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申请/专利权人：常熟市公安局交通警察大队

摘要：本发明公开了一种跟随式锥桶的智能路径导航控制方法，涉及智能交通技术领域，包括标定阶段和布防及撤防阶段；所述标定阶段，运行锥桶到俯视图指定位置，多次采样，获取UWB坐标到俯视图的透视变换矩阵；所述布防及撤防阶段，基于单机自主导航算法，分为全局导航和局部导航两部分，全局导航采用A*算法进行路径规划，局部导航通过局部规划实现多机自主导航及避障方案。通过采用UWB导航定位和多机调度组合方案，能够显著提高控制和定位精度，自研的导航算法，可以有效地规避高速行驶车辆，保证各锥桶设备运行的安全性和可靠性；采用多传感器融合的方式，使得机器相较于传统的锥桶方案，环境适应力更强，从而大幅度提高锥桶的安全性和可靠性。

主权项：1.一种跟随式锥桶的智能路径导航控制方法，其特征在于，包括标定阶段和布防及撤防阶段；所述标定阶段，运行锥桶到俯视图指定位置，多次采样，获取UWB坐标到俯视图的透视变换矩阵；所述布防及撤防阶段，基于单机自主导航算法，分为全局导航和局部导航两部分，全局导航采用A*算法进行路径规划，局部导航通过局部规划实现多机自主导航及避障方案；所述标定阶段，包括以下步骤：S1、手动标定，获取雷达数据到俯视图对应点组；S2、通过仿射变换的算法计算得到雷达数据到俯视图的仿射变换矩阵；仿射变换的算法包括：假设一个空间向量k＝x，y，另一个空间向量j＝x,，y,，将向量变k为j，通过以下的方式进行变换：j＝k*w+b其中，w为变换过程中的旋转矩阵，b为变换过程中的平移矩阵；将上式拆分可得：x,＝w00*x+w01*y+b0y,＝w10*x+w11*y+b1其中，w00和w11控制水平和垂直的缩放；其中，w01和w10控制水平和垂直的倾斜程度；其中，b0和b1控制水平和垂直的平移；w为变换过程中的旋转矩阵，b为变换过程中的平移矩阵；整理上式，转换为矩阵的乘法： 其中，是原始向量的齐次坐标，是变换后向量的齐次坐标，而变换矩阵即M矩阵，包含原始向量的缩放、旋转以及平移程度；所述w00和w11的值为正，则控制水平和垂直的缩放；若值为负，则控制水平和垂直的翻转；S3、通过矩阵M实现两个向量空间之间的转换，实现UWB坐标系到俯视图坐标系下的转换；所述布防及撤防阶段，包括以下步骤：S4、使用A*算法在全局地图上规划从当前位置到目标位置的最优路径；S5、并对A*算法找到的路径进行平滑或优化处理；S6、基于局部规划进行多机协同避障过程；局部规划采用下式进行：Xi＝[xi,yi,θi,δTi] 其中，Xi＝[xi,yi]为路径点，oi＝[ox,oy]是当前最近的一个障碍物点，dmin是最小通过距离以这个代价函数的目的就是计算每一个点和障碍物的距离，如果距离小于dmin这个代价函数就会对整体代价引入新误差，这样计算梯度的时候就会把当前点往远离障碍物的方向踢；所述局部规划过程具体包括：起始点和中止点由全局规划器进行规划，获取基于起始点定长的运动轨迹；基于基础运动轨迹增加路径跟随与避障约束，将各障碍物坐标输入，进行局部路径规划；基于基础运动轨迹增加速度、加速度约束；基于基础运动轨迹增加运动学限制，建立运动学模型，防止底盘打滑飘逸；增加最快路径约束，要求各位姿点不仅距离分布均匀，还要在时间上均匀分布。

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