一种基于gis的无人地面车辆自主行驶辅助系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于GIS的无人地面车辆自主行驶辅助系统，属于无人地面车辆技术领域和GIS领域。
【背景技术】
[0002]无人地面车辆(包括无人驾驶车辆，移动机器人等)是未来交通系统与未来作战系统两大体系的重点研宄对象，其研宄成果对于人类社会的进步具有举足轻重的意义。由于无人地面车辆具有自动操控和高度智能化的特点，因此往往可以到达有人驾驶车辆难以到达或对人类十分危险的地域，并完成人类难以直接完成的工作。近年来，随着无人地面车辆在深空探测、国防建设、防爆救灾等领域的应用，如何在未知环境下进行安全快速的自主行驶也日益得到人们的关注，并成为了无人地面车辆研宄的重点和难点。在未知的环境中行驶，如何使用传感器数据真实客观地对行驶环境进行描述、存储，如何根据行驶需要快速准确地对环境描述进行检索、调用，如何结合车辆运动属性与环境信息确定车辆的运动行为决策是无人地面车辆要解决的关键问题。
[0003]为无人地面车辆构建实时的局部地图是解决上述问题的有效办法。局部地图的构建过程就是获取所处环境空间模型的过程。平面地图的构建的主流方法是概率方法。无人地面车辆具有概率运动模型以及不确定性感知模型，通过融合这两种模型的概率分布行驶，便可对车辆进行定位。可靠的特征提取方法与减少计算成本是地图构建中的关键问题。
【发明内容】
[0004]为了解决上述传统地图构建中存在的问题，本发明提供一种基于GIS的无人地面车辆自主行驶辅助系统，使无人地面车辆有选择地调用环境数据，并对环境数据进行认知描述，形成行驶行为决策，实现车辆在未知环境中的自主行驶，解决了无人地面车辆在未知环境下的自主行驶问题。
[0005]基于GIS的无人地面车辆自主行驶辅助系统，包括GIS数据库模块、道路模型构建模块和路径规划模块；其中:
[0006]GIS数据库模块通过整合空间数据信息和构建数据库来完成，所述的空间数据信息的整合即将采集到的空间数据构成不同的数据集，按照数据管理方式逐级分层，并进行整合得到最终所需要的电子地图，是整个系统的数据基础；
[0007]道路模型构建模块依据无人地面车辆的运动学特性建立带有路口距离属性的双线路口模型:首先以双线形式为基础构建模型，即道路的正向行驶和逆向行驶以不同的线数据集来构成，对不同的线数据集赋予不同的权重，使得在规划行驶路径的时候不会产生逆向行驶或是在有禁则道路中违规行驶，即模型以城市道路的行车规则为原则进行构建；其次，将直线替换为以预定步长为间隔的很多个路点，在无人地面车辆行驶的过程中，不断给无人地面车辆发送前方路点坐标，指引其前行；最后在模型中添加路口距离属性，在构建的电子地图中，利用路口距离属性来与无人地面车辆进行通信，通知其在到达当前路口的斑马线外沿时表明已经进入路口，直至行驶到下一个斑马线外沿表示驶出本路口，辅助无人地面车辆对路口的精确识别；
[0008]路径规划模块给出全局静态路径规划和局部动态路径规划；其依据给定任务点的坐标信息，关联所经道路的路口点并进行道路匹配，最终生成途径任务点的最短路径，并对路口点及路段赋上状态信息，完成路径规划的初始化，属于全局静态路径规划；若检测到前方道路有禁行标志或阻塞无法通行，则需要对道路宽度进行判断选择相应的局部动态规划策略，使得无人地面车辆能够继续行驶。此模块用于为无人地面车辆提供行驶的路点坐标和对应的属性信息。
[0009]所述的GIS数据库模块针对无人地面车辆应用对地理信息系统的数据库进行属性设计，结合无人地面车辆搭载的传感器数据，以更全面的先验信息辅助无人地面车辆的自主行驶。
[0010]所述的GIS即地理信息系统用于采集、管理、分析和表达地理空间数据，并用于地理环境模型的构建。
[0011]其中道路模型构建时考虑无人地面车辆的运动特性，将路口处的直线轨迹以圆弧轨迹来替代，进行圆滑处理，优化无人地面车辆在路口转弯的行驶轨迹。
[0012]本发明的有益效果:
[0013]1、本发明在GIS数据库的构建中针对无人地面车辆的应用对地理信息系统的数据库进行了属性添加，然而传统的地理信息系统并不适用于无人地面车辆的导航应用。传统的地理信息系统只使用了 GPS提供的车辆定位信息，而无人地面车辆搭载了多种用于环境感知的传感器(如激光雷达，摄像头等)，其信息在导航中并未得到充分利用；相对于传统地理信息系统只使用GPS提供的车辆定位信息的局限性，本发明则充分利用先验信息，结合无人地面车辆搭载的传感器数据，更好的辅助无人地面车辆自主行驶；
