[发明专利]无人机动平台在多域地形环境下的全局路径规划方法

说明书

本发明提供一种无人机动平台在多域地形环境下的全局路径规划方法，包括对具有铺装路面、松软路面、涉水路面、坡道、壕沟、断崖的多域地形环境的通行代价的计算方法和基于该代价计算方法的路径规划方法。代价的计算考虑到平台执行任务的速度与能耗两方面，将耗时代价与耗能代价包含进来，并赋予各自的权值；耗时代价与耗能代价的计算结合了平台的越障能力与地形环境因素，建立了机动平台的通行代价与地形障碍的类型及尺寸参数化函数关系表达式；并将该代价计算方法与传统路径规划方法结合，实现机动平台在多域地形环境下的全局路径规划功能。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种用于无人机动平台在多域地形环境下的全局路径规划方法。

背景技术

近年来，随着人工智能技术的发展，无人驾驶车辆技术也得到了飞速的发展。无人机动平台作为无人车辆的一种，其在深入地震区域救援、战场作战和野外环境输送物资等场合的应用越来越广泛。其中全局路径规划技术能够计算选择出机动平台在野外环境运行的最优路线，对机动平台的能够无人化的执行任务至关重要，因此许多全局路径规划方法被提出。

专利申请号为“201610161418.X”的发明专利“一种汽车行驶路径规划方法”提出了具有分时段选择最优路径、实时更新数据及自学习功能的路径规划方法，但是该方法运用场景为城市环境道路，没有考虑到野外各种复杂的地形环境对无人车辆的路径规划系统影响，难以在复杂的多域地形环境下寻找出最有路径。

公开号CN103869820A一种巡视器地面导航规划控制方法，步骤包括：序列图像拼接、三维地形恢复、地形可通过性分析、路径规划和移动策略生成。该专利基于双目立体视觉系统对巡视器进行地面导航规划控制，能够根据巡视器探测目标的位置结合实际情况选择包含探测目标的若干对图像进行处理，减少了不必要的计算，规划效率较高；提出自动降噪和人工去噪的方式对三维地形数据进行处理，提高了环境感知的准确性，有助于对巡视器的高精度导航规划控制；提出利用数据融合的方式对多组地形数据进行拼接，增大了环境感知的范围，提高了导航规划的安全性；对于配备其他敏感器进行环境感知的巡视器。但该方法这是多组地形数据进行采集，并制定优化的路径，并没有去克服这些地形障碍。

发明内容

本发明提供一种无人机动平台在多域地形环境下的全局路径规划方法，引入了代价计算，通过步态变换跨越这些地形障碍，以期无人机动平台能够寻找出多域地形环境下的最优路径。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种无人机动平台在多域地形环境下的全局路径规划方法，包括如下步骤：

1)设计无人机动平台通过各种地形的代价J_i，其中地形包括铺装路面、松软路面、涉水路面、坡道、壕沟和断崖，设计代价J_i包括：铺装路面行驶的代价J₁、松软路面行驶的代价J₂、涉水路面行驶的代价J₃、上坡行驶的代价J₄、下坡行驶的代价J₅、跨越壕沟的代价J₆、上断崖的代价J₇、下断崖的代价J₈；

2)计算无人机动平台通过各个地形所需的代价J_i，公式如下：

式中，为无人机动平台通过对应地形的耗时代价，为无人机动平台通过对应地形的耗能代价，α_t为耗时权重，α_e为耗能权重；

3)根据任务需求对耗时权重和耗能权重进行调整，当要求无人机动平台能更快的从起始点运动到目标点，则增大耗时权重α_t；当要求无人机动平台从起始点运动到目标点耗能更少，则增大耗能权重α_e；

4)计算各个地形下的耗时代价和耗能代价；