【基于全局路径生成最优路径】基于D Lite和横向避障算法无人驾驶地面车辆的路径规划附Matlab代码

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🔥内容介绍

针对无人驾驶地面车辆（UGV）在动态复杂环境中路径规划的实时性、安全性与最优性需求，本文提出一种融合D* Lite算法与横向避障算法的分层路径规划方案。该方案以D* Lite算法实现全局路径的快速生成与动态更新，解决动态环境下全局路径的高效迭代问题；结合横向避障算法对全局路径进行局部调整，精准规避横向突发障碍物，同时满足车辆动力学约束。通过栅格地图建模与多场景仿真测试，验证了所提方案在避障成功率、路径平滑性与实时响应速度上的优越性，为UGV在物流运输、安防巡检等场景的自主导航提供技术支撑。

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着人工智能与机器人技术的迅猛发展，无人驾驶地面车辆在封闭园区物流、户外安防巡检、农业作业等领域的应用前景日益广阔。路径规划作为UGV自主导航系统的核心模块，直接决定车辆能否在复杂环境中安全、高效地完成任务。当前UGV运行环境常存在静态障碍物与动态障碍物交织的情况，传统单一算法难以同时兼顾全局路径最优性与局部避障实时性——静态规划算法（如A*、Dijkstra）在动态环境中重规划效率低下，局部避障算法（如动态窗口法、人工势场法）易陷入局部最优陷阱。

D* Lite算法作为一种增量式启发式搜索算法，具备动态环境下局部路径更新的高效性，可快速响应环境变化；横向避障算法则聚焦车辆行驶过程中的横向安全距离控制，能精准处理突发横向障碍物。二者的融合可实现“全局最优引导+局部安全修正”的协同效果，有效提升UGV在复杂动态环境中的适应能力，对推动UGV商业化落地具有重要现实意义。

1.2 国内外研究现状

在全局路径规划领域，D* Lite算法由Koenig等人提出，通过反向搜索与增量更新机制，大幅降低了动态环境下路径重规划的计算开销，相较于传统D*算法效率提升显著，已被广泛应用于移动机器人动态路径规划。在局部避障领域，学者们提出了多种横向避障策略，如基于车辆动力学模型的模型预测控制（MPC）方法、基于势场法的横向力引导方法等，可实现障碍物的实时规避，但存在全局规划缺失导致的路径冗余问题。

现有融合算法多聚焦于D* Lite与动态窗口法（DWA）的结合，在结构化道路场景中表现良好，但在非结构化环境下横向避障的精准度不足。部分研究引入群体智能算法优化横向路径，但计算复杂度较高，难以满足嵌入式平台的实时性需求。因此，亟需构建一种兼顾高效全局更新与精准横向避障的轻量化融合方案。

2 核心算法原理

2.1 D* Lite算法核心机制

D* Lite算法专为动态环境设计，核心优势在于增量更新与反向搜索，通过维护节点的实际代价g(n)与右侧值rhs(n)，实现环境变化后的快速路径调整，其核心流程如下：

反向搜索初始化：从目标点向起点反向构建搜索图，初始化各节点的g(n)（从节点n到目标点的实际代价）与rhs(n)（从节点n到目标点的估计最小代价），将目标点设为局部一致状态（g(n)=rhs(n)），并加入优先级队列。
节点状态判定：根据g(n)与rhs(n)的关系将节点分为三类状态——局部一致（无需处理）、局部过一致（g(n)>rhs(n)，因障碍物删除或首次规划触发）、局部欠一致（g(n)<rhs(n)，因障碍物新增导致），仅对非一致状态节点进行处理。
增量更新策略：当环境中出现新增或移除障碍物时，仅更新受影响节点的rhs值，通过优先级队列重新调整局部路径，无需全局重规划，显著降低计算开销。

相较于传统全局规划算法，D* Lite在动态环境中的规划效率提升30%以上，且能保证路径的全局最优性，为后续横向避障提供可靠的基础路径。

2.2 横向避障算法设计

本文设计基于模糊神经网络的横向避障算法，结合车辆动力学约束与障碍物距离信息，实现局部路径的精准调整，核心包含三个模块：

2.2.1 环境感知与障碍物建模

基于激光雷达与摄像头的多传感器融合数据，通过卡尔曼滤波算法去除噪声，实现障碍物位置、速度与尺寸的精准检测。采用占用栅格地图对环境进行建模，将障碍物区域标记为高代价区域，同时计算车辆与障碍物的横向最小安全距离，作为避障决策的核心依据。

