NQPSO-SLFN：一种基于Q学习的PSO框架，结合邻域粗糙集技术用于识别钢筋混凝土柱的失效模式

《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：NQPSO-SLFN: A Q-Learning enhanced PSO framework with neighborhood rough sets for failure mode recognition of reinforced concrete columns

AGVs越野环境轨迹规划框架融合运动基元与动态规划方法，分两阶段生成安全平滑轨迹：第一阶段构建分层地图模型，通过静态稳定性模型和可行区域生成算法优化参考路径；第二阶段基于时空采样空间和动态规划迭代优化安全走廊，最终通过仿真与实车验证证实其高效性和可行性。

　　在复杂且多变的非结构化地形中，自主地面车辆（AGVs）的轨迹规划技术是实现其高效、安全运行的关键环节之一。传统的方法通常依赖于路径规划与轨迹规划的分离，但在面对动态障碍物、地形不确定性以及车辆动力学约束时，这种分步规划方式往往难以满足实际需求。因此，研究一种能够兼顾空间与时间维度的轨迹规划框架，成为提升AGVs在非结构化环境中的适应性和执行能力的重要方向。

本文提出了一种基于运动基元（Motion Primitives, MP）与动态规划（Dynamic Programming, DP）的时空轨迹规划框架，旨在系统性地解决AGVs在非结构化地形中面临的多种挑战。该框架分为两个主要阶段：参考路径规划和时空轨迹优化。在参考路径规划阶段，通过构建一个层次化的地图模型，分别存储地形高程信息、可行驶性信息以及静态障碍物信息，从而为后续的轨迹优化提供基础数据支持。基于这些地图数据，建立了车辆静态稳定性模型和安全可行区域生成模型，并利用MP算法生成最优的参考路径。MP算法是一种将复杂的运动行为分解为一系列基本运动单元的方法，通过这些基本单元的组合，可以快速生成满足车辆动力学特性和地形适应性的路径方案。

在时空轨迹优化阶段，构建了一个时空采样空间模型，用于搜索参考轨迹，并采用DP方法进行最优轨迹的选择。DP方法是一种基于最优子结构原理的全局优化算法，能够有效处理多维状态空间中的复杂约束问题。通过在时空采样空间中进行状态转移的探索，DP算法可以找到在满足车辆动力学、障碍物避让和地形适应性条件下的最优轨迹。此外，本文还提出了一种基于参考轨迹的时空安全走廊生成方法，通过迭代优化的方式进一步提升轨迹的可行性和安全性。该方法能够在轨迹生成过程中动态调整安全走廊的范围，确保车辆在复杂地形中的运行安全。

值得注意的是，现有的轨迹规划方法通常分为基于采样的方法和基于优化的方法。基于采样的方法，如A*算法和快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT），因其计算简单且易于实现而被广泛采用。然而，这些方法在面对复杂地形时，往往需要大量的计算资源，并且生成的轨迹可能不够平滑，难以满足实际运行中的舒适性要求。基于优化的方法，如模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）和非线性规划（Nonlinear Programming, NLP），则能够更精确地处理轨迹优化问题，但其计算复杂度较高，尤其在规划时间跨度较长的情况下，容易导致实时性不足。

为了克服这些方法的局限性，本文提出的时空轨迹规划框架结合了MP与DP的优势，旨在实现高效的轨迹生成与优化。MP算法用于生成参考路径，其计算效率较高，能够在较短时间内找到满足静态稳定性要求的路径方案。而DP方法则用于进一步优化轨迹，通过考虑动态约束和障碍物避让，确保生成的轨迹在实际运行中具有较高的可行性。此外，时空安全走廊的引入，使得轨迹优化过程能够在动态环境中进行实时调整，从而提升AGVs的适应能力。

在非结构化地形中，AGVs的运动不仅受到地形本身的限制，还受到车辆动力学特性的约束。例如，车辆在不同地形上的行驶速度、转向角度以及加速度等参数均存在差异。因此，在轨迹规划过程中，必须充分考虑这些因素，以确保生成的轨迹既符合车辆的动力学特性，又能够适应地形的变化。本文提出的框架通过建立车辆静态稳定性模型，将车辆的稳定性作为轨迹规划的重要约束条件，从而避免车辆在复杂地形中发生侧翻或失稳的情况。

此外，为了提升轨迹的平滑性和可执行性，本文还引入了时空安全走廊的概念。该概念基于参考轨迹，通过构建一个动态调整的安全区域，确保车辆在行驶过程中能够避开障碍物并保持稳定的姿态。安全走廊的生成方法采用了迭代优化策略，能够在轨迹生成的每个阶段对路径进行修正和优化，从而提升整体的轨迹质量。这一方法不仅考虑了车辆的运动学约束，还结合了地形信息和障碍物分布情况，使得生成的轨迹更加贴近实际运行需求。

