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考虑多场景的无人车路径规划与自主导航
| 论文题名： | 考虑多场景的无人车路径规划与自主导航 |
| 关键词： | 场景适应度;自主导航;无人车;RRT算法;TEB算法 |
| 摘要： | 随着科学技术的持续发展，无人车被广泛应用于军事领域，包括物资运输、危险作业、特种任务等，但是，受限于环境因素以及无人车本身结构约束，其自主导航仍存在诸多问题。本课题依托国家自然基金项目，旨在解决无人车路径规划路径可行性差、安全性低、场景适应度差以及自主导航在部分场景适应能力不足等关键问题，主要内容和研究工作如下： 针对两轮差速式无人车系统内部配置组成和外部结构，分析ROS系统及导航框架，设计导航软硬件系统总体方案，采用分层的方法，将系统划分为三层；分别建立坐标系模型、地图模型、以及传感器模型；并在此基础上建立两轮差速无人车运动学模型，为后续研究内容提供建模基础。 基于此模型，针对传统RRT(rapidlyexploringrandomtree)算法节点搜索随机性和场景适应差等问题，提出一种动态变采样区域RRT(DynamicvariablesamplingareaRRT,DVSA-RRT)路径规划算法进行全局路径规划，根据采样区域公式划分采样区域，进而利用预留安全距离的碰撞检测、概率目标偏置策略和多级步长扩展进行全局路径规划，最后，利用考虑最大转角约束的逆向寻优和B样条曲线对初始路径进行拟合优化，从而提升节点搜索效率和路径可行性。 针对无人车狭窄空间通过率低下问题，基于全局路径规划结果，提出一种位姿辅助点TEB算法(PoseAuxiliaryPointTEB,PAP-TEB)。通过结合定点规划算法，提升狭窄空间环境的通过率，分别利用速度插值算法和7段式S型速度规划算法优化自主导航和定点导航的输出速度。 结合无人车全局路径规划和局部路径规划的研究成果，搭建两轮差速无人车的导航系统。分别分析实验平台和建图定位所采用的cartographer算法，并设计导航框架。通过仿真模拟验证DVSA-RRT算法和PAP-TEB算法的可行性和有效性，并与同类算法对比，验证两种改进算法的有效性，最终基于两轮差速无人车自主导航平台分别在不同场景中进行实车验证，实现无人车的自主导航，并验证导航系统的可行性和鲁棒性。 |
| 作者： | 王皓 |
| 专业： | 电子信息 |
| 导师： | 栾添添 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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