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申请/专利权人：西安建筑科技大学

摘要：本发明提出了一种露天矿无人矿卡动态路径规划方法，解决当前无人矿卡动态路径规划问题，同时重点解决无人矿卡在露天矿场景下的动态路径规划中卡车运行安全问题。建立以满足运载时间最短为目标、以避开障碍物、朝局部目标前行、非完整性约束、运载时的速度、加速度、急动度及在重载下坡和空载上坡情况下的牵引力为约束的露天矿无人矿卡动态路径规划问题模型，用权重求和模型表示该优化问题，并使用分类权重法对权重求和模型的目标函数权重进行设定，再使用g2o通用图形优化方法，对露天矿无人矿卡动态路径规划问题进行解算，求出局部最优轨迹。

主权项：1.一种基于改进TEB方法的露天矿无人矿卡动态路径规划方法，其特征在于，包括：步骤1，建立以满足运载时间最短为目标，以运载时的速度、加速度、急动度、避开障碍物、朝局部目标前行、非完整性约束及在重载和空载情况下上坡和下坡的牵引力为约束的露天矿无人矿卡动态路径规划问题模型；步骤2，将该模型用权重求和模型表示，并使用分类权重法对权重求和模型的目标函数权重进行设定；步骤3，使用g2o通用图形优化方法，对露天矿无人矿卡动态路径规划问题进行解算，求出局部最优轨迹；所述步骤1中，将动态路径规划前已知的全局静态轨迹中插入多个控制橡皮筋形状的控制点，即矿卡的位姿，为了显示轨迹的运动学信息，在点与点之间定义时间信息，建立带有时间信息的橡皮筋模型，之后再引入目标和约束；所述矿卡的全局静态轨迹中，矿卡的第i个位姿状态表示为si＝[xi，yi，θi]，其中xi、yi为位置信息，θi为方向角，矿卡在世界坐标系XOY下的位姿序列表示为：C＝{xi}，i＝0，1，…，n；1n为位姿个数，n∈N，N为整数；si到si+1的过渡时间间隔为ΔTi，n个位姿间隔的时间序列为：Δτ＝{ΔTi}，i＝0，1，…，n-12每个时间间隔表示矿卡从一个位姿运动到另一个位姿的时间，用TEB方法表示的轨迹模型T由下式表示：T＝C,Δτ3其中C为矿卡的位姿序列信息，Δτ为时间间隔序列信息，将位姿和时间间隔设为待优化的变量，通过设定目标和相应的约束，求解出当前时刻最优的局部路径轨迹；所述以满足运载时间最短为目标，即时间间隔最优函数： 约束条件包括：①速度与加速度约束 ωi＝θi+1-θiΔTi6ai＝2vi+1-viΔTi+ΔTi+17αi＝2ωi+1-ωiΔTi+ΔTi+18根据露天矿现场矿卡具体情况，指定速度和加速度限制：vmin≤vi≤vmax9amin≤ai≤amax10ωmin≤ωi≤ωmax11αmin≤αi≤αmax12②局部目标点及障碍物约束fpath＝gdmin,k,rPmax13fob＝g-dmin,j,-rOmax14④非完整性约束连续的两个位姿需要位于具有恒定曲率的公共圆弧上：θi＝θi+115即位姿状态si和方向之间的角度θi等于下一时刻位姿状态si+1对应的角度θi+1；⑤牵引力约束若要保证矿卡在上坡过程中有足够的牵引力，在空载上坡过程中，牵引力的约束Fupmin为：Fupmin＝Ffup+Gupsinδ+f16假设矿卡发动机功率恒定，将牵引力的约束转换为速度的约束： 在重载下坡过程中，牵引力的约束Fdownmin为：Fdowmmin＝Ffdown-Gdownsinδ+f18将牵引力的约束转换为速度的约束： ⑥急动度约束j＝ai+1-ai0.25ΔTi+0.5ΔTi+1+0.25ΔTi+220 指定速度和急动度限制：jmin≤j≤jmax22 式中，ftime为时间最短目标函数，vi为线速度，ωi为角速度，ai为线加速度，αi为角加速度，vmin为最小线速度，vmax为最大线速度，amin为最小线加速度，amax为最大线加速度，ωmin为最小角速度，ωmax为最大角速度，αmin为最小角加速度，αmax为最大角加速度，fpath为局部目标点的目标函数，dmin,k为第k个目标与其最近的位姿距离，rPmax为矿卡与目标点的距离，fob为障碍点的目标函数，dmin,j为第j个障碍与其最近位姿的距离，rOmax为矿卡与障碍点的安全距离，Ffup为空载上坡摩擦力，Gup为空载上坡矿卡重力，δ为坡度角，f为空气阻力，P为矿卡总功率，为重载下坡摩擦力，Gdown为重载下坡矿卡重力，j为线急动度，为角急动度，jmin为最小线急动度，jmax为最大线急动度，为最小角急动度，为最大角急动度；xi+1，yi+1为si+1所对应的位置信息；θi+1为si+1所对应的方向角；vi+1为处于si+1时的线速度；ΔTi+1为si+1到si+2的过渡时间间隔；gdmin,k,rPmax的含义为位姿点的约束函数，g-dmin,j,-rOmax为障碍点的约束函数，其作用是使矿卡能够靠近目标点且远离障碍点；ai+1为处于si+1时的线加速度；ΔTi+2为si+2到si+3的过渡时间间隔；αi+1为处于si+1时的角加速度；所述步骤2中，将约束条件通过罚函数表示，并将由约束条件转换的罚函数与目标函数通过加权得到最终的成本函数fB，表示如下： 通过最小化成本函数求得最优轨迹和时间间隔：B*＝argTminfB25fkB为第k个罚函数或目标函数，γk为fkB对应的权值，B*表示优化后的结果，fkB的代价和越小，则矿卡局部路径越优；所述使用分类权重法对权重求和模型的目标函数权重进行设定的步骤如下：第一，“排队阶段”对各个影响因素进行分析，根据露天矿无人矿卡的运输特点和各因素对矿卡路径的影响及重要程度，将因素按照重要性程度进行排序第二，“分类阶段”将所有罚函数及目标函数划分为三类，即A类：主要因素，占10％，B类：次要因素，占20％，C类：一般因素，占70％；第三：权重设定阶段根据分类结果，对A、B、C三类目标函数分类赋予不同权值，结果为：线速度约束的罚函数fv，权值0.05；角速度约束的罚函数fω，权值0.05；线加速度约束的罚函数fa，权值0.05；角加速度约束的罚函数fα，权值0.05；最优时间目标函数ftime，权值0.05；线急动度约束罚函数fj，权值0.05；角急动度约束罚函数fζ，权值0.05；局部目标点约束罚函数fpath，权值0.1；障碍物约束罚函数fob，权值0.1；非完整性约束罚函数fθ，权值0.45。

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