一種基于gis的無人地面車輛自主行駛輔助系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于GIS的無人地面車輛自主行駛輔助系統(tǒng)，屬于無人地面車輛技術(shù)領(lǐng)域和GIS領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]無人地面車輛(包括無人駕駛車輛，移動機器人等)是未來交通系統(tǒng)與未來作戰(zhàn)系統(tǒng)兩大體系的重點研宄對象，其研宄成果對于人類社會的進步具有舉足輕重的意義。由于無人地面車輛具有自動操控和高度智能化的特點，因此往往可以到達有人駕駛車輛難以到達或?qū)θ祟愂治ｋU的地域，并完成人類難以直接完成的工作。近年來，隨著無人地面車輛在深空探測、國防建設、防爆救災等領(lǐng)域的應用，如何在未知環(huán)境下進行安全快速的自主行駛也日益得到人們的關(guān)注，并成為了無人地面車輛研宄的重點和難點。在未知的環(huán)境中行駛，如何使用傳感器數(shù)據(jù)真實客觀地對行駛環(huán)境進行描述、存儲，如何根據(jù)行駛需要快速準確地對環(huán)境描述進行檢索、調(diào)用，如何結(jié)合車輛運動屬性與環(huán)境信息確定車輛的運動行為決策是無人地面車輛要解決的關(guān)鍵問題。
[0003]為無人地面車輛構(gòu)建實時的局部地圖是解決上述問題的有效辦法。局部地圖的構(gòu)建過程就是獲取所處環(huán)境空間模型的過程。平面地圖的構(gòu)建的主流方法是概率方法。無人地面車輛具有概率運動模型以及不確定性感知模型，通過融合這兩種模型的概率分布行駛，便可對車輛進行定位?？煽康奶卣魈崛》椒ㄅc減少計算成本是地圖構(gòu)建中的關(guān)鍵問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決上述傳統(tǒng)地圖構(gòu)建中存在的問題，本發(fā)明提供一種基于GIS的無人地面車輛自主行駛輔助系統(tǒng)，使無人地面車輛有選擇地調(diào)用環(huán)境數(shù)據(jù)，并對環(huán)境數(shù)據(jù)進行認知描述，形成行駛行為決策，實現(xiàn)車輛在未知環(huán)境中的自主行駛，解決了無人地面車輛在未知環(huán)境下的自主行駛問題。
[0005]基于GIS的無人地面車輛自主行駛輔助系統(tǒng)，包括GIS數(shù)據(jù)庫模塊、道路模型構(gòu)建模塊和路徑規(guī)劃模塊；其中:
[0006]GIS數(shù)據(jù)庫模塊通過整合空間數(shù)據(jù)信息和構(gòu)建數(shù)據(jù)庫來完成，所述的空間數(shù)據(jù)信息的整合即將采集到的空間數(shù)據(jù)構(gòu)成不同的數(shù)據(jù)集，按照數(shù)據(jù)管理方式逐級分層，并進行整合得到最終所需要的電子地圖，是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎；
[0007]道路模型構(gòu)建模塊依據(jù)無人地面車輛的運動學特性建立帶有路口距離屬性的雙線路口模型:首先以雙線形式為基礎構(gòu)建模型，即道路的正向行駛和逆向行駛以不同的線數(shù)據(jù)集來構(gòu)成，對不同的線數(shù)據(jù)集賦予不同的權(quán)重，使得在規(guī)劃行駛路徑的時候不會產(chǎn)生逆向行駛或是在有禁則道路中違規(guī)行駛，即模型以城市道路的行車規(guī)則為原則進行構(gòu)建；其次，將直線替換為以預定步長為間隔的很多個路點，在無人地面車輛行駛的過程中，不斷給無人地面車輛發(fā)送前方路點坐標，指引其前行；最后在模型中添加路口距離屬性，在構(gòu)建的電子地圖中，利用路口距離屬性來與無人地面車輛進行通信，通知其在到達當前路口的斑馬線外沿時表明已經(jīng)進入路口，直至行駛到下一個斑馬線外沿表示駛出本路口，輔助無人地面車輛對路口的精確識別；
