智能快遞車避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

孟德強 劉亮

摘 要：文章提出一種基于高精度 RTK 慣性組合導(dǎo)航和激光雷達的智能快遞車避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)方案。智能快遞車利用高精度 RTK 慣性組合導(dǎo)航自主行駛，激光雷達感知前方障礙物。在障礙物聚類分析的基礎(chǔ)上，進行避障算法的設(shè)計。將障礙物投影到二維平面上，用平行于坐標軸的矩形進行包絡(luò)，將投影輪廓規(guī)則化。利用延長系數(shù)實現(xiàn)面積膨脹，并將膨脹后的矩形左側(cè)邊作為避障路徑，進行高斯坐標的統(tǒng)一。之后與GPS路網(wǎng)曲線融合，完成避障路徑的規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：智能快遞車;激光雷達;RTK;避障路徑規(guī)劃

中圖分類號：U463.67 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）09-58-03

Design and implementation of obstacle avoidance path planning system forintelligent package vehicle

Meng Deqiang， Liu Liang

（ Automobile College of Chang'an University， Shaanxi Xi'an 710064 ）

Abstract：?This paper proposes a design and implementation scheme of obstacle avoidance path planning system for intelligent package vehicle based on high-precision RTK inertial integrated navigation and lidar.?Intelligent package vehicle uses high-precision RTK inertial combined navigation to autonomously drive， and use lidar to detect obstacles.?The obstacle avoidance algorithm is designed based on the obstacle cluster analysis.?The obstacle is projected onto a two-dimensional plane， and a rectangle parallel to the coordinate axis is used for enveloping to regularize the projection contour.?Use the extension coefficient to achieve area expansion， and use the left side of the expanded rectangle as the obstacle avoidance path， and then transform to Gaussian coordinates.?Then it is integrated with the GPS road network curve to complete the obstacle avoidance path planning.

Keywords： Intelligent package vehicle; Lidar; RTK; Obstacle avoidance path planning

CLC NO.：?U463.67 ?Document Code： A ?Article ID： 1671-7988（2020）09-58-03

引言

人工配送一直是快遞“最后一公里配送”的主要手段。隨著近幾年，智能物流行業(yè)的飛速發(fā)展，無人駕駛強勢進入快遞業(yè)視野，掀起研發(fā)應(yīng)用新高潮，許多諸如同濟大學(xué)、阿里巴巴等科研院校、企業(yè)均成立了智能快遞車的研發(fā)團隊，全力打造“最后一公里智能配送”^[1]。智能快遞車在運行過程中，往往遇到前方有障礙物的情況，需要自主完成避障路徑規(guī)劃，躲避障礙物。本文從避障硬件系統(tǒng)、算法、軟件三個方面闡述智能快遞車的避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，并主要針對所提出的基于平行于坐標軸的矩形包絡(luò)的面積膨脹法進行詳細闡述。

1?避障硬件系統(tǒng)設(shè)計

1.1?硬件系統(tǒng)概述

智能快遞車是經(jīng)由四輪電動代步車改裝設(shè)計而成。主要的避障硬件包括激光雷達、高精度 RTK 慣性組合導(dǎo)航、旋轉(zhuǎn)編碼器、車載嵌入式工控機、下位機控制器。激光雷達安裝在車頂部靠前位置;四頻雙GNSS天線沿車身縱軸線一前一后安裝在車頂，慣性組合導(dǎo)航安裝在車質(zhì)心位置，并指向車身縱軸線;旋轉(zhuǎn)編碼器安裝于后輪上，內(nèi)軸隨車輪旋轉(zhuǎn)，編碼器殼體通過桿件與車體相連;千尋無線接收發(fā)送終端、車載嵌入式工控機及下位機安裝在智能快遞車貨箱內(nèi)部，采用隱藏設(shè)計。具體硬件布置如下圖1所示。

1.2?高精度 RTK 慣性組合導(dǎo)航

智能快遞車通過四頻雙GNSS天線接收GPS定位信息，千尋無線接收發(fā)送終端將定位信息通過4G網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至千尋基站，利用千尋知寸基站進行RTK差分解算，測得智能快遞車精確位置和偏航角，慣性導(dǎo)航單元給出載體的姿態(tài)角、角速度和加速度，并運行組合導(dǎo)航算法得到實時位置和方位數(shù)據(jù)。

