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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114791734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210466055.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法及系统是由刘海鸥;关海杰;陈慧岩;龚建伟;周梦如;卢佳兴设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法及系统。该方法包括将激光雷达点云信息和图像语义信息进行融合，并根据融合后的信息、全局拓扑参考路径以及履带车辆的几何通过性参数确定三维语义栅格地图；运动规划模块根据三维语义栅格地图、全局拓扑参考路径以及运动基元簇中的运动基元的扩展代价对运动基元进行拼接与过渡；运动控制模块利用带有行为语义信息的轨迹对控制目标函数的权重系数进行实时更新，并根据更新后的控制目标函数和带有行为语义信息的轨迹在执行机构的机械约束、平台的运动学约束以及平台动力学约束下，基于模型预测控制算法进行履带车辆的控制。本发明能够提升地面无人机动平台在越野环境中的通行能力。

本发明授权一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法，其特征在于，包括：根据环境感知模块获取的激光雷达数据提取激光雷达点云信息；并根据环境感知模块获取的相机图像提取图像语义信息；将激光雷达点云信息和图像语义信息进行融合，并根据融合后的信息、全局拓扑参考路径以及履带车辆的几何通过性参数确定三维语义栅格地图；所述三维语义栅格地图为带有局部可通行度语义栅格地图；几何通过性参数包括：最大坡度、垂直墙跨越高度以及发生倾覆的最大横坡角度；运动规划模块根据三维语义栅格地图、全局拓扑参考路径以及运动基元簇中的运动基元的扩展代价对运动基元簇中的运动基元进行拼接与过渡，确定带有行为语义信息的轨迹；运动基元簇包括：通过采样不同的目标位姿形成的运动基元；运动基元为履带车辆在设定时间内，在履带车辆的运动学约束、平滑过渡约束、平台-地形约束以及平台行为约束下，履带车辆从起始位姿到目标位姿的轨迹；扩展代价包括：运动基元与全局拓扑参考路径的横纵向偏差、碰撞风险代价、平滑代价以及通行度代价；运动控制模块利用带有行为语义信息的轨迹对控制目标函数的权重系数进行实时更新，并根据更新后的控制目标函数和带有行为语义信息的轨迹在执行机构的机械约束、平台的运动学约束以及平台动力学约束下，基于模型预测控制算法进行履带车辆的控制；所述控制目标函数根据轨迹跟踪控制的横向偏差、航向偏差以及控制量变化率进行构建；所述将激光雷达点云信息和图像语义信息进行融合，并根据融合后的信息、全局拓扑参考路径以及履带车辆的几何通过性参数确定三维语义栅格地图，具体包括：通过环境感知模块中激光雷达与相机之间的坐标转换关系，将图像语义信息投影至激光雷达点云信息，确定激光雷达语义点云；激光雷达语义点云为融合后的信息；根据激光雷达语义点云进行可通行区域的第一次粗提取；根据第一次粗提取后的激光雷达语义点云信息提取点云特征；点云特征包括：道路的不平度信息、纵坡坡度以及横坡坡度；根据点云特征与几何通过性参数进行可通行区域的第二次粗提取；根据第二次粗提取后的激光雷达语义点云信息的点云特征，采用高斯混合聚类方法，确定点云特征对应位置的可通行度；进而根据全局拓扑参考路径，采用八叉树以及贝叶斯核推理，确定三维语义栅格地图；所述运动规划模块根据三维语义栅格地图、全局拓扑参考路径以及运动基元库中的运动基元的扩展代价对运动基元库中的运动基元进行拼接与过渡，确定带有行为语义信息的轨迹，具体包括：根据履带车辆的参考速度以及履带车辆前方可通行区域的通行度确定运动基元簇；根据运动基元簇中的运动基元的扩展代价，确定最优扩展的运动基元；将所有的最优扩展的运动基元进行拼接与过渡，确定带有行为语义信息的轨迹；在离线生成基元时考虑横向和纵向参量的平滑过渡，约束形式Tt为： 