【摘 要】
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随着无人驾驶技术的发展,各种各样的无人车落地售卖,其中大多数无人驾驶系统搭载工控机作为计算平台,但是工控机价格昂贵并且体积大,采用价格较低的嵌入式计算平台是未来几年发展的趋势。如果无人驾驶系统更换计算平台后,会带来两个方面的问题。一方面由于传统RRT路径规划算法计算复杂度高,加上嵌入式平台的计算资源有限,导致系统的实时性得不到有效地保证。另一方面传统基于模型预测控制（MPC）的控制器,复杂运动学模
【基金项目】
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广西创新驱动发展重大专项《电动观光车智能驾驶技术研究》
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随着无人驾驶技术的发展,各种各样的无人车落地售卖,其中大多数无人驾驶系统搭载工控机作为计算平台,但是工控机价格昂贵并且体积大,采用价格较低的嵌入式计算平台是未来几年发展的趋势。如果无人驾驶系统更换计算平台后,会带来两个方面的问题。一方面由于传统RRT路径规划算法计算复杂度高,加上嵌入式平台的计算资源有限,导致系统的实时性得不到有效地保证。另一方面传统基于模型预测控制（MPC）的控制器,复杂运动学模型与约束条件,会占用过多的计算资源,最后影响轨迹跟踪的准确性。对此,本文根据系统需求分析设计路径规划和轨迹跟踪系统,该系统应用于车辆低速行驶的场景中,能够实时路径规划及轨迹准确跟踪。本文研究课题来源于广西创新驱动发展重大专项《电动观光车智能驾驶技术研究》,主要研究内容如下:（1）为了提高基于嵌入式平台的无人驾驶系统规划实时性,提出了基于状态栅格的RRT路径规划方法。首先采用状态栅格算法生成引导RRT算法的搜索扩展域,并对搜索方向加以引导,以减少RRT算法路径计算复杂度;然后引入随机采样点生成函数,限制采样节点的区域,对过多的转向路径进行剪枝处理策略,用B样条曲线函数优化路径达到平滑,达到提高无人驾驶车辆路径规划的实时性;最后搭建基于嵌入式平台无人驾驶系统进行实验测试。实验结果表明:相对于传统RRT算法,随机搜索树的路径总长度减少14%,经过剪枝后平均路径长度减少了16%,平均花费时间减少64%;相对于RRT与人工势场的融合算法,随机搜索树的路径总长度减少了8%,经过剪枝后平均路径长度减少6%,平均花费时间减少33%。所提算法迭代次数较小,可更快的到达目标点,同时保证路径曲率的连续性。（2）针对无人车跟踪期望轨迹和自主转向控制准确性不高的问题,本文提出了基于阿克曼转向模型的MPC的轨迹跟踪控制器,首先构建阿克曼转向运动学模型、约束条件、求解目标函数,然后对跟踪轨迹路径点进行5次多项式拟合,最后根据系统需求对控制器进行线性简化减少计算资源占用,提高无人驾驶车辆轨迹跟踪的准确性。最后搭建基于嵌入式无人车驾驶系统实验车,实验感知层搭载Velodyne16激光雷达、工业相机、IMU组合惯导,选择嵌入式计算平台对数据进行处理,实现有效地路径规划及轨迹跟踪软硬件设计,并将该系统进行功能仿真验证和实车测试。实验数据结果表明:基于阿克曼模型的MPC控制器在轨迹跟踪准确率较高,本文采用5次多项式曲线拟合时,横摆角和加速度曲率连续,在车速为30km/h轨迹跟踪准确率达到99.8%。
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