[0014]2、本发明中提出的道路模型符合并能表达现代城市道路的行车规则，同时能够通过网络分析生成实用的车辆导航路线，而且生成的导航路线符合无人地面车辆的运动学特性；传统单线模型只能单纯表达城市道路的行车规则，但对于道路禁则却发挥不了作用，传统双线模型对其进行了改进，使得车辆在行驶中考虑了不同的禁则，如当前道路只允许从南到北行驶或不允许左转等等，但对于无人地面车辆来说优势则不够明显，本发明的道路模型构建模块是针对无人地面车辆进行优化提出的。此模块主要用于优化规划出的行驶轨迹；
[0015]3、本发明在路径规划中加入了重规划功能，有效避免了无人地面车辆因在前行过程中遇到不可逾越的障碍而出现无法前行的状况。
【附图说明】
[0016]图1是电子地图制作步骤流程图；
[0017]图2是GIS数据库的节点属性列表示意图；
[0018]图3是GIS数据库的路段属性列表示意图；
[0019]图4是双线路口申旲型不意图；
[0020]图5是相邻路口行驶轨迹示意图(直行+拐弯);
[0021 ]图6是相邻路口行驶轨迹示意图(拐弯+拐弯)；
[0022]图7是路径规划的初始化流程示意图；
[0023]图8是在线重规划的设计流程示意图。
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图举例说明本发明的内容。
[0025]本发明所述的空间数据信息的整合即对电子地图的制作，如图1所示。首先使用Google map来获取精度为0.3m的卫星地图作为地理数据绘制的底图。第二步是进行地图配准，对栅格图进行坐标和投影的校正，以使得其坐标准确，同时纠正由于各种因素引起的图形变形。第三步通过点数据集和线数据集来绘制道路网络图。其中点数据集和线数据集属于空间数据，它们描述了道路的空间位置和空间拓扑关系，组成了道路的坐标点数据。为了体现道路的方向性，在道路网络图中，双向道路用两条线对象表示，并分别设置这两条线对象的通行方向，单向道路用一条线对象表示，并根据该道路的实际通行方向设置正向阻力或反向阻力为最大值。随后将其进行拓扑处理，最终得到的含有道路网络的地图。
[0026]本发明所述的GIS数据库的构建主要针对地图中的节点和路段建立属性列表。针对节点建立的属性列表如图2所示。为了描述节点类型，构建了七个布尔型字段，方便无人地面车辆在实际行驶中提前获知前方节点类型，准备识别工作及相应减速、停车等。
[0027]针对道路路段建立的属性列表如图3所示。其中:
[0028](I)车道数量属性用来辅助GPS定位的，防止由于建筑和高架桥的遮挡而导致产生GPS数据丢失的现象，提高定位精度；该属性主要用于地图匹配和车辆的横向定位，并通过与传感器实时检测的车道线相结合为车辆提供精确地定位，同时可以监测车道线检测结果;
[0029](2)限速峰值属性可以很方便的将无人地面车辆在此路段的时速限定在一定范围内，一方面可以省去无人地面车辆对限速标牌的识别，另一方面也可以保证车辆在行驶中的安全性；
[0030](3)道路宽度属性主要用于本发明所述的双线路口模型的生成；该模型中每条道路的驶入点和驶出点都是通过道路宽度和路口中心点的坐标计算得到的。同时该属性还被用于马路边沿检测结果的监测。在无人地面车辆应用中，马路边沿多使用激光雷达的点云数据的处理结果来进行检测。然后由于环境的影响时常出现误检，此时可以通过将该属性与检测到的马路边沿间的距离进行对比来确定是否出现误检。此属性也可与传感器的道路边缘检测相结合，纠正由于GPS定位产生误差，导致车辆位置信息不准的错误；
[0031](4)路段是否可以并线属性给出当前路段是否能够并线，为无人地面车辆的行驶决策提供依据。在城市行驶过程中会经常遇到一些只能在当前车道行驶的情况，如在路口处等候交通灯时所有的车道线均为实线，禁止车辆并线。这些情况通过该属性的加入能够简单快捷的实现，从而提高了无人地面车辆的智能性；
[0032](5)交通标识属性给出当前路段存在什么类型的交通标识，相当于提前告知无人地面车辆在当前路段的行驶需要遵守什么样的行车规则，同时也辅助无人地面车辆对于交通标识牌的识别，提高其检测正确率，为无人地面车辆的交通行为打下良好的基础；
[0033](6)车道转向信息属性给出在路口时每条车道的导向箭头属性