CN110471426A - 基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，所述方法基于全局路径规划，在智能车安全行驶过程中实时监测无人车周边的环境，当有动态或是静态障碍物出现时以目标路径最短为目标函数，量子狼群算法优化得到局部避碰最短到达目的地的路径；确定局部无人智能车的最优转向角度和恢复原有路径的角度，从而得到无人智能车的局部路径规划结果。本发明将全局路径规划和局部的路径规划相结合应用于智能车的无人驾驶，在全局能够在对智能车行驶有一个整体规划，同时，在行驶过程通过局部路径规划可以实时的判定路况信息，及时修改实时路径，从而保证无人智能车快速稳定的到达目的地，提高无人车行驶的安全性和可靠性。

Description

基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于量子狼群算法的智能车自动避碰方法。

背景技术

无人驾驶智能车又称为智能轮式移动机器人。理论上它被解释为一类能够借助一定方式感知周围环境和车辆自身状态，能够实现行驶在有障碍物的路段或其它环境中面向设定目标的自主运动，进而完成设定作业功能的机器人系统。到目前为止，无人驾驶智能车系统经过科研人员努力，在长久时间的研究和实验下发展已经取得了令人惊讶的成果和先见经验。在可以提前确定的环境中，与智能车导航与避障策略相关的研究已经取得了可观的成果和应用，但在未知环境中，相关研究取得的成果并不能够实现人们的期望目标。新问题和新要求的产生永远不会停止，由于一些基础理论和技术中的局限性让智能车在实际应用中的问题仍然没有较好的解决方法，没有形成一个完整的理论体系，只有较少的先见知识，还有很多关键理论和实验有待研究和验证。因此，智能车在未知环境、非结构化道路行驶过程中依旧存在种种缺陷。

无人驾驶智能车不同于其他机器人之处在于凸显了独特的移动方式和应用场景，是一类在尖端科学领域和平常生活中都有广泛应用和科研价值的类别。对于它的研究，包含了经济、国防、科技、教育、文化和生活等众多领域，人们对它的关注度也越来越高，随着近年MCU微处理器以及传感器的高速发展，超大规模集成电路系统(VLSI System)的普及，传感器数据融合、动态环境建模与定位、导航策略等诸多相关领域算法得以在智能车上实现。与此同时，无人驾驶智能车的研究以及实验表明在减少交通事故，降低驾驶人员驾驶疲劳，优化城市交通环境等方面有着卓越表现，从而受到了相关领域科研人员的关注与青睐。

因此，本发明希望能够探索一种在低速环境下无人驾驶智能车的结构平台设计、传感器组合和人工智能障碍物检测方法，搭建实物仿真平台验证比对结果，实现对优化方案的验证。符合目前智能车的发展方向，对于其在相关领域的应用提供经验并有着深远的意义。

发明内容

为了解决低速环境下无人驾驶智能车路径规划及避障策略问题，本发明提供了一种基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，包括如下步骤：

步骤一、采用环境传感器对智能车周围运行环境和障碍物信息进行扫描，配以多传感器数据融合算法处理的障碍物传感器数据，通过G mapping开源算法包建立环境地图；

步骤二、基于步骤一环境传感器对现有周围环境的检测，使用优化的A*算法在步骤一建立的环境地图上进行启发式搜图，获取无人驾驶智能车目前到达目标点的全局最优初始路径；

步骤三、基于步骤二所建立的全局最优初始路径，在无人智能车行驶过程中借助传感器采集数据，使用优化的联合卡尔曼算法对传感器采集的数据进行融合，使用融合后的障碍物距离数据对环境地图中的元素数据进行实时修正；

步骤四、在无人智能车按照全局最优初始路径安全行驶过程中，当距离信息正确时，使用PID控制策略对执行机构进行控制，进而实现路径的跟随；当出现距离障碍物距离小于2米的情况时，以目标路径最短为目标函数，对障碍物进行二次采集，执行基于量子狼群算法的智能车紧急避障策略，依据量子狼群算法的具体运算流程，得到目标函数的最优解，确定能使智能车以行驶路径最短为原则避开障碍物最优的避障转角和恢复原有路径的角度，完成智能无人车的局部避碰过程，并将此数据融合到环境地图信息中，对障碍物距离数据进行更新，使用优化的A*算法根据此时智能车位置重新进行路径规划。

相比于现有技术，本发明具有如下优点：

本发明提供了一种在低速环境下无人驾驶智能车的结构平台设计、避障方法和导航策略，该策略全局路径规划和局部的路径规划相结合应用于智能车的无人驾驶，在全局能够在对智能车行驶有一个整体规划，同时，在行驶过程通过局部路径规划可以实时的判定路况信息，及时修改实时路径，从而保证无人智能车快速稳定的到达目的地，提高无人车行驶的安全性和可靠性。

