迈向最优多车辆路径规划：混合路线图方法

《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》：Toward Optimal Multi-Vehicle Path Planning With Hybrid Roadmaps

　　

摘要：

对于多车辆自主系统而言，有效的路径规划对于在包含结构化与非结构化环境的工业环境中实现安全高效的运行至关重要。在所提出的框架中，整个环境被明确建模为静态区域与动态区域的整合体，这两类区域分别具有不同的空间和时间特性。静态区域对应于走廊或生产线等结构化区域，用具有固定拓扑结构的路线图来表示；而动态区域则代表环境中的非结构化部分，通过网格图进行建模，以便在占用状况发生变化时实现自适应导航。基于这种表示方式，提出了一种融合静态与动态区域的混合路线图，并设计了分层控制架构以实现多车辆协同导航。高层规划器通过解决多目标优化问题来确定最优的行驶区域顺序，该问题需要在效率、安全以及交通相关因素之间取得平衡。另一方面，底层规划器则根据各区域的结构约束来生成可行的路径。多目标优化问题被嵌入到双层优化框架中，其中外部层采用准自适应的自调优机制来确定目标权重，从而避免主观选择或次优权重带来的问题。在两种真实的工业场景中的实验验证表明，该方法能够提升任务效率、降低行驶时间的变化幅度，并且具备随车队规模扩展的能力，从而证明了其在工业4.0应用中的有效性。