本發(fā)明屬于自動駕駛，具體涉及一種基于區(qū)域視覺相對定位的無人車輛運(yùn)動控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著自動化和智能化技術(shù)的飛速發(fā)展，無人車輛（unmanned?vehicle,?uv）已成為現(xiàn)代科技領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。無人車輛在軍事偵察、貨物運(yùn)輸、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害救援以及自動駕駛等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。為了實(shí)現(xiàn)無人車輛的自主導(dǎo)航和精確控制，其定位精度和運(yùn)動控制策略至關(guān)重要。

2、傳統(tǒng)的無人車輛定位技術(shù)主要依賴于全球定位系統(tǒng)（global?positioningsystem,?gps）來確定車輛的位置。然而，在某些特定的環(huán)境，如城市峽谷、室內(nèi)空間、隧道或偏遠(yuǎn)地區(qū)，gps信號可能受到遮擋或干擾，導(dǎo)致定位精度下降或完全失效。此外，gps提供的是絕對定位信息，而在復(fù)雜環(huán)境中，相對定位信息對于無人車輛的路徑規(guī)劃和避障同樣重要。

3、近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)步，基于視覺的定位方法逐漸成為研究的熱點(diǎn)。視覺定位系統(tǒng)可以通過分析攝像頭捕獲的圖像序列，提取特征點(diǎn)并跟蹤其運(yùn)動，從而估計(jì)無人車輛的位置和姿態(tài)變化。視覺定位系統(tǒng)具有成本低廉、信息豐富等優(yōu)點(diǎn)，但其精度和魯棒性受到環(huán)境紋理、光照條件和動態(tài)目標(biāo)的影響。

4、在實(shí)際情況中，需要在gps信號受限和不可用的環(huán)境中通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)區(qū)域視覺相對定位，對無人車輛進(jìn)行運(yùn)動控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于區(qū)域視覺相對定位的無人車輛運(yùn)動控制方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。

2、為了達(dá)到上述的發(fā)明目的，本發(fā)明提出一種基于區(qū)域視覺相對定位的無人車輛運(yùn)動控制方法，包括：

3、s1：無人機(jī)基于預(yù)設(shè)跟隨模式與無人車輛進(jìn)行協(xié)同運(yùn)動，無人機(jī)搭載的攝像頭基于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔對所述無人車輛的行駛環(huán)境進(jìn)行拍攝，生成第一圖像集；

4、s2：對所述第一圖像集中任一第一圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取圖像特征，基于所述圖像特征確定所述無人車輛的當(dāng)前位置和運(yùn)動姿態(tài)；

5、s3：控制單元基于所述當(dāng)前位置和所述運(yùn)動姿態(tài)建立運(yùn)動地圖模型，所述運(yùn)動地圖模型輸出最優(yōu)運(yùn)動路徑，基于所述最優(yōu)運(yùn)動路徑向所述無人車輛發(fā)送運(yùn)動指令，所述無人車輛接收所述運(yùn)動指令后進(jìn)行運(yùn)動；

6、s4：實(shí)時(shí)監(jiān)測所述無人車輛的實(shí)際運(yùn)動路徑，基于所述實(shí)際運(yùn)動路徑和所述最優(yōu)運(yùn)動路徑，動態(tài)調(diào)整所述運(yùn)動指令，完成所述無人車輛的運(yùn)動控制過程。

7、進(jìn)一步地，所述基于所述圖像特征確定所述無人車輛的當(dāng)前位置和運(yùn)動姿態(tài)包括以下步驟：

8、無人機(jī)獲取區(qū)域圖像后，下降至預(yù)設(shè)導(dǎo)航點(diǎn)對所述行駛環(huán)境進(jìn)行拍攝，所述第一圖像集分別包括所述無人車輛的前、后、左、右方位對應(yīng)的第一圖像；

9、所述第一圖像在圖像增強(qiáng)后進(jìn)行特征提取，獲取所述圖像特征，將所述圖像特征與所述預(yù)設(shè)導(dǎo)航點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成匹配特征，基于所述匹配特征識別出所述無人車輛的相對位置；

10、基于無人機(jī)的飛行數(shù)據(jù)、所述匹配特征和所述相對位置計(jì)算所述無人車輛的實(shí)際位置，將所述實(shí)際位置設(shè)定為所述當(dāng)前位置；

11、基于所述預(yù)設(shè)時(shí)間間隔獲取所述匹配特征中任一特征點(diǎn)組的移動向量，擬合所有移動向量生成目標(biāo)向量，將所述目標(biāo)向量的矢量方向設(shè)定為所述運(yùn)動姿態(tài)。

