【路径规划】一种越野环境下车辆驾驶风险规避运动规划算法附Matlab代码

Matlab前程算法屋

于 2025-07-28 11:08:22 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

越野环境相较于常规道路环境，具有地形复杂多变、不确定性因素多等特点，这对车辆的运动规划提出了极高的挑战。在越野驾驶中，车辆可能遭遇诸如陡坡、深坑、巨石、松软沙地以及狭窄沟壑等多种障碍，一旦规划不当，极易引发安全事故，造成车辆损坏甚至人员伤亡。因此，设计一种能够精准识别越野环境风险，并据此规划出安全、可行路径的运动规划算法具有重要的现实意义。

二、越野环境特征分析

（一）地形多样性

越野环境包含多种复杂地形，如起伏的山丘、陡峭的斜坡、泥泞的沼泽地以及布满碎石的路段等。这些地形会对车辆的行驶产生不同程度的影响，例如，陡坡可能导致车辆动力不足或失控下滑，沼泽地容易使车辆陷入其中，而碎石路段则可能损坏车辆轮胎并影响行驶稳定性。

（二）障碍物复杂性

越野区域存在大量的自然和人为障碍物。自然障碍物包括树木、巨石、河流等，其形状、位置和尺寸各不相同，且难以提前精确预测。人为障碍物可能有废弃的车辆、临时设置的路障等。此外，障碍物之间的分布也较为杂乱，增加了车辆避障的难度。

（三）环境不确定性

越野环境的天气条件变化迅速，可能从晴天突然转变为暴雨，导致路面湿滑，摩擦力减小，影响车辆的操控性能。同时，光照条件也可能因地形遮挡或时间变化而产生较大差异，影响驾驶员或传感器对环境的感知。

三、风险评估模型构建

（一）地形风险评估

坡度风险：根据车辆的动力性能和爬坡能力，设定不同坡度对应的风险等级。例如，当坡度超过一定角度（如 30°）时，车辆爬坡难度急剧增加，风险等级设为高；坡度在 15° - 30° 之间，风险等级为中；小于 15° 的坡度，风险等级为低。

粗糙度风险：通过分析地形表面的粗糙度，如沙地、草地、岩石地等，评估车辆行驶的稳定性。沙地等松软地面容易使车辆陷车，风险等级较高；草地相对较为平稳，风险等级较低；而布满尖锐岩石的地面可能损坏车辆底盘和轮胎，风险等级也较高。

（二）障碍物风险评估

距离风险：计算车辆与障碍物之间的距离，距离越近，发生碰撞的风险越高。当距离小于车辆的安全制动距离时，风险等级设为高；在安全制动距离和一定预警距离之间，风险等级为中；大于预警距离时，风险等级为低。

尺寸和形状风险：考虑障碍物的尺寸大小和形状特征。大型障碍物（如巨石）对车辆行驶路径的限制较大，风险等级高；而小型障碍物（如小石块）在车辆可跨越范围内时，风险等级相对较低。形状不规则的障碍物可能增加车辆避障的难度，相应提高其风险等级。

（三）环境因素风险评估

天气风险：在雨天，路面湿滑，车辆制动距离增加，风险等级提高；在沙尘天气中，能见度降低，影响驾驶员视线和传感器性能，风险等级也相应提升。

光照风险：在夜间或光线昏暗的区域，如山谷底部、茂密树林中，车辆的视觉感知系统性能下降，风险等级较高；而在阳光充足的环境下，风险等级较低。

综合以上地形、障碍物和环境因素的风险评估结果，构建一个全面的风险评估矩阵，为后续的运动规划提供依据。

四、运动规划算法设计

（一）全局路径规划

基于改进 A * 算法：传统的 A * 算法在搜索路径时，通常采用曼哈顿距离或欧几里得距离作为启发函数。在越野环境中，考虑到地形和障碍物的复杂性，对启发函数进行改进，引入风险评估因素。例如，将车辆当前位置到目标位置的直线距离与路径上所经过区域的风险值总和相结合，作为新的启发函数值。这样，算法在搜索路径时会优先选择风险较低的区域，提高路径的安全性。

构建环境地图：利用车载传感器（如激光雷达、摄像头等）获取周围环境信息，并构建二维或三维的环境地图。地图中不仅包含地形的高度信息，还标注出障碍物的位置和类型。在地图上划分网格，每个网格对应一个风险值，通过风险评估模型计算得到。A * 算法在这个带有风险值的地图上进行搜索，寻找从起始点到目标点的全局最优路径。

（二）局部路径规划

基于动态窗口法（DWA）的改进：DWA 算法通过在车辆当前位置的可行速度和转向范围内生成一系列轨迹，然后根据目标函数对这些轨迹进行评估，选择最优轨迹作为车辆的行驶路径。在越野环境下，对 DWA 算法的目标函数进行改进，除了考虑车辆到目标点的距离、轨迹的平滑度等因素外，重点加入风险评估因素。即计算每条轨迹上所经过区域的风险值总和，将其作为目标函数的一部分。这样，车辆在局部路径规划时能够实时避开高风险区域。

实时避障：当车辆在行驶过程中检测到新出现的障碍物或风险区域时，局部路径规划模块迅速启动。通过对车辆当前状态（速度、位置、方向等）的实时监测，结合环境地图和风险评估信息，利用改进的 DWA 算法重新规划路径，使车辆能够及时避开障碍物，确保行驶安全。

（三）路径优化

平滑处理：对全局和局部路径规划得到的路径进行平滑处理，以减少车辆行驶过程中的转向次数和加速度变化，提高行驶的舒适性和稳定性。可以采用样条曲线拟合等方法，对路径上的关键点进行插值，生成一条平滑的曲线。

考虑车辆动力学约束：在路径优化过程中，充分考虑车辆的动力学特性，如最大加速度、最大减速度、最大转向角度等。确保优化后的路径在车辆的实际操控能力范围内，避免因路径不合理导致车辆无法按照规划行驶。例如，在路径的转弯处，根据车辆的最大转向角度和速度限制，调整转弯半径，使车辆能够安全通过。

五、结论

本文针对越野环境下车辆驾驶面临的风险，设计了一种综合考虑地形、障碍物和环境因素的风险规避运动规划算法。通过构建详细的风险评估模型，对越野环境中的各种风险进行量化评估，并将其融入到全局和局部路径规划算法中。同时，对路径进行优化处理，确保路径的安全性、平滑性和符合车辆动力学约束。经过仿真实验和实车实验验证，该算法能够有效地识别越野环境中的风险，规划出安全可行的行驶路径，提高了车辆在越野环境下的驾驶安全性和可靠性，为未来越野车辆的智能化发展提供了有益的参考。然而，该算法在某些极端复杂的越野场景下，仍可能存在一定的局限性，后续研究将进一步优化算法，提高其在复杂环境下的适应性和鲁棒性。