自动驾驶路径规划：混合势场模型详解

"本文主要探讨了汽车机器人路径规划的关键算法之一——混合势场模型的设计，应用于初始路径规划，以计算出安全有效的行驶路径。在自动驾驶系统中，运动规划扮演着连接感知与决策的重要角色。文章首先介绍了汽车机器人MCR的硬件系统，特别是依赖于ZED双目相机和激光雷达的感知系统，这些传感器用于构建环境地图。通过《基于激光-视觉的环境感知建模方案与应用》得到的地图模型包含了道路、障碍物和机器人信息，成为路径规划的基础。运动规划模型分为四个子模型：初始路径规划、路径优化、速度优化和运动控制求解，其中混合势场模型是初始路径规划的核心。文章将详细介绍该模型的构建和优化方法，但不涉及后续的运动规划步骤。" 在自动驾驶领域，路径规划是确保汽车机器人安全、高效行驶的关键技术。混合势场模型是一种结合了引力场和斥力场的路径规划方法，旨在解决机器人在复杂环境中避障和寻找最优路径的问题。引力场通常模拟目标点对机器人的吸引力，而斥力场则表示机器人与障碍物之间的排斥力，两者结合可以生成一条避开障碍物并趋向目标的路径。 混合势场模型的设计首先需要建立环境模型，这包括道路信息和障碍物信息。道路信息可能包括车道线、交通标志等，障碍物信息则涵盖了静态和动态的物体，如其他车辆、行人等。在模型构建过程中，需要考虑机器人初始位置和自主避障约束，以确保路径的安全性。此外，模型还需要考虑机器人的运动学约束，如最大速度、最小转弯半径等，以及动力学约束，如加速度限制、能耗等。 初始路径规划阶段，混合势场模型通过计算引力和斥力的平衡点，生成一条初步路径。然而，这条路径可能并不最优，因此后续的路径优化模型会进一步改进路径，使其更加平滑且适应实时的环境变化。速度优化模型则根据时间和能耗等因素，为规划路径分配合适的行驶速度。最后，运动控制模型根据阿克曼转向几何和非全向运动约束，将路径和速度转化为实际的驾驶指令，实现对机器人的精确控制。 混合势场模型的优势在于其能够快速生成路径，但可能产生的局部极小值问题需要通过优化算法来克服。通过不断迭代和优化，整个运动规划模型能够确保汽车机器人在复杂动态环境下实现安全、灵活的行驶。后续的系列文章将进一步探讨路径优化、速度优化和运动控制的具体实现细节。