基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法及系统，所述方法包括获取车辆预定作业区域的点云数据并预处理，构建三维点云地图；基于预处理点云构建地形属性模型，计算车辆动力学量，生成不平坦地形模型；利用Eco‑KinoA*路径搜索算法生成二维粗略轨迹；通过后端多目标优化算法优化得到二维轨迹；最终结合地形模型生成三维车辆轨迹。本发明专利技术中解决了在不平坦地形条件下进行车辆路径规划时，地形精确表征不足、车辆与地形动态交互建模缺失、多目标协同优化能力不足以及实时性和适应性差等问题，显著提升了路径规划的可靠性、能效表现和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶及机器人导航，尤其涉及一种基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法及系统。

技术介绍

1、随着自动驾驶技术在野外勘探、农业作业、灾害救援及星球探索等复杂场景中的加速渗透，地面无人车辆（ugv）在非结构化、三维不平坦地形中的高效、安全、自主导航能力，已成为其规模化应用的核心技术瓶颈。

2、目前，传统路径规划方法主要面向平坦或结构化道路环境，仅依赖二维地图信息，难以有效应对起伏地形中坡度、侧倾、地面粗糙度等关键地形因素的综合影响。具体而言，现有技术在地形精细表达层面存在显著局限：既无法精准刻画三维地形的几何特征（如高度、法向量）与物理属性（如粗糙度），也难以支持实时高效的地形查询与动态更新，导致路径规划对地形细节（如局部陡坡、软基路段）的捕捉能力不足，无法为通行性评估提供可靠依据，直接影响导航的安全性与可靠性。

3、另一方面，车辆在不平坦地形中的行驶表现与地形特征存在强耦合效应，但现有方法普遍未建立有效的车地动力学关联模型，直接影响着路径执行的稳定性与能效表现。例如，坡度直接影响牵引力与制动力分配，侧倾程度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1还包括以下子步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2还包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤S202还包括以下子步骤：

5.根据权利要求3所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤S203还包括以...

【技术特征摘要】

1.一种基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤s1还包括以下子步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2还包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤s202还包括以下子步骤：

5.根据权利要求3所述的基于多目标优化的不平坦地形自适应车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤s203还包括以下子步骤：

【专利技术属性】
技术研发人员：孙超，宁长久，杨雄基，冷江昊，黄智帅，文达，陈子童，
申请(专利权)人：北京理工大学深圳汽车研究院电动车辆国家工程实验室深圳研究院，
类型：发明
国别省市：