Resumen

El vehículo autónomo consta de un sistema de percepción, toma de decisiones y control. El estudio del método de planificación de trayectorias siempre ha sido un problema fundamental y difícil, especialmente en entornos complejos, debido al efecto del entorno dinámico, la seguridad, la suavidad y los requisitos de tiempo real, así como a las restricciones no holonómicas del vehículo. En este artículo se presenta un modelo de planificación de trayectorias de dos capas para abordar el problema de los desplazamientos en entornos complejos con gran cantidad de obstáculos. Este método incluye un modelo de alto nivel que produce una trayectoria aproximada y un modelo de bajo nivel que proporciona una navegación precisa. En el modelo de alto nivel, se utiliza el Árbol Aleatorio Bidireccional de Exploración Rápida (Bi-RRT) mejorado basado en la restricción de dirección para generar una trayectoria libre de obstáculos al tiempo que se satisfacen las restricciones no holonómicas del vehículo. En el modelo de bajo nivel, se introduce un algoritmo de planificación polinómica guiado por un histograma de campo vectorial (VFH) en coordenadas de Frenet. Basándose en el resultado del VFH, el punto de destino elegido de la trayectoria Bi-RRT mejorada se desplaza a la ubicación más adecuada sobre la base de la función de evaluación. Aplicando el polinomio quíntico en coordenadas de Frenet, se genera una trayectoria local en tiempo real segura y suave basada en la trayectoria Bi-RRT mejorada. Para verificar la eficacia del modelo de planificación propuesto, se ha colocado el vehículo autónomo real en varios escenarios de conducción con diferentes cantidades de obstáculos. El modelo de planificación en tiempo real de dos capas produce trayectorias flexibles, suaves y seguras que permiten al vehículo desplazarse en entornos complejos.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:modelo de niveles, vehículo, coordenadas frenet, trayectoria rrt, entorno complejo, restricciones no holonómicas, histograma del campo vectorial-, método de planificación de trayectorias, modelo de planificación de trayectorias, algoritmo polinómico de planificación.
• Keywords:level model, vehicle, frenet coordinates, rrt path, complex environment, nonholonomic constraints, vector field histogram-, path planning method, path planning model, polynomial planning algorithm