数字孪生自动驾驶路径规划

随着 autonomous vehicles 技术的成熟，其在园区物流中的应用日益广泛，但多车路径冲突问题成为影响物流效率的关键因素。现有研究多聚焦于单车路径规划算法改进（如改进A*、RRT算法）或静态多车规划，缺乏对动态环境与多车协同因素的考虑。数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射模型，为解决多车路径规划中的环境动态性与冲突规避提供了新框架。本文提出基于数字孪生的路径规划策略，通过融合动态环境地图、时间窗口模型与改进A*算法，实现多车无冲突路径优化。

园区路径规划的核心挑战包括车辆闯红灯、对向碰撞及突发事故导致的道路封闭等问题。系统架构通过以下步骤实现优化：  

2.1 虚拟场景建模

基于实际地图构建园区拓扑模型 \( G=(V, E, W) \)，其中 \( V \) 为节点集，\( E \) 为路段连通性，\( W \) 为路段权重矩阵，精准描述静态环境。  

2.2 动态信息集成

引入交通灯模型 \( T\_t = t - \left[\frac{t}{T}\right] \times T \) 描述信号灯状态，结合动态混合拓扑模型 \( G=(V, E, W, TL, WT) \)，其中 \( TL \) 为节点时间窗口集，\( WT \) 为路段时间窗口矩阵，实时反映交通灯状态与路段占用情况。  

2.3 算法优化

通过改进A*算法结合动态时间窗口，实现多车路径冲突检测与调整，确保路径无冲突且效率最优。

     

3.1 环境模型构建  

• 拓扑地图建模：采用图论构建园区拓扑地图，节点表示路口，边表示路段，权重为路段长度，数学模型为 \( G=(V, E, W) \)。  

• 交通灯模型：定义信号灯周期 \( T \)，当前时间 \( t \) 对应的信号灯状态通过 \( T\_t \) 计算，红灯时节点不可通行，绿灯时允许通行。  

  
  

3.2 时间窗口模型更新方法 

• 冲突时间窗口定义：动态混合拓扑模型 \( G=(V, E, W, TL, WT) \) 中，\( TL(i) \) 表示节点 \( i \) 的占用时间窗口，\( WT\{i, j\} \) 表示路段 \( (i-j) \) 的占用时间窗口，通过矩阵可视化呈现（图4）。  

• 模型更新逻辑：根据障碍物数据 \( obstacle\_data \)、车辆路径计划 \( pathplan \) 及系统时间 \( t \)，动态更新邻接矩阵 \( W \) 和时间窗口矩阵 \( WT \)，确保模型实时反映环境变化。 

   

3.3 多车路径规划方法  

• 冲突类型：定义节点冲突（信号灯限制）、同向冲突（速度差异）和对向冲突（单车道对向行驶），通过时间窗口对比与路径调整规避冲突。  

• 目标函数：以多车任务总完成时间最小化为目标，即 \( \min C_t = \sum_{j=1}^{k} t_j \)，同时满足无对向碰撞和节点冲突约束。  

• 改进A*算法：引入动态时间窗口调整节点扩展策略，通过冲突检测（图8、图9）与路径成本函数 \( f(i) = g(i) + h(i) \) 优化路径搜索，其中 \( g(i) \) 为路段耗时，\( h(i) \) 为曼哈顿距离启发式函数。

4.1 仿真环境与参数设置 

基于MATLAB与PanoSim搭建数字孪生平台，设置三组实验：单车辆路径规划性能验证、多车无冲突任务总时间对比、突发场景下冲突调整时间评估。参数包括车辆速度（1m/s）、交通灯初始时间窗口等，实验环境基于校园地图建模。  

4.2 单车辆路径规划结果

与传统Dijkstra算法和A*算法相比，改进A*算法平均减少单车辆任务完成时间33秒，验证了算法在路径优化中的有效性。  

4.3 多车辆任务总时间

在五组任务中，改进方法较传统循环时间窗口法总完成时间平均降低16.40%，表明动态环境地图与改进算法显著提升多车协同效率。  

4.4 突发场景下冲突调整时间  

在添加障碍物的紧急场景中，改进方法冲突调整时间平均减少15.45%，显示其在动态环境中的鲁棒性与快速响应能力。