12、進(jìn)一步地，基于所述區(qū)域圖像將任意相鄰的兩個(gè)預(yù)設(shè)導(dǎo)航點(diǎn)進(jìn)行連接，生成多個(gè)連接線，計(jì)算任意相鄰兩個(gè)連接線之間的最小夾角，基于所述當(dāng)前位置和所述運(yùn)動姿態(tài)獲取所述無人車輛與任一所述預(yù)設(shè)導(dǎo)航點(diǎn)之間的行駛距離，若所述最小夾角小于等于第一閾值，則基于所述行駛距離調(diào)整所述無人車輛的行駛速度。

13、進(jìn)一步地，所述運(yùn)動地圖模型計(jì)算出最優(yōu)運(yùn)動路徑包括以下步驟：

14、使用slam技術(shù)對所述第一圖像與地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建所述行駛環(huán)境對應(yīng)的環(huán)境地圖，并基于所述預(yù)設(shè)時(shí)間間隔更新所述環(huán)境地圖，生成所述運(yùn)動地圖模型；

15、所述運(yùn)動地圖模型將所述當(dāng)前位置設(shè)定為起始點(diǎn)，將下一個(gè)目的地設(shè)定為目標(biāo)點(diǎn)，基于動態(tài)窗口法生成所述起始點(diǎn)與所述目標(biāo)點(diǎn)之間的計(jì)劃路徑；

16、獲取所述無人車輛的運(yùn)動性能，獲取所述環(huán)境地圖的路面參數(shù)，基于所述運(yùn)動性能和所述路面參數(shù)修改所述計(jì)劃路徑，將修改后的計(jì)劃路徑設(shè)定為所述最優(yōu)運(yùn)動路徑。

17、進(jìn)一步地，修改所述計(jì)劃路徑包括以下步驟：

18、標(biāo)記交通規(guī)則和風(fēng)險(xiǎn)路障，基于所述交通規(guī)則判定所述計(jì)劃路徑與所述風(fēng)險(xiǎn)路障之間的安全系數(shù)，若所述安全系數(shù)小于第一預(yù)設(shè)值，則在所述目標(biāo)點(diǎn)與所述起始點(diǎn)之間插入多個(gè)子目標(biāo)點(diǎn)，基于所述動態(tài)窗口法生成所述起始點(diǎn)與任一子目標(biāo)點(diǎn)、以及任一所述子目標(biāo)點(diǎn)與所述目標(biāo)點(diǎn)之間的計(jì)劃子路徑，重復(fù)此步驟，至任一計(jì)劃子路徑與所述風(fēng)險(xiǎn)路障之間的安全系數(shù)大于等于所述第一預(yù)設(shè)值，將所有計(jì)劃子路徑組合為修改后的所述計(jì)劃路徑。

19、進(jìn)一步地，所述完成所述無人車輛的運(yùn)動控制過程包括以下步驟：

20、所述控制單元基于反饋控制算法獲取所述無人車輛的駕駛指令，并基于所述圖像特征實(shí)時(shí)調(diào)整所述駕駛指令，所述無人車輛基于所述駕駛指令輸出所述實(shí)際運(yùn)動路徑；

21、收集預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的所述實(shí)際運(yùn)動路徑對應(yīng)的所述當(dāng)前位置和所述運(yùn)動姿態(tài)，設(shè)定為歷史數(shù)據(jù)，基于所述歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，基于所述數(shù)學(xué)模型預(yù)測所述無人車輛在未來時(shí)間段的預(yù)測運(yùn)動軌跡；

22、設(shè)定約束條件，基于所述約束條件將所述預(yù)測運(yùn)動軌跡和所述最優(yōu)運(yùn)動路徑進(jìn)行擬合，生成動態(tài)調(diào)整路徑，所述反饋控制算法基于所述動態(tài)調(diào)整路徑對所述運(yùn)動指令進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，所述無人車輛基于動態(tài)調(diào)整后的所述運(yùn)動指令進(jìn)行運(yùn)動。

23、進(jìn)一步地，基于交通規(guī)則和所述無人車輛的運(yùn)動性能設(shè)置所述約束條件。

24、進(jìn)一步地，根據(jù)駕駛?cè)蝿?wù)和環(huán)境地圖定義控制目標(biāo)，所述數(shù)學(xué)模型包括所述控制目標(biāo)、所述約束條件和動力學(xué)方程，將所述歷史數(shù)據(jù)輸入所述數(shù)學(xué)模型中，并基于數(shù)值積分方法求解所述動力學(xué)方程，輸出所述預(yù)測運(yùn)動軌跡。

