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CN109508007A - 一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统及方法 - Google Patents

一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统及方法 Download PDF

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CN109508007A CN201811508272.7A CN201811508272A CN109508007A CN 109508007 A CN109508007 A CN 109508007A CN 201811508272 A CN201811508272 A CN 201811508272A CN 109508007 A CN109508007 A CN 109508007A
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殷国栋
薛培林
吴愿
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Abstract

本发明涉及一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统及方法，包括用户交互模块、环境感知模块、多源信息融合模块、路径规划决策模块和执行模块，用户交互模块由用户选择关键点，生成全局规划的参考路径，同时实时显示农机状态；环境感知模块实时采集当前路况、环境数据以及车辆位姿信息；多源信息融合模块将环境感知模块采集到的不同传感器且在同一环境内的信息去除噪声，进行融合处理；路径规划决策模块将得到的融合过的环境信息与参考路径信息对比，决策出当前适宜的转角速度控制量；执行模块与路径规划决策模块相连通，控制农机完成跟踪任务；本发明克服了现有路径跟踪方法精度不高且遇到障碍物无法绕行的缺点。

Description

一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统及方法
技术领域
本发明涉及一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统及方法，属于智能控制领域。
背景技术
农业生产是人类繁衍生存最基础的物资来源，我国是个农业大国，却是个农业弱国，为满足社会经济发展和人民生活水平逐渐提高的需要，就要加快发展农业机械化，推进农业精准化、精细化，发展精准农业；同时，由于当前农业生产收益年年下滑、生产成本节节攀升，严重打击了农业从业人员的生产，农业劳动力投入逐渐不足，推进无人驾驶农机发展，提高粮食产量，改善农业智能化水平刻不容缓。
当前农机路径跟踪以及避障已经成为农机智能化的研究热点；自动驾驶包含两方面内容，一是导航定位技术，二是路径跟踪技术。导航技术主要是采用传感器进行车辆定位，依赖于传感器精度，可靠性；路径跟踪则是控制车辆按照规划好的路线行驶，跟踪精度直接关乎农机装备的可靠性，影响农机作业精准度。
已有的农机路径跟踪技术主要是跟踪全局路径，但无人驾驶农机在实际行驶时，预先给定的参考路径可能存在石头、电线杆、树枝等障碍物，当遇到障碍物时，无人驾驶车辆需要根据障碍物信息进行局部路径规划，绕开障碍物继续行驶，避让障碍物后，继续完成全局路径跟踪。
发明内容
本发明提供一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统及方法，克服了现有路径跟踪方法精度不高且遇到障碍物无法绕行的缺点。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统，包括用户交互模块、环境感知模块、多源信息融合模块、路径规划决策模块和执行模块，前述的用户交互模块由用户选择关键点，生成全局规划的参考路径，同时实时显示农机状态；环境感知模块实时采集当前路况、环境数据以及车辆位姿信息；所述的多源信息融合模块与环境感知模块相连通，将环境感知模块采集到的不同传感器且在同一环境内的信息去除噪声，进行融合处理；前述的路径规划决策模块与多源信息融合模块相连通，将得到的融合过的环境信息与参考路径信息对比，决策出当前适宜的转角速度控制量；所述的执行模块与路径规划决策模块相连通，接受路径规划决策模块的转角、刹车指令，控制农机完成跟踪任务；
前述的路径规划决策模块包括轨迹重规划模块和轨迹跟踪控制模块；
作为本发明的进一步优选，前述的用户交互模块由显示屏、路径生成器组成；环境感知模块包括轮速传感器、激光雷达、摄像头和组合导航系统；前述的执行模块包括转向电机、制动器和油门踏板；
作为本发明的进一步优选，前述的路径规划决策模块由带避障功能的轨迹重规划和跟踪控制器组成。
