一种无人车实时路径规划方法及存储介质与流程

技术特征：
1.一种无人车实时路径规划方法，其特征在于，包括步骤：无人车位姿估计及构建点云地图步骤，无人车运行激光雷达获取周围地形场景的稀疏点云图，将点云图匹配构建点云地图，同时获得无人车的六维姿态估计；构建局部八叉树地图步骤，在获得稀疏点云地图之后，对点云数据进行降采样处理，以无人车为中心形成局部八叉树地图；构建二维栅格地图步骤，将八叉树地图进行二维投影，构建二维栅格地图，所述二维栅格地图中具有高程信息；以及规划导航路径步骤，根据所述高程信息在所述二维栅格地图上选择高度变化最小的路线为导航路径。2.根据权利要求1所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，所述激光雷达包括多个激光传感器，所述激光传感器通过获取周围地形场景的多个特征，选取地势特征形成点云图。3.根据权利要求1所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，所述无人车设有轮式里程计传感器，通过所述轮式里程计传感器辅助定位并计算运动补偿形成点云图。4.根据权利要求1所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，基于无人车启动时的质心的位置来构造点云地图坐标系，所述坐标系包括x方向、y方向和z方向的坐标轴，x方向、y方向位于水平面上，z方向垂直于水平面，所述高程信息为z方向的海拔高度。5.根据权利要求1所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，所述规划导航路径步骤包括：形成导航栅格地图步骤，对所述二维栅格地图进行膨胀处理形成导航栅格地图；形成地形障碍膨胀区域步骤，将所述高程信息中的海拔高度处于第一阈值范围的区域形成一个膨胀区域，根据不同的海拔高度处于第一阈值范围的区域形成多个膨胀区域；以及选择导航路径步骤，基于无人车车轮所在海拔高度所在的膨胀区域规划多个路线，并计算这些路线中所有的膨胀区域高度变化最小的路线为导航路径。6.根据权利要求5所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，所述膨胀区域包括地面区域、地形下凹区域和地形凸起区域；所述地面区域为无人车车轮所在海拔高度处于第一阈值范围的区域；所述地形下凹区域的海拔高度低于所述地面区域的海拔高度；所述地形凸起区域的海拔高度高于所述地面区域的海拔高度；每一路线上包括多个地面区域、多个地形下凹区域和多个地形凸起区域，选择所述地形下凹区域和所述地形凸起区域的海拔高度与所述地面区域的海拔高度差值最小且所述地形下凹区域和所述地形凸起区域的数量最少的路线为导航路径。7.根据权利要求6所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，所述地面区域、所述地形下凹区域和所述地形凸起区域采用不同颜色填充。8.根据权利要求1所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，以无人车所在位置为起点，以全局地图给定的节点为终点，在所述二维栅格地图上从起点朝向终点的方向规划导航路径。9.根据权利要求1所述的无人车实时路径规划方法，其特征在于，对所述八叉树地图中的相邻三个点云的海拔高度值，以三角方式通过计算三角形顶点法线平均数获得所述高程
信息。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至9任一项所述的无人车实时路径规划方法中的步骤。

技术总结
本申请公开了一种无人车实时路径规划方法及存储介质。该无人车实时路径规划方法包括步骤：无人车位姿估计及构建点云地图步骤，无人车运行激光雷达获取周围地形场景的稀疏点云图，将点云图匹配构建点云地图，同时获得无人车的六维姿态估计；构建局部八叉树地图步骤，在获得稀疏点云地图之后，对点云数据进行降采样处理，以无人车为中心形成局部八叉树地图；构建二维栅格地图步骤，将八叉树地图进行二维投影，构建二维栅格地图，所述二维栅格地图中具有高程信息；以及规划导航路径步骤，根据所述高程信息在所述二维栅格地图上选择高度变化最小的路线为导航路径。该方法避免了无人车在崎岖而复杂的路径行驶时的无人车受困及抛锚停车的问题。及抛锚停车的问题。及抛锚停车的问题。


技术研发人员：易建军 周波 张新科 王敏 苏林 阮俊杰 范体军
受保护的技术使用者：上海市环境科学研究院
技术研发日：2021.07.30
技术公布日：2021/10/18