公开(公告)号：CN115454083A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211170487.9

申请日：2022-09-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 张卫波 ,  黄晓军 ,  封士宇 ,  温珍林 ,  黄赐坤

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提出一种基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法，先对地图内的障碍物进行处理，包括安全距离设定和障碍物填充，然后利用快速扩展随机树算法对已处理的地图进行初步规划，其中，提出模仿植物生长的趋光性的仿生设计。以无障碍物最远的规则取得局部目标点，进一步采用动态窗口法以局部目标点为指引向其运行，当智能车到达局部目标点一定范围内时，转而向下一个目标点运行，循环上述步骤，直到到达最终的全局目标点。应用本技术方案可实现将无人车的运动学约束融入到路径规划过程中，使算法规划出的路径符合无人车的行驶要求。

公开(公告)号：CN115435775A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211163166.6

申请日：2022-09-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 张卫波 ,  温珍林 ,  黄晓军 ,  黄赐坤 ,  封士宇

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/16 ,  G01C21/20 ,  G06T7/277 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于拓展卡尔曼滤波的多传感器融合SLAM方法，针对走廊相似场景下，激光SLAM算法由于观测数据的相似性，算法性能将严重劣化，甚至完全失效的问题，本发明将里程计和IMU的数据进行预处理，通过拓展卡尔曼滤波将两者的位姿信息融合，作为激光雷达扫描匹配更精确的迭代初始位姿；为验证本算法的性能，在Melodic版本的ROS(Robot Operating System)搭建了Gazebo仿真实验环境，通过仿真实验对比，验证了算法的鲁棒性和有效性。

公开(公告)号：CN113608531A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110842405.X

申请日：2021-07-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 张卫波 ,  黄绍斌 ,  陈慧鸿 ,  黄志鹏 ,  罗星 ,  封士宇

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明涉及一种基于安全A*引导点的动态窗口的无人车实时全局路径规划方法，首先在A＊算法的基础上提出了节点安全扩展策略以及路径节点二次优化方法，称之为安全A*算法，运用安全A*算法快速找出最优的安全虚拟目标点；第二，以上述的虚拟目标点作为动态窗口法的局部目标，进行速度采样，实现路径规划与避障，并在MATLAB环境下进行仿真，结果表明无人车可以在全局路径的引领下，安全平稳的避开障碍物，验证了本发明方法的安全性和稳定性。