基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法及系统与流程

本发明涉及越野环境导航，具体地，涉及一种基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法及系统。

背景技术：

1、导航是指对车辆实施机动的时刻、路径规划与线路推荐和耗时进行分析计算。现阶段导航技术侧重于道路网中的导航，对复杂越野环境等无路网环境下的车辆导航研究不足，即使有相关研究，也大多针对于无人车或其它无人设备，普通越野车辆的野外路径规划问题一直有待解决。与此同时在导航计算过程中考虑的因素过于单一，无法满足车辆在复杂越野环境中对导航的需求。越野机动导航是越野机动分析的重要内容，它以测绘地理、装备性能等方面的理论和技术为基础，重点研究复杂越野区域的环境要素类别和分布特征、车辆机动与地面交互等内容，分析越野环境、机动装备对越野机动的影响，进行与实际环境相符的越野导航辅助决策。越野机动导航在越野机动中尤为重要，它与两地之间的地形、土质、水系、植被、居民地分布、实时天气信息、实时突发事件以及机动平台本身的转弯半径、高度、宽度、重量等要素都有很大的关系。

2、目前已有的越野环境导航技术的不足主要包括如下几点：

3、(1)要素评估单一。机动性评估主要靠指挥员经验，定量化辅助决策能力不足、考虑因素单一，如仅考虑地形因素，未考虑天气、土壤土质、自然灾害、突发事件等多种因素的综合影响。地面车辆种类及功能的增加，以及地质种类多样性、几何复杂性等复杂环境对装备的模型参数及性能评估带来较高的不确定性，导致系统力学模型亟需进行适应性和扩展化改进。

4、(2)未考虑越野环境下地理、气象、电磁等环境数据对机动车辆的卫星及组合导航系统的影响，从而影响越野环境下车辆行驶路线的选择和导航能力。

5、(3)实时态势信息考虑不足。主要基于已有的路网数据进行简单的最短路径分析为主，研究主要关注道路、地形等静态信息，未综合考虑天气、气象、突发事件等实时态势信息对越野机动导航的影响，如雨雪冰冻、大风、大雾及其导致的土壤土质湿度、滑度等；

6、(4)建模与预测能力不足，主要基于基本的地理信息系统(gis)进行算法和模型优化，缺乏跨领域联合建模分析能力，如车辆动力学、车辆与土壤的交互力学建模，缺乏越野环境下的机动速度、油料消耗、行程时间预估等能力；

7、现有相关文献中：张勤，李岳炀，赵钦君的《四足机器人野外导航关键技术研究进展》[j].济南大学学报(自然科学版),2016,30(05):391-396.doi:10.13349/j.cnki.jdxbn.20160606.013.中提到，综述国内外四足机器人野外导航技术的研究现状和发展趋势；从当前国内外最具代表性的四足机器人平台入手,从场景三维重建、复杂地形识别和可通过性评价3个方面对野外环境下四足机器人导航的关键技术进行剖析；总结了目前四足机器人野外导航研究中存在的技术难点,如复杂环境信息获取的准确性、视觉/深度数据处理的实时性和决策规划的智能性、稳定性问题；指出应进一步将大范围环境感知、模型重构和地形识别作为技术手段,针对复杂野外环境下可通过区域的识别及其安全性评价进行研究,以提高其野外工作的自主性。

8、技术要点比较：

9、1.在进行可通过性评价时，未考虑不同路面材质对机器速度及油耗的影响，因此只能获取一个简单的通过性评估(go/nogo)结果，无法获取车辆可通行时的最大通行速度以及最优安全速度、不可通行时的不可通行原因以及车辆稳定性等信息。

