[发明专利]一种矿区无人驾驶车辆的泊车方法及系统

说明书

本发明公开了一种矿区无人驾驶车辆的泊车方法及系统，包括：根据车辆的当前姿态和当前位置，确定以下各项相关的代价权值和预测行驶时间：距离代价、朝向代价、方向代价和避障代价；根据车辆的当前速度，对所述车辆的各个前轮转角进行遍历，并利用阿克曼模型预测所述车辆的在所述预测时间内的各行驶轨迹；确定各预测的行驶轨迹中以下各项代价：距离代价、朝向代价、方向代价和避障代价；针对每一预测的行驶轨迹计算得到其各项代价与代价权值的乘积之和，比较以获得各乘积之和中的最小值及其对应的作为最优轨迹的行驶轨迹，基于所述最优轨迹对应的前轮转角控制所述车辆进行泊车。本发明避免了与障碍物的碰撞，实现了避障。

技术领域

本发明涉及矿区车辆驾驶领域，特别涉及一种矿区无人驾驶车辆的泊车方法及系统。

背景技术

在矿区中，矿车一般以较低速度(6km/h以下)均匀进行泊车到挖机旁边进行装料。由于矿区的复杂性，对矿车的行驶路径和最终的位置、朝向均有一定的要求，否则矿区的无人驾驶车辆可能无法进行正常的装料，在泊车的过程中，行驶区域内会出现较大体积的散落的障碍物(可能是矿石)，此时，若不能避障将会出现碰撞风险。

发明内容

本发明的目的是提供一种矿区无人驾驶车辆的泊车方法及系统，该矿区无人驾驶车辆的泊车方法及系统克服了现有技术中泊车的过程中，行驶区域内会出现较大体积的散落的障碍物的问题，避免了与障碍物的碰撞，实现了避障。

为了实现上述目的，本发明提供了一种矿区无人驾驶车辆的泊车方法，所述矿区无人驾驶车辆的泊车方法包括：根据车辆的当前姿态和当前位置，确定以下各项相关的代价权值和预测行驶时间：距离代价、朝向代价、方向代价和避障代价；根据车辆的当前速度，对所述车辆的各个前轮转角进行遍历，并利用阿克曼模型预测所述车辆的在所述预测时间内的各行驶轨迹；确定各预测的行驶轨迹中以下各项代价：距离代价、朝向代价、方向代价和避障代价；针对每一预测的行驶轨迹计算得到其各项代价与代价权值的乘积之和，比较以获得各乘积之和中的最小值及其对应的作为最优轨迹的行驶轨迹，基于所述最优轨迹对应的前轮转角控制所述车辆进行泊车。

优选地，所述根据车辆的当前姿态和当前位置，确定各项代价权值和预测行驶时间包括：在车辆的当前姿态示出所述车辆的朝向与期望朝向的夹角小于预设角度阈值时，确定所述距离代价的代价权值为第一预设值且所述朝向代价的代价权值为第二预设值，否则确定所述距离代价的代价权值为第三预设值且所述朝向代价的代价权值为第四预设值；其中，所述第一预设值大于第二预设值，所述第三预设值小于第四预设值；获取所述车辆与障碍物之间的间隔距离，根据所述间隔距离与预测距离相关值的比较大小，确定所述避障代价的代价权值；配置所述方向代价的代价权值为第五预设值；以及获取所述车辆的当前位置与期望位置的垂直距离，根据以下两者中任意一者确定所述预测行驶时间：所述垂直距离与预设定距离阈值的大小关系、所述间隔距离与预测距离相关值的大小关系。

优选地，所述根据所述间隔距离与预测距离相关值的比较大小，确定所述避障代价的代价权值包括：在所述间隔距离大于所述预测距离的两倍时，确定所述避障代价的代价权值为0，否则所述避障代价的代价权值被配置为与用户需求相关联。

优选地，确定所述预测行驶时间的方法包括：在所述垂直距离大于预设定距离阈值或所述间隔距离小于预测距离的两倍时，所述预测行驶时间配置为第一预设时间值；否则，所述预测行驶时间配置为第二预设时间值，其中所述第一预设时间值小于所述第二预设时间值。

优选地，所述确定各预测的行驶轨迹中以下各项代价：距离代价、朝向代价、方向代价和避障代价包括：将所述预测的行驶轨迹的末端至期望位置的垂直距离确定为距离代价；将所述车辆在预测的行驶轨迹的末端位置的朝向与期望朝向之间的夹角作为朝向代价；将所述车辆在预测的行驶轨迹的末端位置的朝向与预设方向之间的夹角作为方向代价，其中所述预设方向被配置为所述预测的行驶轨迹的末端与所述期望位置的连线所在方向；通过下述公式计算避障代价：