一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障方法，包括以下步骤：
第一步：用户交互模块由用户选择离散点，完成全局路径规划形成参考路径，并传输至路径规划决策模块；
第二步：环境感知模块监测农机周围路况信息以及车辆位姿信息，将信息传输至多源信息融合模块；
第三步：多源信息融合模块利用离线训练好的神经网络处理由环境感知模块处接收到的数据，得到处理过的当前农机位置、速度、航向角、障碍物距离和尺寸，传输至路径规划决策模块；
第四步：路径规划决策模块接收由多源信息融合模块处传送的状态数据，
当障碍物和车辆距离小于安全距离，则路径规划决策模块内的轨迹重规划模块利用MPC理论规划出避障路径，路径规划决策模块内的轨迹跟踪控制模块跟踪避障路径；
当障碍物和车辆距离属于安全距离，则路径规划决策模块内的轨迹重规划模块继续输出全局参考路径，轨迹跟踪控制模块跟踪全局规划路径行驶；
第五步：执行模块接收由路径规划决策模块传送的控制指令，控制车辆转向，实施避障或全局路径跟踪操作。
第六步：重复以上步骤二到步骤五过程，直至全局路径跟踪结束；
作为本发明的进一步优选，路径决策控制模块中的轨迹重规划过程包括如下步骤：
4a：建立车辆点质量模型
考虑车辆动力学约束，加入约束条件|ay|<ug，式中，x、y代表车辆位置，为航向角，ay为纵向加速度；
4b：避障功能函数选取为式中，Sobs为权重系数，vi＝vx 2+vy 2,(xi,yi)是障碍物点在车身坐标系下的位置坐标，(x0,y0)是车辆质心坐标系，ζ为较小的正数，防止分母为0；
轨迹规划层的模型控制器为s.t.Umin≤Ut≤Umax，式中，Jobs,i为采样时刻i的避障函数；
4c：进行局部路径规划，将输出的局部参考路径离散点进行多项式拟合，建立连续的路径，实现局部规划与控制的对接，选用5次多项式进行拟合，得到
Y＝a0t5+a1t4+a2t3+a3t2+a4t1+a5
作为本发明的进一步优选，路径决策控制模块中路径跟踪控制模块采用的是模型预测方法，包括如下步骤：
A：获取农机车辆结构参数及当前位姿信息，根据二自由度模型理论，进行农机动力学建模，
其中定义CG为农机的质心，γ为农机的横摆角速度，β为质心侧偏角，δf为前轮转角，Cf为前轮侧偏刚度，Cr为后轮侧偏刚度，Iz为绕通过其质心CG的垂直轴线转动惯量，前后轮到CG距离为lf和lr，vx和vy分别代表农机的纵向速度和侧向速度；
B：采用优化函数为
s.t.△Umin≤△Ut≤△Umax
Umin≤A△Ut+Ut≤Umax
yhc.min≤yhc≤yhc.max
ysc.min-ε≤ysc≤ysc.min+ε
ε>0，
式中，为轨迹重规划层输出的局部参考轨迹，Np为控制时域，Nc为控制时域，Q表示为预测时域的权重矩阵,R为控制时域的权重矩阵，ρ为权重系数，ε为松弛因子，i表示当前时刻后的第i步，yhc和ysc分别代表硬约束和软约束；
C：在每个周期内求解二次型问题，得到智能农机的当前最优控制序列
D：将该序列第一个元素作为实际控制量，即可得到前轮转角为δ，由此即可得到决策控制模块的实际输出；
作为本发明的进一步优选，环境感知模块包括轮速传感器、激光雷达、摄像头和组合导航系统，且轮速传感器、摄像头、激光雷达、组合导航系统与主控制设备间的数据交互方式，采用CAN、RS-232、RS-422、或SPI的方式实现的。
通过以上技术方案，相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明所提出的具备上层规划能力的农机路径跟踪系统，基于MPC设计局部轨迹重规划方法和跟踪控制器，融合多传感器数据，可以适应农机不同作业场景，避免了农田作业遇到障碍物跟踪即失效的场景，在实现避让障碍物的同时，完成对全局路径跟踪的任务；
本发明整体控制框架简单，鲁棒性强，跟踪精度高，适合农业机械使用。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的优选实施例的总体框架图；
图2为本发明的优选实施例的轨迹重规划和轨迹跟踪原理图；
图3为本发明的优选实施例的智能农机动力学模型。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
图1所示，本发明的一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统，包括用户交互模块、环境感知模块、多源信息融合模块、路径规划决策模块和执行模块，前述的用户交互模块由用户选择关键点，生成全局规划的参考路径，同时实时显示农机状态；环境感知模块实时采集当前路况、环境数据以及车辆位姿信息；所述的多源信息融合模块与环境感知模块相连通，将环境感知模块采集到的不同传感器且在同一环境内的信息去除噪声，进行融合处理；前述的路径规划决策模块与多源信息融合模块相连通，将得到的融合过的环境信息与参考路径信息对比，决策出当前适宜的转角速度控制量；所述的执行模块与路径规划决策模块相连通，接受路径规划决策模块的转角、刹车指令，控制农机完成跟踪任务；
