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面向复杂环境的无人车路径规划方法研究与应用
| 论文题名： | 面向复杂环境的无人车路径规划方法研究与应用 |
| 关键词： | 无人车辆;路径规划;鲸鱼优化算法;动态窗口法 |
| 摘要： | 随着车辆智能化程度的不断提高，无人驾驶车辆在民用和军事领域得到了广泛应用，具有重要的研究价值。路径规划算法是体现无人驾驶车辆智能性的关键所在，国内外众多高校和研究机构都对无人驾驶车辆的路径规划算法进行了大量研究。本文在考虑车辆运动学、动力学约束，以及算法计算效率的基础上对无人驾驶车辆路径规划算法开展研究。在路径规划算法中，全局路径规划主要基于静态环境信息，处理动态环境的能力较弱，局部路径规划则基于感知数据，缺乏全局先验信息而易陷入局部最优。因此，本文提出了一种基于平衡鲸鱼优化算法的全局路径规划方法和一种基于改进动态窗口法的局部路径规划方法，然后通过全局结合局部的方式实现了一种混合路径规划算法，用以完成无人驾驶车辆在复杂环境下的路径规划。本文的主要研究内容如下： （1）研究并分析了无人车路径规划中的经典算法，详细分析了各类算法的特点与区别，阐明了本文所用算法的优势，为本文的主体研究工作确立了大方向。 （2）针对全局路径规划算法在复杂环境中计算复杂度高、规划结果不能兼顾行车需求的问题，提出并实现了一种基于平衡鲸鱼算法的全局路径规划方法，采用和声二次优化策略和动态平衡策略改进鲸鱼算法的探索能力和避免局部最优能力，并将其应用于全局路径规划问题，在降低计算复杂度的同时得到满足行车安全性、高效性要求的全局参考路径。 （3）针对局部路径规划算法不满足车辆运动学约束的问题，提出并实现了一种改进的动态窗口法。通过对动态障碍物速度和运动方向的评估提升算法的动态避障能力，采用曲率相似度评价使规划路径的曲率保持连贯，以速度控制量为输出，在符合车辆运动学约束的基础上完成局部路径规划。 （4）结合全局路径规划与局部路径规划的优势与需求，提出并实现了一种面向地面无人车辆的混合路径规划方法，提取全局参考路径的关键节点，在全局信息的引导下进行局部路径规划，保证了路径的有效性和可行性，同时具有处理动态环境的能力。在二维栅格环境和基于CARLA的三维模拟环境中对混合路径规划算法进行了仿真实验，验证了本文所提算法的有效性。 （5）基于本文研究内容设计并实现了一个路径规划算法演示分析系统，能更加直观地展示本文的研究成果，也便于后续路径规划算法研究的对比分析。 |
| 作者： | 蔡雨岑 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 唐振民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2020 |
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