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核心概念
本文提出了一種適用於農用車輛的創新路徑平滑方法，採用路徑追蹤混合 A* 演算法生成緊密貼合參考路徑且滿足車輛非完整性約束的平滑軌跡，並結合分層模型預測控制（MPC）實現對平滑軌跡的精準追蹤。
摘要
文獻綜述
- 自動駕駛汽車的平滑路徑規劃通常分為「前端」和「後端」兩個步驟。
- 「前端」使用 A*、混合 A*、RRT、PRM 和人工勢場等演算法生成從起點到終點的原始路徑，同時避開環境中的障礙物。
- 「後端」（即路徑平滑）則根據機器人運動學約束和避障要求修改原始路徑，生成機器人更容易遵循的時空軌跡。
- 現有路徑平滑方法主要有三種類型：
- 插值法：使用參數化曲線（如多項式曲線、貝茲曲線或 B 樣條曲線）擬合前端生成的原始路徑。
- 基於特殊曲線的路徑平滑：主要包括回旋曲線和杜賓曲線，它們比插值曲線難以參數化。
- 基於優化的路徑平滑：通常與上述方法結合使用，可以同時考慮多個優化目標，如避障、側翻約束、速度、加速度、加加速度等，以找到平衡的解決方案。
- 然而，上述方法在農業應用場景中存在兩個主要缺點：
- 大多數方法沒有考慮最小化平滑軌跡與參考路徑之間的偏差，而這在農業場景中是一個關鍵要求。
- 大多數方法基於質點模型生成避開碰撞的軌跡，忽略了車輛的尺寸，而在農業場景中，參考軌跡與邊界的距離與車輛尺寸處於同一尺度，這使得需要進行車身碰撞避免。
研究方法
路徑追蹤混合 A* 演算法
- 混合 A* 演算法是傳統 A* 路徑搜索演算法的擴展，旨在處理連續空間和非完整性約束（無法僅通過完整性約束捕獲的車輛運動約束），用於路徑規劃。
- 本文針對路徑平滑設計了偏差感知成本函數和啟發式函數，以使生成的軌跡更緊密地與參考路徑對齊。
- 成本函數
ecost(x)：評估當前累積偏差程度，近似為生成的軌跡與參考路徑所包圍的面積。 - 啟發式函數
epred(x)：估計未來偏差程度，使用 Reed-Shepp 路徑連接當前節點和目標節點，並計算沿該路徑的累積偏差距離。
- 成本函數
- 本文提出了兩種剪枝策略以減少搜索時間：
- 在目標點附近，僅擴展具有生成最優路徑最大潛力的節點。
- 如果在目標點附近存在具有有效 Reed-Shepp 擴展的分支，則剪掉其他距離較遠的分支。
實時避障
- 當車輛發現隨機障礙物時，路徑追蹤混合 A* 演算法的工作原理如下：
- 提取與原始平滑軌跡上與障礙物碰撞的起點和終點狀態，並將需要重新規劃的原始軌跡範圍擴大幾個點。
- 使用此範圍作為路徑追蹤混合 A* 重新規劃的參考軌跡，返回具有車身尺度碰撞避免的軌跡。
- 重新規劃的軌跡替換原始軌跡的相應部分，並使用分層 MPC 進行追蹤。
基於 MPC 的軌跡追蹤
- 採用分層 MPC 方法安全地追蹤演算法 1 生成的平滑軌跡。
- 該方法分為兩個階段：
- 首先，通過具有線性約束的線性化 MPC 生成初始控制。
- 然後，使用該控制作為初始值，基於路徑追蹤混合 A* 解決的姿態，通過非線性優化進行局部調整。
實驗結果
- 在五個農田場景和 713 條參考路徑上進行了模擬實驗。
- 與無碰撞 B 樣條路徑平滑方法相比，本文提出的路徑追蹤混合 A* 演算法在以下方面表現更優：
- 平均偏差程度更小，更接近參考路徑。
- 始終滿足車輛曲率約束，而 B 樣條方法在某些點可能會超過這些約束。
- 使用 MPC 追蹤三種類型的路徑：
- 由路徑追蹤混合 A* 平滑的路徑。
- 由無碰撞 B 樣條方法平滑的路徑。
- 原始參考路徑。
- 結果表明，路徑追蹤混合 A* 路徑平滑演算法生成的軌跡具有以下優點：
- 更接近參考路徑。
- 完全安全，並且可以在所有參考路徑上進行追蹤。
- 計算時間可以接受。
- 在 1-3 個障礙物的情況下，本文提出的規劃控制系統具有較高的成功率、規劃速度和控制速度。
總結
- 本文提出了一種用於農用車輛路徑平滑的路徑追蹤混合 A* 規劃器和耦合分層 MPC 控制器。
- 設計了新的成本函數和啟發式函數，以最小化偏差程度。
- 所提出的規劃控制系統在離線和實時場景下都能為農用車輛生成平滑且無障礙的軌跡。
- 未來的研究方向包括：
- 全田徑規劃，以在最小偏差的基礎上實現最大田間覆蓋率。
- 多車輛協作，以最小總偏差將農業作業任務分配給每輛車。
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Path Tracking Hybrid A* For Autonomous Agricultural Vehicles
統計資料
本文在五個農田場景和 713 條參考路徑上進行了模擬實驗。
車輛參數：長度為 4.7 公尺，寬度為 2.2 公尺，軸距為 2.6 公尺，最大轉向角為 30 度。
