工业级自动驾驶车辆的碰撞与障碍规避——基于合作方法的仿真与实验

工业 4.0 的一个挑战是确定和优化制造企业中数据、产品和材料的流动。为实现此挑战，已定义许多解决方案，如利用自动导引车辆 (AGV)。然而，受引导的车辆难以满足工业 4.0 在适应性和灵活性方面的要求：车辆的自主性不能仅限于预定轨迹。因此，有必要发展其自主性。通过设计新一代工业自动驾驶车辆 (IAV)，即智能且可合作的自主移动机器人来实现这一目标。在道路运输领域，研究积极推动实现自动驾驶汽车。许多解决类似工业环境中可能发生的交通问题的算法可转移到工业领域，从而适用于 IAV。标准化于专门机构（如 ETSI TC ITS）制定的技术，如涉及车辆之间消息交换以增加感知或合作能力的技术，也可转移到工业情境中。部署智能自动驾驶车队带来诸多挑战：员工接受度、车辆定位、交通流畅性、车辆对动态环境的感知（变化）、车辆-基础设施协作或车辆异构性。在此背景下，发展 IAV 的自主性需要相关的工作方法。识别用于解决 IAV 自主性提升所面临的各种问题的可重用或可适应算法不足以取代，还需能够建模、仿真、测试和实验所提出的解决方案。仿真至关重要，因为它既能调整又能验证算法，也能设计和准备实验。为提高车队的自主性，我们考虑依赖于集体智能的方法来使车辆行为具有适应性。在本章中，我们将关注与 IAV 相关的碰撞与障碍规避问题类。其中，我们特别关注当两车需同时穿越交叉口时的情况，称为死锁局面。也关注障碍物存在于通道中且需安全规避的情况。