非结构道路场景下轮式无人车辆避障算法

发布时间：2024-05-12 16:39

　　针对非结构化道路下轮式无人车辆的避障问题,提出一种基于模型预测控制的避障算法。在没有离线地图和参考轨迹的非结构化场景下,通过优化方法直接获得车辆运动的轨迹、前轮转角与参考纵向加速度,同时满足车辆运动约束与避障功能。利用车辆感知信息,根据非结构化道路场景将避障问题划分为分段最优控制问题;明确最优控制问题各段的车辆约束与评价指标,并将约束转换为与车辆横纵向控制相关的形式,进而对最优控制问题进行求解。实车测试结果表明,该算法在非结构道路中实现了轨迹规划,规划结果满足车辆约束并使得车辆实现避障。

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【部分图文】：

图1基于MPC的避障算法框架

图2所示为分段最优控制问题原理，被控对象在不同的时间段内，有不同的评价指标、目标值与约束，分段最优控制问题的构建要针对具体问题，选定某种规则进行分段，红色圆圈标注区域为分段连接区域，Tp为控制时域。在车辆运动过程中，车辆运动的可通行区域范围随着车辆位置改变而改变，以车辆在局部地图....

图2分段最优控制问题描述

图1基于MPC的避障算法框架按照车辆运动的位置，将轨迹规划问题构建为分段最优控制问题，由(1)式～(9)式描述。

图3代价函数参数示意图

在局部地图坐标系OSXSYS下，x和y分别表示车辆横纵坐标，xg和yg分别表示目标点横纵坐标;γ0为目标点方位角;φ为车辆航向;u为车辆纵向速度;ut为车辆行驶的期望速度;xref和yref分别为参考点横纵轴方向坐标;ω为车辆横摆角速度。图3中v为车辆横向速度。2.2车辆动力学....

图4轮式无人车辆动力学模型

对于本文针对的避障问题，只考虑车辆前进方向半圆周内的情形，记车辆最高纵向速度约束为umax，车辆最高横向速度约束为vmax，车辆最高横摆角速度为ωmax，则:(14)式与(15)式表示了车辆状态量约束，无穷作为约束界限表示该状态量不需要进行约束。

本文编号：3971595