基于隨機漫步的室內駕駛路徑規劃研究

聶永怡 彭曉昕 卜國富 鄭譽煌

摘 要：規劃安全可靠的行駛路線是自動駕駛技術所要解決的關鍵問題之一。路徑規劃包括車身環境感知和路徑軌跡生成兩部分。針對車輛在室內行駛的問題，提出了基于隨機漫步的室內駕駛路徑規劃策略。在CoppeliaSim的仿真試驗結果表明，這個算法可以準確感知室內環境，并且能生成安全且高效的行駛路徑。

關鍵詞：路徑規劃;隨機漫步;室內駕駛

在科技發達的現在，自動駕駛已投入到我們的汽車當中，汽車根據導航路線實現自主行走，車子能自動駛出和駛入道路的匝道或者立交橋等，并且可以自動變換速度做出超車等行為。由于現實情況的復雜，汽車未必能立刻做出完美的判斷，因此自動駕駛僅在小范圍使用，還無法在大范圍利用，未來自動駕駛會往更高的地方發展，會在越來越大范圍使用。因其應用的前景較大，從20世紀80年代到至今，自動駕駛一直是眾多研究者的熱門專題，對于自動駕駛的研究一直在穩步前進，并取得階段性成果。隨著人工智能時代的到來，人們對自動駕駛的技術要求越來越高，未來自動駕駛也將投入到人民的日常生活中。

自動駕駛技術是人工智能的一個重要應用分支，常用的自動駕駛方案是面向室外環境，即基于GPS獲取汽車定位，依靠車輛的傳感器感知車輛周圍環境數據，再通過路徑規劃算法確定車輛的行駛路徑。但是在室內環境，由于室內環境環境復雜、空間比較狹小，導致一般室外自動駕駛方案無法直接應用于室內駕駛之中。為此，面向室內的車輛自動駕駛技術，要采用新的策略來規劃車輛行駛路徑。本文提出了基于隨機漫步策略的室內駕駛路徑規劃策略，這策略把室內空間布局視為一個迷宮，小車在室內隨機游走，遇到障礙物就自動轉向走動，并記錄所走過的路徑，一直走動到出口為止。本策略在CoppeliaSim的仿真實驗表明，本策略是可行的，可以使小車可以自主篩選最佳路線。

CoppeliaSim是一款優秀的仿真軟件，原名是V-REP。在CoppeliaSim提供了眾多機器人模型，用戶可以快速的調用或修改這些模型，以滿足用戶的而需要。CoppeliaSim自身采用luna編程語言，但是也提供支持其他編程語言的接口，例如Matlab、Python等。本項目采用python3.7和CoppeliaSim通信，實現小車的傳感器讀取、方向控制和路徑規劃等功能。

1 隨機漫步算法分析

1.1 空間布局

智能小車把室內空間布局抽象為一個迷宮，在此迷宮中實現從起點到達終點的優化路徑。由于迷宮擁有多通道不確定性，且小車前進方向不定，小車的正確行駛路線有多條，但是時間均不一樣。小車從開始運行到走出迷宮的過程所花的時間稱為迷宮時間，每次進入迷宮到走出迷宮稱為探測路線[1]。

小車出發點固定在迷宮某處，每走完一次迷宮，通過對比前后的迷宮時間長短，保存相對迷宮時間短的探測路線，經過多次分析探測路線和所耗迷宮時間，根據所設定的算法選出一條耗時短的最優路線，讓小車以最快的速度走出迷宮。

實驗使用電腦為Win10系統，利用python作為編程軟件，配合仿真軟件CoppeliaSim Edu，模擬迷宮（如圖1所示）大小為4m×4m，并使用pioneer p3dx型號智能小車進行仿真實驗。智能小車前后左右裝配接近傳感器，并在車頭裝配視覺傳感器，以便觀察。

小車行駛過程中，當沒有遇到障礙時，以右轉為最高命令;當接近傳感器感應到障礙時，小車做出相應反應為次要命令。次要命令有多種情況，以沒有感應到障礙的傳感器判斷前進方向，依舊遵循右轉為最高命令，例如當左側接近傳感器感應到墻壁時，小車向右轉;當左側、右側和前方傳感器同時感應到障礙，即遇到墻角時，小車向后轉;當只有前方傳感器感應到障礙時，遵循最高命令，小車向右轉，其他情況以此類推。

