[发明专利]考虑动力学约束和运行限制条件的避障重规划方法及系统

权利要求书

1.一种考虑动力学约束和运动限制条件的避障重规划方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：构建考虑障碍物安全距离的智能体和障碍物交互模型；

S2：在智能体的前方设置随智能体运动的动态目标区域；

S3：采用路径规划方法通过在所述动态目标区域中不断选择目标点对智能体的预设轨迹进行优化得到初优化轨迹和初优化运动状态；

S4：将所述智能体抽象为智能体点质量模型，以智能体点质量模型为出发点做平行与X轴与Y轴的两条直线，两条直线与所述初优化轨迹相交于两点，将两点中与所述目标点最近的点作为终目标点；

S5：采用待求终运动状态、初优化运动状态、控制输入函数以及惩罚函数构建预测控制模型；

S6：对所述预测控制模型进行变形后求解获得离散的终优化运行状态和终优化轨迹；

S7：采用曲线多项式拟合获得连续的终优化运行状态和终优化轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，智能体和障碍物交互模型为：

其中，为避碰条件，当时，条件满足，智能体可以安全运行，x和y分别表示智能体的位置坐标，和分别代表障碍物中心的坐标，d_s为雷达扫描范围，d_ero为考虑安全距离的障碍物膨胀半径，d_ero＝d_ero1+d_ero2，d_ero2为预设安全距离，d_ero1为障碍物膨胀半径，所述障碍物膨胀半径的公式为：

其中，r_rotation为智能体本体回转半径，为智能体运行过程中可能出现的干涉范围，为其中的最大值，为智能体干涉范围边界到障碍物的距离的最大值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述动态目标区域由动态目标点区域中心向两侧扩展形成，其中，所述动态目标点区域中心的前进策略设计为：

其中，为t时刻的动态目标点区域，Γ为动态目标点区域移动的调整因子，V_l为沿着原始参考轨迹向前移动的速度，T为采样周期，d为与障碍物相关的动态目标点区域的初始距离，τ为偏航校正参数，υ为障碍物大小校正参数，ψ(t)为每个时刻智能体头部朝向和动态目标点在原始轨迹上的切线方向之间的角度，为感知障碍物的传感器角度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述动态目标区域的表达式为：

其中，和分别表示动态目标点区域的上界和下界，κ∈R⁺，D(x)是动态目标点区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，所述智能体点质量模型为：

|μ(t)|＜ug

其中，ξ(t)为t时刻智能体的运动状态，为智能体在x轴方向上的速度，为智能体在y轴方向上的速度，θ为航向角，Y为智能体在t时刻位置的纵坐标，X为智能体在t时刻位置的横坐标，为ξ(t)的导数，μ(t)为t时刻的输入，g为重力加速度，u为摩擦系数。