一种无人车编队动态避障方法、系统及产品

技术领域

本发明涉及无人车编队动态避障领域，特别是涉及一种无人车编队动态避障方法、系统及产品。

背景技术

目前国内外对无人车编队问题的研究主要使用领航-跟随法、虚拟结构法、人工势场法、基于行为的控制方法等，在方法上侧重于无人车编队队形保持的精度和鲁棒性，以及队形的收敛速度等，尚缺乏对环境中障碍物等因素考虑，无人车编队灵活性较差。

其中，人工势场法是将无人车编队避障轨迹规划和无人车编队队形规划相结合。通过构造虚拟的势力场，包括障碍物对无人车的斥力场、无人车之间的作用力场(无人车间的作用力在小于安全距离时表现为斥力，在大于编队期望间距时表现为引力，实现维持无人车编队的期望队形)、目标点对无人车的引力场等，在引力场和斥力场的合作用力下，实现无人车在编队行进过程中的避障功能。该方法采用无人车编队分布式控制方法，将队形维持和编队避障共同表示在势场力函数中，但该算法存在局部极小值的缺陷，会导致机器人陷入“死点”。由于不考虑实际无人车的运动能力，无人车无法准确跟踪算法规划的路径。除此之外，无人车编队中各无人车在执行局部路径规划时优先执行避障算法，而不考虑编队的队形保持问题，导致无人车编队在避障过程中整体队形产生较大的偏差甚至解体，在通过障碍物后往往需要较大行驶代价恢复原有队形。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人车编队动态避障方法、系统及产品，使整个无人车编队在自主避障的同时最大程度地保持编队行驶要求。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

第一方面，本发明提供了一种无人车编队动态避障方法，所述避障方法包括：

构建有向拓扑图

确定无人车的第一状态向量；

基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合；

基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量；

基于所述第二状态向量对无人车进行编队；

判断是否存在障碍物；

若存在障碍物，则采用改进的动态窗口算法进行避障；

若不存在障碍物，则保持当前队形。

可选的，所述有向图

其中，

可选的，所述第一状态向量的表达式如下：

其中，

可选的，所述无人车状态向量集合的表达式如下：

其中，

可选的，所述第二状态向量的表达式如下：

其中，u

可选的，所述采用改进的动态窗口算法进行避障具体包括以下步骤：

确定无人车的动力学参数；

基于所述无人车的动力学参数对无人车当前的速度空间(v

基于所述动态窗口的速度取值空间确定动态窗口的安全速度取值空间；

基于所述动态窗口的安全速度取值空间和所述动态窗口的速度取值空间确定最终的速度取值空间；

确定改进后的动态窗口算法评价函数；

基于所述评价函数从所述最终的速度取值空间中确定最优速度组合；

将所述最优速度组合发送给无人车的底盘控制器进行实时运动规划。

可选的，所述最终的速度取值空间的表达式为：

V＝V

其中，V

第二方面，基于本发明中的上述方法本发明另外提供一种无人车编队动态避障系统，所述避障系统包括：

有向拓扑图构建模块，用于构建有向拓扑图

第一状态向量确定模块，用于确定无人车的第一状态向量；

无人车状态向量集合确定模块，用于基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合；

第二状态向量确定模块，用于基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量；

无人车编队模块，用于基于所述第二状态向量对无人车进行编队；

判断模块，用于判断是否存在障碍物；

避障模块，用于当存在障碍物时，则采用改进的动态窗口算法进行避障；

队形保持模块，用于当不存在障碍物时，则保持当前队形。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的无人车编队动态避障方法。

第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的无人车编队动态避障方法。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明中的动态窗口法是基于当前无人车状态和动力学性能的规划方法，可以规划出平滑、易于跟踪的轨迹，并且，使用人工势场法作为编队避障方法时，一些无人车可能陷入局部最优点，导致整个编队在避障过程中的队形偏差过大甚至解体，而本发明中将队形的虚拟目标点作为改进后的动态窗口法的目标输入，使无人车编队在完成避障动作时尽可能保持期望队形。

