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💥1 概述
无人驾驶地面车辆避障研究
随着信息时代的发展,无人车的功能日渐丰富,在物流运输、室内清洁与安防巡检等领域发挥重要作用。特别是在安防巡检领域,无人车可替代人工巡检,并有效的节省人力资源,提高巡检的安全性。
无人驾驶地面车辆（无人车）的避障研究是自动驾驶技术领域的一个重要课题。避障技术是指无人车在行驶过程中能够识别并绕过障碍物，确保车辆安全行驶。这项技术主要依赖传感器数据的获取与处理、环境感知、路径规划和控制等多方面的技术综合。
摘要
无人驾驶地面车辆（AGV）的避障技术是自动驾驶领域的核心研究方向之一，旨在通过传感器融合、环境感知、路径规划与运动控制实现安全高效的自主导航。本文系统梳理了避障系统的关键技术组成，包括多传感器融合、环境建模、路径规划算法及运动控制策略，并分析了当前技术挑战与未来发展趋势。研究结果表明，基于激光雷达、摄像头与毫米波雷达的融合感知方案结合深度强化学习决策框架，可显著提升复杂场景下的避障性能。
1. 引言
随着人工智能与机器人技术的快速发展，无人驾驶地面车辆在物流运输、安防巡检、公共交通等领域展现出广阔应用前景。避障技术作为无人驾驶系统的核心模块，直接关系到车辆行驶安全性与任务执行效率。本文从传感器技术、环境感知、路径规划与运动控制三个维度展开研究，探讨提升避障系统可靠性的关键技术路径。
2. 避障系统组成与技术原理
2.1 传感器技术
无人驾驶地面车辆的感知系统通常集成多种传感器以实现环境全覆盖：
- 激光雷达：通过发射激光束生成高精度三维点云，可实时检测障碍物距离、形状与运动状态，在远距离目标识别中具有优势，但易受雨雪天气影响。
- 摄像头：利用计算机视觉算法进行目标检测与分类，可识别行人、交通标志等复杂语义信息，但光照条件变化会显著影响检测精度。
- 毫米波雷达：通过发射毫米波段电磁波测量目标距离与速度，具有全天候工作能力，但横向分辨率较低。
- 超声波传感器：用于近距离障碍物检测，成本低廉但测量范围有限。
多传感器融合技术通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对异构传感器数据进行时空对齐与特征融合，可显著提升环境感知鲁棒性。例如，激光雷达与摄像头融合方案可同时获取障碍物的几何形状与语义属性，为决策系统提供更丰富的环境信息。
2.2 环境感知与建模
环境感知模块需完成数据预处理、障碍物检测、跟踪与环境建模四项核心任务：
- 数据预处理：采用滤波算法去除传感器原始数据中的噪声干扰，并通过坐标变换实现多传感器数据时空同步。
- 障碍物检测：基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）可实现高精度障碍物识别，结合语义分割技术可进一步提取道路可行驶区域。
- 障碍物跟踪：卡尔曼滤波与联合概率数据关联（JPDA）算法可预测障碍物运动轨迹，为路径规划提供动态环境信息。
- 环境建模：占用栅格地图将连续空间离散化为网格单元，通过概率更新机制表示每个单元的占用状态，可有效处理动态障碍物场景。
2.3 路径规划算法
路径规划模块需根据全局地图与实时感知数据生成安全可行的行驶路径，主要算法包括：
- A*算法：通过启发式函数评估节点代价，适用于静态环境下的全局路径规划，但动态障碍物场景下需频繁重新规划。
- RRT算法：基于随机采样的树状结构扩展机制，可快速生成无碰撞路径，尤其适用于高维空间与复杂约束场景。
- 动态窗口法（DWA）：在速度空间中采样多组运动控制量，通过评估函数选择最优轨迹，适用于局部避障与实时控制。
- 人工势场法：通过构建引力场与斥力场引导车辆运动，算法简洁高效，但易陷入局部极小值陷阱。
2.4 运动控制策略
运动控制模块需将决策系统的路径指令转化为车辆执行机构的控制信号，常用算法包括：
- PID控制：通过比例-积分-微分环节调节控制量，实现车辆速度与转向的精确跟踪，但对模型参数敏感。
- 模型预测控制（MPC）：基于车辆动力学模型预测未来状态序列，通过滚动优化求解最优控制输入，可显式处理多约束条件。
- 滑模控制（SMC）：通过设计滑模面强制系统状态沿预定轨迹运动，对模型不确定性具有强鲁棒性，但易产生高频抖振。
3. 避障系统评价方法
为量化评估避障系统性能，需建立多维评价指标体系：
- 避障成功率：统计车辆在不同场景下成功避开障碍物的比例，反映系统整体可靠性。
- 避障距离：测量车辆与障碍物的最小安全距离，评估系统对紧急情况的响应能力。
- 决策时延：记录从感知到障碍物到生成控制指令的时间间隔，反映系统实时性。
- 行驶稳定性：通过横摆角速度、侧向加速度等参数评估车辆避障过程中的姿态控制效果。
- 能耗效率：计算避障过程中电机功率与行驶距离的比值，优化控制算法以降低能量消耗。
4. 技术挑战与发展趋势
4.1 当前技术挑战
- 复杂环境适应性：城市道路场景中存在行人、非机动车等非结构化障碍物，其运动轨迹难以精确预测。
- 多传感器时空同步：不同传感器的采样频率与数据格式存在差异，需解决异构数据的高精度融合问题。
- 实时计算资源约束：高精度环境感知与决策算法对计算平台性能要求较高，需优化算法复杂度以适应嵌入式系统资源限制。
- 法规与伦理困境：紧急避障场景下需平衡不同交通参与者的安全风险，目前尚缺乏明确的责任认定标准。
4.2 未来发展趋势
- 深度强化学习应用：通过构建虚拟仿真环境训练端到端避障决策模型，可实现复杂场景下的自适应决策。
- 车路协同感知：利用路侧单元（RSU）扩展车辆感知范围，通过V2X通信实现超视距障碍物预警。