其中，ηxt1和ηxtg分别为基元生成的起始时刻t1和基元生成的终止时刻tg的平台纵向的冲击度，ωΔvt1和ωΔvtg分别为基元生成的起始时刻t1和基元生成的终止时刻tg的两侧履带的速差，ωΔvt1和ωΔvtg分别为基元生成的起始时刻t1和基元生成的终止时刻tg的两侧履带速差的变化率，αΔvt1和αΔvtg分别为基元生成的起始时刻t1和基元生成的终止时刻tg的速差变化率的导数，axt1和axtg分别为基元生成的起始时刻t1和基元生成的终止时刻tg的相对应的加速度，上标T为转置；离散化的目标函数g为： 其中，为离散化的相对应的加速度，为离散化的平台纵向的冲击度，Δvi为离散化的两侧履带的速差，为离散化的两侧履带速差的变化率，为离散化的速差变化率的导数，N为运动基元个数，i为第i个运动基元；c1、c2、c3、c4、c5是目标函数中各参量的权重系数；采用基于谷歌地球卫星地图制作的环境拓扑地图，在环境拓扑地图的基础上利用A*搜索，完成经过必经点的全局规划，输出具有良好引导效果的全局参考轨迹；轨迹点与参考轨迹匹配点在横向偏差、航向偏差、速度偏差之间的代价Jo计算为： jn＝ωddn+ωhΔθn+ωv△v其中，Np为运动基元上等间隔采样点的总数目，n为第n个运动基元上等间隔采样点，p为正态分布函数，e是自然对数的底数，π是圆周率，μ为均值，σ为标准差，x为随机数值，jn为生成轨迹采样点与参考线匹配点之间的横纵向偏差代价；ωd，ωh，ωv分别为横向偏差，航向角偏差、速度偏差的系数；碰撞风险代价的计算首先将地面无人平台利用覆盖圆的方法对地面无人平台外形结构进行近似，采用6覆盖圆圆心距离最近障碍物的距离与覆盖圆半径的差值作为运动基元的碰撞风险代价Jc： 其中，dobs_i为6覆盖圆圆心距离最近障碍物的距离，ri为覆盖圆半径；运动基元的平滑度评价采用综合曲率和长度的轨迹能量函数，代价值Js计算为： 其中，κn是第n个基元采样点上的曲率值，κn-1为第n-1个基元采样点上的曲率值，Δsn是相邻采样点之间的间距；在环境感知提供的三维语义栅格地图下，运动基元的通行度代价计算包含两个方面，一方面是将运动基元轨迹点匹配栅格附近平台外形结构大小区域的拟合平面法向量与垂直方向的夹角，另一方面是与匹配区域通行度代价的均值；拟合平面法向量计算方法为： 其中：与cov为匹配栅格附近平台大小区域内的全部栅格的坐标pi均值和协方差矩阵；eig表示求矩阵的特征值；λ为拟合平面的法向量；最终该代价Jt的计算为： 其中：pit为栅格的可通行度，I为垂向z轴单位向量；运动基元的最终选择是对多目标进行综合评价，选择代价Jmp的计算为： 其中，ωs，ωt，ωc为相应代价的权重系数，mp为多目标；在线基元选择的原则是选择总代价值最小的运动基元，通过选择基元向前扩展，当运动基元的末状态与规划终点区域后完成扩展，形成最终的具有时空信息的三维轨迹；最终建立的约束不等式为： 其中，umin、umax为车辆速度边界值，uk+i和uk+i-1为k+i时刻和k+i-1时刻车辆速度，Δumin、Δumax为驱动电机调速的变化率约束，Δuk+i为驱动电机调速的变化率，Np，Nc分别是预测时域和控制时域，ybk+i为状态量输出，ymink+i和ymaxk+i分别为状态量输约束；控制目标函数Jξk，uk为：其中，le为横向偏差；he为航向偏差；vd为期望速度值；后两项为两侧履带卷绕速度的变化率；ω1为横向偏差的权重系数；ωh为航向偏差的权重系数；ωv为速度偏差的权重系数；ωu为控制量变化率的权重系数；k为预测时域内的时刻。

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