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非结构化道路下无人平台路径规划与运动控制研究

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非结构化道路下无人平台路径规划与运动控制研究

作者：华信成吉林大学

学位级别：硕士

近年来,地面无人平台凭借其在复杂结构环境下具有良好的动力性与通过性的优势,被广泛应用于物资运输、地形勘测和户外救援等任务。为进一步提高无人平台执行任务效率、减少人力成本投入,对无人平台提出了在非结构化道路下实现完全自主... 详细信息

近年来,地面无人平台凭借其在复杂结构环境下具有良好的动力性与通过性的优势,被广泛应用于物资运输、地形勘测和户外救援等任务。为进一步提高无人平台执行任务效率、减少人力成本投入,对无人平台提出了在非结构化道路下实现完全自主化的更高要求。但是,与城市平坦道路等结构化场景不同,非结构化环境地面起伏不平,地形错综复杂,且没有明确的道路边界,这给无人平台自主行驶造成极大困难,尤其是在路径规划和运动控制环节。而目前的无人驾驶技术多面向铺装路面的行驶环境,不可直接应用到非结构化道路下。因此,本文结合某工程研发项目,以六轮无人平台作为研究对象,对非结构化道路下的路径规划方法和运动控制方法进行研究,主要研究内容包括以下几个方面:第一,对非结构化道路下无人平台的通行能力大小量化开展研究。首先,从地形几何特征的角度研究非结构化道路下评价无人平台通行能力强弱的关键指标;随后研究无人平台在典型非结构地形下的越障能力,计算得到无人平台极限越障性能参数;在通行能力评价指标和极限越障性能参数的基础上,构建了IOP(Index of Passibility)通行能力模型来综合量化无人平台在非结构化环境中的通行能力大小;最后,结合IOP通行能力模型和高程模型信息建立IOP栅格地图。第二,对无人平台在非结构道路下路径规划问题进行研究。设计了基于IOP通行能力模型的自适应启发函数,提出改进的A*路径规划算法进行全局路径规划。结合无人平台动力学模型约束和栅格边界约束,通过求解最优化问题进行局部轨迹规划。最后,在实验构建的IOP栅格地图上进行全局路径规划仿真和局部轨迹规划仿真。第三,对非结构化道路下的无人平台运动控制问题进行研究。建立了六轮无人平台轮胎模型、车轮动力学模型和复合坡道下的车体动力学模型;采用扩展卡尔曼滤波对无人平台所在坡面的横纵坡度角进行实时估计。随后建立无人平台误差跟踪模型,以横向误差、航向角误差以及二者的变化率作为状态量,车身期望横摆作为控制量,设计了模型预测控制横向控制器;以期望总驱动力作为控制量,纵向速度误差为基础设计控制率,使用滑模控制方法进行路径跟踪纵向控制,并进行滑模控制器稳定性分析。第四,进行无人平台运动控制算法仿真验证。首先,基于轮胎负荷率之和最小的原则和考虑无人平台驱动防滑控制进行转矩分配控制策略设计。利用MATLAB/Simulink搭建六轮无人平台运动控制综合仿真平台,包括环境地图模块、路径规划模块、运动控制计算模块和整车动力学模块。同时选取近似双移线工况和近似直线进行路径跟踪控制仿真,通过对仿真结果中误差指标进行量化对比分析,验证运动控制算法以及转矩分配控制策略的合理性和有效性。通过上述无人平台的通行能力大小量化、非结构道路下无人平台路径规划、非结构道路下无人平台运动控制和无人平台运动控制算法仿真验证四个方面研究,探索了无人平台在非结构化道路下的路径规划与运动控制关键技术,为无人平台自主化研究奠定理论基础。

关键词：非结构化道路无人平台路径规划运动控制通行能力

点云空间与反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测

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控制理论与应用 2024年第5期41卷 847-854页

作者：周越洋徐江钟珊龚声蓉东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163319 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏苏州215500

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可... 详细信息

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测方法.首先,通过融合反射强度因子改进了基于空间特征的柱坐标系检测模型;然后,使用强度和降维空间检测对检测精度较低的环形检测模型进行优化,并将其与柱坐标系检测模型联合使用以提高方法检测准确率;最后,在自录实际道路数据集上进行对比实验.实验结果表明本文方法显著提高了非结构化道路可行驶区域检测的成功率与精确率,在结构化道路上也具有良好效果.

