[发明专利]一种自主规划路径的自动驾驶系统

说明书

本发明公开一种自主规划路径的自动驾驶系统。本系统包括复杂环境感知与建模、全局路径规划模块、局部路径优化模块、轨迹跟踪模块、安全检测模块；所述复杂环境感知与建模，通过GPS技术,SLAM技术以及视觉导航和惯性导航的数据融合，实现车载计算机对实时复杂环境的理解及建模；所述全局路径规划模块使用基于人工势能场Q‑Learning算法，对车辆的行驶路径进行全局规划；所述局部路径优化模块采用圆角矩形的方式将拐角位置处理成圆滑曲线从而对全局路径圆滑处理；所述轨迹跟踪模块使用模型预测控制对优化路径进行实时跟踪；所述安全检测模块利用车体自身的故障检测系统，对车体安全实时监控；使车辆能够自主规划路径自动驾驶。

技术领域

本发明属于无人驾驶领域，具体地说是一种自主规划路径的自动驾驶系统。

背景技术

尽管目前辅助驾驶，结构化环境无人驾驶有明确应用背景、针对相关任务的驾驶技术已慢慢走向成熟，但对于实现完全自主无人驾驶技术我们还面临着艰难的挑战。如今，自动驾驶主要应用在一些范围限定、中低速、环境复杂度低的场景中，比如自动驾驶地铁、物流配送、无人BRP公交、环卫作业、港口码头、智慧矿山、无人零售等领域。无人驾驶、车路协同等对自动驾驶汽车智能化要求越来越高；同时，由于自动驾驶汽车受限于低成本要求，对算力、供电等也有很高要求。但在5G环境下，这一困局有望破解。5G和AI会催生边缘计算发展。5G通过边缘计算提供算力，连接云端和移动终端。5G和AI的应用将为自动驾驶汽车的数据源头提供就近服务，边缘计算可以为自动驾驶汽车提供实时性、智能化服务操控。这首先可以降低自动驾驶移动终端的成本，同时大大加强移动终端边缘识别能力，而且可以提供周边范围公共服务。随着5G、人工智能(AI)、物联网等技术的不断发展，智能车相关技术正在谋求技术融合，探索兑现更多场景应用。近几年来，无人驾驶机器人的研究获得了全球大量的关注度，无人驾驶系统主要依靠车内装载的以计算机系统为主的智能驾驶设备来实现无人驾驶。路径规划是无人驾驶研究领域的一个重要分支，路径规划是根据优化策略找到从起始点到目标点并能避开障碍物的最优路径，好的路径规划方法可以节约大量的时间，减少机器人的损失，节约人力资源，减少资金投入，为无人驾驶在更多场景下的应用内打下良好的基础。

针对上述问题，本发明提供一种无人驾驶机器人路径规划系统，采用改进的遗传算法和势场法对无人驾驶的机器人进行有效的路径规划，可以提高无人驾驶机器人避障的精确度，加快路径规划，满足实际应用的需求。

发明内容

本发明的目的在于提出一种自主规划路径的自动驾驶系统。

为实现上述目的，本发明所述一种自主规划路径的自动驾驶系统，包括复杂环境感知与建模、全局路径规划模块、局部路径优化模块、轨迹跟踪模块、安全检测模块；

所述复杂环境感知与建模是通过GPS技术,SLAM技术以及视觉导航和惯性导航的数据融合，实现车载计算机对实时复杂环境的理解及建模；

所述全局路径规划模块使用环境模型映射得到的电势场模型进行最佳路径的选择；

所述局部路径优化模块使用B-样条曲线对全局路径光滑处理；

所述轨迹跟踪模块使用模型预测控制对优化路径进行实时跟踪；

所述安全检测模块利用车体自身的故障检测系统，对车体安全实时监控。

所述全局路径规划模块为瞬时策略强化学习算法，对车辆的行驶路径进行全局规划，基于人工势能场Q-Learning算法，规划步骤如下：

Step1：确认已知初始点start与目标goal的位置，并基于目标位姿构造出目标引力势能场；

Step2：由下式将在势能场中后继状态s_i的势能值定义成后继状态s_i的最大折算累积回报：

WS₀(s_i,a)＝|1/U(s_i)|；