自主车辆路径规划和全局轨迹跟踪控制



自主车辆路径规划和全局轨迹跟踪控制

自主导航系统的快速发展已经应用在智能交通系统中。无人驾驶车辆实现自主导航，首先需要为无人驾驶车辆提供一个路网，之后进行路径规划及优化。目前，运用在无人驾驶车辆上的自主导航系统多由专门的服务商提供，价格昂贵且功能有限。研究了无人驾驶车辆讨的路径规划和全局路径跟踪控制，给出具体解决方法并通过验证。

自主导航过程可分为两个阶段：路网检测和设计最短路径。进行路网检测时，首先借助于网络服务商如谷歌、必应提供的免费地图（图1）。使用分割彩色图像的多通道统计地形特征法对得到的道路地图进行过滤（图2）。由于所得到的道路地图分辨率太低且含有无法消除的注释，使用滚球法对道路地图进行处理并利用后处理方法进行修饰，得到道路地图（图3）。路网中要包含各道路段和交叉点，通过重叠制图得到最终路网（图4）。进行最短路径设计时，为使自主导航更加便捷，将路网中的像素坐标转换为全局坐标，即通用墨卡托坐标，给出转换公式。最短路径的设计在二维欧式空间中进行，常用的寻求最短路径方法为Dijkstra、BFS和RRT算法。将Dijkstra算法与宽度优先搜索算法结合作为设计最短路径的优化算法，先依据出发点与目标位置构建一个离散有向图并构造一个成本函数，然后将最短路径问题转化为最低成本的问题。

分析了无人驾驶车辆非完整车辆运动学，假设车辆在一个平坦路面。基于线速度和角速度信息并借助李雅普诺夫优化控制理论实现全局路径跟踪控制。对提出的算法进行试验验证，该算法不需要高分辨率地图，通过使用简单的道路地图检测算法减少路网检测的耗时，这适合长时间工作的无人驾驶车辆。

刊名：Advanced Robotics（英）

刊期：2015年第8期

作者：Somphong Thanok et al

编译：王迪