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申请/专利权人：青岛中鸿重型机械有限公司

摘要：本发明涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种井下无人驾驶车辆全局路径规划方法，路径规划步骤为：S1、获取巷道三维激光雷达点云并压缩成二维栅格地图用于路径规划；将三维激光雷达设置于井下无人驾驶车辆之上，通过工人控制车辆在巷道内移动获取井下巷道的三维点云，将获得的点云压缩成二维并栅格化处理获得巷道的栅格地图；S2、在栅格地图上进行初步的路径规划；导入二维栅格地图。本发明通过三维激光雷达获取巷道点云，通过算法获得二维栅格地图并在地图上进行路径规划，通过JPS算法获得初始路径和跳点，对跳点的膨胀获得最大可行区域，取可行区域的中点插值获得居中的路径，更有效率，更安全，更符合车辆的运动学。

主权项：1.一种井下无人驾驶车辆全局路径规划方法，其特征在于，路径规划步骤为：S1、获取巷道三维激光雷达点云并压缩成二维栅格地图用于路径规划；将三维激光雷达设置于井下无人驾驶车辆之上，通过工人控制车辆在巷道内移动获取井下巷道的三维点云，将获得的点云压缩成二维并栅格化处理获得巷道的栅格地图；S2、在栅格地图上进行初步的路径规划；导入二维栅格地图，通过全局坐标与栅格坐标的转换；Xindex＝int[Px-GX*inv_resolution]Yindex＝int[Py-Gy*inv_resolution]其中，Xindex，Yindex就是转换后的栅格坐标，Px，PY是所要转换点的世界坐标，GX，Gy是原点的世界坐标，inv_resolution是分辨率的相反数，int表示对整个结果取整；获得起点与终点的栅格坐标，使用JPS算法在栅格地图上获得起点和终点之间的跳点，获得最初的路径，取得路径上的跳点作为关键点并进行区域膨胀；S3、对取得的关键点进行膨胀形成可行区域；取得初步规划出来的关键点，在二维地图下，以每个关键点为中心向四周进行膨胀，形成可通行区域，在最终获得的所有可行区域取中点从而获得一条远离巷道壁路径；S4、在拐弯处进行贝塞尔曲线拟合符合无人车辆的最小转弯半径；对获得的中点进行筛选，通过中点x，y坐标的变化值获得拐弯处的三个中点，A点和B点之间Y方向的变化大于X方向上的变化，C点和B点之间X方向上的变化大于Y方向上的变化，判断出A，B，C三个点为拐弯点，以这三个点为基础，对三个点的位置进行调整，以C点Y坐标，A点X坐标生成新的点D，将点D与点C和点A相连，如果线段AD或者CD长度小于最小转弯半径，则将点C和点D进行平移，直到满足最小转弯半径需求并进行贝塞尔曲线拟合，得到总路径。

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