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公开(公告)号：CN116661436A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310352841.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 西安交通大学 , 宁波市舜安人工智能研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于控制线的自动驾驶非结构化环境路径规划方法及系统，具体包括如下步骤：初始化起始控制线和目标控制线；从所有的子控制线中选择评价函数f值最小的控制线作为当前控制线；以当前控制线作为父控制线，通过定义的动作usucc生成子控制线；目标控制线回溯，生成最终骨架树；在生成的骨架树中进行进一步的选择生成最终路径。本发明提出的基于控制线的非结构化路径规划方法，基于控制线的非结构化路径规划方法可以忽略网格地图的分辨率限制，以更少的资源消耗获得更好的路径规划结果。本发明在仿真场景和实车测试中进行了实验，结果表明，大大提高了场景鲁棒性、计算效率和路径质量。
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公开(公告)号：CN113984080B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111250885.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开一种适用于大型复杂场景下的分层局部路径规划方法，获取车辆当前位置为中心的局部栅格地图，在所述局部栅格地图中标记障碍物；生成全局引导路径并提取关键点；在混合A*方法的基础上，通过引入分层的搜索过程、预先的引导路径和局部终点生成、改进启发式函数扩展策略和基于朝向一致性的限制策略；通过在粗尺度下进行引导路径搜索，细尺度下的启发式函数准确度有效提升，从而减少了搜索耗时；在具体的搜索方法中，通过引入双优先队列，避免重复扩展的问题；同时，的朝向限制也避免了异常路径的生成；通过引入扩展的搜索空间和螺线的搜索基元，规划得到的路径具有曲率平滑的特性，更加有利于车辆跟随。
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公开(公告)号：CN112148002A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010900948.8
申请日：2020-08-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种局部轨迹规划方法、系统及装置，方法为：获取感知信息和当前位姿，基于所述感知信息和当前位姿生成一条最优路径；基于所述感知信息对所述最优路径附加速度属性，根据所述最优路径与障碍物的交互情况，采取超越模式或等待模式，获取超越模式和等待模式下安全的行驶速度，如果不能获取沿最优路径行驶的安全速度，则重新生成最优路径；将所述最优路径与所述安全速度融合，生成车辆行驶轨迹，同时车辆进入监控状态行驶；并进入状态保持模式，不仅可以提升车辆在行驶过程中的舒适性，而且可以确保其快速响应交通场景的变化；同时，该框架能够避免频繁的重规划带来了计算资源的大量浪费，降低计算机运行自动驾驶系统时的计算负荷。
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公开(公告)号：CN114625141A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210260195.8
申请日：2022-03-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于时空概率道路树的轨迹生成与优化方法及系统，方法为：确定机器人的参考状态序列和未来每一帧的自由区域；在每一帧的自由区域进行点随机采样，如果当前帧的采样点与前一帧的采样点是否满足构建边的条件，则进行边的构建，并根据参考状态序列为当前帧的采样点附加损失值，直到最后一帧的采样点全部判断完毕，构建出时空概率道路树以及时空概率道路树中采样点的损失值；基于时空概率道路树中采样点的损失值搜索出一条损失最小的通路，即初始轨迹；确定初始轨迹上的每一帧状态所处的边界限制，根据参考状态序列以及目标函数对初始轨迹进行优化；直到满足机器人运动学约束和障碍物约束条件或达到迭代上限得到优化后的轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114355888A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111488933.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 西安交通大学 , 宁波市舜安人工智能研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于直骨架的室内多级拓扑地图的自动生成方法及系统，基于栅格地图提取墙壁多边形和障碍物多变形并进行边界平滑；对墙壁多边形通过直骨架生成方法生成一级骨架道路，接着对一级骨架道路进行搜索，将骨架走向不可控的房间结构划分为区域；联合区域和区域内部的障碍物多边形生成区域内部的二级骨架道路；对生成的骨架道路进行剪枝与平滑，生成分层拓扑地图，对于不能进行原地转向动作的室内机器人，使用基于螺线对的转角平滑方法，保证了路径曲率的连续性，确保生成的地图可以运用到多种不同类型的室内机器人上；生成了平滑的室内中轴参考轨迹，解决了基于维诺图的传统室内地图自动生成方法的骨架抖动和毛刺的问题。
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公开(公告)号：CN113984080A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111250885.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开一种适用于大型复杂场景下的分层局部路径规划方法，获取车辆当前位置为中心的局部栅格地图，在所述局部栅格地图中标记障碍物；生成全局引导路径并提取关键点；在混合A*方法的基础上，通过引入分层的搜索过程、预先的引导路径和局部终点生成、改进启发式函数扩展策略和基于朝向一致性的限制策略；通过在粗尺度下进行引导路径搜索，细尺度下的启发式函数准确度有效提升，从而减少了搜索耗时；在具体的搜索方法中，通过引入双优先队列，避免重复扩展的问题；同时，的朝向限制也避免了异常路径的生成；通过引入扩展的搜索空间和螺线的搜索基元，规划得到的路径具有曲率平滑的特性，更加有利于车辆跟随。
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公开(公告)号：CN113847924A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111040532.4
申请日：2021-09-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开一种基于参数曲线优化的导航路径规划方法、系统，具体过程如下：根据定位、激光雷达、以及地图信息生成规划配置；根据规划配置，使用Lazy Theta星算法进行初始路径搜索，得到初始路径；对初始路径进行几何分析得到一部分关键点，对所述关键点进行扩增，得到剩下的关键点；对所有关键点进行三次样条插值，得到的参数曲线；定义优化目标函数，将所述参数曲线作为目标函数输入，关键点作为决策变量，输出为参数曲线碰撞风险和平滑性的测量值；通过数值优化的方法对目标函数进行数值优化，得到导航路径；对路径的碰撞风险和平滑性进行优化，从而得到最终路径，在优化过程中，结合数值优化与几何优化，以提升优化效果。
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公开(公告)号：CN112099493B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010898857.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种自主移动机器人轨迹规划方法、系统及设备，方法包括以下步骤：获取路径规划信号，生成待选路径组，采用状态栅格采样法和五次样条插值算法生成待选路径组，同时生成每条待选路径对应的拓展路径；基于所述待选路径组，选择最优路径；基于非障碍物影响损失和障碍物影响损失衡量得到最优路径，其中损失最小的路径为最优路径；生成最优路径对应的速度曲线，得到移动轨迹；根据移动轨迹、机器人的运动状态以及障碍物对轨迹的影响判断当前轨迹是否适合机器人继续跟随，沿着移动轨迹前行或重新规划路径；有效提升自主移动机器人的灵活性，降低碰撞风险；基于滑动窗关键点提取的速度曲线生成方法可以生成平滑的速度曲线。
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公开(公告)号：CN112904858A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110076203.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种曲率连续的路径规划方法、系统及设备，方法包括以下步骤：获取原始路点，生成曲率变化率连续的自然参数曲线，定义局部规划使用的坐标架；获取机器人在笛卡尔坐标系的位姿，基于所述位姿得到机器人在所述坐标架中的对应点；进一步解算出机器人在以所述坐标架为横轴的曲线坐标系下的位姿；在曲线坐标系下采样多个目标点，利用所述多个目标点和作为边界条件解算出多条路径的参数曲线，再将每一条路径从曲线坐标系转换回笛卡尔坐标系；采用损失函数对每一条路径进行评价，损失最小的路径作为当前最优路径，在曲线坐标系中进行规划仍然可以保证规划路径的曲率连续性，可以在顺应全局导航路径趋势的同时，实现局部避障。
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