【无人车】无人驾驶地面车辆避障研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人驾驶地面车辆（Unmanned Ground Vehicle, UGV）作为智能交通与无人系统的核心载体，需在复杂动态环境（如城市道路、乡村小路、工业园区）中自主规避障碍物，保障行驶安全与效率。当前 UGV 避障面临三大核心挑战：环境动态性（如行人横穿、车辆加减速）、障碍物多样性（静态障碍如路障、动态障碍如动物）、感知不确定性（如恶劣天气导致传感器失效、遮挡问题）。

避障系统的核心目标可概括为 “三安全一高效”：

1. 碰撞安全：确保与障碍物（静态 / 动态）的最小安全距离≥1.5m（城市道路）或≥0.8m（封闭园区）；

1. 路径安全：避障路径需符合车辆动力学约束（如最大转向角、最大加速度），避免侧翻或失控；

1. 决策安全：面对突发障碍（如突然横穿的行人），决策响应时间≤0.5s；

1. 行驶高效：避障后需快速回归原规划路径，额外绕行距离≤原路径长度的 10%。

二、UGV 避障系统整体架构

• 感知层：作为避障系统的 “眼睛”，负责获取环境与障碍物信息，输出障碍物的位置、尺寸、运动状态（速度、方向）；

• 决策层：作为 “大脑”，基于感知结果判断障碍物威胁等级，选择避障策略（绕行、减速、停车）并规划避障路径；

• 控制层：作为 “手脚”，将决策层的路径指令转化为车辆执行器（方向盘、油门、刹车）的控制信号，实现精准运动控制。

1. 感知层：障碍物信息获取与融合

感知层的核心是通过多传感器协同，解决 “看得到、看得准” 的问题，常用传感器及融合策略如下：

（1）多传感器融合策略

单一传感器存在局限性（如 LiDAR 易受扬尘干扰、摄像头在夜间性能下降），需通过融合提升感知鲁棒性，常用融合方法：

• 数据级融合：对原始传感器数据（LiDAR 点云、摄像头图像）进行配准与融合，如将 LiDAR 点云投影到摄像头图像上，结合图像的纹理信息优化障碍物边界检测；

• 特征级融合：提取各传感器的特征（如 LiDAR 的障碍物点云聚类特征、摄像头的目标检测框特征），通过卡尔曼滤波（KF）或扩展卡尔曼滤波（EKF）融合特征，输出统一的障碍物位置与运动状态；

• 决策级融合：对各传感器的障碍物检测结果（如 LiDAR 判定 “前方 5m 有障碍物”、摄像头判定 “前方 5m 是行人”）进行投票或加权决策，解决传感器冲突（如 LiDAR 检测到障碍但摄像头未识别类别时，结合毫米波雷达速度判断是否为动态障碍）。

（2）感知预处理关键技术

• 点云去噪与聚类：对 LiDAR 点云进行统计滤波（去除孤立噪声点）与欧氏聚类（将同一障碍物的点云聚合为一个目标），避免将树木枝叶误判为障碍物；

• 图像语义分割：采用深度学习模型（如 YOLOv8、Mask R-CNN）对摄像头图像进行语义分割，区分 “可行驶区域” 与 “障碍物区域”，辅助障碍物类别识别；

• 动态障碍物跟踪：使用多目标跟踪算法（如 SORT、DeepSORT）对动态障碍物（行人、车辆）进行轨迹预测，输出未来 2-5s 内的位置预测，为决策层提供提前量。

