基于gis的无人地面车辆路径规划技术研究

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1、基于GIS的无人地面车辆路径规划技术研究潘允辉2016年1月中图分类号：TP242.6UDC分类号：681.5基于GIS的无人地面车辆路径规划技术研究作者姓名潘允辉学院名称自动化学院指导教师王美玲教授答辩委员会主席张长泉教授申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月6日ResearchonPathPlanningofUnmannedGroundVehiclesBasedonGISCandidateName：YunhuiPanSchoolorDepartment:SchoolofAutomationFacultyMentor:Prof.Meil

2、ingWangChair,ThesisCommittee：Prof.ChangquanZhangDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：Jan.6th,2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学

3、位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要无人地面车辆（也称为无人车）的自主行驶是当前机器人技术研究的热点，路径规划作为其关键技术之一，只有为两位置点之间提供出一条可行并且最优的路径，才能保证无人车快速、安全、准确地行驶。日益复杂的城市环境和未知多变的越野环境使得无人车需要感知行驶区域范围内的诸多属性信息，无疑增加了感知难度。地理信息系统（GeographicalInformationSystem，GIS）作为一种特定的空间信息系统，具有强大的地理信息存储和分析能力，

4、能够有效降低无人车的环境感知难度。针对无人车的运动特点和不同的行驶环境，本文基于GIS，对无人车的路径规划技术展开研究，主要研究成果如下：1.构建适用于无人车自主行驶的GIS数据库，存储辅助无人车感知和决策的先验信息，如车道线信息、交通灯信息、交通标志等，并提供行驶地图。2.针对具有结构化道路特征的城市环境，首先展开道路匹配算法研究，提出基于计算几何的候选路段匹配算法、任务点匹配算法和实时路点匹配策略；其次，根据无人车的运动特点，提出一种改进的双线路口模型，使得规划出的路径轨迹实用性更强；最后，提出局部路径重规划策略，使得无人车能够有效摆脱行驶困境，继续安全行驶。3.越野环境具有非结构化

5、道路特征，针对此环境，通过对比不同的数学插值方法，本文提出一种基于三次Hermite插值的全局路径规划算法，使得无人车的行驶轨迹更加圆滑；针对岔口路段，提出局部路径重规划策略，保证无人车能够顺利通行；结合实际的应用条件以及确保无人车行驶的方便性和易操作性，提出路点引导和控制的具体实现方法。大量的实际跑车实验证明了本文提出算法的有效性；基于这些算法的无人驾驶车辆IN2BOT参加了国家自然科学基金委举办的“2014年中国智能车未来挑战赛”、中国人民解放军总装备部举办的“跨越险阻-2014首届地面无人平台挑战赛”，取得了良好成绩。关键词：无人地面车辆；地理信息系统；路径规划；道路匹配；双线路口

6、模型；三次Hermite插值I北京理工大学硕士学位论文AbstractAutonomousdrivingofunmannedgroundvehicle(UGV)isacurrenthotspotofresearchonrobottechnology,andasoneofitskeytechnologies,pathplanningwillensureUGVdrivefast,safelyandaccuratelyonlybyprovidingafeasibleandoptimalpathbetweentwowaypoints.Thereisnodoubtthatitisdifficult

7、forUGVtoperceive,sinceUGVhastoperceivetoomuchattributeinformationofthedrivingfieldinincreasinglycomplexurbanenvironmentandunknownvariablecross-countryenvironment.Asaparticularspatialinformationsystem,geographicinformat