【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-优快云博客

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🔥 内容介绍

一、引言

在越野环境中，车辆驾驶面临着与城市道路截然不同的复杂挑战，诸如崎岖不平的地形、随机出现的障碍物（如石块、沟壑）、多变的天气条件（如雨天导致的路面湿滑）以及不确定的路况信息等，这些因素都极大地增加了车辆驾驶的风险，容易引发车辆故障、交通事故等问题，对人员安全和财产安全构成严重威胁。

传统的车辆运动规划算法大多针对结构化的城市道路环境，在处理越野环境的非结构化、高动态性和高风险性方面存在明显不足。它们往往难以准确感知和评估越野环境中的各种风险因素，规划出的路径也无法很好地满足车辆在越野场景下的行驶安全性和稳定性要求。因此，研究一种能够有效规避越野环境下车辆驾驶风险的运动规划算法具有重要的现实意义和应用价值。

本算法旨在结合越野环境的特点，充分考虑各类风险因素，通过科学合理的风险评估模型和高效的路径搜索策略，为越野车辆规划出一条安全、高效且满足车辆动力学约束的行驶路径，从而提高车辆在越野环境下的驾驶安全性和通行效率。

二、越野环境特点与驾驶风险分析

（一）越野环境特点

地形复杂多样：越野环境涵盖山地、丘陵、沙漠、草原、泥泞地等多种地形类型。不同地形的路面起伏程度、硬度、摩擦系数等物理特性差异巨大。例如，山地地形存在大量的陡坡、急弯和凸起的岩石；沙漠地形则容易出现沙丘移动和松软的沙层；泥泞地则具有极低的路面承载能力和摩擦系数。

障碍物随机分布：越野环境中的障碍物种类繁多，包括天然障碍物（如树木、巨石、沟壑、河流）和人工障碍物（如废弃的建筑物残骸、工程设备）。这些障碍物的位置、大小、形状具有很强的随机性，且部分障碍物可能被植被遮挡，难以提前准确探测。

环境动态变化：越野环境的天气条件和路况信息会随时间动态变化。雨天、雪天会使路面摩擦系数急剧下降，影响车辆的制动性能和操控稳定性；大风天气可能导致树木倾倒、石块滚动，改变障碍物的分布状态；车辆行驶过程中也会对路面造成破坏，如压实土壤、形成车辙，进一步加剧路况的复杂性。

感知信息不确定性：由于越野环境的复杂性和恶劣性，车辆搭载的传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）在感知环境信息时会受到多种因素的干扰，导致感知结果存在不确定性。例如，雨天的雨滴会对激光雷达的光束产生散射，影响障碍物的探测精度；摄像头在低光照条件下（如夜间、隧道内）的图像质量会显著下降，难以准确识别障碍物和地形特征。

三、算法总体设计思路

本越野车辆驾驶风险规避运动规划算法采用 “环境感知 - 风险评估 - 路径搜索 - 轨迹优化 - 路径跟踪” 的五阶段流程，各阶段紧密衔接，形成一个闭环的运动规划系统，具体设计思路如下：

（一）环境感知阶段

通过多传感器融合技术，整合激光雷达、摄像头、毫米波雷达、惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）等传感器获取的环境信息，实现对越野环境的全面感知。

激光雷达：主要用于探测障碍物的位置、尺寸和形状，生成三维点云地图，能够准确识别距离较远的障碍物，不受光照条件的影响，但在雨天或大雾天气下性能会受到一定影响。

摄像头：用于获取环境的图像信息，通过图像识别算法识别障碍物的类型（如树木、石块、车辆）、地形特征（如路面纹理、坡度），但在低光照或恶劣天气条件下识别精度较低。

毫米波雷达：具有较强的抗干扰能力，能够在雨天、雾天、雪天等恶劣天气条件下正常工作，主要用于探测障碍物的距离、速度和方向，尤其是运动障碍物的跟踪。

IMU：用于测量车辆的姿态（如俯仰角、横滚角、航向角）、加速度和角速度，为车辆的定位和运动状态估计提供数据支持。

GPS：用于获取车辆的绝对位置信息，但在山区、森林等遮挡严重的环境中，GPS 信号会受到干扰，定位精度下降，此时需要结合 IMU 进行组合导航，提高定位精度。

通过卡尔曼滤波、粒子滤波等多传感器融合算法，对各传感器获取的信息进行数据校准、时空对准和信息融合，消除传感器之间的冗余信息和矛盾信息，提高环境感知结果的准确性和可靠性，为后续的风险评估和路径规划提供高质量的环境数据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王鹏飞,田冲.用于多机器人路径规划的一种改进蚁群算法[J].电脑知识与技术：学术版, 2008(S2):2.DOI:10.3969/j.issn.1009-3044.2008.z2.033.

[2] 王鹏飞,田冲.用于多机器人路径规划的一种改进蚁群算法[J].电脑知识与技术:学术交流, 2008.

[3] 肖婷.智能车在复杂环境下的路径规划与跟随控制算法研究[J].吉林大学, 2019.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻

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