1.2 標記分析

智能小車在迷宮內行駛，每次運行都根據隨機漫步的原則，只要程序正在活躍中，小車就能不斷隨機走動，并且中間不能停止行動，直到走出迷宮。智能小車像螞蟻覓食一樣尋找出口，螞蟻在覓食的路徑上會留下信息素供伙伴分辨，并利用信息素的濃度控制螞蟻的轉移率，算法就是模擬了這一點，當小車記錄的點控制在一定的范圍內，并且經過一定次數的積累，最終能獲得一條最優的路徑[2]。迷宮作為多障礙物區域，小車在走動時，為了解決繞行以及軌跡不平滑等問題，利用傳感器獲取的距離信息，通過權值的自動調整，實現在多障礙物區域自動推算出最優的線速度和角速度，從而實現安全、高效和可靠的機器人局部避障算法，使小車運行軌跡更加合理、安全和有效[3]。小車出發點固定，每次隨機選擇三個方向，它隨機的選擇向左、向右以及正前方作為前進方向。制定三個變量，其中一個是存儲隨機漫步次數的變量，其他兩個是列表，分別存儲隨機漫步經過的每個點的x和y坐標。利用fill_walk（）函數來生成小車隨機漫步時走過的所有點，并決定每次漫步的方向。把相關數據存儲好后，再利用python的matplotlib這個強大的庫把數據繪制成圖表（如圖2所示）。小車每次轉彎或直走的路線的X和Y坐標這兩個變量都會以T（正確）或者（F）記錄下來，若某個方向碰到墻壁則記為F（錯誤），碰墻后小車自動改變方向，以右轉為基本原則，若仍繼續碰墻，則小車根據未碰墻的傳感器提供的方向自主選擇左還是右轉，直到無障礙前進。前進方向無障礙記為T（正確），將所有記為T的坐標連接起來，則就成為小車走出迷宮的路線。

2 實驗分析

迷宮時間分析。每次小車出發地點固定，每一次程序運行，小車走出迷宮是唯一的目的，小車碰到一次不通的路徑，小車會記下，防止小車走重復的路徑，從而優化路徑，縮短走出迷宮的時間。下表是小車重復20次實驗所獲得的迷宮時間，平均迷宮時間是35.3分鐘。可見在第4次是的時間最短，因此小車以此次的路徑為最優路徑，如圖2所示。

3 結論

本次提出的基于隨機漫步的室內駕駛路徑規劃，通過記錄坐標、儲存時間、描繪出線路的方法，最終得到小車走出迷宮的最優路線。仿真實驗證明，此算法讓小車在復雜的室內，較好地獲得到達目的地的方法。下一步，我們將研究多智能小車的協作尋找最優路徑的問題。

參考文獻：

[1]王蒙，朱冬旭，李治.智能小車走迷宮算法的設計與研究[J].科技視界，2017（23）：17-18+55.

[2]胡國華，王鴻斌，宗春梅，王成英.基于改進蟻群算法的智能小車路徑規劃仿真研究[J].高師理科學刊，2019，39（12）：23-26.

[3]王紀云，邵杭.權值自適應的局部路徑規劃方法及應用[J].軟件導刊，2019，18（12）：11-13+18.

基金項目：國家級大學生創新訓練項目“基于多智能體和深度強化學習的自動駕駛系統研究”（編號：202014278003）;廣東省本科高校高等教育教學改革項目“電子信息工程專業新工科人才培養的研究與實踐”（編號：421）;廣東第二師范學院教學質量與教學改革工程項目“電子信息工程應用型人才培養示范基地”（編號：2018sfjd02）

作者簡介：聶永怡（1998— ），女，漢族，廣東肇慶人，本科，研究方向：電子信息工程。

*通訊作者：鄭譽煌（1979— ），男，廣東佛山人，博士，副教授，研究方向：機械電子工程。