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申请/专利权人：无锡太机脑智能科技有限公司
摘要：本发明公开了路径规划技术领域的一种用于无人环卫车贴边清扫的图优化路径规划方法，包括两个步骤：一是障碍物目标的分类；二是图结构中约束边的设计；本发明采用基于代价函数最小化的图优化方法来研究环卫车辆贴边清扫时的路径规划问题，根据障碍物类型的不同，对图中的车辆状态节点添加贴边约束和整体清扫效率约束后，该方法可以让环卫车安全有效地执行贴边清扫任务。
主权项：1.一种用于无人环卫车贴边清扫的图优化路径规划方法，包括两个步骤：障碍物目标分类：将环卫车遇到的障碍分为两类，一类是无法越过但需要尽量贴近的路沿，另一类是环卫车不能靠近且需要绕行的人或车辆障碍；图结构设计：将未知的车辆状态所受的约束，和状态之间所受的约束表示为超图结构，分析车辆状态之间的递推关联和约束；在路径规划中，将未知的车辆状态表示为节点，将节点之间的约束关系表示为边；节点分为两类：一是表示车辆位置、偏航角的状态节点X＝x,y,θ；二是表示车辆状态之间行驶时间的节点Δt；边的类型也分为两类：一是相邻车辆状态节点之间所受的约束，包括转弯半径、角速度、加速度的限制；二是车辆状态节点自身所受的约束，包括距离某个障碍物或路沿的最小距离；在求解最优的车辆状态集合前，将图结构转化为数学描述；用X表示车辆的状态节点，包括平面坐标和偏航角度，用Q表示某段路径中这些状态的集合：Q＝{X1,X2...,Xn}用Δt表示车辆的行驶时间节点，T表示其集合：T＝{Δt1,Δt2...,Δtn}用B表示所有节点集合：B＝Q,T；将路径规划过程转为求解目标函数fB取得最小值时的解B*，fB由若干个约束子函数fkB组成，B*中的车辆状态集合即为最终的车辆路径：fB＝∑γkfkBB*＝argminfB虽然fkB对于车辆状态的约束目标不同，但都是将车辆状态优化到某一固定区间，因此具有相似的计算模式，其中下边界约束函数计算如下： 利用归一化参数s,n来将不同尺度的约束函数统一到同一水平，Br为满足该约束子函数的最优状态，e为优化冗余量。
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