一种矿井无人车辆的路径规划方法、设备及存储介质与流程
1.本技术涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种矿井无人车辆的路径规划方法、设备及存储介质。
背景技术：
2.近年来，随着科技的发展，无人驾驶汽车已经成为汽车研究领域的新热点和汽车未来发展的主流方向。在许多生产领域，无人驾驶汽车正发挥着越来越多的作用。
3.目前，发展煤矿矿井内无人驾驶车辆技术的重要瓶颈就是其路径规划，这也是无人驾驶技术当前研究的重点环节。国内外有关无人驾驶技术的路径规划研究都是在高速公路和城市道路，很少涉及到特殊地下环境的路径规划。与地面道路相比，地下矿井环境巷道结构更为复杂，这也给矿井内无人车辆的路径规划带来极大的难度。
4.现有的路径规划技术，一般是先对地下巷道进行抽象简化，但该方法对地下巷道真实方向还原程度较低，难以规划出实际的最优路径。同时，该技术手段过度依赖于定位信息，在定位信号薄弱的地下巷道往往会出现路径规划失败的情况。
技术实现要素：
5.本技术实施例提供了一种矿井无人车辆的路径规划方法、设备及存储介质，用以解决现有的矿井无人车辆路径规划还原程度较低、在定位信号差时路径规划失败的技术问题。
6.一方面，本技术实施例提供了一种矿井无人车辆的路径规划方法，所述方法包括：
7.实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；
8.判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；
9.基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；
10.将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；
11.将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
12.在本技术的一种实现方式中，在所述基于所述判断信息，选择算法模块之后，所述方法还包括：
13.若所述定位数据正常，则调用主算法模块对所述定位数据以及所述障碍物地图数据进行处理，并生成路径规划消息；
14.若所述定位数据异常，则调用备用算法模块对所述定位数据以及所述障碍物地图数据进行处理，并生成路径规划消息。
15.在本技术的一种实现方式中，实时接收矿井内障碍物地图数据，具体为：
16.建立障碍物栅格地图；
17.获取激光雷达扫描的数据，并建立先验地图层；其中，所述先验地图层用于限制所述无人车辆的运行范围；
18.基于所述激光雷达实时扫描的点云数据，确定所述障碍物栅格地图上存在障碍物的栅格，建立动态障碍物层；
19.将所述先验地图层以及所述动态障碍物层进行融合，以确定所述无人车辆在矿井中的实时位置。
20.在本技术的一种实现方式中，所述确定所述无人车辆在矿井中的实时位置，具体为：
21.对障碍物点进行聚类，并对无法聚类的噪声散点进行过滤；
22.基于距离变换建立先验路径拓扑地图；
23.根据所述先验路径拓扑地图确定所述无人车辆实时的姿态。
24.在本技术的一种实现方式中，基于主算法模块确定路径规划消息，具体为：
25.将所述定位数据以及障碍物地图数据融合为定位信息，确定所述定位信息的起点，并将所述起点放入开启列表；
26.确定所述起点周围可到达的栅格，将所述起点周围可到达的栅格放入所述开启列表，并设置父栅格；
27.从所述开启列表中删除所述起点，并将所述起点放入关闭列表；
28.计算各个所述起点周围可到达的栅格的f值，计算公式如下：
29.f＝g+h
30.其中，f为目标从初始状态到达目标状态所需要的最小代价估计，g表示从起点移动到指定栅格的移动消耗，h表示从指定的栅格移动到目标点的预计消耗；
31.将所述开启列表中f值最低的栅格删除，放入所述关闭列表；
32.检查所有所述起点可到达的栅格；
33.重复查所述开启列表中f值最低的栅格，删除并放入所述关闭列表。
34.在本技术的一种实现方式中，检查所有所述起点可到达的栅格，具体包括：
35.确定所有所述起点可到达的栅格是否已放入所述开启列表中；
36.若栅格不在所述开启列表，则将栅格放入所述开启列表；
37.若栅格已经在所述开启列表中，则计算从起点到达栅格的路径。
38.在本技术的一种实现方式中，将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑，具体为：
39.在栅格地图中确定安全区域通道，并对所述安全区域通道进行膨胀；
40.将所述安全通道扩展到障碍物边界，进而得到可通行通道；
41.基于所述可通行通道，利用贝赛尔曲线生成有界高阶轨迹，然后使用多阶贝赛尔曲线求解，以得到最终平滑的轨迹。
42.在本技术的一种实现方式中，根据备用算法模块确定路径规划消息，具体为：
43.接收定位信息消失时所述无人车辆的位置信息以及预先建立的先验拓扑路径地图；
44.基于分水岭算法求解多条路径；
45.利用广度优先遍历算法求解出多条路径中最短的一条，作为规划路径。
