自主車輛路徑規劃和全局軌跡跟蹤控制

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自主車輛路徑規劃和全局軌跡跟蹤控制

自主導航系統的快速發展已經應用在智能交通系統中。無人駕駛車輛實現自主導航，首先需要為無人駕駛車輛提供一個路網，之后進行路徑規劃及優化。目前，運用在無人駕駛車輛上的自主導航系統多由專門的服務商提供，價格昂貴且功能有限。研究了無人駕駛車輛討的路徑規劃和全局路徑跟蹤控制，給出具體解決方法并通過驗證。

自主導航過程可分為兩個階段：路網檢測和設計最短路徑。進行路網檢測時，首先借助于網絡服務商如谷歌、必應提供的免費地圖（圖1）。使用分割彩色圖像的多通道統計地形特征法對得到的道路地圖進行過濾（圖2）。由于所得到的道路地圖分辨率太低且含有無法消除的注釋，使用滾球法對道路地圖進行處理并利用后處理方法進行修飾，得到道路地圖（圖3）。路網中要包含各道路段和交叉點，通過重疊制圖得到最終路網（圖4）。進行最短路徑設計時，為使自主導航更加便捷，將路網中的像素坐標轉換為全局坐標，即通用墨卡托坐標，給出轉換公式。最短路徑的設計在二維歐式空間中進行，常用的尋求最短路徑方法為Dijkstra、BFS和RRT算法。將Dijkstra算法與寬度優先搜索算法結合作為設計最短路徑的優化算法，先依據出發點與目標位置構建一個離散有向圖并構造一個成本函數，然后將最短路徑問題轉化為最低成本的問題。

分析了無人駕駛車輛非完整車輛運動學，假設車輛在一個平坦路面?；诰€速度和角速度信息并借助李雅普諾夫優化控制理論實現全局路徑跟蹤控制。對提出的算法進行試驗驗證，該算法不需要高分辨率地圖，通過使用簡單的道路地圖檢測算法減少路網檢測的耗時，這適合長時間工作的無人駕駛車輛。

刊名：Advanced Robotics（英）

刊期：2015年第8期

作者：Somphong Thanok et al

編譯：王迪