在实验验证方面，本文通过仿真环境和真实车辆测试，全面评估了所提出框架的性能。仿真环境采用Ubuntu和ROS2平台进行搭建，能够模拟各种复杂地形和动态障碍物的场景。而真实车辆测试则在配备传感器的实验平台上进行，以验证框架在实际应用中的可行性和鲁棒性。实验结果表明，该框架能够在满足车辆动力学、障碍物避让和地形适应性的前提下，快速生成可行的轨迹，且在多个对比实验中表现出更高的效率和合理性。

从研究背景来看，非结构化地形的轨迹规划问题具有较高的复杂性和挑战性。传统的路径规划方法往往无法充分考虑车辆的动态特性，导致生成的路径在实际运行中存在安全隐患或执行困难。而基于优化的方法虽然能够生成更加精确的轨迹，但其计算复杂度较高，难以满足实时性要求。因此，本文提出的时空轨迹规划框架在设计上兼顾了计算效率与轨迹质量，通过MP与DP的结合，实现了对复杂地形的高效适应。

在非结构化环境中，车辆的运动受到多种因素的影响，包括地形的不规则性、障碍物的动态变化以及车辆自身的动力学限制。这些因素使得轨迹规划成为一个多目标优化问题，需要在安全、平滑性和执行效率之间进行权衡。本文提出的框架通过层次化地图模型的构建，能够有效整合地形信息和障碍物信息，为轨迹规划提供更加精确的输入。同时，基于MP的参考路径生成方法能够在较短时间内找到满足静态稳定性的路径，为后续的轨迹优化奠定基础。

在时空轨迹优化阶段，动态规划方法的应用使得轨迹生成过程能够充分考虑车辆的运动学和动力学约束，从而确保生成的轨迹在实际运行中具备较高的可行性。此外，时空安全走廊的引入，使得轨迹优化过程能够在动态环境中进行实时调整，进一步提升了轨迹的安全性。这一方法不仅能够避免车辆与障碍物发生碰撞，还能够确保车辆在复杂地形中的稳定运行。

本文的研究成果对于提升AGVs在非结构化地形中的适应能力具有重要意义。在实际应用中，AGVs需要在各种复杂环境中进行自主导航，包括丘陵地带、森林、沙漠等。这些环境中的地形变化较大，且可能存在动态障碍物，如行人、动物或其他移动的车辆。因此，传统的轨迹规划方法难以满足这些环境下的运行需求。而本文提出的框架，通过结合MP和DP的优势，能够在较短时间内生成满足动态约束和地形适应性的轨迹，为AGVs的自主导航提供了新的解决方案。

从技术实现的角度来看，本文提出的框架在参考路径规划阶段采用了一种层次化地图模型，将地形信息、可行驶性信息和静态障碍物信息分别存储，从而提高了路径规划的精度和效率。在时空轨迹优化阶段，构建了一个时空采样空间模型，通过动态规划算法对轨迹进行搜索和优化，确保生成的轨迹在满足动态约束的同时具备较高的平滑性和可执行性。此外，时空安全走廊的引入，使得轨迹优化过程能够在动态环境中进行实时调整，进一步提升了轨迹的安全性。

在实际应用中，本文提出的框架能够有效应对非结构化地形中的多种挑战，包括地形不确定性、动态障碍物避让以及车辆动力学约束。通过将参考路径与时空轨迹优化相结合，该框架能够在保证计算效率的同时，生成更加安全和高效的轨迹。这一方法不仅适用于AGVs的自主导航，还可以推广至其他类型的自主移动设备，如无人机、机器人等。

综上所述，本文提出了一种基于运动基元和动态规划的时空轨迹规划框架，为AGVs在非结构化地形中的自主导航提供了新的思路和方法。该框架通过层次化地图模型的构建，实现了对地形信息和障碍物信息的高效整合，为轨迹规划提供了更加精确的输入。在时空轨迹优化阶段，动态规划方法的应用使得轨迹生成过程能够充分考虑车辆的动态特性，从而确保生成的轨迹在实际运行中具备较高的可行性。此外，时空安全走廊的引入，使得轨迹优化能够在动态环境中进行实时调整，进一步提升了轨迹的安全性。实验结果表明，该框架在仿真和真实车辆测试中均表现出较高的效率和合理性，为AGVs的自主导航技术发展提供了重要的理论支持和实践指导。