太阳能无人驾驶车辆路径规划与能源管理的集成

在能源日益紧张的今天，太阳能无人驾驶车辆倍受关注。希望太阳能无人驾驶车辆尽可能地减少能源消耗，延长工作时间。目前，已经提出能源效率路径规划管理、不同路径下节约能源消耗管理等策略，用以延长太阳能无人驾驶车辆的工作时间。这些策略通常是将接收到的太阳能分配给电动机，以保证电动机的功率，多余的则对备用电池进行充电。但这些策略没有考虑车辆执行任务所具有的长期性，当车辆行驶在太阳能辐射不均匀的地区时，不能建立精确的太阳能辐射量估测模型，因而不能保证对车辆的持续操作，也就无法实现对车辆全局性能的优化。针对此问题，提出基于集成路径规划算法和能源管理策略来解决上述问题的方法。

为保证车辆的持续行驶及对车辆全局性能的优化，必须使太阳能无人驾驶车辆所收集的能量大于或等于车辆所消耗的能量。同时，完成指定任务所用的时间最短。对太阳能无人驾驶车辆进行简要介绍，指出太阳能无人驾驶车辆的运动形式可以分为3类：直线行驶、顺时针旋转和逆时针旋转。其运动曲线也由相应的3种形式组成。给出车辆每种运动类型的特征，以及利用积分函数计算各段能量消耗的方程。给出路径规划策略以及太阳能收集模型。其中，利用粒子群优化算法对规划后的路径进行了优化，由于常规的粒子群优化算法易陷入局部极小点且搜索精度不高，因此对该算法进行了改进。在建立太阳能收集模型时，首先建立一个标量场评估离散位置处的太阳能辐射密度，之后依据太阳能辐射密度建立太阳能收集模型。在太阳能净能量变化已知的基础上，对路径规划算法与能源管理策略进行集成。路径规划尽量在太阳能辐射密度高的区域，此时降低车速以储存更多的太阳能；在辐射密度低的区域，提高车速以缩短行驶时间。通过仿真和实车试验对所建集成模型及优化策略进行验证。其中，实车试验在室内可控环境下进行，采用高压钠灯代替太阳能。

Adam Kaplan et al. International Conference on Robotics and Automation, Seattle-May 26-30, 2015.

编译：王维