路徑追蹤 A* 參數：每次擴展的子節點數設定為 5，車輛速度為 2 公尺/秒，每次擴展的間隔為 0.5 秒。
B 樣條參數： clamped B 樣條的階數設定為 3。
MPC 參數：預測範圍設定為 20。
障礙物參數：寬度和高度設定為 2 公尺和 4 公尺。
車輛檢測範圍：設定為 15 公尺。
車輛視野：設定為 90 度。
對於每個障礙物數量（從 1 到 3），在每個場景中測試 50 個案例，每個案例中的障礙物都是隨機生成的。
引述
深入探究
如何將本文提出的路徑平滑方法應用於更複雜的農業環境，例如考慮地形起伏、作物生長狀態等因素？
本文提出的路徑平滑方法主要基於二維平面環境，並假設農田地形平坦。要將其應用於更複雜的農業環境，需要進行以下改進：
地形起伏：
將二維平面地圖擴展到三維地圖，考慮地形高度信息。
在成本函數中加入地形因素，例如坡度、崎嶇度等，避免規劃出無法通行的路徑。
可以使用數值地圖 (DEM) 數據獲取地形高度信息，並使用插值方法生成連續的三維地圖。
在路徑搜索過程中，需要考慮車輛的越野能力，例如爬坡角度、側翻穩定性等。
作物生長狀態：
收集作物生長狀態信息，例如高度、密度、健康狀況等，並将其整合到地圖中。
根據作物生長狀態調整成本函數，例如避開高密度作物區域、優先選擇健康作物區域等，以減少對作物的損害。
可以使用多光譜相機、激光雷達等傳感器獲取作物生長狀態信息，並使用圖像處理、機器學習等方法進行分析。
其他因素：
考慮土壤濕度、光照條件等因素對車輛行駛的影响，並将其納入路徑規劃的考量範圍。
可以根據實際需求，設計更加精細的成本函數，以滿足不同的農業作業需求。
總之，要將本文提出的方法應用於更複雜的農業環境，需要綜合考慮多種因素，並對算法進行相應的改進和優化。
如果參考路徑本身存在較大誤差，例如由低精度感測器獲取，本文提出的方法是否仍然有效？如何提高演算法的魯棒性？
如果參考路徑存在較大誤差，本文提出的方法的性能會受到一定影響，因為算法會盡可能使平滑後的軌跡靠近參考路徑。
以下是一些提高算法鲁棒性的方法：
參考路徑預處理：
在使用參考路徑之前，先对其进行预处理，例如使用平滑滤波、曲线拟合等方法，以减少误差的影响。
可以使用卡尔曼滤波、移动平均滤波等方法对参考路径进行平滑处理。
調整成本函數：
降低參考路徑偏差在成本函數中的權重，避免過度依赖存在误差的参考路径。
可以根据参考路径的误差大小，动态调整偏差权重，例如误差越大，权重越低。
引入其他約束條件：
除了參考路徑偏差，还可以引入其他约束条件，例如车辆行驶的平滑度、安全性等，以保证规划出的路径合理可行。
可以将车辆的动力学约束、运动学约束等加入到路径规划中，以提高路径的可行性。
多传感器融合：
如果可能，可以使用多传感器融合技术，例如将低精度传感器与高精度传感器（如RTK-GPS）的数据进行融合，以提高参考路径的精度。
局部路徑重新規劃：
在车辆行驶过程中，可以根据实际情况进行局部路径重新规划，例如使用避障算法，以应对参考路径误差带来的影响。
總之，要提高算法在参考路径存在较大误差情况下的鲁棒性，需要综合运用多种方法，以减少误差的影响，并保证规划出的路径安全可行。
本文提出的方法主要關注單車路徑規劃，如何將其擴展到多車協同作業場景，例如多台農機協同完成播種、施肥等任務？
将本文提出的路径平滑方法扩展到多车协同作业场景，需要解决以下几个关键问题：
任务分配：
需要根据农田的形状、大小、作物种类等因素，将农田划分成多个区域，并为每台农机分配相应的作业区域，以实现高效协同作业。
可以使用基于拍卖算法、遗传算法等方法进行任务分配，以优化整体作业效率。
路径规划：
在进行路径规划时，需要考虑多台农机之间的避碰约束，避免发生碰撞事故。
可以使用分布式路径规划方法，例如基于Token的协商机制，或集中式路径规划方法，例如基于时间窗的路径规划，以解决多车路径冲突问题。
通信与協調：
多台农机之间需要进行实时通信，以共享位置信息、作业状态等，并进行协同控制，例如速度协调、队形保持等。
可以使用无线网络、车联网等技术实现车辆之间的通信，并使用一致性控制算法、编队控制算法等方法实现多车协同控制。
具体实现方法：
集中式路径规划：
将所有农机的路径规划问题作为一个整体进行优化，例如使用混合整数规划方法，求解满足所有约束条件的最优路径组合。
这种方法能够获得全局最优解，但计算复杂度较高，适用于小规模多车协同场景。
分布式路径规划：
每台农机根据自身的位置信息和感知到的环境信息，独立规划自身的路径，并通过信息交互机制解决与其他车辆的路径冲突。
这种方法计算复杂度较低，适用于大规模多车协同场景，但可能无法获得全局最优解。
总而言之，将本文提出的路径平滑方法扩展到多车协同作业场景，需要结合多机器人系统、路径规划、协同控制等领域的知识，并根据实际应用场景选择合适的算法和策略。
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