1.3 激光雷達

智能快遞車使用32線激光雷達，32對激光發(fā)射接收模組以10Hz轉(zhuǎn)速驅(qū)動進360°掃描，用于測量智能快遞車周圍的障礙物位置、形狀和距離，感知車輛周邊狀態(tài)。激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)后，首先對三維點云進行濾波操作，除去噪聲干擾，然后對非障礙物點（如路面護欄）進行剔除，再進行障礙物的聚類分析，提取出智能快遞車前方的障礙物信息。

1.4 旋轉(zhuǎn)編碼器

對驅(qū)動電機進行轉(zhuǎn)速檢測，從而獲得精準的車速以及行駛里程值。選用1024線的編碼器可到達毫米級的檢測結(jié)果，為車輛的閉環(huán)控制提供精準數(shù)據(jù)。

2?避障算法設(shè)計

2.1?平行于坐標軸的矩形包絡(luò)

首先以智能快遞車的質(zhì)心為坐標原點O，以車輛前進方向為X軸、鉛垂向上方向為Z軸，指向車身右側(cè)為Y軸，建立三維坐標系。本文研究的智能快遞車的避障算法，對障礙物進行了降維運算，將障礙物向車身坐標系XOY平面做投影，舍棄障礙物的高度信息，將三維空間點云轉(zhuǎn)化到二維平面上，同時對坐標系進行了簡化，只保留X軸、Y軸，成為車輛平面坐標系。

轉(zhuǎn)化到二維平面的障礙物投影往往是不規(guī)則圖形，需要利用平行于車身X、Y坐標軸的外接矩形進行包絡(luò)，將投影進行規(guī)則化處理。遍歷XOY平面內(nèi)投影各個邊緣輪廓的離散點，并將離散點記為（x_i，y_i），比較坐標值大小，找到x_max、x_min、y_max、y_min對應(yīng)的四個點，并分別記為P、M、Q、N點。分別過P、M點作平行于Y軸的兩條直線，過Q、N點作平行于X軸的兩條直線，四條直線交于四點，分別記為A、B、C、D，四條平行于坐標軸的直線形成的矩形ABCD將障礙物投影包絡(luò)在內(nèi)，如下圖2所示。

2.2 外接矩形面積膨脹

為得到避障路徑，需要將外接矩形ABCD進行面積膨脹，以膨脹矩形的左側(cè)邊作為避障路徑。首先分別連接AC兩點、BD兩點，兩線段交點記為O點。以O(shè)點為中心，將線段AC、BD分別向兩端等長延長至A、C、B、D點，線段長度擴大為原來的k倍，分別得到線段AC、BD，連接四點，得到面積膨脹后的包絡(luò)矩形ABCD，則AB為左避障路徑，如下圖3所示。k稱為延長系數(shù)。

顯然，延長系數(shù)k的設(shè)定直接影響智能快遞車能否成功避障。假設(shè)矩形包絡(luò)后的障礙物投影寬度為l，即BC長度為l。根據(jù)相似三角形，面積膨脹后BC長度為kl，AB與AB之間的距離必須滿足下式：

其中l為矩形包絡(luò)后的障礙物投影寬度;l_v為智能快遞車的車身寬度;l_imax為慣性組合導(dǎo)航標定誤差最大值。等號成立時，智能快遞車剛好緊貼障礙物通過，為最激進的情況。理論上不等式右側(cè)值越大，通過時距離障礙物越遠，碰撞的風(fēng)險越低。

考慮增加一項安全距離l_s，讓上式轉(zhuǎn)化為等式，以便確定延長系數(shù)k。

已知智能快遞車車身寬度l_v約為0.6米，慣性組合導(dǎo)航標定誤差l_i范圍在-0.05～0.05米之間，所以l_imax為0.05米;通過大量實車實驗確定合適的安全距離為0.3米，則延長系數(shù)與障礙物投影寬度關(guān)系如下：

