一种无人车编队动态避障方法、系统及产品.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115993827A(43)申请公布日2023.04.21(21)申请号202310135256.2(22)申请日2023.02.20(71)申请人重庆大学地址400044重庆市沙坪坝区沙正街174号(72)发明人罗均佟川蒲华燕肖登宇徐浪王刚(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569专利代理师贾瑞华(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种无人车编队动态避障方法、系统及产品(57)摘要本发明涉及一种无人车编队动态避障方法、系统及产品，属于无人车编队动态避障领域，避障方法包括：构建有向拓扑图确定无人车的第一状态向量；基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合；基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量；基于所述第二状态向量对无人车进行编队；判断是否存在障碍物；若存在障碍物，则采用改进的动态窗口算法进行避障；若不存在障碍物，则保持当前队形。本发明中的上述方法能够使整个无人车编队在自主避障的同时最大程度地保持编队行驶要求。CN115993827ACN115993827A权利要求书1/3页1.一种无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述避障方法包括：构建有向拓扑图所述有向拓扑图包括：以无人车为元素的N维顶点集合描述无人车之间的通信交互关系的边集以及邻接矩阵确定无人车的第一状态向量；基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合；基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量；基于所述第二状态向量对无人车进行编队；判断是否存在障碍物；若存在障碍物，则采用改进的动态窗口算法进行避障；若不存在障碍物，则保持当前队形。2.根据权利要求1所述的无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述有向图的拉普拉斯矩阵D为入度矩阵，中元素lij如下式计算得出：其中，表示N乘N维方阵，lij表示拉普拉斯矩阵i行j列元素，A表示邻接矩阵，aij表示邻接矩阵i行j列元素，di表示入度对角矩阵i行i列对角元素。3.根据权利要求1所述的无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述第一状态向量的表达式如下：其中，为无人车状态向量的一阶导信息，即ui，表示其控制输入；分别表示世界坐标系下X、Y轴方向速度，表示世界坐标系下绕Z轴方向角速度，θi表示无人车艏向角角度，vi为无人车身坐标系下前进方向速度，ωi为角速度，即4.根据权利要求2所述的无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述无人车状态向量集合的表达式如下：其中，是多智能体系统中的无人车状态向量集合，表示无人车状态向量集合的一阶导信息。5.根据权利要求1所述的无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述第二状态向量的2CN115993827A权利要求书2/3页表达式如下：其中，ui表示第i辆无人车算法输出速度向量，uj表示编队内主车j的速度向量，k1,k2为*常数，xj表示主车j的状态向量，xi表示第i辆无人车的状态向量，xj表示编队期望队形中主*车j的状态向量，xi表示编队期望队形中从车i的状态向量，aij表示邻接矩阵A第i行j列元素，表示无人车i的所有邻居节点的集合。6.根据权利要求1所述的无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述采用改进的动态窗口算法进行避障具体包括以下步骤：确定无人车的动力学参数；基于所述无人车的动力学参数对无人车当前的速度空间(vt,ωt)进行采样，形成动态窗口的速度取值空间；基于所述动态窗口的速度取值空间确定动态窗口的安全速度取值空间；基于所述动态窗口的安全速度取值空间和所述动态窗口的速度取值空间确定最终的速度取值空间；确定改进后的动态窗口算法评价函数；基于所述评价函数从所述最终的速度取值空间中确定最优速度组合；将所述最优速度组合发送给无人车的底盘控制器进行实时运动规划。7.根据权利要求6所述的无人车编队动态避障方法，其特征在于，所述最终的速度取值空间的表达式为：V＝Vd∩Vs其中，Vd表示动态窗口的速度取值空间，Vs表示动态窗口的安全速度取值空间。8.一种无人车编队动态避障系统，其特征在于，所述避障系统包括：有向拓扑图构建模块，用于构建有向拓扑图所述有向拓扑图包括：以无人车为元素的N维顶点集合描述无人车之间的通信交互关系的边集以及邻接矩阵第一状态向量确定模块，用于确定无人车的第一状态向量；无人车状态向量集合确定模块，用于基于所述无人车的第一状态向量确定无人车状态向量集合；第二状态向量确定模块，用于基于所述无人车状态向量集合确定无人车的第二状态向量；无人车编队模块，用于基于所述第二状态向量对无人车进行编队；判断模块，用于判断是否存在障碍物；避障模块，用于当存在障碍物时，则采用改进的动态窗口算法进行避障；队形保持模块，用于当不存在障碍物时，则保持当