[發(fā)明專利]基于ROS的園區(qū)無人車軌跡生成系統(tǒng)及其控制方法

有效

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• 申請日: 2019-09-25
• 公開（公告）號: CN110687908B
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 唐興;趙芯廳;蘇巖
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 朱沉雁

本發(fā)明公開了一種基于ROS的園區(qū)無人車軌跡生成系統(tǒng)及其控制方法，包括目標(biāo)發(fā)布模塊、組合導(dǎo)航模塊、航點(diǎn)加載模塊、感知模塊、軌跡生成模塊和底層控制模塊；其中目標(biāo)發(fā)布模塊提供目標(biāo)的策劃信息與位置信息，組合導(dǎo)航模塊提供車輛的狀態(tài)信息，航點(diǎn)加載模塊提供道路的地圖信息，感知模塊提供障礙物的位置信息，軌跡生成模塊收集以上模塊提供的信息進(jìn)行全局規(guī)劃與局部規(guī)劃生成具體的軌跡規(guī)劃信息，底層控制模塊通過生成的軌跡規(guī)劃信息從而進(jìn)行車輛的控制。搭載ROS的軌跡生成系統(tǒng)通過對當(dāng)前的外部環(huán)境進(jìn)行綜合性的分析進(jìn)行規(guī)劃。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于無人車規(guī)劃技術(shù)，具體涉及一種基于ROS的園區(qū)無人車軌跡生成系統(tǒng)及其控制方法。

背景技術(shù)

在過去的幾十年中，無人車一直是機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。對于無人車來說，生成一條從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的軌跡是其自主導(dǎo)航行為的基礎(chǔ)。近幾年來，研究人員對這一問題進(jìn)行了大量的研究，主要研究內(nèi)容是如何生成一條軌跡，然而對于生成的軌跡是否滿足運(yùn)動學(xué)約束、側(cè)滑約束以及執(zhí)行機(jī)構(gòu)約束，即軌跡的可行性，研究相對較少。

對于無人車這一受非完整性約束的系統(tǒng)，研究人員通常基于車體模型進(jìn)行軌跡規(guī)劃。按照車體模型的精確程度，軌跡規(guī)劃方法可以進(jìn)一步分為基于模型預(yù)測控制(Modelpredictive control，MPC) 以及基于幾何軌線的規(guī)劃方法。基于模型預(yù)測的無人車軌跡規(guī)劃方法首先由Kelly等提出。在該類方法中，無人車相對于行駛距離的曲率由參數(shù)化的多項式表征。通過優(yōu)化的方法，如梯度下降法，不斷調(diào)整多項式參數(shù)，使得軌跡的末端狀態(tài)不斷靠近期望目標(biāo)狀態(tài)。最終得到一組參數(shù)，使得無人車能夠由初始狀態(tài)到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)。文獻(xiàn)進(jìn)一步將該方法擴(kuò)展到在不同場景下由不同移動機(jī)構(gòu)驅(qū)動的機(jī)器人系統(tǒng)中。對于無人車的速度規(guī)劃則采用常速度、定加/減速度的方式進(jìn)行。該類方法存在以下3個主要問題：

1） 對于實(shí)際的無人車系統(tǒng)來說，生成軌跡的可行性無法保證，為了解決這一問題，需要首先生成若干條備選軌跡，再從這些軌跡中選擇一條可行的軌跡作為無人車的執(zhí)行軌跡。因此，大量的時間被浪費(fèi)在生成不可行的軌跡上。

2）該方法對初始的曲率參數(shù)極為敏感。若初始參數(shù)與最優(yōu)參數(shù)偏差較遠(yuǎn)，該方法通常無法收斂到目標(biāo)狀態(tài)。

3）該方法在生成軌跡時，需要不斷地對車體模型進(jìn)行前向模擬，該模擬過程需要消耗大量的時間。

為了解決問題2）和問題3），研究人員通常在內(nèi)存中預(yù)先存儲大量的參數(shù)與狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系表。在實(shí)際的無人車系統(tǒng)中，該對應(yīng)關(guān)系表通常會消耗數(shù)百兆內(nèi)存。部分研究人員采用幾何軌線，如線段圓弧、螺旋曲線、樣條曲線、貝塞爾曲線等，來近似無人車的運(yùn)動學(xué)約束，從而進(jìn)行軌跡規(guī)劃。然而，這些方法對車體的執(zhí)行機(jī)構(gòu)約束考慮較少。Gomez-Bravo等基于樣條曲線，針對停車這一典型操作進(jìn)行了研究。該方法生成了曲率連續(xù)同時滿足避碰約束的曲線，然而對曲率邊界并不做約束。Gomez-Bravo等僅僅在轉(zhuǎn)向能力較強(qiáng)的小型電動車上進(jìn)行了實(shí)驗。Jolly等基于三階貝塞爾曲線，對多機(jī)器人軌跡規(guī)劃問題進(jìn)行了研究。由于Jolly等主要針對差動轉(zhuǎn)向的機(jī)器人進(jìn)行研究，其提出的方法并沒有考慮曲率約束，而是僅考慮了加速度約束。Choi等基于貝塞爾曲線規(guī)劃出了曲率連續(xù)的軌跡。為了同時保證曲率連續(xù)以及數(shù)值穩(wěn)定性，Choi等將低階的貝塞爾曲線連接生成了曲率連續(xù)的軌跡。然而Choi等并沒有對曲率邊界進(jìn)行約束，也沒有給出算法的實(shí)時性分析。

劉曉帆和趙彬在《基于ROS的移動機(jī)器人平臺系統(tǒng)設(shè)計》一文中，提出了一種基于ROS的移動機(jī)器人平臺。移動機(jī)器人平臺具有軟硬件可編程、靈活性強(qiáng)、模塊化等特點(diǎn)，移動機(jī)器人平臺的控制器采用 Android 系統(tǒng)。該移動機(jī)器人平臺運(yùn)動控制模塊，針對導(dǎo)航模塊生成的路徑規(guī)劃， 完善路徑跟蹤的調(diào)度算法，使生成一次路徑規(guī)劃改為2s，目的是減少系統(tǒng)頻繁路徑規(guī)劃導(dǎo)致機(jī)器人運(yùn)動過程中來回擺動問題實(shí)現(xiàn)自主避障功能。該方案存在一下幾點(diǎn)問題：1、移動機(jī)器人平臺的功能單一。2、移動機(jī)器人平臺的擴(kuò)展性差。

發(fā)明內(nèi)容