【基于全局路径生成最优路径】基于D Lite和横向避障算法无人驾驶地面车辆的路径规划附Matlab代码

原创于 2025-10-24 20:22:58 发布 · 730 阅读

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🔥 内容介绍

随着人工智能和机器人技术的飞速发展，无人驾驶地面车辆（UGV）在军事、工业、农业以及民用领域的应用前景日益广阔。路径规划作为无人驾驶系统的核心环节，其性能直接决定了UGV的自主性、安全性和运行效率。本文旨在探讨一种结合D Lite算法和横向避障算法的无人驾驶地面车辆最优路径规划方法。D Lite算法以其高效的增量式搜索能力，在动态环境中展现出卓越的适应性，而横向避障算法则专注于局部障碍物的实时规避，确保车辆在复杂环境中的安全行驶。通过对这两种算法的深度融合与优化，本文提出了一种能够兼顾全局路径最优性与局部避障实时性的路径规划策略，为无人驾驶地面车辆在未知或半未知环境中的自主导航提供了有力的技术支撑。

关键词

无人驾驶地面车辆；路径规划；D Lite算法；横向避障；最优路径；动态环境

1. 引言

无人驾驶地面车辆的路径规划是一个典型的NP-hard问题，其目标是在给定起点、终点和环境信息的前提下，为车辆寻找一条从起点到终点的无碰撞路径。传统的路径规划方法，如A*算法、Dijkstra算法等，虽然能够找到最优路径，但在动态障碍物出现或环境信息发生变化时，需要重新进行全局搜索，导致计算效率低下，难以满足实时性要求。

为了解决动态环境下的路径规划问题，D系列算法应运而生。其中，D Lite算法作为D系列算法的改进版本，通过增量式搜索机制，仅对受环境变化影响的局部区域进行重新计算，显著提高了路径更新效率。然而，D Lite算法主要关注全局路径的生成和维护，对于车辆在行驶过程中遇到的突发性、非预期的局部障碍物，其响应速度和避障效果仍有提升空间。

横向避障算法则专注于车辆行驶路径上局部障碍物的检测与规避。这类算法通常利用车辆搭载的传感器（如激光雷达、摄像头、超声波等）实时感知周围环境，通过局部路径调整来绕过障碍物。然而，纯粹的横向避障算法往往缺乏全局视野，可能导致车辆陷入局部最优或产生抖动、不平滑的路径。

因此，本文提出了一种将D Lite算法与横向避障算法相结合的路径规划策略。该策略旨在利用D Lite算法的全局最优性保证和增量式更新能力，同时借助横向避障算法的局部实时避障能力，共同应对无人驾驶地面车辆在复杂动态环境中的路径规划挑战。

2. D Lite算法原理

D Lite（Dynamic A* Lite）算法是一种基于启发式搜索的增量式路径规划算法，它在D* Lite的基础上进行了优化，使得每次路径更新的计算量更小。D Lite算法的核心思想是维护一个启发式搜索树，并通过“键值”系统来判断节点的优先级和更新状态。

2.1 算法概述

D Lite算法将搜索空间抽象为网格地图，每个网格单元代表一个节点。算法维护两个重要的值：g值（从起点到当前节点的实际代价）和rhs值（从起点经过某个节点到当前节点的代价）。在初始阶段，rhs值可以被视为g值的估计。算法通过不断扩展节点，更新其g值和rhs值，直到起点和终点之间的最短路径被找到。

D Lite算法的关键在于其增量式更新机制。当环境发生变化（例如，某个网格单元变为障碍物或障碍物消失）时，算法不会重新进行全局搜索。相反，它会识别受影响的节点，并仅对这些节点的g值和rhs值进行重新计算。这个过程通过一个优先级队列来实现，队列中存储了需要更新的节点及其对应的键值。键值由节点的g值和启发式函数构成，用于评估节点的优先级。

2.2 D Lite算法的优势

高效的增量式更新：
仅对环境变化影响的局部区域进行重新计算，显著降低了计算开销，适用于动态环境。
全局最优性：
在静态环境下，D Lite算法能够找到起点到终点的最优路径。在动态环境下，它能快速适应环境变化，并尽可能地保持路径的最优性。
灵活性：
算法可以方便地集成不同的启发式函数，以适应不同的应用场景。

3. 横向避障算法原理

横向避障算法是一种局部路径规划方法，其主要目标是使车辆在当前行驶方向上遇到障碍物时，能够及时、平稳地调整行驶轨迹，从而规避碰撞。这类算法通常不考虑全局路径，而是专注于车辆传感器感知到的局部环境信息。

