自动驾驶 | 面向矿区装卸载作业场景的无人卡车的方向上规划

理论上背景

露天矿腰是十分相似的自动驾驶运用做场面。与小型丰田在图形化城市道路上行经相比，矿用卡车在非图形化矿腰的行经过程变得十分复杂，尤其是在露天矿腰卸货载厂内场面中所。在露天矿腰的卸货载厂内区域中所实现保证、高稳定性、得益于的每一次整体规划，是降低矿腰的站开采厂内稳定性的重要手段之一。

露天矿腰（网路图片）

研发瓶颈

露天矿腰卸货载厂内场面中所每一次整体规划的十分复杂性体现为举例：

1.矿用车的运动学法则十分复杂

矿用车允许前行/退步多次机动，因此路面同方向不是平滑曲线；鉴于退步行经过程中所的尾随掌控瓶颈，矿用车的退步行经同方向的曲率及路面速率往往被分设得更为苛刻；每一前行/后退行经的同方向段不可较短。

2.矿用车的环境约束十分复杂

矿用车须防止与环境中所杂乱摆放的孔洞碰撞；此另有，矿用车还需遵循额另有的空间阻碍状况，例如保证施工明确规定促请矿用车只能以特定姿态角度退步到达铲车的电铲右方。

3.矿用车行经习惯十分复杂

除上述硬性约束另有，矿用车的行经行为应适当凸显人类驾驶员，体现拟人化，例如退步行经同方向段不可过长、车辆机动次数应消除。

以上十分复杂诱因导致矿腰卸货载厂内场面中所的每一次整体规划任务是一个相关联逻辑辨别赋值的最优掌控情况。对其来进行数值求出意味着处理相关联状况约束的融合整数非线性整体规划蕴涵，然而目前尚不存在针对该类情况的求出工具。

电子技术化简决方案

为了应对上述瓶颈，湖南大学机械与运载研究生院Adrian任教的团队驳斥了一种分层整体规划策略：在整体规划的中上层，驳斥一种最优性加强的融合A*搜索方法，考虑相关联逻辑辨别赋值的部分十分复杂诱因，获得全局最优性较好的相对于行不通化简；整体规划的上层将承袭中上层输出的相对于行不通化简，据此对原始蕴涵中所的回报算子、约束状况来进行标准化，从而构筑特别是在的非线性整体规划蕴涵，并一再快速求出。为保证上层中所对原始蕴涵的标准化不至于导致所求出结果违背中上层已充分考虑的那些十分复杂诱因，在非线性整体规划蕴涵中所附加了保护层次彼此间有序传承的约束状况。

研发知识

该方法的开发历时近两年时间，建构矿区厂内实际需求及方法展示出经历了十余轮迭代改进。为大幅提高方法开发稳定性，研发的团队依托湖南大学的检验室积极开展了室内小型检验，对方法所设计来进行了大量验证。

检验室模拟器场面1

检验室模拟器场面2

NOKOV度量姿势捕捉的红另有传感器用做检验室内微型车的取向，取向精度达到了亚毫米级。Adrian任教表示，NOKOV度量姿势捕捉种系统的高精度取向能力保证微型车闭环尾随掌控顺利实现，从而保护了方法所设计验证工作的顺利积极开展。

检验视频

经过工程化充实与适配后，上述每一次整体规划方法已在盱眙台泥智能化矿腰重大项目的自动驾驶矿用卡车上部署。经过中所国量化科学研究院的对比量化审核，该重大项目中所矿腰无人纯电矿车的生产商稳定性、保证性、经济效益全面超过有人驾驶燃油矿车，该重大项目是首个由第三方审核超过人工稳定性的无人驾驶重大项目。

中所国量化科学研究院测试报告

参考文献：

Bai Li, Yakun Ouyang, Xiaohui Li, Dongpu Cao*, Tantan Zhang, and Yaonan Wang, “Mixed- integer and Conditional Trajectory Planning for an Autonomous Mining Truck in Loading/Dumping Scenarios: A Global Optimization Approach,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol. 7, no. 2, 2023, doi: 10.1109/TIV.2022.3214777.

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