前述的路径规划决策模块包括轨迹重规划模块和轨迹跟踪控制模块；
作为本发明的进一步优选，前述的用户交互模块由显示屏、路径生成器组成；环境感知模块包括轮速传感器、激光雷达、摄像头和组合导航系统；前述的执行模块包括转向电机、制动器和油门踏板；
作为本发明的进一步优选，前述的路径规划决策模块由带避障功能的轨迹重规划和跟踪控制器组成。
一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障方法，包括以下步骤：
第一步：用户交互模块由用户选择离散点，完成全局路径规划形成参考路径，并传输至路径规划决策模块；
第二步：环境感知模块监测农机周围路况信息以及车辆位姿信息，将信息传输至多源信息融合模块；
第三步：多源信息融合模块利用离线训练好的神经网络处理由环境感知模块处接收到的数据，得到处理过的当前农机位置、速度、航向角、障碍物距离和尺寸，传输至路径规划决策模块；
第四步：路径规划决策模块接收由多源信息融合模块处传送的状态数据，
图2所示，当障碍物和车辆距离小于安全距离，则路径规划决策模块内的轨迹重规划模块利用MPC理论规划出避障路径，路径规划决策模块内的轨迹跟踪控制模块跟踪避障路径；
当障碍物和车辆距离属于安全距离，则路径规划决策模块内的轨迹重规划模块继续输出全局参考路径，轨迹跟踪控制模块跟踪全局规划路径行驶；
第五步：执行模块接收由路径规划决策模块传送的控制指令，控制车辆转向，实施避障或全局路径跟踪操作。
第六步：重复以上步骤二到步骤五过程，直至全局路径跟踪结束；
作为本发明的进一步优选，路径决策控制模块中的轨迹重规划过程包括如下步骤：
4a：建立车辆点质量模型
考虑车辆动力学约束，加入约束条件|ay|<ug，式中，x、y代表车辆位置，为航向角，ay为纵向加速度；
4b：避障功能函数选取为式中，Sobs为权重系数，vi＝vx 2+vy 2,(xi,yi)是障碍物点在车身坐标系下的位置坐标，(x0,y0)是车辆质心坐标系，ζ为较小的正数，防止分母为0；
轨迹规划层的模型控制器为s.t.Umin≤Ut≤Umax，式中，Jobs,i为采样时刻i的避障函数；
4c：进行局部路径规划，将输出的局部参考路径离散点进行多项式拟合，建立连续的路径，实现局部规划与控制的对接，选用5次多项式进行拟合，得到
Y＝a0t5+a1t4+a2t3+a3t2+a4t1+a5
作为本发明的进一步优选，路径决策控制模块中路径跟踪控制模块采用的是模型预测方法，包括如下步骤：
A：获取农机车辆结构参数及当前位姿信息，根据二自由度模型理论，进行农机动力学建模，受力原理图如图3所示，
其中定义CG为农机的质心，γ为农机的横摆角速度，β为质心侧偏角，δf为前轮转角，Cf为前轮侧偏刚度，Cr为后轮侧偏刚度，Iz为绕通过其质心CG的垂直轴线转动惯量，前后轮到CG距离为lf和lr，vx和vy分别代表农机的纵向速度和侧向速度；
B：采用优化函数为
s.t.△Umin≤△Ut≤△Umax
Umin≤A△Ut+Ut≤Umax
yhc.min≤yhc≤yhc.max
ysc.min-ε≤ysc≤ysc.min+ε
ε>0，
式中，为轨迹重规划层输出的局部参考轨迹，Np为控制时域，Nc为控制时域，Q表示为预测时域的权重矩阵,R为控制时域的权重矩阵，ρ为权重系数，ε为松弛因子，i表示当前时刻后的第i步，yhc和ysc分别代表硬约束和软约束；
C：在每个周期内求解二次型问题，得到智能农机的当前最优控制序列
△Ut *＝[△ut *,△ut+1 *,…,△ut+Nc-1 *]T；
D：将该序列第一个元素作为实际控制量，即可得到前轮转角为δ，由此即可得到决策控制模块的实际输出；
作为本发明的进一步优选，环境感知模块包括轮速传感器、激光雷达、摄像头和组合导航系统，且轮速传感器、摄像头、激光雷达、组合导航系统与主控制设备间的数据交互方式，采用CAN、RS-232、RS-422、或SPI的方式实现的。
用户交互模块是通过液晶屏实现的。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本申请中所述的“和/或”的含义指的是各自单独存在或两者同时存在的情况均包括在内。
本申请中所述的“连接”的含义可以是部件之间的直接连接也可以是部件间通过其它部件的间接连接。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (7)

