SVM-RANSAC路径规划算法在非结构化道路环境的应用

"一种基于SVM-RANSAC的路径规划算法，诸葛程晨，唐振民。该算法针对非结构化道路环境下地面自主车辆（UGV）的路径规划问题，利用非线性支持向量机（SVM）和随机样本一致性算法（RANSAC）进行路径规划。首先，通过SVM在栅格地图上识别安全路径，接着RANSAC在多帧投影数据上提取路径并用三次多项式描述道路曲率。然后，在RANSAC路径上选择控制点，采用贝塞尔曲线拟合最终路径。这种方法解决了非结构化道路中依赖视觉传感器进行路径规划的难题，并通过实车试验验证了其有效性和准确性。" 详细说明： 路径规划是机器人自主导航的关键技术之一，特别是在非结构化道路环境中，如越野或未铺设的道路，这种环境通常具有复杂性和不确定性。传统的视觉传感器在这些条件下可能难以提供可靠的导航信息。本文提出的算法结合了距离传感器的数据，提高了在非结构化道路中的路径规划能力。 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习模型，尤其在处理非线性问题时表现出色。在本研究中，非线性SVM被用来在栅格地图上进行分类，识别出安全路径。通过这种方式，可以创建一个表示车辆可行驶区域的模型，避免障碍物和其他危险区域。 随机样本一致性算法（RANSAC）是一种常用的去噪声和识别基本几何模型的算法。在路径规划中，RANSAC用于从多帧投影数据中提取出稳定的路径线索，去除异常值和噪声。提取的路径用三次多项式来描述，这有助于计算道路的曲率，对于车辆动态控制至关重要。 接下来，根据无人地面车辆（UGV）的状态，在RANSAC提取的路径上选择控制点。贝塞尔曲线是一种平滑曲线生成方法，能够确保路径的连续性和光滑性。控制点的选取和贝塞尔曲线的拟合使得车辆能够按照预设的平滑路径行驶，同时适应道路的变化。 实车试验验证了该算法的有效性和正确性，证明了在非结构化道路环境下，结合SVM和RANSAC的路径规划策略能够克服视觉传感器的局限性，为UGV提供可靠和适应性强的导航解决方案。这种方法对于无人车辆在复杂环境中的应用具有重要意义，如搜索与救援、农业自动化或军事任务等场景。