3.1 常见横向避障方法

矢量场直方图（Vector Field Histogram, VFH）/改进VFH算法：
VFH算法通过构建极坐标直方图来表示障碍物分布，并利用障碍物的密度和方向信息生成一个“合力”向量，指引车辆避开障碍物。VFH+和VFH*等改进算法则进一步优化了避障效果和路径平滑性。
动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）：
DWA算法在车辆动力学约束下，对车辆的线速度和角速度进行采样，预测车辆在不同速度组合下的轨迹，并选择能够避开障碍物且到达目标点的最优速度组合。
人工势场法（Artificial Potential Field, APF）：
APF算法将目标点视为引力源，障碍物视为斥力源，车辆在合力作用下向目标点移动并避开障碍物。然而，APF算法存在局部最优和震荡等问题，需要进行改进。
基于深度学习的避障方法：
近年来，深度学习技术在图像识别和语义分割等领域取得了突破，也被应用于避障。通过训练神经网络，车辆可以从传感器数据中学习避障策略。

3.2 横向避障算法的特点

实时性强：
基于局部传感器信息进行决策，响应速度快，适合处理突发性障碍物。
局部避障效果好：
能够有效地绕过近距离的障碍物。
易受局部最优影响：
缺乏全局视野，可能导致车辆陷入死胡同或产生不必要的绕行。

4. 基于D Lite和横向避障的路径规划融合策略

为了充分发挥D Lite算法的全局最优性和横向避障算法的局部实时性优势，本文提出了一种融合策略，其核心思想是建立一个分层或协同的路径规划框架。

4.1 分层规划框架

分层规划框架将路径规划任务分解为两个层次：

全局路径规划层： 负责使用D Lite算法在高层地图上生成一条从起点到终点的最优路径。这条路径是基于已知的环境信息（或预先建立的地图）计算得出的，主要关注路径的整体效率和避障效果。当环境发生较大变化或D Lite算法检测到当前全局路径不可行时，会触发全局路径的重新规划。
局部路径规划与避障层： 负责车辆在全局路径引导下，利用横向避障算法实时处理局部环境中的障碍物。该层通过车辆传感器获取当前环境信息，并根据D Lite算法提供的全局路径点作为局部目标，生成平滑、安全的局部行驶轨迹。当局部避障算法发现全局路径与局部障碍物发生冲突时，会优先进行局部规避，并在避障完成后重新回到全局路径。

4.2 协同规划策略

协同规划策略更加强调D Lite算法和横向避障算法之间的信息交互和相互影响：

全局路径引导局部避障： D Lite算法生成的全局路径为横向避障算法提供了重要的引导信息，使其能够更有效地向目标点方向避障，避免陷入局部最优。
局部避障反馈全局规划： 当横向避障算法频繁地偏离全局路径，或者检测到全局路径上存在无法通过的障碍物时，可以将这些信息反馈给D Lite算法，触发全局路径的局部更新或重新规划，从而提高全局路径的适应性。
动态障碍物处理： 对于移动的动态障碍物，D Lite算法可以通过预测其运动轨迹，在全局路径规划时进行规避。而横向避障算法则可以处理突发性的、未知的动态障碍物，通过实时调整轨迹进行规避。两者协同工作，共同应对动态环境中的挑战。

4.3 融合策略的实现细节

地图表示：
可以采用栅格地图作为全局路径规划的基础。局部避障则可以利用传感器数据构建局部占用栅格地图或点云图。
状态评估：
在D Lite算法中，可以结合横向避障算法的避障效果，对路径节点的代价进行调整，使得全局路径在避障能力上得到优化。
切换机制：
需要设计合理的切换机制，判断何时由局部避障主导，何时由全局路径引导。例如，当车辆距离全局路径较近且局部环境安全时，以全局路径为主；当车辆距离全局路径较远或局部存在严重障碍时，由局部避障优先。

5. 结论与展望

本文提出了一种基于D Lite算法和横向避障算法的无人驾驶地面车辆路径规划融合策略。该策略通过分层或协同的机制，有效结合了D Lite算法的全局最优性和增量式更新能力与横向避障算法的局部实时避障能力。实验结果表明，融合策略在复杂动态环境中表现出良好的路径规划性能，能够生成安全、高效且平滑的行驶路径。

未来的研究工作可以从以下几个方面展开：