基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在智能交通与自动驾驶技术快速发展的背景下，无人地面车辆（Unmanned Ground Vehicle, UGV）已广泛应用于物流运输、城市通勤、特种作业等领域。UGV 行驶过程中，需在预设的全局路径基础上，应对突发障碍物（如行人横穿、抛洒物、故障车辆），通过横向避让确保行驶安全。横向避让路径规划作为 UGV 动态避障的核心技术，需满足安全性（与障碍物保持安全距离）、平滑性（避免剧烈转向导致车辆失稳）、实时性（快速生成避让路径）与兼容性（避让后能重新回归全局路径）四大核心需求。

传统横向避让路径规划方法如人工势场法、A* 算法等，存在易陷入局部最优（如多障碍物场景下的 “势场陷阱”）、路径平滑性差（折线型路径需额外平滑处理）、对动态障碍物适应性不足等问题。蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为一种启发式智能优化算法，模拟自然界蚂蚁觅食的路径寻优机制，具有分布式寻优、鲁棒性强、易处理多约束问题的优势，能在复杂环境中快速搜索到全局最优或次优路径，且生成的路径天然具备平滑性，无需额外后处理。

将蚂蚁算法应用于基于全局路径的 UGV 横向避让路径规划，可充分利用其寻优特性，在全局路径约束下，快速生成满足安全、平滑、实时需求的避让路径，同时确保避让后能精准回归全局路径。该研究对提升 UGV 在复杂交通环境中的动态避障能力、保障行驶安全具有重要的理论意义与实际应用价值。

二、相关基础理论

（一）无人地面车辆横向避让路径规划核心需求与约束

1. 核心需求

• 安全性：避让路径需与障碍物保持最小安全距离（根据 UGV 尺寸与行驶速度确定，通常为 0.5-1.5m），同时避免与道路边界（如路缘石、护栏）碰撞；

• 平滑性：路径曲率变化需连续且平缓，满足 UGV 转向系统物理约束（如最大转向角≤30°，转向角速度≤10°/s），避免车辆侧翻或失稳；

• 实时性：从检测到障碍物到生成避让路径的时间≤0.5s，适应动态障碍物（如行人、非机动车）的运动特性；

• 兼容性：避让路径起点与终点需与全局路径平滑衔接，避免避让后出现路径突变，确保 UGV 能平稳回归全局路径。

1. 关键约束

• 运动学约束：UGV 作为轮式移动机器人，需满足非完整约束（无法实现横向瞬时平移），路径需符合车辆运动学模型（如阿克曼转向模型），曲率半径≥最小转弯半径（通常为 3-8m）；

• 环境约束：需考虑道路拓扑（如单车道、多车道）、交通规则（如禁止逆向行驶），避让路径不得超出道路可行区域；

• 动力学约束：路径需匹配 UGV 动力性能，如横向加速度≤0.8g（g 为重力加速度），避免轮胎打滑。

（二）全局路径与横向避让路径的协同关系

全局路径是 UGV 从起点到终点的预设行驶轨迹（如通过路径规划算法在电子地图中生成），通常为平滑的参考线；横向避让路径是在全局路径基础上，因障碍物阻挡而生成的局部偏离轨迹，二者需满足 “衔接 - 避让 - 回归” 的协同逻辑：

1. 衔接阶段：避让路径起点需与 UGV 检测到障碍物时的当前位置（全局路径上的点）重合，且起点处的路径曲率、航向角与全局路径一致，确保平稳切入避让路径；

1. 避让阶段：路径需向远离障碍物的横向方向偏移，在避开障碍物的同时，尽量缩短横向偏移距离（减少对其他车道交通的影响）；

1. 回归阶段：避让路径终点需与全局路径上的后续点（障碍物后方安全区域）平滑衔接，终点处的曲率、航向角与全局路径一致，确保 UGV 能平稳回归全局路径。

（三）路径生成与优化流程

基于改进蚂蚁算法的 UGV 横向避让路径规划流程分为 “路径搜索 - 路径筛选 - 路径平滑 - 路径跟踪” 四步：

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 罗诚.无人机路径规划算法研究[D].复旦大学,2010.

[2] 曹园山,成月,郑鹏,等.基于多约束的改进RRT*算法三维全局路径规划研究[J].舰船科学技术, 2024, 46(8):14-18.DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2024.08.003.

[3] 朱文亮,黄天意.基于改进A^(*)算法的无人船全局路径规划的研究[J].科学技术创新, 2023(1):213-216.

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