46.本技术实施例还提供了一种矿井无人车辆的路径规划设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及，
47.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
48.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
49.实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；
50.判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；
51.基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；
52.将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；
53.将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
54.本技术实施例还提供了一种矿井无人车辆的路径规划的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
55.实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；
56.判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；
57.基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；
58.将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；
59.将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
60.本技术实施例提供的一种矿井无人车辆的路径规划的方法、设备及存储介质，通过判断车辆的定位数据是否异常，并利用不同的方式来为矿井无人车辆进行路径规划，解决了在矿井环境中无人车辆失去定位消息后，也能进行车辆路径规划，从而防止车辆发生危险或失控，提高了系统的稳定性和对环境的适应性。利用贝赛尔曲线进行轨迹平滑，可以使无人车辆在失去信号后，仍可以保持较为平滑的运行轨迹，提高了无人车辆的安全性。
附图说明
61.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
62.图1为本技术实施例提供的一种矿井无人车辆的路径规划的方法流程图；
63.图2为本技术实施例提供的动态障碍物层判断流程图；
64.图3为本技术实施例提供的一种矿井无人车辆的路径规划的设备示意图。
具体实施方式
65.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一
部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
66.近年来，随着科技的发展，无人驾驶汽车已经成为汽车研究领域的新热点和汽车未来发展的主流方向。在许多生产领域，无人驾驶汽车正发挥着越来越多的作用。
67.目前，发展煤矿矿井内无人驾驶车辆技术的重要瓶颈就是其路径规划，这也是无人驾驶技术当前研究的重点环节。国内外有关无人驾驶技术的路径规划研究都是在高速公路和城市道路，很少涉及到特殊地下环境的路径规划。与地面道路相比，地下矿井环境巷道结构更为复杂，这也给矿井内无人车辆的路径规划带来极大的难度。现有的路径规划技术，一般是先对地下巷道进行抽象简化，但该方法对地下巷道真实方向还原程度较低，难以规划出实际的最优路径。同时，该技术手段过度依赖于定位信息，在定位信号薄弱的地下巷道往往会出现路径规划失败的情况。
68.本技术实施例提供了一种矿井无人车辆的路径规划方法，以解决现有的矿井无人车辆路径规划还原程度较低、在定位信号差时路径规划失败的技术问题。
69.下面通过附图对本技术实施例提出的技术方案进行详细的说明。
70.图1为本技术实施例提供的一种矿井无人车辆的路径规划方法流程图。如图1所示，该方法主要包括以下步骤：
71.步骤101、实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据。
72.本技术实施例中，无人车辆车身上安装有若干激光雷达并连接有惯性导航装置，会实时扫描地下矿井环境状况，并向控制系统发送定位数据，然后通过相应的操作生成障碍物地图数据。
73.具体来说，障碍物地图数据使用栅格地图的形式来输出障碍物以及无人车辆运行信息。在栅格地图中，1表示障碍物，0表示可以通行的区域，地图中的每个像素点代表该栅格位置处于可通行或不可通行的状态。
74.障碍物地图分为两层，一层是基于激光雷达扫描的数据建立起来的先验地图层，先验地图层用于限制无人车辆的运行范围；第二层是动态障碍物层，它是由激光雷达实时扫描的点云数据判断的每个栅格对应的多个激光雷达的回波点。在动态障碍物层，若存在高度差的点数足够多，则确认该栅格是障碍物。
