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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种结构化路面的无人清洁车行为规划方法，由于无人清洁车路权低、速度慢，状态机模块设置了循迹、停止、贴边、避障四个状态，总体调度车辆的运行策略；语义地图模块提供车辆所处局部环境的可通行区域信息、人车信息；轨迹采样模块在预设参考轨迹的基础上，向两侧平移采样生成避障轨迹，并能根据车辆运行状态调整采样策略；轨迹评估模块综合考虑避免碰撞、贴近中心、减少换道、执行功能等维度，对各避障轨迹进行评估，选出最优轨迹。本发明针对无人清洁车的特点，优化了局部路径规划的灵活性；通过平行采样的方式，在代价函数中引入多种惩罚，降低了无人车轨迹与预设参考轨迹的偏差，提高了无人车运行的安全性。
主权项：1.一种用于结构化路面的无人车行为规划方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：无人车根据预设的参考轨迹在结构化路面上循迹行驶，并获取无人车所处环境数据；步骤S2：根据环境和车辆数据，自动调整车辆运行状态；当识别到参考轨迹上存在障碍物时，在参考轨迹的基础上，根据计算设备性能设定采样间距，向参考轨迹两侧平移采样，生成一组候选避障轨迹，以参考轨迹为中心线，基于采样间距计算居中代价、转弯代价和碰撞代价，以此评估避免碰撞前提下，贴近中心线和减少换道行驶，得到最优避障轨迹，避障完成后，继续进行循迹行驶；采样间距的计算公式如下： 其中，d表示采样间距，dmax表示最大采样间距，dmin表示最小采样间距，dpre表示预设的采样间距，occpre表示计算设备预设的CPU理想占用率；在预设范围内，轨迹采样模块按d等距生成绕障的候选避障轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种用于结构化路面的无人清洁车行为规划方法
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