在線校正的無人車五次樣條實時路徑規劃方法*

張立雄，郭 艷，李 寧，宋曉祥，薛 端

（陸軍工程大學，南京 210001）

0 引言

目前，依靠傳感技術和信息技術的進步，無人車的研制已經取得了巨大進展，其智能化水平不斷提高。國外研究的無人車主要基于感知、決策、規劃、控制等模塊實現。相比于歐美國家，我國的無人車研究雖然起步較晚，但是也取得了長足的發展，所研發的無人車已經具備了高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制等模塊。無人車具有無人操縱的低風險性、可協作性、機動性強等優點，可大大緩解交通系統的運行壓力，也可以執行復雜危險的軍事偵察任務，避免發生人員傷害。

無人車是當前國內外人工智能研究的重點領域，而路徑規劃是其得以實現的關鍵技術。無人車路徑規劃的技術路線源自于輪式機器人技術，在保持全局導航規劃的同時，無人車依靠傳感器獲取周圍的行駛環境信息及車輛的狀態，路徑規劃系統依此信息規劃，并實時更新安全可行的路徑以完成相應的行駛任務。

無人車的路徑規劃旨在滿足路徑平滑度、連續性、安全性、乘坐舒適性和車輛運動學約束等方面。路徑規劃算法主要分為3 類：啟發式搜索方法、隨機采樣方法和數值優化方法。基于啟發式搜索的方法通常是將路徑規劃問題轉化為優化問題，對最優解進行搜索。LUO Q 等針對蟻群算法存在的易陷入局部最優、收斂性差、搜索效率較低等問題，提出了一種改進的蟻群算法，根據中間點與初始點、目標點的距離將初始信息素非均勻分布，減少了初始階段的盲目性問題，在迭代中減弱啟發式函數的作用，以加快收斂速度，通過增加懲罰因子減少丟失螞蟻數量，保證了算法的多樣性。……