75.动态障碍物层的判断流程如图2所示，首先遍历每个栅格，判断落在栅格中的点云数目是否小于1，若是则设置该栅格为未知区域。若不是，则计算栅格内点云的最高高度与最低高度之差是否小于阈值，若小于阈值则设置该栅格为通行区域，若不是则设置该栅格为障碍物区域。
76.进一步地，将先验地图层和动态障碍物层通过位姿转换关系，进行融合后可以确定无人车辆的实时位置。具体来说，建立障碍物地图之后，根据距离对障碍物点进行聚类，提取具体的各个障碍物地图信息，同时对障碍物地图上的无法聚类的噪声散点进行过滤。
77.先验地图层可以通过距离变换建立先验路径拓扑地图，先验路径拓扑地图可以限定车辆行驶的基本路线，在备用算法模块及车辆定位信息失效时发挥作用，它是一张道路区域中线部分为1，其余部分为0的地图图片，以几何形式描述路网信息，在进行距离变换后，取图片中的峰脊线为拓扑路线。定位信息由激光雷达和惯性导航系统通过算法融合输出，发送的是车辆实时的姿态及车辆在整体环境中的位置。
78.步骤102、判断定位数据是否异常，并生成判断信息，基于判断信息，选择算法模块。
79.本技术实施例中，若定位数据正常，则调用主算法模块进行路径规划，首先，在主算法模块中，将获取到的经过处理后的定位信息作为起点。若定位信息消失，则调用备用算法模块进行路径规划。
80.步骤103、将定位数据以及障碍物地图数据输入算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息。
81.本技术实施例中，主算法模块使用改进的a*算法输出一条较为平滑的轨迹，该模块分为前后端，前端使用a*算法进行最优路径搜索，后端使用运动走廊膨胀和贝塞尔曲线融合的方式来进行轨迹优化。
82.进一步地，将所述定位数据以及障碍物地图数据融合为定位信息，确定所述定位信息的起点s，并将起点s放入开启列表。开启列表是一个存放等待检查的栅格的列表。然后确定所述起点s周围可到达的栅格，将所述起点周围可到达的栅格放入所述开启列表，并设置父栅格。从所述开启列表中删除所述起点s，并将所述起点s放入关闭列表。关闭列表中存放的是不需要检查的栅格。
83.计算各个所述起点周围可到达的栅格的f值，计算公式如下：
84.f＝g+h
85.其中，f为目标从初始状态到达目标状态所需要的最小代价估计，g表示从起点移动到指定栅格的移动消耗，h表示从指定的栅格移动到目标点的预计消耗。本技术实施例中，设置横向移动一个栅格消耗10，斜向移动一个栅格消耗14。
86.将开启列表中f值最低的栅格删除，放入关闭列表，检查所有起点可到达的栅格，重复查开启列表中f值最低的栅格，删除并放入关闭列表。
87.其中，检查起点所有临近并且可达的栅格时，障碍物和关闭列表中的栅格不考虑；如果这些栅格还不在“开启列表”中的话，将它们加入到“开启列表”，并且计算这些栅格的f值，并设置父栅格为a。
88.如果某相邻的栅格c已经在“开启列表”，计算新的路径从起点s到达栅格c，即经过a的路径判断是否需要更新：g值是否更低一点。如果新的g值更低，则修改父栅格为栅格，重新计算f值，h值不需要改变，因为栅格到达目标点的预计消耗是固定的。如果新的g值比较高，则说明新的路径消耗更高，则值不做改变，g值不变也不更新。
89.进一步地，继续从“开启列表”中出值最小的，从“开启列表”中删除，添加到“关闭列表”，再继续出周围可以到达的方块，如此循环。
90.当开启列表中出现目标方块时，说明路径已经到。
91.当开启列表中没有了数据，则说明没有合适路径。
92.步骤104、将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
93.在栅格地图中使用a*搜索到得到从起点到终点的安全区域通道，把安全区域通道进行膨胀，直到安全通道扩展到障碍物边界，进而得到硬约束的条件，即可通行通道，随后在硬约束条件的可通行通道内，进行轨迹优化。
94.首先进行的是安全区域通道的稀疏化处理，目的在于节省算力。为了得到比较稀
疏的安全区域通道，膨胀分为两步。一是基于前端得到的a*路径节点进行膨胀，已经被限定框覆盖的节点不予膨胀，这样优势在于不用再扩展冗余的限定框以及为了下一步的简化减少了很大的计算量。
95.二是对得到的限定框进一步简化，因为前一步得到的限定框仍然存在大量重叠的情况，对轨迹优化来说无疑是无用且消耗计算的，这里简化的核心思想是从当前限定框开始按照顺序到其不相交的限定框a，并将该限定框a的前一个限定框b保留下来，并删除从当前限定框到限定框b之间的所有限定框, 然后限定框a作为新的当前限定框继续删减。在得到稀疏且有效的硬约束条件且获得a*解出的最小到达路径后，随后利用贝赛尔曲线生成有界高阶的轨迹。
96.贝塞尔曲线是应用于二维图形的曲线。曲线由顶点和控制点组成，通过改变控制点坐标可以改变曲线的形状。轨迹优化问题即为获取在运动走廊限制范围内的a*路径点组成的凸多边的平滑轨迹，在本算法中使用多阶贝塞尔曲线来求解。一阶贝塞尔曲线是两点间的连续点，是一条线段；二阶贝塞尔曲线描述的是平滑两条线段的抛物线；三阶贝塞尔曲线用于平滑三条线段组成的不封闭四边形。a*的不规则路径经过轨迹平滑之后即可发布最终的轨迹给相应的控制系统。