1.一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统，其特征在于：包括用户交互模块、环境感知模块、多源信息融合模块、路径规划决策模块和执行模块，前述的用户交互模块由用户选择关键点，生成全局规划的参考路径，同时实时显示农机状态；环境感知模块实时采集当前路况、环境数据以及车辆位姿信息；所述的多源信息融合模块与环境感知模块相连通，将环境感知模块采集到的不同传感器且在同一环境内的信息去除噪声，进行融合处理；前述的路径规划决策模块与多源信息融合模块相连通，将得到的融合过的环境信息与参考路径信息对比，决策出当前适宜的转角速度控制量；所述的执行模块与路径规划决策模块相连通，接受路径规划决策模块的转角、刹车指令，控制农机完成跟踪任务；
前述的路径规划决策模块包括轨迹重规划模块和轨迹跟踪控制模块。
2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统，其特征在于：前述的用户交互模块由显示屏、路径生成器组成；环境感知模块包括轮速传感器、激光雷达、摄像头和组合导航系统；前述的执行模块包括转向电机、制动器和油门踏板。
3.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障系统，其特征在于：前述的路径规划决策模块由带避障功能的轨迹重规划和跟踪控制器组成。
4.一种基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步：用户交互模块由用户选择离散点，完成全局路径规划形成参考路径，并传输至路径规划决策模块；
第二步：环境感知模块监测农机周围路况信息以及车辆位姿信息，将信息传输至多源信息融合模块；
第三步：多源信息融合模块利用离线训练好的神经网络处理由环境感知模块处接收到的数据，得到处理过的当前农机位置、速度、航向角、障碍物距离和尺寸，传输至路径规划决策模块；
第四步：路径规划决策模块接收由多源信息融合模块处传送的状态数据，
当障碍物和车辆距离小于安全距离，则路径规划决策模块内的轨迹重规划模块利用MPC理论规划出避障路径，路径规划决策模块内的轨迹跟踪控制模块跟踪避障路径；
当障碍物和车辆距离属于安全距离，则路径规划决策模块内的轨迹重规划模块继续输出全局参考路径，轨迹跟踪控制模块跟踪全局规划路径行驶；
第五步：执行模块接收由路径规划决策模块传送的控制指令，控制车辆转向，实施避障或全局路径跟踪操作。
第六步：重复以上步骤二到步骤五过程，直至全局路径跟踪结束。
5.根据权利要求4所述的基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障方法，其特征在于：
路径决策控制模块中的轨迹重规划过程包括如下步骤：
4a：建立车辆点质量模型
考虑车辆动力学约束，加入约束条件|ay|<ug，式中，x、y代表车辆位置，为航向角，ay为纵向加速度；
4b：避障功能函数选取为式中，Sobs为权重系数，vi＝vx 2+vy 2,(xi,yi)是障碍物点在车身坐标系下的位置坐标，(x0,y0)是车辆质心坐标系，ζ为较小的正数，防止分母为0；
轨迹规划层的模型控制器为式中，Jobs,i为采样时刻i的避障函数；
4c：进行局部路径规划，将输出的局部参考路径离散点进行多项式拟合，建立连续的路径，实现局部规划与控制的对接，选用5次多项式进行拟合，得到
Y＝a0t5+a1t4+a2t3+a3t2+a4t1+a5
6.根据权利要求4所述的基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障方法，其特征在于：路径决策控制模块中路径跟踪控制模块采用的是模型预测方法，包括如下步骤：
A：获取农机车辆结构参数及当前位姿信息，根据二自由度模型理论，进行农机动力学建模，
其中定义CG为农机的质心，γ为农机的横摆角速度，β为质心侧偏角，δf为前轮转角，Cf为前轮侧偏刚度，Cr为后轮侧偏刚度，Iz为绕通过其质心CG的垂直轴线转动惯量，前后轮到CG距离为lf和lr，vx和vy分别代表农机的纵向速度和侧向速度；
B：采用优化函数为
s.t.△Umin≤△Ut≤△Umax
Umin≤A△Ut+Ut≤Umax
yhc.min≤yhc≤yhc.max
ysc.min-ε≤ysc≤ysc.min+ε
ε>0，
式中，为轨迹重规划层输出的局部参考轨迹，Np为控制时域，Nc为控制时域，Q表示为预测时域的权重矩阵,R为控制时域的权重矩阵，ρ为权重系数，ε为松弛因子，i表示当前时刻后的第i步，yhc和ysc分别代表硬约束和软约束；
C：在每个周期内求解二次型问题，得到智能农机的当前最优控制序列
D：将该序列第一个元素作为实际控制量，即可得到前轮转角为δ，由此即可得到决策控制模块的实际输出。
7.根据权利要求4所述的基于多源信息融合的农机轨迹跟踪、避障方法，其特征在于：环境感知模块包括轮速传感器、激光雷达、摄像头和组合导航系统，且轮速传感器、摄像头、激光雷达、组合导航系统与主控制设备间的数据交互方式，采用CAN、RS-232、RS-422、或SPI的方式实现的。
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