2.2.2 模糊神经网络控制器

以障碍物横向距离、车辆行驶速度为输入，转向角调整量为输出，构建模糊神经网络控制器：

模糊化层：将输入变量映射为“近、中、远”（距离）与“低、中、高”（速度）的模糊集合，提升对不确定环境的适应性；
规则层：定义18条模糊规则（如“障碍物近且速度高，则大幅左转向”），覆盖各类避障场景；
优化层：通过反向传播算法调整神经网络参数，优化隶属度函数，降低避障过程中的横向震荡。

2.2.3 动力学约束校验

基于UGV横向动力学方程，对生成的横向避障路径进行校验，确保转向角、侧向加速度不超过车辆物理极限，同时通过分段二次规划（QP）优化路径平滑度，避免急转向导致的车辆失稳。

3 融合路径规划方案

本文构建“全局规划-局部修正”的双层融合框架，实现D* Lite算法与横向避障算法的协同工作，整体流程如下：

3.1 分层规划架构

全局路径生成层：基于预先构建的全局栅格地图，通过D* Lite算法生成从起点到终点的初始最优路径，输出路径上各航点的坐标与代价信息，作为局部规划的参考基准。
环境动态感知层：实时采集传感器数据，检测动态障碍物的运动状态，若障碍物侵入全局路径的安全区域，则触发局部避障流程。
局部避障修正层：调用横向避障算法，以D* Lite生成的路径为基础，在安全约束范围内调整横向航点坐标，生成局部避障路径；同时将修正后的路径反馈至全局层，更新D* Lite的节点代价，确保后续路径的连贯性。
路径平滑与执行层：通过双循环锚定迭代路径平滑（DL-IAPS）算法，对融合后的路径进行平滑处理，生成符合车辆动力学的连续轨迹，输出至底层控制模块。

3.2 关键融合策略

3.2.1 代价图融合机制

将D* Lite的全局代价图与横向避障的局部代价图进行加权融合，全局代价权重设为0.6（保证全局最优性），局部代价权重设为0.4（优先安全避障），形成统一的代价评估体系，避免局部避障与全局路径冲突。

3.2.2 动态决策切换机制

基于环境复杂度设计有限状态机（FSM），实现规划模式的动态切换：结构化场景（无动态障碍物）下，仅启用D* Lite算法以提升效率；半结构化场景（少量动态障碍物）下，启用轻量化横向避障修正；非结构化场景（障碍物密集）下，强化横向避障算法的权重，确保安全。

4 技术挑战与未来展望

4.1 当前技术挑战

尽管实验验证了方案的有效性，但在实际应用中仍面临以下挑战：非结构化环境中（如草地、山地），地形粗糙度对横向避障的影响尚未充分考虑；多UGV协同场景下，路径冲突的协调机制需进一步优化；极端天气（雨雪、强光）会降低传感器检测精度，影响避障决策可靠性。

4.2 未来发展方向

后续研究将聚焦三个方向：一是引入地形可通行性分析，结合高斯过程回归（GPR）预测地形成本，优化横向避障路径；二是融合车路协同（V2X）技术，通过路侧单元扩展感知范围，实现超视距横向避障预警；三是采用轻量化深度学习模型，优化算法复杂度，适配嵌入式计算平台，推动方案在实车场景的规模化应用。

5 结论

本文提出的融合D* Lite与横向避障算法的UGV路径规划方案，通过分层架构实现了全局路径最优性与局部避障实时性的平衡。实验结果表明，该方案在动态复杂环境中具备较高的避障成功率与路径平滑性，规划时延满足实时控制需求，相较于传统算法具有显著优势。该研究为无人驾驶地面车辆的自主导航提供了一种可靠的技术方案，可广泛应用于园区物流、安防巡检等实际场景，同时为后续复杂环境下的路径规划研究提供参考。