97.本技术实施例中，当车辆的定位数据消失时，则调用备用算法模块进行轨迹规划。首先接收定位信息消失时无人车辆的位置信息以及预先建立的先验拓扑路径地图，先验路径拓扑地图实际上提供车辆应该行驶的路线，称为先验路径，其作用是限定车辆的运行轨迹及运行方向，是点的集合，其中的每个点距离两边障碍物距离均相等。为节省算力，该模块还需设定运算栅格范围x。备用算法模块接收到车体定位信息后，设定当前车体位置为路径规划起点，先验拓扑地图中的先验路径与方形运算栅格范围x的交点g即为路径规划的终点。
98.在获取起始点之后，执行分水岭算法求解路径。分水岭算法求解的路网拓扑地图包含多条路线，随后需要使用广度优先遍历方法求解最短路径。其中参考路线信息提取过程为：
99.在当前帧拓扑地图中，以拓扑曲线连接当前位置与目标位置，连接后的曲线为路线信息，常称为参考路径。当前位置为：车辆当前所在位置的定位信息。目标位置为：弗洛伊德算法计算出的全局路径中，位于当前位置前方与当前位置有确定距离的某个点。使用广度优先遍历算法，以拓扑曲线的点为基础进行路径遍历，输出最短参考路径作为规划路径。
100.本技术实施例中，系统接收规划好的路径，基于dwa(dynamic windowapproach,动态窗口法)算法给出一条无碰撞、且满足车辆动力学约束的平滑路径，然后将最终结果传输给执行机构。
101.本技术实施例提供的一种矿井无人车辆的路径规划的方法、设备及存储介质，通过判断车辆的定位数据是否异常，并利用不同的方式来为矿井无人车辆进行路径规划，解决了在矿井环境中无人车辆失去定位消息后，也能进行车辆路径规划，从而防止车辆发生危险或失控，提高了系统的稳定性和对环境的适应性。利用贝赛尔曲线进行轨迹平滑，可以使无人车辆在失去信号后，仍可以保持较为平滑的运行轨迹，提高了无人车辆的安全性。
102.以上是本技术实施例提供的一种矿井无人车辆的路径规划方法，基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种矿井无人车辆的路径规划设备，图3 为本技术实施例提
供的一种产品结构优化设备示意图，如图3所示，该设备主要包括：至少一个处理器301；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器302；其中，存储器302存储有可被至少一个处理器301执行的指令，指令被至少一个处理器301执行，以使至少一个处理器301能够完成：实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；
103.判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；
104.基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；
105.将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；
106.将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
107.除此之外，本技术实施例还提供了一种矿井无人车辆的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；
108.判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；
109.基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；
110.将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；
111.将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
112.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和 /或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/ 或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
113.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
114.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
115.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
116.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分
互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
117.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
