智能車自動巡線避障算法的優(yōu)化與應(yīng)用研究

摘 要：為提升智能車在自動巡線和避障過程中的性能，通過深入分析現(xiàn)有技術(shù)挑戰(zhàn)，提出并優(yōu)化了基于蟻群算法的路徑規(guī)劃和避障方法。這一優(yōu)化主要針對提高路徑跟蹤精度和避障效率，仿真測試表明，所提算法顯著提升了智能車的適應(yīng)性和避障能力。此外，探討了所提算法在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，驗證了其可行性和有效性，為智能車技術(shù)的發(fā)展提供了新的理論和實踐支持。未來工作將聚焦于算法的進一步優(yōu)化和應(yīng)用推廣，以促進智能交通系統(tǒng)的進步。

關(guān)鍵詞：智能車；自動巡線；避障算法；蟻群算法；算法優(yōu)化

中圖分類號：TP23" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0797（2025）04-0056-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.04.013

0" " 引言

隨著科技的快速進步，智能車輛已成為現(xiàn)代交通系統(tǒng)的核心組成部分。然而，在自動巡線和避障過程中[1]，智能車仍面臨諸多技術(shù)和實際操作方面的挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，本文提出了一種優(yōu)化的自動巡線避障算法，目標是提升智能車的路徑跟蹤精度與避障效率[2]。本研究深入探討了算法的原理、設(shè)計過程及其實現(xiàn)方法，旨在通過仿真測試驗證所提算法的實用性和有效性。本研究對促進智能車技術(shù)的發(fā)展具有重要的理論和應(yīng)用價值，期望為未來智能交通系統(tǒng)的構(gòu)建提供新的思路和支持。

1" " 智能車自動巡線避障算法優(yōu)化

1.1" " 問題描述

智能車自動巡線避障算法的優(yōu)化旨在解決兩大核心問題：提升路徑跟蹤精度、提高避障效率[3-4]。首先，提升路徑跟蹤精度至關(guān)重要，它確保了智能車能夠準確沿預(yù)定路線行駛，減少偏離。這要求算法能夠處理多種道路條件和標識，準確識別并執(zhí)行正確的駕駛決策。其次，提高避障效率涉及智能車在遇到障礙物時快速做出反應(yīng)的能力，包括障礙物的檢測、分類以及采取適當?shù)谋茏尨胧?yōu)化的目標在于縮短響應(yīng)時間，提高避障動作的準確性和安全性。為此，需要開發(fā)高效的感知算法來提升環(huán)境理解能力，設(shè)計快速的決策機制以實現(xiàn)實時響應(yīng)，并優(yōu)化執(zhí)行控制策略以適應(yīng)動態(tài)變化的道路狀況和障礙物屬性。這些優(yōu)化目標的實現(xiàn)將直接影響智能車在實際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)和用戶安全。

1.2" " 算法原理

在智能車自動巡線避障算法的優(yōu)化中，本研究采用了蟻群算法作為理論基礎(chǔ)[5]，以提高路徑跟蹤精度和避障效率。蟻群算法是一種模擬螞蟻覓食行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，如圖1所示，它通過螞蟻個體間的信息素交流和合作搜索來找到食物源與蟻巢之間的最短路徑。

在算法原理方面，蟻群算法主要包括以下幾個關(guān)鍵步驟和公式：

1）初始化：首先，設(shè)置初始信息素濃度為一個常數(shù)值，并隨機生成一組解（即路徑）。

2）構(gòu)建解決方案：每只“螞蟻”代表一個可能的解決方案，它們根據(jù)當前信息素濃度和啟發(fā)式信息（如距離、障礙物等）決定下一步的移動方向。轉(zhuǎn)移概率Pij表示螞蟻從位置i移動到位置j的概率，計算公式為：

式中：τij是路徑（i，j）上的信息素濃度；ηij是與路徑相關(guān)的啟發(fā)式信息（如距離的倒數(shù)）；k代表一個螞蟻的索引或編號；Ni是位置i的鄰域集合；α和β是控制信息素和啟發(fā)式信息相對重要性的參數(shù)。

3）信息素更新：每次迭代后，信息素會根據(jù)解的質(zhì)量進行更新。全局更新規(guī)則通常為：

式中：ρ是信息素揮發(fā)率；Δτij是本次迭代中路徑（i，j）上增加的信息素量，其值取決于該路徑解的質(zhì)量。

4）終止條件：算法在達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或找到滿足條件的解后停止。

通過將蟻群算法應(yīng)用于智能車的路徑規(guī)劃和避障問題，可以利用其全局搜索能力和分布式計算特性，有效地找到最優(yōu)或近似最優(yōu)的巡線路徑，同時避開障礙物。在實際應(yīng)用中，蟻群算法能夠適應(yīng)環(huán)境變化，實時更新信息素，以指導(dǎo)智能車安全高效地行駛。