[0008]路徑規(guī)劃模塊給出全局靜態(tài)路徑規(guī)劃和局部動態(tài)路徑規(guī)劃；其依據(jù)給定任務點的坐標信息，關(guān)聯(lián)所經(jīng)道路的路口點并進行道路匹配，最終生成途徑任務點的最短路徑，并對路口點及路段賦上狀態(tài)信息，完成路徑規(guī)劃的初始化，屬于全局靜態(tài)路徑規(guī)劃；若檢測到前方道路有禁行標志或阻塞無法通行，則需要對道路寬度進行判斷選擇相應的局部動態(tài)規(guī)劃策略，使得無人地面車輛能夠繼續(xù)行駛。此模塊用于為無人地面車輛提供行駛的路點坐標和對應的屬性信息。
[0009]所述的GIS數(shù)據(jù)庫模塊針對無人地面車輛應用對地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行屬性設計，結(jié)合無人地面車輛搭載的傳感器數(shù)據(jù)，以更全面的先驗信息輔助無人地面車輛的自主行駛。
[0010]所述的GIS即地理信息系統(tǒng)用于采集、管理、分析和表達地理空間數(shù)據(jù)，并用于地理環(huán)境模型的構(gòu)建。
[0011]其中道路模型構(gòu)建時考慮無人地面車輛的運動特性，將路口處的直線軌跡以圓弧軌跡來替代，進行圓滑處理，優(yōu)化無人地面車輛在路口轉(zhuǎn)彎的行駛軌跡。
[0012]本發(fā)明的有益效果:
[0013]1、本發(fā)明在GIS數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建中針對無人地面車輛的應用對地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行了屬性添加，然而傳統(tǒng)的地理信息系統(tǒng)并不適用于無人地面車輛的導航應用。傳統(tǒng)的地理信息系統(tǒng)只使用了 GPS提供的車輛定位信息，而無人地面車輛搭載了多種用于環(huán)境感知的傳感器(如激光雷達，攝像頭等)，其信息在導航中并未得到充分利用；相對于傳統(tǒng)地理信息系統(tǒng)只使用GPS提供的車輛定位信息的局限性，本發(fā)明則充分利用先驗信息，結(jié)合無人地面車輛搭載的傳感器數(shù)據(jù)，更好的輔助無人地面車輛自主行駛；
[0014]2、本發(fā)明中提出的道路模型符合并能表達現(xiàn)代城市道路的行車規(guī)則，同時能夠通過網(wǎng)絡分析生成實用的車輛導航路線，而且生成的導航路線符合無人地面車輛的運動學特性；傳統(tǒng)單線模型只能單純表達城市道路的行車規(guī)則，但對于道路禁則卻發(fā)揮不了作用，傳統(tǒng)雙線模型對其進行了改進，使得車輛在行駛中考慮了不同的禁則，如當前道路只允許從南到北行駛或不允許左轉(zhuǎn)等等，但對于無人地面車輛來說優(yōu)勢則不夠明顯，本發(fā)明的道路模型構(gòu)建模塊是針對無人地面車輛進行優(yōu)化提出的。此模塊主要用于優(yōu)化規(guī)劃出的行駛軌跡；
[0015]3、本發(fā)明在路徑規(guī)劃中加入了重規(guī)劃功能，有效避免了無人地面車輛因在前行過程中遇到不可逾越的障礙而出現(xiàn)無法前行的狀況。
【附圖說明】
[0016]圖1是電子地圖制作步驟流程圖；
[0017]圖2是GIS數(shù)據(jù)庫的節(jié)點屬性列表示意圖；
[0018]圖3是GIS數(shù)據(jù)庫的路段屬性列表示意圖；
[0019]圖4是雙線路口申旲型不意圖；
[0020]圖5是相鄰路口行駛軌跡示意圖(直行+拐彎);
[0021 ]圖6是相鄰路口行駛軌跡示意圖(拐彎+拐彎)；
