一种自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法与流程

技术特征：
1.一种自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取全局参考路径；2)通过rrt局部路径规划器规划自动驾驶车辆的局部避障路径，步骤包括：2.1)通过传感器测得周围的局部环境信息，进行环境构型建模，将周围的局部环境构型空间分为障碍物构型空间和无障碍物构型空间；同时将障碍物构型空间中动态障碍物的不规律运动情况通过给予惩罚因子的形式体现在动态安全走廊范围的计算中；将建立好的动态安全走廊范围作为快速搜索随机树算法rrt的安全走廊边界条件；2.2)利用rrt算法对已构建的所述局部环境构型空间进行扩展搜索，将车辆动力学模型融合在随机树节点的扩展步骤中，在节点扩展中加入车体的动力学稳定空间约束条件，对可用节点进行筛选；2.3)引入b样条曲线函数对随机树节点连线进行路径拟合，同时将自动驾驶车辆自身状态反馈量带入车辆动力学模型，同时考虑车辆侧滑与速度约束限制，生成曲率连续的局部避障的平滑路径；3)通过路径跟踪器跟踪调整所述局部避障路径，步骤包括：3.1)在上述rrt算法规划出未来一段时间的局部避障路径之后，采用拟人化t-s模糊路径跟踪策略来跟踪理想的局部避障路径；所述拟人化t-s模糊路径跟踪策略通过t-s模糊控制器实现；所述t-s模糊控制器包括移动障碍物视觉预期模块、移动障碍物视觉补偿模块、控制量时间延迟模块；利用非线性微分方程组描述以上三个模块构建拟人驾驶员模型；3.2)利用拟人驾驶员模型和步骤2.3)已规划的局部避障路径建立路径跟踪的误差系统并将其模型做t-s模糊处理，同时基于t-s模糊控制器中预设的自适应规则，根据周围动态环境情况的变化来实时调节移动障碍物视觉预期模块、移动障碍物视觉补偿模块、控制量时间延迟模块的隶属度函数参数和上下阈值，通过计算输出路径追踪所需的控制补偿量；4)根据路径跟踪控制器和底层控制量的信息调整自动驾驶车辆的运行，以使自动驾驶车辆有效跟踪理想避障路径。2.根据权利要求1所述自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法，其特征在于，所述障碍物构型空间中动态障碍物的因素包括动态障碍物的位置、几何性质、运动趋势。3.根据权利要求1所述自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法，其特征在于，在将车辆动力学模型融合在随机树节点的扩展步骤中，加入的车体动力学稳定空间约束条件为多种。4.根据权利要求1所述自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法，其特征在于，所述底层控制量包括油门、方向。5.根据权利要求1所述自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法，其特征在于，通过gps获取全局参考路径。

技术总结
本发明涉及一种自动驾驶车辆局部避障路径的规划及跟踪方法，包括：获取全局参考路径；通过RRT局部路径规划器规划自动驾驶车辆的局部路径；采用拟人化的T-S模糊路径跟踪策略来平稳有效地跟踪理想的局部避障路径。本发明将车辆动力学模型融入RRT算法中，将拟人化的驾驶员行为动力学模型与模糊算法在路径跟踪控制中的融合，使自动驾驶车辆在高动态路面环境下也能有效跟踪理想避障路径，同时能很好保证车辆的动力学稳定性，为自动驾驶车辆未来应用于行人密集的城市道路用车行驶、野外环境工程车辆避障行驶、乃至战地军用车辆规避敌军火力的实际避障行驶的路径规划及跟踪做好理论基础准备。础准备。础准备。


技术研发人员：唐昕 温维佳 宋祺
受保护的技术使用者：广州市香港科大霍英东研究院
技术研发日：2020.03.05
技术公布日：2021/9/21