一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及系统。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。本发明专利技术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。多无人驾驶车辆协同规划控制。多无人驾驶车辆协同规划控制。

【技术实现步骤摘要】
一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人驾驶领域，特别是涉及一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及系统。

技术介绍

[0002]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
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。
[0003]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。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及系统，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。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：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。
[0006]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。
[0007]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：利用公式确定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。
[0008]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：利用公式确定无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型；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。
[0009]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。
[0010]一种多无人驾驶车辆路径协同规划系统，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。
[0011]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。
[0012]可选地，所述防碰撞包裹圆模型建立模块具体包括：防碰撞包裹圆模型建立单元，用于利用公式确定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。
[0013]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：无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型建立单元，用于利用公式确定无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型；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。
[0014]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；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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。2.根据权利要求1所述的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法，其特征在于，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。3.根据权利要求1所述的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法，其特征在于，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：利用公式确定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。4.根据权利要求3所述的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法，其特征在于，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：利用公式确定无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型；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。5.根据权利要求4所述的一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法，其特征在于，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。6.一种多无人驾驶车辆路径协同规划系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚建伟，臧政，贾鹏，龚乘，王博洋，张曦，李子睿，吕超，陶俊峰，齐建永，何刚，
申请(专利权)人：慧动星球北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：