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申请/专利权人：北京踏歌智行科技有限公司

摘要：本发明公开了一种狭长区域的无人驾驶矿用车辆的泊车方法，包括以下步骤：获取预设数据，包括全局路径、全局路径边界、装载区域边界、装载位的数据；计算获取泊车路径规划起点、中间点、终点以及车辆参数；根据对获取的预设数据进行预处理判断装载区域是否为狭长区域；若判断为狭长区域，则通过ReedsShepp曲线、hybridA*、Dubins曲线得到初始泊车路径；以直线连接泊车路径规划终点与装载位，并计算泊车路径规划终点到装载位之间的离散路径点；对初始泊车路径进行平滑处理，优化路径的曲率及曲率变化率，获取优化的泊车路径；将惯性坐标系下的泊车路径转换到BLH坐标系。该泊车方法的灵活性与适应性更高，计算复杂度更低，轨迹跟随效果更好，泊入停靠位精度更靠。

主权项：1.一种狭长区域的无人驾驶矿用车辆的泊车方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：获取预设数据，预设数据至少包括全局路径、全局路径边界、装载区域边界、装载位的数据；第二步：在惯性坐标系下，计算获取泊车路径规划起点、泊车路径规划中间点、泊车路径规划终点以及车辆参数；第三步：根据对获取的预设数据进行预处理判断，确定装载区域是否为狭长区域；第四步：若判断为狭长区域，则通过ReedsShepp曲线、hybridA*、Dubins曲线得到初始泊车路径；若判断为普通区域，则通过ReedsShepp曲线连接起点与终点，得到初始泊车路径；第五步：以直线连接泊车路径规划终点与装载位，并计算泊车路径规划终点到装载位之间的离散路径点，添加到初始泊车路径；第六步：对初始泊车路径进行平滑处理，优化路径的曲率及曲率变化率，获取优化的泊车路径，实现路径规划；第七步：将惯性坐标系下的泊车路径转换到BLH坐标系，得到BLH坐标系下的泊车路径；所述第三步，根据对获取的预设数据进行预处理判断，确定装载区域是否为狭长区域具体为：通过装载区域边界与车辆调头所需空间的OBB包围盒进行碰撞检测，判断装载区域是否为狭长区域；装载区域的边界形成的AABB包围盒为基础建立分辨率为R+Lr米的网格地图，将OBB包围盒遍历网格地图与装载区边界以及装载位做碰撞检测，若存在一个无碰撞的包围盒，则判断装载区域不为狭长区域，若不存在则判断装载区域为狭长区域；其中包围盒的长度为2*R+Lr，宽度为R+L+Lf+W2，R为车辆的前轮转角达到最大时，对应的车辆外侧后轮的行驶半径，L为车辆轴距，Lf为车辆前悬长度，Lr为车辆后悬长度，W为车辆宽度；所述第四步，若装载区域为狭长区域，则通过以下三个步骤进行：1使用ReedsShepp曲线遍历起点集合中的起点，与中间点通过做ReedsShepp曲线连接，直到起点集合中的起点i通过ReedsShepp曲线连接到中间点，则结束遍历起点集合，期望得到一条连接起点与中间点的路径，在这条路径上车辆完成从起点驶出后，经过调头到达中间点；2以装载区域边界形成的AABB包围盒为基础建立分辨率为1米的网格地图，进行hybridA*搜索，期望得到一条连接中间点到终点的路径，直到搜索到路径达到终点附近返回路径，或搜索次数达到预设值返回失败，其中hybridA*的节点扩展方式为仅前向扩展；3在hybridA*搜索过程中，每进行n次节点扩展，1n20，尝试1次使用Dubins曲线连接hybridA*的当前节点与终点，若成功，则结束搜索输出hybridA*与Dubins路径，得到初始泊车路径；所述第六步，根据车辆参数在序列二次规划的约束条件对路径的曲率、曲率变化率进行约束，其目标函数和约束条件具体为：目标函数：cost＝cost1+cost2其中cost1为平滑度代价，cost2为相对原始点偏移代价， 式中，xi,xi-1,xi+1分别为第i个优化路径点的横坐标，第i-1个优化路径点的横坐标，第i+1个优化路径点的横坐标，xref,i为原始路径第i个路径点的横坐标，yi,yi-1,yi+1分别为第i个优化路径点的纵坐标，第i-1个优化路径点的纵坐标，第i+1个优化路径点的纵坐标，yref,i为原始路径第i个路径点的纵坐标，n为原始路径的路径点数量；约束条件：1相对原始点的位移约束 式中，xl为相对原始路径点横向偏移量约束的最小值，xu为相对原始路径点横向偏移量约束的最大值，yl为相对原始路径点纵向偏移量约束的最小值，yu为相对原始路径点纵向偏移量约束的最大值；2最大曲率约束xi-1+xi+1-2×xi2+yi-1+yi+1-2×yi2≤Δs2×cur2i＝0,1,2,……,n-1；式中，Δs为原始路径的路径点间距，cur为最大曲率约束；3最大曲率变化率约束 式中，xi+2为第i+2个优化路径点的横坐标，yi+2为第i+2个优化路径点的纵坐标，cur_rate为最大曲率变化率约束。

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