控制与决策

作者：刘连玉,巩在武,张雪,吴穹

单位：南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044;南京信息工程大学 风险治理与应急决策研究院，南京 210044;南京信息工程大学 管理工程学院，南京 210044,,南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044;南京信息工程大学 风险治理与应急决策研究院，南京 210044;南京信息工程大学 管理工程学院，南京 210044,,南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044;南京信息工程大学 风险治理与应急决策研究院，南京 210044;南京信息工程大学 管理工程学院，南京 210044,,南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044;南京信息工程大学 风险治理与应急决策研究院，南京 210044;南京信息工程大学 管理工程学院，南京 210044,

关键词：无人驾驶;应急路径规划;“全局-局部”耦合算法;D*Lite算法;动态窗口法

基金：国家自然科学基金项目(72371137).

针对传统路径规划算法在无人驾驶应急场景中存在的环境建模失真、路径搜索效率以及安全性不足等局限, 提出一种基于高精度城市电子地图的“全局-局部”耦合路径规划框架. 该框架通过融合改进D*Lite算法和动态窗口法(DWA), 能够实现全局路径动态优化与局部避障协同控制. 在全局规划中, 使用五邻域搜索策略替代八邻域搜索, 可有效避免路径曲折问题; 同时, 结合风险系数构造多目标代价函数, 能够显著降低路径累积风险值. 在局部规划中, 设计一种基于风险感知机制的动态评价函数, 增强局部避障的实时性和安全性. 仿真结果表明, 与现有文献相比, 所提出耦合算法在路径规划效率、路径安全性、平滑度等方面均有显著的提升. 进一步地, 通过交通事故规避、突发乘客需求响应等典型应急场景验证所提出算法的鲁棒性, 为无人驾驶安全行驶提供了理论支持.

来源：2025年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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