关键词：智能驾驶非结构化道路三维激光雷达反射强度空间分布区域检测

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面向非结构化道路场景的车辆全局速度规划

汽车安全与节能学报 2023年第3期14卷 319-328页

作者：李涵余贵珍周彬张煜笛张叶婧欧阳东哲田江涛北京航空航天大学交通科学与工程学院特种车辆无人运输技术工业和信息化部重点实验室北京100083 公安部道路交通安全研究中心北京100062 中国联合网络通信有限公司研究院北京100062 国能北电胜利能源有限公司锡林浩特026000

为实现智能网联车辆在复杂非结构化道路场景下行驶速度规划,该文提出了一种基于分段匀加速模型的车辆全局速度规划方法。以驾驶安全平稳性为原则分析车辆动力学特性,计算侧翻与侧滑临界车速作为非结构道路上各路径点的极限行驶速度;设... 详细信息

为实现智能网联车辆在复杂非结构化道路场景下行驶速度规划,该文提出了一种基于分段匀加速模型的车辆全局速度规划方法。以驾驶安全平稳性为原则分析车辆动力学特性,计算侧翻与侧滑临界车速作为非结构道路上各路径点的极限行驶速度;设计分段匀加速模型建立全局速度规划问题,构建考虑效率、平稳性及能耗的综合损失函数,考虑非结构化道路的坡度曲率连续变化,设计车辆速度、加速度及加加速度变量边界来约束决策变量;结合重型电动车辆制动能量回收功能,针对性提出非结构化道路场景下电动车辆速度规划模型,并通过仿真对方法进行验证。结果表明:主车的加速度范围稳定在-1.0~1.0 m/s^(2),加加速度范围稳定在-0.5~0.8 m/s^(3);相比于基于动态规划的速度规划,所提出的速度规划算法保证车辆行驶平稳性的同时,减少了车辆控制输入,0.8 s的计算时间可满足无人驾驶车载设备实时计算需求;将提出的算法应用于无人矿卡实车,车辆行驶平稳,最大加加速度不超过0.45m/s^(3)。

关键词：非结构化道路速度规划无人驾驶运动规划

基于M形深度架构的非结构化道路可行驶区域推荐模型

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中国公路学报 2022年第12期35卷 205-218页

作者：王雪玮李韶华梁晓郑津津石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室河北石家庄050043 石家庄铁道大学河北省交通工程结构力学行为演变与控制重点实验室河北石家庄050043 石家庄铁道大学机械工程学院河北石家庄050043 中国科学技术大学工程科学学院安徽合肥230027

针对边界模糊、路况多变的非结构化道路,为满足智能汽车在正常、应急等复杂行驶工况下对可行驶区域的视觉检测需求,提出一种在M形深度架构下融合多尺度交互策略和双重注意力机制的可行驶区域推荐模型,能够在复杂驾驶场景中精细分割出非... 详细信息

