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公开(公告)号：CN112904858B
公开(公告)日：2022-04-22
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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公开(公告)号：CN112526988B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011192592.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种自主移动机器人及其路径导航和路径规划方法、系统，方法包括全局规划过程和局部规划过程；具体如下：获取定位信息和感知信息；根据所述定位信息和感知信息生成代价地图，所述代价地图用于A星路径搜索，得到初始导航路径；对所述初始导航路径进行优化，对优化后路径的顶点进行采样，取出其中的关键点进行插值，得到全局导航路径；根据定位信息和所述全局导航路径生成待选路径组；根据实时感知信息对每一条待选路径进行评价，得到最优路径，并输出；能够在大范围内快速搜索出接近最优的导航路径，得到一系列描述全局导航路径的点，对全局导航路径的点进行调整和选择，得到能够满足曲率连续和无碰撞的需求全局导航路径。
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公开(公告)号：CN112526988A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011192592.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种自主移动机器人及其路径导航和路径规划方法、系统，方法包括全局规划过程和局部规划过程；具体如下：获取定位信息和感知信息；根据所述定位信息和感知信息生成代价地图，所述代价地图用于A星路径搜索，得到初始导航路径；对所述初始导航路径进行优化，对优化后路径的顶点进行采样，取出其中的关键点进行插值，得到全局导航路径；根据定位信息和所述全局导航路径生成待选路径组；根据实时感知信息对每一条待选路径进行评价，得到最优路径，并输出；能够在大范围内快速搜索出接近最优的导航路径，得到一系列描述全局导航路径的点，对全局导航路径的点进行调整和选择，得到能够满足曲率连续和无碰撞的需求全局导航路径。
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公开(公告)号：CN114355888B
公开(公告)日：2023-09-26
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：CN115062261A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210724876.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 西安交通大学 , 宁波市舜安人工智能研究院
Abstract: 本发明公开一种基于反向搜索的曲率连续自主泊车路径规划方法及系统，方法包括如下步骤：初始化泊车的栅格地图、起点和终点；将原始的起点和终点进行节点置换；基于新的起点和终点进行CC‑HA*节点扩展，最新扩展的节点满足终点截止条件时，经过回溯得到初始路径序列；根据初始路径序列进行路径反转，得到反向路径序列；对目标点松连接处理，路径终点与目标车位重合，设置搜索截止条件，将路径规划分为反向搜索阶段和松连接阶段，得到最终泊车路径，将Hybrid A*与反向搜索相结合，保证路径的一阶曲率连续，充分考虑障碍物在行驶车道和泊车位周围的不平衡分布，通过从目标泊车位向车辆当前位置进行反向搜索，可以减少搜索过程中的无用扩展节点，提高效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112148002B
公开(公告)日：2021-12-28
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：CN112099493A
公开(公告)日：2020-12-18
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：CN115062261B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210724876.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 西安交通大学 , 宁波市舜安人工智能研究院
Abstract: 本发明公开一种基于反向搜索的曲率连续自主泊车路径规划方法及系统，方法包括如下步骤：初始化泊车的栅格地图、起点和终点；将原始的起点和终点进行节点置换；基于新的起点和终点进行CC‑HA*节点扩展，最新扩展的节点满足终点截止条件时，经过回溯得到初始路径序列；根据初始路径序列进行路径反转，得到反向路径序列；对目标点松连接处理，路径终点与目标车位重合，设置搜索截止条件，将路径规划分为反向搜索阶段和松连接阶段，得到最终泊车路径，将Hybrid A*与反向搜索相结合，保证路径的一阶曲率连续，充分考虑障碍物在行驶车道和泊车位周围的不平衡分布，通过从目标泊车位向车辆当前位置进行反向搜索，可以减少搜索过程中的无用扩展节点，提高效率。
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公开(公告)号：CN114625141B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210260195.8
申请日：2022-03-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/43
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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公开(公告)号：CN113847924B
公开(公告)日：2024-07-16
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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