- 高精度地图与定位：结合RTK-GPS与SLAM技术实现厘米级定位精度，为路径规划提供更准确的环境先验信息。
- 轻量化传感器设计：研发固态激光雷达与事件相机等新型传感器，降低系统成本与功耗。
5. 结论
无人驾驶地面车辆避障技术是涉及传感器融合、环境感知、路径规划与运动控制的复杂系统工程。当前研究已取得显著进展，但在复杂环境适应性、实时计算效率与法规标准制定等方面仍面临挑战。未来随着人工智能、5G通信与高精度定位技术的深度融合，避障系统将向全场景自适应、超视距感知与低延迟决策方向演进，为无人驾驶技术的商业化落地奠定坚实基础。
📚2 运行结果
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部分代码：
clear all;
close all;
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
% goal point
% threat obstacle
for iter = 1 : 31
for iter_j = 1 : 99
cost(iter,iter_j) = (0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)/y(iter_j+1)));
end
end
figure(2)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% agent
for iter = 1 : 31
for iter_j = 1 : 99
cost(iter,iter_j) = 0.3*(0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)));
end
end
figure(3)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% swarm
for iter = 1 : 31
for iter_j = 1 : 99
cost_goal(iter,iter_j) = 1-exp(-(y(iter_j))/y(iter_j+1));
end
end
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
figure(4)
surf(y(1:99),x,cost_goal);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (radian)')
zlabel('cost')
clear all;
close all;
x = 0:0.2:0.2*(31-1);
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% goal point
% threat obstacle
for iter = 1 : 31
for iter_j = 1 : 99
cost(iter,iter_j) = (0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)/y(iter_j+1)));
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end
figure(2)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
zlabel('cost')
% agent
for iter = 1 : 31
for iter_j = 1 : 99
cost(iter,iter_j) = 0.3*(0.5*cos(x(iter))+0.6)*exp(-(y(iter_j)));
end
end
figure(3)
surf(y(1:99),x,cost);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (rad)')
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for iter = 1 : 31
for iter_j = 1 : 99
cost_goal(iter,iter_j) = 1-exp(-(y(iter_j))/y(iter_j+1));
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x = 0:0.2:0.2*(31-1);
y = 0:0.2:0.2*(100-1);
figure(4)
surf(y(1:99),x,cost_goal);
% shading interp;
xlabel('distance (meter)')
ylabel('\theta (radian)')
zlabel('cost')
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]王桢发. 无人车巡检路径规划研究[D].南京邮电大学,2022.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2022.000481.
[2]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.
[3]朱麒融.无人驾驶汽车避障方法探资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