10、2.没有考虑实时天气、地质等自然灾害和突发事件等动态实时信息，无法进行实时动态路径规划、导航与机动引导。

11、现有相关文献中：钱燮晖，何秀凤，郭俊文等的《基于二次a算法的复杂环境下车辆导航路径规划方法》[j].甘肃科学学报,2020,32(02):7-15.doi:10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2020.02.002.中提到，在部队作战或演习中,复杂且未知的野外环境给作战车辆的路径规划造成了极大的影响。针对车辆无法在环境信息未知的复杂野外环境下快速到达目的地的问题,通过改进搜索策略来提高车辆的机动性,同时提出一种加入预处理的二次a*算法来提高车辆实时避障的能力。首先,针对a*算法的搜索策略进行改进；其次，通过预处理算法明确目标区域的环境信息,规划得到全局最优路径,当行进过程中突然出现未知障碍物时,根据车辆的实时位置以及障碍物确定局部规划区域，再一次应用a*算法进行局部最优路径规划；最后,进行实验验证。实验结果表明,车辆在不同地形条件的行驶过程中尽管牺牲了一部分搜索时间和路径长度,但行驶时间分别减少了26.6％、29.5％、32.4％和35.2％。随着地形条件的复杂程度不断变大,算法使车辆的行驶时间减少更多,极大地提高了车辆的机动性,具有重要的现实意义。

12、技术要点比较：

13、1.考虑的动态实时信息不够全面，未考虑实时天气以及实时水文等信息。

14、2.仅提供距离最短路径规划，未提供速度优先、道路优先、安全优先、油耗优先等服务。

15、现有相关文献中：王帅，刘向阳的《基于黎曼流形的野外综合地形路径规划方法》[j/ol].计算机工程与应用:1-10[2023-02-23].中提到，在野外综合地形上实现路径规划具有较大的现实意义，它需综合考虑高程、地表覆盖分类、植被密度和风向等多种行进阻力。针对此类多阻力要素下的全局路径规划问题，目前的方案由于欧式距离空间的限制，无法给出此类问题的统一数学表达，使得在各向同性、各向异性阻力并存的情况下，求解系统较为混乱。从黎曼流形的视角来看待大地表面，便可以导出能够反映局部信息的黎曼度量，并导出广义测地距离(综合寻路代价)形成距离空间，从而给出此类问题具备一定的推广性的统一数学表达形式，能够十分贴切地反映野外行进的现实情况与需求。以此为基础，使用改进热方法给出森林火灾逃生路径规划问题的求解，作为野外综合路径规划应用实例。

16、技术要点比较：

17、缺少对动态实时信息的处理，处理高程信息时，只计算了坡度对导航的影响，未考虑坡向的影响。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法及系统。

2、根据本发明提供的一种基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法及系统，所述方案如下：

3、第一方面，提供了一种基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法，所述方法包括：

4、步骤s1：对复杂越野环境车辆机动性进行评估与预测；

5、步骤s2：对复杂环境泛在导航性能进行评估与预测；

6、步骤s3：根据前述步骤得到的结果，构建基于体素模型空间拓扑关系的地图数据结构；

7、步骤s4：根据地图数据结构，规划面向多种应用需求的全局路径，以及基于短距三维感知的局域动态路径。

8、优选地，所述步骤s1包括：

9、步骤s1.1：基于bekker理论以及压强-沉陷量表征模型，建立车辆-地面力学模型；

10、步骤s1.2：根据所述车辆-地面力学模型，对地面进行参数化表征，综合路面信息、地形信息、地貌信息和气候信息，基于主客观结合的方法对各类信息进行特征提取及选择，获得与车辆通过性相关性较高的特征种类；

11、步骤s1.3：根据特征种类，构建涵盖几何和地质特性的地面综合表征参数模型，获得车辆的区域通过性评估结果。

12、优选地，所述步骤s2包括：

13、步骤s2.1：设置待评估区域范围，从地理数据库中调用相应的gis数据，作为导航信号视距分析及导航对抗态势分析的环境信息输入；

14、步骤s2.2：将不同类型机动平台的导航装备特征信息汇总为机动车辆导航系统装备模型库，根据待评估平台调取相应的导航装备模型；

15、步骤s2.3：通过引入的导航信号监测网数据，结合待评估区域gis信息形成区域导航干扰态势反演预测结果；

16、步骤s2.4：根据区域导航干扰态势及导航装备模型，获得待评估区域或待评估路径上的导航性能预测评估结果，同时作为对路径规划插件的反馈或输入。

17、优选地，所述步骤s3包括：

18、步骤s3.1：建立基于体素模型空间拓扑关系，利用不同实例物体之间的空间连续性，将基于语义点云的空间信息进行增量式聚类，得到的每一个簇将认为是空间中的一个独立物体；同时，体素格对象将由全局体素格集合管理，按照物体实例进行组织；