1.3" " 算法設(shè)計

本研究針對智能車自動巡線避障需求，設(shè)計了一種優(yōu)化的蟻群算法。該算法首先對環(huán)境進行建模，將道路與障礙物抽象為帶權(quán)重的圖，并融入動態(tài)信息素更新機制及多種啟發(fā)式信息，以提升算法在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性和決策質(zhì)量。通過自適應(yīng)調(diào)整信息素與啟發(fā)式信息的重要程度參數(shù)，以及引入多蟻群協(xié)作機制，算法有效解決了傳統(tǒng)蟻群算法收斂慢、易陷局部最優(yōu)的問題。最終，結(jié)合合理的算法終止條件，該算法顯著提高了智能車路徑規(guī)劃的準確性和避障反應(yīng)速度，增強了其在高動態(tài)復(fù)雜環(huán)境中的行駛性能和安全性。

1.4" " 算法實現(xiàn)

在智能車自動巡線避障算法的實現(xiàn)中，基于蟻群算法原理進行了詳盡的編程和集成。首先，定義了包含道路網(wǎng)絡(luò)和障礙物位置的運行環(huán)境，并將其抽象為帶權(quán)重的圖，通過nodes_data矩陣管理節(jié)點信息。隨后，初始化了算法的關(guān)鍵參數(shù)，如螞蟻數(shù)量、節(jié)點數(shù)量、信息素及啟發(fā)函數(shù)的重要程度因子、信息素揮發(fā)因子等，并設(shè)置了迭代次數(shù)和存儲路徑的數(shù)組。在迭代過程中，每只螞蟻根據(jù)信息素濃度和啟發(fā)式信息（如道路特性）選擇路徑，同時考慮已訪問節(jié)點以避免重復(fù)。迭代中，可能根據(jù)螞蟻的避障表現(xiàn)進行局部信息素更新。每次迭代后，算法評估并更新最佳路徑及其長度，根據(jù)搜索狀態(tài)動態(tài)調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化性能。最終，算法在滿足最大迭代次數(shù)或解的質(zhì)量不再顯著提升時終止，確保在合理時間內(nèi)輸出滿意的路徑規(guī)劃結(jié)果。Matlab蟻群算法求解最短路徑尋優(yōu)過程如圖2所示。

1.5" " 算法評估

通過仿真環(huán)境（Matlab軟件）驗證算法的有效性和實用性。這些測試將評估算法在自動巡線和避障任務(wù)中的表現(xiàn)，包括路徑規(guī)劃的準確性和避障動作的及時性。圖3為智能車自動巡線的收斂曲線結(jié)果圖，圖4為智能車最優(yōu)無碰撞路徑圖，圖5為智能車自動巡線和避障測試圖。

由圖3可以看出，在蟻群算法迭代30次后，自動巡線的平均路徑與最小路徑重合。在圖4智能車最優(yōu)無碰撞路徑規(guī)劃中，智能車通過蟻群算法，規(guī)劃出最優(yōu)無碰撞路徑。在圖5智能車自動巡線和避障測試中，智能車在總長100 m、寬8 m的路程中，成功實現(xiàn)了避障功能，到達了測試終點。上述測試結(jié)果驗證了蟻群算法的快速性和有效性。

2" " 智能車自動巡線避障算法的應(yīng)用研究

智能車自動巡線避障算法的實際應(yīng)用是檢驗其性能和效果的關(guān)鍵。本研究通過在不同場景下的模擬測試，探討了優(yōu)化后的蟻群算法在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。首先，研究中設(shè)定了多種道路環(huán)境，包括直線行駛、曲線轉(zhuǎn)彎以及復(fù)雜的交叉路口等，以模擬真實世界中可能遇到的各種情況。在這些環(huán)境中，智能車需要準確識別路線并有效避開障礙物。

此外，考慮到實際道路條件的復(fù)雜性，研究中還引入了動態(tài)障礙物，如行人和其他車輛，以測試智能車的避障反應(yīng)和決策能力。通過這些綜合測試，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的蟻群算法不僅提高了路徑跟蹤的精度，還顯著增強了避障的及時性和準確性。智能車能夠在各種情況下迅速做出反應(yīng)，安全有效地規(guī)避障礙，證明了該算法在實際應(yīng)用中的可行性和有效性。這一系列的應(yīng)用研究，驗證了優(yōu)化后蟻群算法在智能車自動巡線避障中的實用性。

3" " 結(jié)論

本研究針對智能車在自動巡線和避障過程中遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)，提出了一種基于蟻群算法的優(yōu)化路徑規(guī)劃和避障方法。通過對蟻群算法進行深入分析和針對性優(yōu)化，顯著提高了智能車在復(fù)雜環(huán)境下的路徑跟蹤精度和避障效率。仿真測試結(jié)果表明，優(yōu)化后的算法能夠在各種道路條件下實現(xiàn)更高的適應(yīng)性和避障能力，驗證了其實用性和有效性。此外，應(yīng)用研究進一步證明了該算法在實際場景中的可行性，為智能車技術(shù)的發(fā)展提供了新的理論和實踐支持。未來的工作將聚焦于算法的進一步優(yōu)化及其在不同類型智能車上的廣泛應(yīng)用，以推動智能交通系統(tǒng)的進步。

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收稿日期：2024-08-27

作者簡介：鄭茱萸（2004—），男，江蘇常州人，研究方向：智能小車。