[0022]圖7是路徑規(guī)劃的初始化流程示意圖；
[0023]圖8是在線重規(guī)劃的設計流程示意圖。
【具體實施方式】
[0024]下面結(jié)合附圖舉例說明本發(fā)明的內(nèi)容。
[0025]本發(fā)明所述的空間數(shù)據(jù)信息的整合即對電子地圖的制作，如圖1所示。首先使用Google map來獲取精度為0.3m的衛(wèi)星地圖作為地理數(shù)據(jù)繪制的底圖。第二步是進行地圖配準，對柵格圖進行坐標和投影的校正，以使得其坐標準確，同時糾正由于各種因素引起的圖形變形。第三步通過點數(shù)據(jù)集和線數(shù)據(jù)集來繪制道路網(wǎng)絡圖。其中點數(shù)據(jù)集和線數(shù)據(jù)集屬于空間數(shù)據(jù)，它們描述了道路的空間位置和空間拓撲關(guān)系，組成了道路的坐標點數(shù)據(jù)。為了體現(xiàn)道路的方向性，在道路網(wǎng)絡圖中，雙向道路用兩條線對象表示，并分別設置這兩條線對象的通行方向，單向道路用一條線對象表示，并根據(jù)該道路的實際通行方向設置正向阻力或反向阻力為最大值。隨后將其進行拓撲處理，最終得到的含有道路網(wǎng)絡的地圖。
[0026]本發(fā)明所述的GIS數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建主要針對地圖中的節(jié)點和路段建立屬性列表。針對節(jié)點建立的屬性列表如圖2所示。為了描述節(jié)點類型，構(gòu)建了七個布爾型字段，方便無人地面車輛在實際行駛中提前獲知前方節(jié)點類型，準備識別工作及相應減速、停車等。
[0027]針對道路路段建立的屬性列表如圖3所示。其中:
[0028](I)車道數(shù)量屬性用來輔助GPS定位的，防止由于建筑和高架橋的遮擋而導致產(chǎn)生GPS數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象，提高定位精度；該屬性主要用于地圖匹配和車輛的橫向定位，并通過與傳感器實時檢測的車道線相結(jié)合為車輛提供精確地定位，同時可以監(jiān)測車道線檢測結(jié)果;
[0029](2)限速峰值屬性可以很方便的將無人地面車輛在此路段的時速限定在一定范圍內(nèi)，一方面可以省去無人地面車輛對限速標牌的識別，另一方面也可以保證車輛在行駛中的安全性；
[0030](3)道路寬度屬性主要用于本發(fā)明所述的雙線路口模型的生成；該模型中每條道路的駛?cè)朦c和駛出點都是通過道路寬度和路口中心點的坐標計算得到的。同時該屬性還被用于馬路邊沿檢測結(jié)果的監(jiān)測。在無人地面車輛應用中，馬路邊沿多使用激光雷達的點云數(shù)據(jù)的處理結(jié)果來進行檢測。然后由于環(huán)境的影響時常出現(xiàn)誤檢，此時可以通過將該屬性與檢測到的馬路邊沿間的距離進行對比來確定是否出現(xiàn)誤檢。此屬性也可與傳感器的道路邊緣檢測相結(jié)合，糾正由于GPS定位產(chǎn)生誤差，導致車輛位置信息不準的錯誤；
[0031](4)路段是否可以并線屬性給出當前路段是否能夠并線，為無人地面車輛的行駛決策提供依據(jù)。在城市行駛過程中會經(jīng)常遇到一些只能在當前車道行駛的情況，如在路口處等候交通燈時所有的車道線均為實線，禁止車輛并線。這些情況通過該屬性的加入能夠簡單快捷的實現(xiàn)，從而提高了無人地面車輛的智能性；
[0032](5)交通標識屬性給出當前路段存在什么類型的交通標識，相當于提前告知無人地面車輛在當前路段的行駛需要遵守什么樣的行車規(guī)則，同時也輔助無人地面車輛對于交通標識牌的識別，提高其檢測正確率，為無人地面車輛的交通行為打下良好的基礎；
[0033](6)車道轉(zhuǎn)向信息屬性給出在路口時每條車道的導向箭頭屬性