无人驾驶车辆局部路径规划：时间一致性与鲁棒性增强算法

"无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究" 在无人驾驶技术中，局部路径规划是一项关键任务，它需要在车辆跟踪全局路径的同时避开障碍物，以确保在动态未知环境中安全行驶。局部规划的效率和准确性直接影响着系统的整体性能。然而，现有的基于优化方法的局部规划算法在不依赖全局精确位置信息的情况下，往往无法保证规划结果的时间一致性。时间一致性是指车辆实际行驶路径与规划路径之间的匹配程度，如果规划结果不满足时间一致性，车辆的实际行驶可能会偏离预期，导致避障策略失效。 为了解决这个问题，文章提出了基于前向预测的局部路径规划算法。这种算法能够在不依赖全局精确定位的情况下，保证规划路径的时间一致性。此外，考虑到跟踪控制误差也是影响避障效果的重要因素，传统方法通过膨胀障碍物来模拟误差，但这种方法可能导致车辆进入膨胀的危险区域而被迫停车。新算法则在路径生成阶段就考虑了误差影响，使用通行区域代替无宽度的规划路径进行避障分析，这样既能处理因误差导致的避障失效，又能避免膨胀障碍物带来的问题。 通过使用V-Rep软件进行仿真并与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行对比，验证了该算法在时间一致性方面有显著优势，并且在安全分析有效性上表现出色。在2013年的"智能车未来挑战赛"中，采用此算法的北京理工大学无人驾驶平台在无人干预的情况下成功完成了18公里的城郊赛段和5公里的城市赛段比赛，证明了算法在实际环境下的避障能力。 关键词：智能车辆，局部规划，时间一致性，鲁棒性 这篇研究论文深入探讨了无人驾驶车辆局部路径规划中的关键问题，即时间一致性与鲁棒性，提出了一种创新的解决方案，对提高无人驾驶系统的安全性与可靠性具有重要意义。