针对边界模糊、路况多变的非结构化道路,为满足智能汽车在正常、应急等复杂行驶工况下对可行驶区域的视觉检测需求,提出一种在M形深度架构下融合多尺度交互策略和双重注意力机制的可行驶区域推荐模型,能够在复杂驾驶场景中精细分割出非结构化道路的强推荐、弱推荐、不推荐行驶区域。首先,在编码器-解码器的骨架基础上,构建倒金字塔式的多尺度分层输入和分层输出结构,以有效融合非结构化道路的浅层形态学特征与深层语义信息,并平衡模型在不同尺度上的预测偏倚,提升复杂驾驶场景下对多尺度与变尺度目标的分割精度;其次,构建集成通道注意力和空间注意力的跳跃连接结构,使模型在实现编码特征与解码特征高效传递的同时,聚焦于学习与道路可行驶性相关的重要特征,进一步强化模型对非结构化道路的检测性能。通过多种途径构建包含城郊、乡村、园区等真实场景的非结构化道路驾驶数据集。试验结果表明:得益于M形深度架构对多尺度交互策略和双注意力机制的融合,提出的模型在多种真实驾驶场景下均能较好地实现强推荐行驶区域、弱推荐行驶区域、不推荐行驶区域和背景区域的精细分割,平均交并比达到92.46%,平均检测速度达到22.7帧·s^(-1);与现有其他主流模型相比,提出的模型兼顾了分割精度和时间效率,在非结构化道路可行驶区域检测任务上有明显优势。

关键词：交通工程可行驶区域推荐模型 M形深度架构非结构化道路双重注意力多尺度交互精细分割

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非结构化道路条件下单目视觉实时测距研究

计算机与数字工程 2024年第2期52卷 611-615页

作者：沈平杨国平上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620

为了自动驾驶汽车能够在非道路条件下进行有效的防碰撞,提高智能汽车安全性。论文通过对传感系统中的单目摄像头对前方物体的测距方法进行研究,来提高车辆在非结构化道路上的安全性能。对单目摄像头的标定采用了基于两个灭点的标定方法... 详细信息

为了自动驾驶汽车能够在非道路条件下进行有效的防碰撞,提高智能汽车安全性。论文通过对传感系统中的单目摄像头对前方物体的测距方法进行研究,来提高车辆在非结构化道路上的安全性能。对单目摄像头的标定采用了基于两个灭点的标定方法的数学模型,使用了针孔透视模型来成像以及单帧静态图像测距模型来计算前方物体与本车距离,加强图像的稳定性使用了RANSAC算法,Prescan和Simulink进行仿真试验,最后进行实车在非道路条件下的实时测距试验。试验结果表明:汽车在非结构化道路化的条件下行驶摄像头能进行实时测距。

关键词：智能驾驶单目摄像非结构化道路实时测距

点云空间与反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测

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控制理论与应用 2023年

作者：周越洋徐江钟珊龚声蓉常熟理工学院计算机科学与工程学院东北石油大学计算机与信息技术学院

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测方法.首先,通过融合反射强度因子改进了基于空间特征的柱坐标系检测模型:然后,使用强度和降维空间检测对检测精度较低的环形检测模型进行优化,并将其与柱坐标系检测模型联合使用以提高方法检测准确率;最后,在自录实际道路数据集上进行对比实验.实验结果表明本文方法显著提高了非结构化道路可行驶区域检测的成功率与精确率,在结构化道路上也具有良好效果.

关键词：智能驾驶非结构化道路三维激光雷达反射强度空间分布区域检测

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一种面向非结构化道路的点云语义分割方法

北京航空航天大学学报 2023年

作者：王章宇陈阳周彬王杰赵忠山仪修志特种车辆无人运输技术工业和信息化部重点实验室北京航空航天大学交通工程与科学学院北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院国能北电胜利能源有限公司露天矿运输队

点云语义分割作为无人驾驶智能感知的基础任务，可实现道路环境的像素级分类，为无人驾驶的决策规划提供重要支撑。以露天矿区为代表的非结构化道路场景存在环境恶劣、道路边界模糊、障碍物尺寸差异较大等问题，现阶段的点云语义分割方... 详细信息

