不确定性感知轨迹规划：在行星探测车可通行性预测中运用不确定性量化与传播附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在行星探测任务中，行星探测车的安全、高效行驶至关重要，而可通行性预测是其顺利运行的关键环节。然而，行星表面环境复杂多变，存在着诸多不确定性因素，如地形测量误差、传感器噪声、环境动态变化等，这些因素会严重影响可通行性预测的准确性。因此，将不确定性量化与传播融入到轨迹规划中，形成不确定性感知轨迹规划，对于提高行星探测车在复杂环境下的适应能力和任务成功率具有重要意义。

不确定性量化

不确定性量化是对影响可通行性预测的各种不确定性因素进行识别、描述和度量的过程。

• 地形测量误差：行星探测车通过遥感设备或激光雷达等获取地形数据，但测量过程中会受到设备精度、距离等因素的影响，产生误差。可以采用概率分布模型，如高斯分布，来描述这种误差的不确定性。通过对历史测量数据的分析和拟合，确定概率分布的参数，从而量化地形测量误差的大小和范围。

• 传感器噪声：探测车搭载的各种传感器，如加速度计、陀螺仪等，在采集数据时会受到噪声的干扰。这些噪声通常具有随机性和不确定性，可以通过信号处理技术，如滤波等，对传感器数据进行分析，建立噪声模型，量化噪声的强度和特性。

• 环境动态变化：行星表面的环境可能会随时间发生变化，如沙尘暴、温度变化等，这些变化会影响地形的可通行性。由于环境变化的复杂性和不可预测性，很难用精确的数学模型来描述，但可以通过对历史环境数据的统计分析，确定环境变化的概率和影响程度，从而量化其不确定性。

不确定性传播

不确定性传播是研究不确定性因素在可通行性预测和轨迹规划过程中的传递和演化规律。

• 在可通行性预测中的传播：当已知地形测量误差、传感器噪声等不确定性因素的量化结果后，这些不确定性会通过可通行性预测模型传递到预测结果中。例如，在基于地形数据的可通行性评估中，地形高度的测量误差会导致坡度、粗糙度等评估指标的不确定性，进而影响可通行性的判断。可以采用蒙特卡洛模拟方法，通过大量的随机抽样，模拟不确定性因素的变化，进而得到可通行性预测结果的概率分布，了解预测结果的不确定性范围。

• 在轨迹规划中的传播：轨迹规划需要根据可通行性预测结果来确定探测车的行驶路径。由于可通行性预测结果存在不确定性，这种不确定性会影响轨迹规划的合理性和安全性。在轨迹规划过程中，需要考虑不确定性的传播，使得规划出的轨迹具有一定的鲁棒性。例如，在基于优化的轨迹规划中，可以将不确定性因素作为约束条件，通过优化算法求解出在不同不确定性情况下都能保证探测车安全行驶的轨迹。

不确定性感知轨迹规划的应用

• 提高轨迹的安全性：通过不确定性量化与传播，能够了解可通行性预测结果的不确定性范围，在轨迹规划时可以避开那些不确定性较高、可能存在危险的区域，选择更加安全可靠的路径。例如，对于可通行性预测结果中不确定性较大的地形，规划轨迹时尽量绕开，减少探测车陷入困境的风险。

• 增强任务的适应性：行星表面环境的不确定性会导致可通行性随时发生变化，不确定性感知轨迹规划能够实时地根据不确定性的传播结果调整轨迹。当探测车在行驶过程中发现实际环境与预测结果存在较大偏差时，可以基于新的不确定性信息重新规划轨迹，使探测车能够适应环境的变化，保证任务的顺利进行。

• 优化资源的利用：在轨迹规划中考虑不确定性因素，可以合理安排探测车的能源消耗和行驶时间。通过对不同轨迹的不确定性分析，选择在满足安全性要求的前提下，能源消耗最少、行驶时间最短的轨迹，提高探测车的任务效率。

未来发展方向

• 更精确的不确定性量化模型：随着探测技术的不断发展，需要建立更加精确的不确定性量化模型，以更好地描述各种复杂的不确定性因素。例如，结合深度学习等方法，利用大量的实测数据训练模型，提高对不确定性因素的识别和度量精度。

• 高效的不确定性传播算法：目前的不确定性传播方法在计算效率上还存在一定的不足，难以满足实时轨迹规划的需求。未来需要研究更加高效的传播算法，减少计算量，提高不确定性传播的速度，使不确定性感知轨迹规划能够实时应用于探测车的实际行驶中。

• 多目标优化的轨迹规划：在不确定性感知轨迹规划中，不仅要考虑轨迹的安全性，还要兼顾行驶时间、能源消耗等多个目标。未来需要研究多目标优化算法，在满足各种约束条件的前提下，找到最优的轨迹方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高群森.面向无人方程式赛车的道路感知和轨迹规划算法研究[D].长安大学,2023.

[2] 刘延斌,金光,张炜.基于MATLAB轨迹规划的模型建立与数值仿真[J].计算机仿真, 2004, 21(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2004.01.023.

[3] 江浩斌,施凯津,华一丁,等.基于hp自适应伪谱法的智能汽车紧急变道轨迹规划与优化[J].中国公路学报, 2019, 32(6).

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