买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中航建设集团有限公司

摘要：本申请公开了一种压路机的障碍物识别方法，涉及避障技术领域，包括：采集环境数据，获取压路机行进轨迹记录和障碍物先验信息，利用路径规划算法A*设置压路机的全局行进路线，生成路径规划指令；利用卡尔曼滤波算法，基于障碍物的运动学模型，预测障碍物的下一时刻位置和速度；采用粒子滤波算法，根据障碍物的观测模型，对预测的障碍物的位置进行更新，得到障碍物的预测坐标；计算障碍物的预测坐标与压路机的距离，当距离小于阈值时，建立人工势场模型；在人工势场中搜索最优路径，选择势能最小的路径作为避让障碍物的局部路径；结合压路机的运动学约束，生成路径调整指令。针对现有技术中压路机避让障碍物效率低，本申请提高了避让效率。

主权项：1.一种压路机的障碍物识别方法，包括：步骤1，在压路机上设置传感器，采集环境数据，环境数据包含障碍物的类型和位置；步骤2，获取压路机行进轨迹记录和障碍物先验信息，利用路径规划算法A*设置压路机的全局行进路线，生成路径规划指令；步骤3，根据路径规划指令控制压路机沿全局行进路线作业；在压路机作业过程中，通过传感器采集环境数据；步骤4，根据采集的环境数据，利用卡尔曼滤波算法，基于障碍物的运动学模型，预测障碍物的下一时刻位置和速度；采用粒子滤波算法，根据障碍物的观测模型，对预测的障碍物的位置进行更新，得到障碍物的预测坐标；步骤5，计算障碍物的预测坐标与压路机的距离，比较距离与距离阈值；步骤6，当计算得到的距离小于等于距离阈值时，以压路机为参考物，建立人工势场模型，障碍物产生斥力，目标点产生引力；在人工势场中搜索最优路径，选择势能最小的路径作为避让障碍物的局部路径；根据局部路径，结合压路机的运动学约束，生成路径调整指令；步骤7，根据路径调整指令，控制压路机沿避让障碍物的局部路径行进，直至绕过障碍物；压路机绕过障碍物后，返回至全局行进路线，继续作业；得到障碍物的预测坐标，包括：根据采集的环境数据，获取障碍物的特征信息；特征信息包含障碍物的位置和速度；建立障碍物的运动学模型和观测模型；其中，运动学模型采用匀速运动模型；状态变量包含障碍物的位置和速度；观测变量为障碍物的位置；根据障碍物的匀速运动模型，建立卡尔曼滤波的状态方程；其中，状态方程中的状态转移矩阵为单位矩阵；根据卡尔曼滤波的状态方程，预测障碍物在下一时刻的位置和速度，得到预测的状态变量；根据障碍物的观测模型，建立卡尔曼滤波的观测方程；其中，利用观测方程中的观测矩阵将状态变量与观测变量进行关联；利用观测方程，计算预测状态变量与实际观测变量之间的残差；基于残差和卡尔曼增益，对预测的状态变量进行校正，得到校正后的障碍物的位置和速度，作为障碍物下一时刻的预测值；得到障碍物的预测坐标，还包括：根据得到的障碍物下一时刻的预测值，通过障碍物的观测模型，初始化一组粒子；每个粒子包含障碍物的位置、速度和权重，并设置先验地图信息，对粒子的位置进行约束；根据障碍物的匀速运动模型，对每个粒子的位置和速度进行预测，得到预测的粒子集合；根据障碍物的观测模型，计算每个预测粒子与实际观测变量之间的似然概率，根据似然概率调整粒子权重；根据调整后的粒子权重，采用系统重采样算法对粒子进行重采样，得到重采样后的粒子集合；计算重采样后的粒子集合的加权均值，将加权均值作为障碍物的预测坐标；建立障碍物的运动学模型，包括：根据障碍物的特征信息，提取障碍物的速度，根据速度将障碍物的运动状态分为静止状态和匀速状态；其中，当速度小于速度阈值时，判断障碍物处于静止状态，当速度大于等于速度阈值时，判断障碍物处于匀速运动状态；当障碍物处于静止状态时，建立静止障碍物的运动学模型，采用二维空间中的位置坐标x，y描述障碍物的位置状态，将障碍物的位置坐标作为状态变量，建立状态转移方程；当障碍物处于匀速运动状态时，建立匀速运动障碍物的运动学模型，采用二维空间中的位置坐标x，y和速度vx,vy描述障碍物的运动状态，将障碍物的位置坐标和速度作为状态变量，建立状态转移方程，其中，状态转移方程中的状态转移矩阵如下： 其中，Δt表示传感器的采样时间间隔；状态转移矩阵中的vx×Δt和vy×Δt表示障碍物在Δt时间内的位置变化量与速度的关系；将静止障碍物的运动学模型和匀速运动障碍物的运动学模型分别作为障碍物运动学模型的两种子模型；根据障碍物的运动状态，选择对应的子模型，生成障碍物运动学模型，障碍物运动学模型包含状态变量、状态转移方程和状态转移矩阵；建立障碍物的观测模型，包括：根据障碍物的特征信息，获取障碍物在二维空间中的位置坐标x，y，作为障碍物观测模型的观测变量；根据障碍物运动学模型中的状态变量，建立障碍物观测模型的观测方程，观测方程为：[xobs；yobs]＝[1,0,0,0；0,1,0,0]×[x；y；vx；vy]+[nx；ny]其中，[xobs；yobs]为障碍物的观测位置坐标，[x；y；vx；vy]为障碍物运动学模型中的状态变量，即障碍物的位置坐标和速度，[nx；ny]为观测噪声，服从均值为零、协方差矩阵为R的高斯分布；根据传感器类型和安装位置，确定观测噪声的协方差矩阵R，协方差矩阵R如下： 其中，σx和σy分别为传感器在x方向和y方向上的测量误差标准差；将观测方程和观测噪声的协方差矩阵R，作为障碍物的观测模型的参数，生成障碍物的观测模型，障碍物的观测模型包含观测变量、观测方程和观测噪声的概率分布。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中航建设集团有限公司 一种压路机的障碍物识别方法