点云语义分割作为无人驾驶智能感知的基础任务，可实现道路环境的像素级分类，为无人驾驶的决策规划提供重要支撑。以露天矿区为代表的非结构化道路场景存在环境恶劣、道路边界模糊、障碍物尺寸差异较大等问题，现阶段的点云语义分割方法难以满足非结构化道路无人驾驶高精度感知需求。针对上述问题，本文提出了一种面向非结构化道路的点云语义分割方法，包括预处理、特征提取网络及逆处理三部分。其中预处理通过坐标转换将三维点云映射到二维RV(Range View)图上，以提高网络推理速度；特征提取网络包括卷积注意力模块及多尺度残差模块，其中卷积注意力模块用于细化分割边界，解决道路边界模糊问题；多尺度残差模块使用大卷积核扩大感受野并融合上下采样特征，以适应非结构化道路环境下障碍物尺寸变化较大的问题；逆处理通过KNN(K-Nearest Neighbor)算法修正语义标签并将点云映射回三维空间。在典型非结构化道路露天矿区数据集上对本文提出的方法进行测试，平均交并比达到85.1%，推理速度达到6.423 ms，与当前最好的基于球面投影的语义分割网络相比整体精度提升了3%，同时推理时间降低了7%，此外，本文提出的方法在非结构化道路场景下进行了实际应用。

关键词：三维点云语义分割非结构化道路深度学习注意力机制

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一种露天矿区非结构化道路分割检测方法

测绘科学 2022年第6期47卷 204-212页

作者：阮顺领焦鑫景莹卢才武顾清华西安建筑科技大学资源工程学院西安710055 西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室西安710055 西安建筑科技大学管理学院西安710055

针对露天矿道路非结构化、边缘不清晰,难以用传统图像分割方法对其进行快速、有效识别的问题,该文提出一种基于双边分割优化网络(DAM-BiSeNetV2)的矿区道路快速检测方法。该方法以双边网络架构为基础,通过在细节分支后添加基于通道注意... 详细信息

针对露天矿道路非结构化、边缘不清晰,难以用传统图像分割方法对其进行快速、有效识别的问题,该文提出一种基于双边分割优化网络(DAM-BiSeNetV2)的矿区道路快速检测方法。该方法以双边网络架构为基础,通过在细节分支后添加基于通道注意力机制的压缩激励模块,增强通道间特征的显性关系,以达到感知重点区域、突出局部特征的作用;并利用轻量化的特征金字塔注意力机制优化语义分支,提升了上下文之间的特征整合,更加高效地提取高层次的道路语义信息并最大程度保留空间位置信息;最后将局部语义特征与高层语义特征进行融合,以提升矿区非结构化道路检测效果。实验结果表明,该方法对露天矿区非结构化道路检测精度达到97.4%,实时检测速度达到64 fps,能够实现对复杂背景下露天矿区非结构化道路进行有效识别,检测出道路安全行驶区域。

关键词：露天矿非结构化道路图像分割双边分割优化网络道路检测

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一种轻量化非结构化道路语义分割神经网络

四川大学学报（自然科学版） 2023年第1期60卷 60-67页

作者：金汝宁赵波李洪平四川大学机械工程学院成都610065 矿山采掘装备及智能制造国家重点实验室太原030024 四川省丘区山区智能农机装备创新中心德阳618000

非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大,现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时性与准确性要求.为了解决上述难点,本文基于DeepLabv3+网络提出一种G-lite-DeepLabv3+网络结构,使用Mobi... 详细信息

非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大,现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时性与准确性要求.为了解决上述难点,本文基于DeepLabv3+网络提出一种G-lite-DeepLabv3+网络结构,使用Mobilenetv2网络替换解码器中的Xception特征提取网络,并通过在Mobilenetv2网络与空洞空间金字塔池化模块中使用分组卷积替换普通卷积,且有选择地取舍批规范层来减少参数量,在不影响精度的同时提升分割效率.同时针对非结构化道路在图像里分布位置相对较固定的特点,引入注意力机制对高级语义特征进行处理,提升网络对有用特征的敏感度与准确性.选用与我国非结构化道路路况相似的印度道路驾驶IDD进行训练,并与其他经典语义分割网络进行实验对比,结果表明,相比于其他网络,本文提出的G-lite-DeepLabv3+准确率与实时性均表现较好、误分割与边缘清晰度均好于对照网络;与经典算法进行对比,平均交并比mIoU提升1.3%,平均像素精度提升6.2%,帧率提升22.1%.

关键词：语义分割非结构化道路分组卷积注意力机制