环境模型建立模块501具体包括:
动态障碍物的参数获取单元,用于获取动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度;
动态障碍物的运动轨迹确定单元,用于根据动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度确定动态障碍物的运动轨迹。
所述防碰撞包裹圆模型建立模块502具体包括:
所述无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立模块503具体包括:
其中,为超平面的法向量,为超平面的偏移量,与被参数化为样条,超平面的运动被描述为时间的函数,为第i个无人驾驶车辆的运动轨迹,为第i个无人驾驶车辆的纵向速度,t为第i个无人驾驶车辆的运动时间,为超平面的法向量的转置矩阵,时间[0,T]为运动的总时间。
所述最优路径确定模块504具体包括:
B样条曲线函数确定单元,用于根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型确定每一无人驾驶车辆的起点与终点,并根据每一无人驾驶车辆的起点与终点,采用B样条曲线,确定每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数;
总和函数建立单元,用于根据每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数,建立以所有无人驾驶车辆的运动轨迹的总和最小为目标的总和函数;
增广拉格朗日函数建立单元,用于根据总和函数建立增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数;
最优路径确定单元,用于根据增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数,利用交替方向乘子法进行迭代更新,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (4)
1.一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法,其特征在于,包括:
建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;所述环境模型包括:车辆行驶区域、静态障碍物和动态障碍物;
建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;所述防碰撞包裹圆模型为两个无人驾驶车辆的包裹圆不重叠;所述包裹圆的半径是根据对应无人驾驶车辆的前悬长度、后悬长度、车宽以及前后轴之间的距离进行确定;所述包裹圆的圆心是根据对应无人驾驶车辆的后轴中间坐标、在大地坐标系中的姿态角以及前后轴之间的距离进行确定;
根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;
根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径;
所述建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型,具体包括:
获取动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度;
根据动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度确定动态障碍物的运动轨迹;
所述根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,具体包括:
其中,为超平面的法向量,为超平面的偏移量,与被参数化为样条,超平面的运动被描述为时间的函数,为第i个无人驾驶车辆的运动轨迹,为第i个无人驾驶车辆的纵向速度,t为第i个无人驾驶车辆的运动时间,为超平面的法向量的转置矩阵,时间[0,T]为运动的总时间,为第i个无人驾驶车辆的包裹圆的半径;
所述根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径,具体包括:
根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型确定每一无人驾驶车辆的起点与终点,并根据每一无人驾驶车辆的起点与终点,采用B样条曲线,确定每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数;
根据每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数,建立以所有无人驾驶车辆的运动轨迹的总和最小为目标的总和函数;
根据总和函数建立增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数;
根据增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数,利用交替方向乘子法进行迭代更新,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
3.一种多无人驾驶车辆路径协同规划***,其特征在于,包括:
环境模型建立模块,用于建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;所述环境模型包括:车辆行驶区域、静态障碍物和动态障碍物;
防碰撞包裹圆模型建立模块,用于建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;所述防碰撞包裹圆模型为两个无人驾驶车辆的包裹圆不重叠;所述包裹圆的半径是根据对应无人驾驶车辆的前悬长度、后悬长度、车宽以及前后轴之间的距离进行确定;所述包裹圆的圆心是根据对应无人驾驶车辆的后轴中间坐标、在大地坐标系中的姿态角以及前后轴之间的距离进行确定;
无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立模块,用于根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;
最优路径确定模块,用于根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径;
所述环境模型建立模块具体包括:
动态障碍物的参数获取单元,用于获取动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度;
动态障碍物的运动轨迹确定单元,用于根据动态障碍物的起始点位置、运动时间以及运动速度确定动态障碍物的运动轨迹;
所述无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立模块具体包括:
其中,为超平面的法向量,为超平面的偏移量,与被参数化为样条,超平面的运动被描述为时间的函数,为第i个无人驾驶车辆的运动轨迹,为第i个无人驾驶车辆的纵向速度,t为第i个无人驾驶车辆的运动时间,为超平面的法向量的转置矩阵,时间[0,T]为运动的总时间,为第i个无人驾驶车辆的包裹圆的半径;
所述最优路径确定模块具体包括:
B样条曲线函数确定单元,用于根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型确定每一无人驾驶车辆的起点与终点,并根据每一无人驾驶车辆的起点与终点,采用B样条曲线,确定每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数;
总和函数建立单元,用于根据每一无人驾驶车辆的运动轨迹的B样条曲线函数,建立以所有无人驾驶车辆的运动轨迹的总和最小为目标的总和函数;
增广拉格朗日函数建立单元,用于根据总和函数建立增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数;
最优路径确定单元,用于根据增加二次惩罚项的增广拉格朗日函数,利用交替方向乘子法进行迭代更新,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。
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