DARPA Grand挑战赛Overbot的软硬件架构，轨迹规划和车辆控制

原文标题： Trajectory Generation and Control Methodology for an Autonomous Ground Vehicle

论文来源： Autonomous Systems Laboratory, Computer Engineering Department, University of California, SantaCruz

摘要

这篇文章用的车辆是Overbot，该车原来是设计用来参加DARPA Grand挑战赛的，后来被改装成无人车研究的平台。这样一个完整的平台考虑到了新算法的开发和验证，执行器和传感器与现有框架的融合。本文描述了一下软硬件的交互，提出了一种在复杂障碍物情形下寻找基于曲线spline-based路径的方法。总共测试了多种控制方法，路径规划和控制在600米的道路上得到了验证。

Nomenclature术语

1 OVERBOT介绍

硅谷工程师在2004和2005年参加DARPA Grand挑战赛的时候设计制造的，但是Overbot没有完成任意一场比赛，2005年被捐赠给加利福利亚大学的无人系统实验室。

Overbot是一辆完全自主的无人车，可以跟随一系列GPS轨迹点，车辆被设计成遍历每一个路径点，并且在走直线的时候保持在一定的拐弯半径中，最终避让所有的障碍物。为了完成这个任务，车辆配备了各种传感器，执行器和定制的软件来导航，在无人驾驶中，车辆完全自主无需任何的人为输入信息。

1.1 硬件架构

车辆可以在山区或者岩石地形中运行，速度可以达到40mph，并且能翻越大型障碍物。

车顶安装了拥有180度环视的红外线激光雷达，随着射线beam旋转就能计算出出距离。在Overbot上面，激光雷达被安装在一个定制的万向接头mount上，这样就能让激光雷达扫描到地面得到地形图。万向接头是由伺服servo电机驱动的，可以根据车辆姿态进行俯仰调整，另外Overbot还配备了彩色相机，ccd相机（659*494分辨率resolution），摄像头安装和激光类似，非常适合获取地形terrain。

Crossbow AHRS 400CB-200是一个姿态attitude和朝向heading参考系统，包含了3轴加速度计，罗盘rate gyro，和一个3轴磁力计magnetometer。通过融合这些测量单元，就能估计出横滚角roll，俯仰角pitch，和旋转角yaw，同时得到对应的变化率。精度方面，俯仰和横滚精度是±2.5度，旋转角精度是±4度，但在实际中受噪声影响susceptible特别大。

为了让车辆从一个位置自主地到达另一个位置，非常有必要得到一个车辆位置的精确测量。Overbot依赖于Novatel家的GPS设备，使用差分differential corrections纠正使得定位误差在0.1米之内。

在Overbot地盘chassis上，使用伽利略运动Galil motion控制器来控制转向，油门，刹车和换挡shifting。工业伺服电机旋转方向盘连杆steering shaft，而原本的方向盘齿轮依然被用来控制车辆。一个修正的巡航控制单元来操作油门，一个螺旋传动screw drive和线缆驱动actuate车辆的刹车踏板……（现在不都是线控了嘛，太low了）

所有的子系统都被以太网和一系列路由器连接，所有的通信都通过设备与设备之间的UDP协议user datagram protocol包裹进行通信。

1.2 软件架构

Overbot在一个装有单核奔腾Single Pentium处理器的片上电脑onboard上运行，机器通过在QNX实时操作系统上运行软件来控制车辆。这个软件被分为几个处理线程，每一个线程都服务于一个不同的任务，几个进程在一起定义了传感器的信息输入，并且在尾部定义了执行器的输出，每个线程都代表一个服务，一般情况下只和自己上下级的进程进行通讯。

GPSINS Server

最顶层的软件架构是GPSINS进程server，在Novatel GPS接收器和Omnistar High Performance subscription的加持下，定位精度可以达到分米decimeter级别。惯导结合使用卡尔曼滤波可以达到60hz的计算速度，最后GPS接收器和AHRS惯导共同提供了车辆的位置和方位信息。

Map Server

视觉部分的计数都在Map Server中实现，首先使用laser range finder来监视环境并寻找障碍物，将激光雷达的倾角和车辆的位置以及方位进行对比，就能表示出物理环境中的测量点。随着车辆前进，激光雷达不断地扫描地面，这些点累积起来，就能代表物体的表面并最终得到对障碍物的定义。所有的障碍物最终都被投射到地面并创建一个二维的，离散的地图。

Move Server

根据GPSINS的数据，规划出一条到达期望目的地的路径，Move Server主要部分是车辆的动力学和误差检测，总的来说，Move Server努力使车辆在遵循车速限制的条件下，保持速度尽可能快。一些简单的动力学限制可以用方位信息计算出来，动力学主要根据曲率和地形的不同来限制车辆的速度。最后，速度，转向和曲率信息都被计算出来，并分发到对应的速度和方向模块中。

Speed Server

主要是处理硬件运动限制，控制油门，刹车和方向盘，从Move Server接受指令，并转换到执行器来改变速度，加速度和方向盘转角。

Direction Server

接受Move Server的指令，并发送给硬件控制器。

注： 这一段作者的写作思路非常混乱，非常没有条理性，我的理解可能也存在问题。

2 Path Planning

Overbot是被设计跟随一系列路径点的，这些点描述了车辆的理想nominal路径。每一个点都必须被顺序遍历，同时还要维持在理想路径的最大误差范围maximum radius内。这个距离定义了一个关于路径的长廊corridor about path，限制了车辆允许占据的空间。在每个离散时间点中，轨迹都利用车辆的当前位置和方位，通过定义好的长廊corridor（应该翻译成可行空间？）和障碍物地图obstacle map规划出轨迹Trajectory。

接下来介绍两种路径规划path planning技巧

2.1 Arc Based Paths基于圆弧的路径

符号	含义
$W_{Goal}^{GPS}$	目标点位置
$W_V^{GPS}$	车辆当前所在点位置
θ V \theta_{V} θ