25、進(jìn)一步地，基于所述實(shí)際運(yùn)動路徑迭代優(yōu)化所述數(shù)學(xué)模型。

26、進(jìn)一步地，所述無人車輛設(shè)置多個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，設(shè)置無人機(jī)與所述標(biāo)記點(diǎn)之間的距離分布和角度分布，基于所述距離分布和所述角度分布設(shè)定所述預(yù)設(shè)跟隨模式。

27、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果至少如下所述：

28、本發(fā)明首先基于預(yù)設(shè)跟隨模式使得無人機(jī)與無人車輛協(xié)同運(yùn)動，可以提高第一圖像集的完整性，然后通過圖像預(yù)處理提取圖像特征，將所有圖像特征進(jìn)行匹配，可以準(zhǔn)確獲取無人車輛的當(dāng)前位置和運(yùn)動姿態(tài)，最后通過構(gòu)建運(yùn)動地圖模型生成最優(yōu)運(yùn)動路徑和對應(yīng)的運(yùn)動指令，可以快速實(shí)現(xiàn)無人車輛的運(yùn)動控制。

29、本發(fā)明還通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型實(shí)時(shí)監(jiān)測無人車輛的實(shí)際運(yùn)動路徑，可以及時(shí)動態(tài)調(diào)整運(yùn)動指令，提高無人車輛運(yùn)動控制的安全性和適應(yīng)性。

技術(shù)特征：

1.一種基于區(qū)域視覺相對定位的無人車輛運(yùn)動控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像特征確定所述無人車輛的當(dāng)前位置和運(yùn)動姿態(tài)包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述區(qū)域圖像將任意相鄰的兩個(gè)預(yù)設(shè)導(dǎo)航點(diǎn)進(jìn)行連接，生成多個(gè)連接線，計(jì)算任意相鄰兩個(gè)連接線之間的最小夾角，基于所述當(dāng)前位置和所述運(yùn)動姿態(tài)獲取所述無人車輛與任一所述預(yù)設(shè)導(dǎo)航點(diǎn)之間的行駛距離，若所述最小夾角小于等于第一閾值，則基于所述行駛距離調(diào)整所述無人車輛的行駛速度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述運(yùn)動地圖模型計(jì)算出最優(yōu)運(yùn)動路徑包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，修改所述計(jì)劃路徑包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述完成所述無人車輛的運(yùn)動控制過程包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于交通規(guī)則和所述無人車輛的運(yùn)動性能設(shè)置所述約束條件。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)駕駛?cè)蝿?wù)和環(huán)境地圖定義控制目標(biāo)，所述數(shù)學(xué)模型包括所述控制目標(biāo)、所述約束條件和動力學(xué)方程，將所述歷史數(shù)據(jù)輸入所述數(shù)學(xué)模型中，并基于數(shù)值積分方法求解所述動力學(xué)方程，輸出所述預(yù)測運(yùn)動軌跡。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述實(shí)際運(yùn)動路徑迭代優(yōu)化所述數(shù)學(xué)模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無人車輛設(shè)置多個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，設(shè)置無人機(jī)與所述標(biāo)記點(diǎn)之間的距離分布和角度分布，基于所述距離分布和所述角度分布設(shè)定所述預(yù)設(shè)跟隨模式。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域視覺相對定位的無人車輛運(yùn)動控制方法，屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，包括：無人機(jī)基于預(yù)設(shè)跟隨模式與無人車輛進(jìn)行協(xié)同運(yùn)動，基于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔對所述無人車輛的行駛環(huán)境進(jìn)行拍攝，生成第一圖像集；對第一圖像集中任一第一圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取圖像特征，基于圖像特征確定無人車輛的當(dāng)前位置和運(yùn)動姿態(tài)；控制單元基于當(dāng)前位置和運(yùn)動姿態(tài)建立運(yùn)動地圖模型，運(yùn)動地圖模型計(jì)算出最優(yōu)運(yùn)動路徑，基于最優(yōu)運(yùn)動路徑向無人車輛發(fā)送運(yùn)動指令；無人車輛接收運(yùn)動指令后進(jìn)行運(yùn)動，實(shí)時(shí)監(jiān)測無人車輛的實(shí)際運(yùn)動路徑，動態(tài)調(diào)整運(yùn)動指令，完成無人車輛的運(yùn)動控制過程。通過本發(fā)明可以提高無人車輛控制的及時(shí)性、安全性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：李向陽,王蕊,高欽和,張志利
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9