另外，将整个编队视为刚体的无人车编队避障方法，使整个编队以领航无人车作为参考中心，领航无人车为整个编队规划出避障路径，因此整个编队难以通过一些狭小或障碍物密集地形，各跟随无人车缺乏自主性。本发明中的各无人车同时执行避障算法，自主规划避障路径，可以通过一些障碍物密集地形。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明无人车编队动态避障方法流程图；

图2为本发明多无人车系统通信拓扑图；

图3为本发明无人车简化运动模型示意图；

图4为本发明无人车编队动态避障系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种无人车编队动态避障方法、系统及产品，使整个无人车编队在自主避障的同时最大程度地保持编队行驶要求。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明无人车编队动态避障方法流程图，如图1所示，本发明中的方法包括：

步骤1：构建有向拓扑图

本发明中考虑由N个无人车组成的多智能体系统，其中，无人车序号依次标记为1，2，...，N。以1号无人车为主通信节点的有向拓扑图如图2所示。无人车i的所有邻居节点的集合由

图

由于拉普拉斯矩阵

步骤2：确定无人车的第一状态向量。

图3为本发明无人车简化运动模型示意图，如图3所示，考虑各无人车单积分控制系统(即系统状态向量的导数即为系统的输入)的状态方程为：

式中，x

步骤3：基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合。

基于步骤2中的无人车状态向量，使每个无人车的状态趋于主节点无人车的状态的一致性控制律可表示为：

其中，k

其中

步骤4：基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量。

在无人车编队队形保持过程中需要使各无人车的状态和主节点无人车的状态保持一定的偏移，即期望距离δ

(k

在多智能体系统中各无人车保持编队队形的同时，编队在行进过程中还需在最大限度保持编队队形的前提下，对环境中的动静态障碍物完成避障动作。本发明采用改进的动态窗口法(Dynamic Window Approach)，充分结合车辆的动力学性能，进行局部运动规划，具体为将本算法输出，即无人车的控制输入向量——速度和角速度，将规划好的速度直接发送给无人车的底盘控制器进行实时运动规划。

步骤5：基于所述第二状态向量对无人车进行编队。

步骤6：判断是否存在障碍物。

步骤7：若存在障碍物，则采用改进的动态窗口算法进行避障。

步骤8：若不存在障碍物，则保持当前队形。

以上步骤的具体执行过程如下：

设各无人车的动力学参数为：

根据以上动力学参数，对无人车当前的速度空间(v

在以上速度区间范围内，分别以re

最终速度的取值空间为

V＝V

方案中改进后的动态窗口法评价函数为

E(v，ω)＝α·goal_distance(v，ω)+β·obstacle(v，ω)+γ·velocity(v，ω)

其中，goal_distance(v，ω)为模拟预测轨迹末端与编队队形目标点之间的距离得分，d

另外，需对三项评价因子做归一化处理，以避免某项数值过大而影响整体评价函数，在评价函数中占据主导作用。

因此，评价函数数值越大则轨迹越优，对应速度采样组合(v，ω)越优，通过α，β，γ三个加权系数的选取得到一条最优轨迹和最优速度组合(v，ω)，即为算法输出结果。在通过障碍物区域后恢复步骤4中的编队一致性控制算法。

图4本发明无人车编队动态避障系统结构示意图，如图4所示，所述系统包括：

有向拓扑图构建模块201，用于构建有向拓扑图

第一状态向量确定模块202，用于确定无人车的第一状态向量。

无人车状态向量集合确定模块203，用于基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合。

第二状态向量确定模块204，用于基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量。

无人车编队模块205，用于基于所述第二状态向量对无人车进行编队。

判断模块206，用于判断是否存在障碍物。

避障模块207，用于当存在障碍物时，则采用改进的动态窗口算法进行避障.

队形保持模块208，用于当不存在障碍物时，则保持当前队形。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的无人车编队动态避障方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的无人车编队动态避障方法。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。