19、步骤s3.2：聚类结束后得到总体的野外环境空间语义拓扑体素格地图，或转换为仅局部的物体实例，实现野外环境空间中覆盖物体大小、种类广泛的态势感知；

20、步骤s3.3：利用语义分割后的体素格实例信息间的内在关联，生成拓扑关系，进而生成越野环境的复杂地形地图数据结构。

21、优选地，所述步骤s4中规划面向多种应用需求的全局路径，采用lstm来学习历史轨迹的连续特征；

22、路径规划网络第一层和第二层包括含有256个神经元的lstm层，采用修正线性单元relu作为网络的激活函数，第三层是由128个神经元组成的全连接层，最后的输出层采用全连接层；神经元个数与输出相等，网络输入为单元历史观测量，输出包括越野车辆的未来轨迹坐标和速度，由输入的应用需求对未来轨迹在内的相关合理性进行评估。

23、优选地，所述步骤s4中规划基于短距三维感知的局域动态路径，包括：

24、步骤s4.1：待选局部路径库生成；随机生成n条局部路径形成待选局部路径库，对于路径库中的每条路径，采样m个点作为不确定的查询点，总共有n×m个状态需要进行评估；

25、步骤s4.2：路径点状态查询；对于局部路径库中的n×m个状态，每个状态都是一个查询点，将每个查询点处的机动车辆看作近似球体的高斯分布；通过查询算法迭代在历史传感器测量的坐标帧中对查询点进行查询，直到找到一个包含查询点的视图；

26、步骤s4.3：车辆碰撞概率计算；根据查询算法所得的视图下的点云数据，对车辆是否碰撞进行计算，如果点云数据障碍物的k个最近邻在查询点的高斯分布内，则碰撞概率为1；如果障碍物的k个最近邻不在查询点的高斯分布内，则对查询点机动车辆位置取平均值，用查询点高斯概率乘以机动车辆高斯分布的球体体积，计算得到碰撞概率的近似值；

27、步骤s4.4：局部路径评分选择；对于一条局部路径，路径上的m个查询点都要进行碰撞概率计算，计算所得概率相加就是这条局部路径的评分，对于路径库中n条路径，每条路径计算评分，选择评分最高的局部路径作为输出。

28、第二方面，提供了一种基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航系统，所述系统包括：

29、模块m1：对复杂越野环境车辆机动性进行评估与预测；

30、模块m2：对复杂环境泛在导航性能进行评估与预测；

31、模块m3：根据前述步骤得到的结果，构建基于体素模型空间拓扑关系的地图数据结构；

32、模块m4：根据地图数据结构，规划面向多种应用需求的全局路径，以及基于短距三维感知的局域动态路径。

33、优选地，所述模块m1包括：

34、模块m1.1：基于bekker理论以及压强-沉陷量表征模型，建立车辆-地面力学模型；

35、模块m1.2：根据所述车辆-地面力学模型，对地面进行参数化表征，综合路面信息、地形信息、地貌信息和气候信息，基于主客观结合的方法对各类信息进行特征提取及选择，获得与车辆通过性相关性较高的特征种类；

36、模块m1.3：根据特征种类，构建涵盖几何和地质特性的地面综合表征参数模型，获得车辆的区域通过性评估结果；

37、模块m2包括：

38、模块m2.1：设置待评估区域范围，从地理数据库中调用相应的gis数据，作为导航信号视距分析及导航对抗态势分析的环境信息输入；

39、模块m2.2：将不同类型机动平台的导航装备特征信息汇总为机动车辆导航系统装备模型库，根据待评估平台调取相应的导航装备模型；

40、模块m2.3：通过引入的导航信号监测网数据，结合待评估区域gis信息形成区域导航干扰态势反演预测结果；

41、模块m2.4：根据区域导航干扰态势及导航装备模型，获得待评估区域或待评估路径上的导航性能预测评估结果，同时作为对路径规划插件的反馈或输入；

42、所述模块m3包括：

43、模块m3.1：建立基于体素模型空间拓扑关系，利用不同实例物体之间的空间连续性，将基于语义点云的空间信息进行增量式聚类，得到的每一个簇将认为是空间中的一个独立物体；同时，体素格对象将由全局体素格集合管理，按照物体实例进行组织；