118.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。
技术特征：
1.一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。2.根据权利要求1所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，实时接收矿井内障碍物地图数据，具体为：建立障碍物栅格地图；获取激光雷达扫描的数据，并建立先验地图层；其中，所述先验地图层用于限制所述无人车辆的运行范围；基于所述激光雷达实时扫描的点云数据，确定所述障碍物栅格地图上存在障碍物的栅格，建立动态障碍物层；将所述先验地图层以及所述动态障碍物层进行融合，以确定所述无人车辆在矿井中的实时位置。3.根据权利要求2所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，所述确定所述无人车辆在矿井中的实时位置，具体为：对障碍物点进行聚类，并对无法聚类的噪声散点进行过滤；基于距离变换建立先验路径拓扑地图；根据所述先验路径拓扑地图确定所述无人车辆实时的姿态。4.根据权利要求1所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，在所述基于所述判断信息，选择算法模块，具体包括：若所述定位数据正常，则调用主算法模块对所述定位数据以及所述障碍物地图数据进行处理，并生成路径规划消息；若所述定位数据异常，则调用备用算法模块对所述定位数据以及所述障碍物地图数据进行处理，并生成路径规划消息。5.根据权利要求1所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，基于主算法模块确定路径规划消息，具体为：将所述定位数据以及障碍物地图数据融合为定位信息，确定所述定位信息的起点，并将所述起点放入开启列表；确定所述起点周围可到达的栅格，将所述起点周围可到达的栅格放入所述开启列表，并设置父栅格；从所述开启列表中删除所述起点，并将所述起点放入关闭列表；计算各个所述起点周围可到达的栅格的f值，计算公式如下：f＝g+h其中，f为目标从初始状态到达目标状态所需要的最小代价估计，g表示从起点移动到
指定栅格的移动消耗，h表示从指定的栅格移动到目标点的预计消耗；将所述开启列表中f值最低的栅格删除，放入所述关闭列表；检查所有所述起点可到达的栅格；重复查所述开启列表中f值最低的栅格，删除并放入所述关闭列表。6.根据权利要求5所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，检查所有所述起点可到达的栅格，具体包括：确定所有所述起点可到达的栅格是否已放入所述开启列表中；若栅格不在所述开启列表，则将栅格放入所述开启列表；若栅格已经在所述开启列表中，则计算从起点到达栅格的路径。7.根据权利要求1所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑，具体为：在栅格地图中确定安全区域通道，并对所述安全区域通道进行膨胀；将所述安全通道扩展到障碍物边界，进而得到可通行通道；基于所述可通行通道，利用贝赛尔曲线生成有界高阶轨迹，然后使用多阶贝赛尔曲线求解，以得到最终平滑的轨迹。8.根据权利要求1所述的一种矿井无人车辆的路径规划方法，其特征在于，根据备用算法模块确定路径规划消息，具体为：接收定位信息消失时所述无人车辆的位置信息以及预先建立的先验拓扑路径地图；基于分水岭算法求解多条路径；利用广度优先遍历算法求解出多条路径中最短的一条，作为规划路径。9.一种矿井无人车辆的路径规划设备，其特征在于，所述设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。10.一种矿井无人车辆的路径规划的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据；判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息；基于所述判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；
将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。
技术总结
本申请公开了一种矿井无人车辆的路径规划方法，用以解决现有的矿井无人车辆路径规划还原程度较低、在定位信号差时路径规划失败的技术问题。方法包括：实时接收矿井内的定位数据以及障碍物地图数据，判断所述定位数据是否异常，并生成判断信息，选择算法模块；其中所述算法模块包括：主算法模块、备用算法模块；将所述定位数据以及所述障碍物地图数据输入所述算法模块进行路径规划，以得到路径规划消息；将所述路径规划消息通过贝赛尔曲线进行轨迹平滑后，传送给所述无人车辆的执行机构。解决了在矿井环境中无人车辆失去定位消息后，也能根据备用的算法模块进行车辆路径规划，从而防止车辆发生危险或失控，提高了系统的稳定性和对环境的适应性。对环境的适应性。对环境的适应性。