2. 决策层：障碍物威胁评估与避障策略

决策层的核心是 “判断威胁、选择策略”，需结合障碍物状态与车辆自身状态（车速、位置），输出合理的避障方案。

（1）障碍物威胁等级评估

② 动态障碍物避障（如行人、车辆）

采用 “预测 - 响应” 策略，分两步执行：

1. 轨迹预测：基于历史运动数据，采用线性预测（匀速运动）或非线性预测（如行人变向）模型，预测障碍物未来 2s 内的位置；

1. 避障响应：

• 若预测轨迹无碰撞：保持车速，微调路径（如向道路内侧偏移 0.5m）；

• 若预测轨迹有碰撞：计算安全避障距离（如与行人的安全距离≥2m），选择 “减速绕行”（车速从 30km/h 降至 15km/h，绕行距离≤5m）或 “紧急停车”（刹车加速度≤-5m/s²，避免急刹导致乘客不适）。

③ 突发障碍物避障（如突然横穿的动物）

采用 “紧急制动 + 最小转向” 策略，核心是 “快响应、小动作”：

• 决策响应时间≤0.3s，优先触发紧急刹车（刹车灯同步亮起，提醒后方车辆）；

• 若刹车距离不足（如障碍物距离＜5m，车速 30km/h 时刹车距离约 8m），同步执行小幅转向（转向角≤15°），缩短横向碰撞距离；

• 约束：转向角需控制在车辆动力学极限内，避免侧翻（如重心高度 1.2m 的 UGV，最大转向角≤20°）。

3. 控制层：车辆执行器精准控制

控制层的核心是将决策层的路径指令转化为执行器控制信号，实现 “按路径行驶”，核心模块包括：

四、关键技术难点与解决方案

1. 复杂环境下的感知失效问题

（1）问题场景

• 雨天：LiDAR 点云受雨滴干扰，出现大量噪声点；

• 夜间：摄像头图像对比度低，障碍物识别准确率下降；

• 遮挡：前方大型车辆遮挡小型障碍物（如儿童）。

（2）解决方案

• 传感器冗余设计：搭载 “LiDAR + 毫米波雷达 + 双目摄像头” 三传感器组合，雨天依赖毫米波雷达（抗雨雾），夜间依赖 LiDAR（无光照依赖），遮挡场景通过多传感器交叉验证（如毫米波雷达检测到遮挡物后方有小型障碍物，结合摄像头图像确认类别）；

• 感知增强算法：采用深度学习去噪（如基于 Transformer 的 LiDAR 点云去噪模型）、夜间图像增强（如 Retinex 算法提升对比度），提升恶劣环境下的感知精度。

2. 动态障碍物轨迹预测不确定性

（1）问题场景

• 行人突然变向（如横穿道路时突然折返）；

• 车辆紧急制动（如前方车辆突然停车）。

（2）解决方案

• 多模型融合预测：同时运行线性预测、非线性预测、深度学习预测（如基于 LSTM 的轨迹预测模型）三种模型，通过 “多数投票” 选择最优预测结果；

• 安全边际设置：在预测轨迹周围设置 “安全缓冲区”（如行人预测轨迹的缓冲区半径 0.5m），即使预测存在偏差，仍能保证碰撞安全。

3. 车辆动力学约束与避障路径冲突

（1）问题场景

• 规划的绕行路径曲率过大，超过车辆最小转弯半径；

• 紧急避障时的转向角过大，导致车辆侧翻。

（2）解决方案

• 路径可行性校验：在输出路径前，基于车辆动力学模型（如阿克曼转向模型）校验路径曲率，若曲率超过极限（如最小转弯半径 3m 对应最大曲率 1/3 m⁻¹），对路径进行平滑处理（如采用 B 样条曲线优化）；

• 动力学约束嵌入：将车辆最大转向角、最大加速度等约束嵌入路径规划算法（如 A * 算法的启发函数中增加动力学惩罚项），从源头避免生成不可行路径。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李凤娇.无人驾驶车辆综合避障行为研究与评价[D].北京理工大学,2015.

[2] 刘博,罗霞,朱健.无人驾驶车辆自动避障路径规划仿真研究[J].计算机仿真, 2018, 35(2):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2018.02.022.

[3] 赵颖,张琪,俞庭,等.智能车辆避障路径规划方法研究[J].南京理工大学学报, 2023, 47(2):148-154.

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