基于局部几何-拓扑地图的地下矿自动驾驶定位导航方法

无人驾驶技术在提高效率、节省成本、减少安全隐患等方面具有巨大优势。针对目前地下环境中定位导航方案实施难度大、成本高、构建地图耗时长等问题,提出了一种基于局部几何-拓扑地图的地下矿自动驾驶定位导航方法。设计了一种局部几何-拓扑地图,井下环境的路网主体结构由拓扑地图表示,该地图上定义了巷道(边)和交叉路口(节点),在每个节点中存储以该节点为中心构建的局部几何地图,用以实现节点处的精确定位。提出了一种基于局部几何-拓扑地图的定位方法,使用基于激光雷达的交叉路口检测算法与交叉路口定位算法进行车辆全局定位。设计了一种基于自适应模型预测控制(MPC)的轨迹跟随算法,保证车辆在交叉路口大曲率转向时的路径跟踪精度。使用三维物理仿真平台构建了地下矿的仿真环境与车辆仿真模型,仿真结果表明:该方法能够实现地下矿自动驾驶定位导航功能,在各种类型交叉路口的定位误差均在0.2 m以内,可以满足自动驾驶的定位精度要求;在整个行驶过程中车辆始终保持较为平稳的行驶状态和较小的跟踪误差。与目前依赖于5G、UWB等技术的定位导航方法相比,该方法仅依赖于激光雷达与惯性测量单元2种车身传感器,在控制设备成本上具有极大优势。