地下巷道动态受限空间移动装备轨迹规划研究

作     者：刘卓 

作者单位：中南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：贾明滔;陈鑫

授予年度：2023年

学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学] 

主      题：自主导航 智能矿山 动态环境 轨迹规划 混合A~* TEB 地下装备 SLAM 

摘      要：近年来无人驾驶技术发展迅猛,为矿山无人化作业打下坚实的基础。为实现采矿装备的自动化和智能化,必须解决采矿装备的自主行走、自主作业,其核心问题是怎样从起点到达采矿区域的终点,而且在整个行驶过程是安全的。无轨采矿装备的自主导航技术是衡量地下矿无人化、智能化程度的重要指标。本论文主要针对地下移动装备在地下巷道区域的路径规划以及轨迹跟踪与控制进行了研究。研究内容主要包括地下巷道与采场等非结构环境下移动装备的轨迹规划与控制技术两大部分。研究的主要目的是通过轨迹规划与控制技术使无人驾驶车辆能在地下环境中更安全的运行,一方面能增加自主移动车辆在运行过程当中的平稳性和可靠性,另一方面能在地下动态环境中能更好的避开随机出现的障碍物。本论文主要研究成果如下:(1)在传统根据静态地图做出静态规划的基础上,通过ROS框架中Move＿base包与Gmapping包结合,实现边实时建图边实时导航,结合粗略的全局规划与精细的局部规划提高小车的数据处理能力,提高小车避障的实时性与灵敏性,将全局规划路径纳入局部控制器,通过G2o图优化对全局路径进行优化,使小车行驶路径更为平滑和可靠。(2)对混合A*全局路径规划算法进行改进,通过引入“两点BVP问题得到曲率连续的路径,在规划过程的每一轮节点扩展中尝试生成起点到当前扩展节点以及当前扩展节点到终点的路径来得到尽可能多的参考路径,解决传统A*算法只生成一条路径,而且路径的几何特性重度依赖于启发式函数设计的问题。通过“两点BVP问题求解器,可以加速路径的求解,无需扩展整个开放空间所有待搜索节点,在非极端工况下大大减少计算平均耗时。这样使得全局路径不仅更符合运动学特征,而且路径更为安全。(3)对传统TEB算法进行改进。基于地下环境对TEB算法进行改进以更加适应巷道和采场环境,在传统TEB算法上增加碰撞惩罚因子提高设备安全性。基于环境和地下移动装备的运动学模型添加路径平滑度约束,为提高矿用车的使用年限添加加速度抑制约束,根据矿用车的使用能耗添加牵引力约束。从而使得经典TEB局部规划算法更加适用于地下移动装备。(4)提出将一种采用非线性模型预测控制的轨迹跟踪方法(NMPC,Nonliner Model Predictive Control)结合改进的混合A*全局路径规划算法与TEB算法进行控制仿真,与PID控制结果进行比较。其中的NMPC算法轨迹跟踪方法有效考虑了行驶车辆的运动学模型,能更好地使得小车运行平滑,且使得轨迹规划的运行周期在预期之内。图47幅,表7个,参考文献71篇