44、模块m3.2：聚类结束后得到总体的野外环境空间语义拓扑体素格地图，或转换为仅局部的物体实例，实现野外环境空间中覆盖物体大小、种类广泛的态势感知；

45、模块m3.3：利用语义分割后的体素格实例信息间的内在关联，生成拓扑关系，进而生成越野环境的复杂地形地图数据结构；

46、所述模块m4中规划面向多种应用需求的全局路径，采用lstm来学习历史轨迹的连续特征；

47、路径规划网络第一层和第二层包括含有256个神经元的lstm层，采用修正线性单元relu作为网络的激活函数，第三层是由128个神经元组成的全连接层，最后的输出层采用全连接层；神经元个数与输出相等，网络输入为单元历史观测量，输出包括越野车辆的未来轨迹坐标和速度，由输入的应用需求对未来轨迹在内的相关合理性进行评估；

48、所述模块m4中规划基于短距三维感知的局域动态路径，包括：

49、模块m4.1：待选局部路径库生成；随机生成n条局部路径形成待选局部路径库，对于路径库中的每条路径，采样m个点作为不确定的查询点，总共有n×m个状态需要进行评估；

50、模块m4.2：路径点状态查询；对于局部路径库中的n×m个状态，每个状态都是一个查询点，将每个查询点处的机动车辆看作近似球体的高斯分布；通过查询算法迭代在历史传感器测量的坐标帧中对查询点进行查询，直到找到一个包含查询点的视图；

51、模块m4.3：车辆碰撞概率计算；根据查询算法所得的视图下的点云数据，对车辆是否碰撞进行计算，如果点云数据障碍物的k个最近邻在查询点的高斯分布内，则碰撞概率为1；如果障碍物的k个最近邻不在查询点的高斯分布内，则对查询点机动车辆位置取平均值，用查询点高斯概率乘以机动车辆高斯分布的球体体积，计算得到碰撞概率的近似值；

52、模块m4.4：局部路径评分选择；对于一条局部路径，路径上的m个查询点都要进行碰撞概率计算，计算所得概率相加就是这条局部路径的评分，对于路径库中n条路径，每条路径计算评分，选择评分最高的局部路径作为输出。

53、第三方面，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法中的步骤。

54、第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于车辆机动性评估的复杂越野环境导航方法中的步骤。

55、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

56、1、本发明能够构造更加精确的可通行区域图：基于多要素体素格的三维可通行域地图，帮助导航实现精准和多元化的路径规划；图中包含丰富的数据，包括但不限于可通行/不可通行信息、车辆可通行时的最大通行速度以及最优安全速度、不可通行时的不可通行原因以及车辆稳定性等信息；根据基于多要素体素格的三维可通行域地图后续可以包括栅格地图、voronoi多边形地图、可视化地图、拓扑地图和三维体素格地图等，满足不同导航任务需求；

57、2、本发明能够以越野环境地理、气象、电磁等环境数据和越野机动路径规划区域为基础，对路径规划区域下机动车辆加装的卫星及组合导航系统可用性和定位精度的可信性进行评估预测，从而为越野环境导航提供更加精确和贴合实际导航需求的支撑；

58、3、本发明在车辆机动过程中能够根据实时天气、地质等自然灾害和野外突发事件进行实时动态路径规划、导航与机动引导，且响应时间能够达到秒级；

59、4、本发明能够提供多种路径规划服务，包括速度优先、距离优先、道路优先、安全优先、油耗优先和驾驶员自主决策等多种模式。

60、本发明的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益技术效果。