2.3 導(dǎo)航坐標系統(tǒng)一

智能快遞車GPS路網(wǎng)文件中的坐標信息是高斯平面坐標系下的，為了利用GPS和慣性元件進行導(dǎo)航，需要將避障規(guī)劃路徑的相對坐標，統(tǒng)一到高斯坐標系下，得到帶有GPS信息絕對坐標。高斯平面坐標系是以中央子午線與赤道的交點作為坐標原點，以中央子午線的投影為縱坐標軸X，規(guī)定X軸向正北為正，以赤道的投影為橫坐標軸Y，Y軸向正東為正。車輛平面坐標系XOY轉(zhuǎn)換為高斯坐標系XOY可以看成坐標系旋轉(zhuǎn)再平移的過程^[2]。

通過慣導(dǎo)輸出的GPFPD協(xié)議可知兩個GNSS天線相位中心連線與真北之間的夾角，即偏航角。因為GNSS天線一前一后安裝在智能快遞車縱軸線，指向車輛前進方向，即指向車身X軸方向，所以圖4中δ即為偏航角。已知車輛的GPS坐標（x_v，y_v），高斯平面坐標系下的避障路徑均帶有GPS信息：

2.4?避障路徑和GPS路網(wǎng)融合

在GPS路網(wǎng)曲線上，確定接近避障路徑的接近點E以及離開避障路徑的離去點F的位置。接近點E的位置通過最大制動距離確定。通過旋轉(zhuǎn)編碼器可以得到該智能快遞車最大速度20km/h，考慮路面摩擦系數(shù)0.65，則最大制動距離為：

當(dāng)智能快遞車距離障礙物2.4米時，從E點離開GPS路網(wǎng)。以避障路徑末端A點為圓心，2.4米為半徑做圓，與GPS路網(wǎng)曲線交于兩點，與智能快遞車相距較遠的點即為離開點F。在沒有GPS點位的EB、AF路段，通過偏移距離計算點位，使用 nurbs 曲線插值法擬合該段路網(wǎng)曲線^[3]。

3 避障軟件系統(tǒng)實現(xiàn)

避障軟件是在Windows系統(tǒng)下，基于MFC編寫完成，軟件界面見圖5。軟件采集來自慣性組合導(dǎo)航的經(jīng)緯度、海拔、偏航角、衛(wèi)星狀態(tài)等信息，編碼器的車速信息，以及激光雷達起始角、結(jié)束角、前方障礙物距離等信息，進行加密后顯示在界面上。軟件將采集的數(shù)據(jù)進行濾波和分析處理，規(guī)劃智能快遞車行進路徑，然后將決策指令按照加密設(shè)計的串口協(xié)議發(fā)送給下位機控制器，控制車輛的啟停、加速、轉(zhuǎn)向，完成避障動作。在軟件界面上可以實時觀察到智能快遞車的當(dāng)前位置以及避障路徑，而且可通過人工操作按鈕實現(xiàn)智能快遞車啟停、加減速。圖5中黃色路徑即為規(guī)劃的路徑，紅色點和綠色點為GPS路網(wǎng)起止點，兩粉色點代表智能快遞車前后兩GNSS天線。通過多次實車實驗，該智能快遞車在5～20km/h車速范圍內(nèi)，在人、車等不同障礙物前，能夠達到很好的避障效果。

4?總結(jié)

本文從智能快遞車避障硬件、算法、軟件三個方面進行了避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。智能快遞車利用高精度 RTK慣性組合導(dǎo)航自主行駛，并利用激光雷達實現(xiàn)避障。對障礙物投影輪廓規(guī)則化，用平行于坐標軸的矩形進行包絡(luò)，利用延長系數(shù)實現(xiàn)面積膨脹，并將膨脹后的矩形左側(cè)邊作為避障路徑，進行高斯坐標的統(tǒng)一，之后與GPS路網(wǎng)曲線融合，完成避障路徑的規(guī)劃。經(jīng)過大量的實車試驗，該方法可以很好地實現(xiàn)在不同車速下對不同障礙物的避障，對當(dāng)前的智能配送來說，具有很大的實用價值。

參考文獻

[1] 樊曉楠.無人駕駛智能配貨系統(tǒng)整體方案設(shè)計[J].汽車實用技術(shù)，2018（23）：26-28.

[2] 葉煒垚.基于虛擬障礙物的智能車導(dǎo)航方法研究[D].上海交通大學(xué)，2011.

[3] 方海洋，趙瑞妮，涂市委.無人駕駛車GPS自主導(dǎo)航與障礙規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].汽車實用技術(shù)，2018（24）：30-32+58.