附图说明

图1为领域扩展节点示意图；

图2为智能车近距离避障系统多传感器融合算法的结构图；

图3为避碰路径示意图；

图4为量子狼群算法流程；

图5为Intel core i3处理器实现功能的编程流程图；

图6为基于MCU的无人智能车数据处理流程图；

图7为智能无人车传感器数据融合验证图；

图8为基于G mapping算法建图仿真无人智能车的运行环境图；

图9为基于量子狼群算法的智能无人车局部自动避碰流程图；

图10为为无人智能车不同时刻测试图，(a)发车区，(b)停车区，(c)运行到中段。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。

本发明提供了一种基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，如图9所示，所述方法包括如下步骤：

步骤一、采用环境传感器在一定距离内(大约在10米以内的实验平台搭建)对智能车周围环境进行扫描，配以多传感器数据融合算法处理的障碍物传感器数据，通过Gmapping开源算法包建立环境地图，所述环境地图包含障碍物距离、形状、大小等可用信息。

本步骤中，根据技术指标，环境传感器选用相位激光雷达、单点激光测距模块和超声波模块组合的方案。

本步骤中，选择多传感器组合(相位激光雷达、单点激光测距模块、超声波模块、光电码盘、陀螺仪、加速度计)，结合每种传感器的优缺点，取长补短，实现多维度的障碍物信息采集。

本步骤中，相位激光雷达选用LS03系列LS03A LS03B型号，该激光雷达扫描方式为单波束360°旋转，因此测量角度可以达到360°，光源范围792nm，测量范围0.15～40m；单点激光测距雷达TF02拥有可达22m的量程和更稳定的测距性能。

本步骤中，建立环境模型，首先第一步需要完成对环境模型的表示。环境建模的基础建立在对环境特征提取和知识表达的方式之上，这一基础奠定了系统储存、利用和获取知识的途径。其次，能够提供给智能车进行路径规划的主要可用信息是创建的地图，所以地图所包含的信息量一定要有利于处理器理解和计算，而且当提取到新的环境信息时，需要能够方便的融合到已有的地图信息中。

智能车导航算法相关的领域经常见到的环境模型有平面模型和三维模型，其中平面模型可细分为占据栅格模型、几何模型、拓扑模型。三维模型可细分为三维几何模型和可视化模型。在占据栅格模型中，有一种衍生算法被称为SLAM(simultaneous localizationand mapping)即时定位与地图构建算法，这是基于占据栅格模型的理论提出的增量式环境地图构建方法。当选用了激光雷达为环境传感器时，细分为激光SLAM算法，同时也是基于贝叶斯估计的方法。

本发明中根据激光雷达对环境采集的数据处理方法选用G mapping算法构图，Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法，可以实时构建封闭环境地图，并且构建小场景地图时所需的计算量小且精度高。该算法对激光雷达频率要求低、鲁棒性高；构建小场景地图时，G mapping不需要太多的粒子，也不需要回环检测，因此计算量很小但是对精度影响不大。G mapping有效利用了车轮里程计信息，里程计可以提供智能车的先验位姿，这也是G mapping对激光雷达频率要求低的原因。

G mapping算法将定位和建图过程分离，首先利用车辆位姿传感器进行定位，再利用环境传感器进行建图，基于G mapping算法的无人智能车运行环境建图如图8所示。本发明将G mapping算法仅仅作为实现构建地图与定位的工具，所以对该算法原理和理论不做详细阐述，具体可参考文献(Improved Techniques for Grid Mapping_with Rao-Blackwellized Particle Filters)。

步骤二、使用优化的A*算法在步骤一建立的环境地图上获取智能车到达目标点的全局最优路径，以便达到全局避碰最短到达目的地的路径。

本发明基于激光雷达传感器进行定位与建图，因而选择基于环境模型的规划方法，智能车通过建立环境模型以及自身定位，在有环境模型的基础上通过算法制定实现从当前状态到目的状态的移动。在众多导航策略实现算法中，优化的A*算法在半结构化环境、低速移动条件下展现了突出的路径规划能力，因此选择此算法作为本发明的导航策略算法。A*算法是一种很常用的路径查找方法和图形遍历算法，由于借助启发函数的引导，A*算法通常能够发挥较好的性能和准确度，具有编程方法相对简单、参数设置较少、搜索路径效率高的特点。

A*算法朝着趋近目标的方向进行搜索，搜索过程中对搜索方向上的每个节点进行考察。当到达某一节点时，该节点的周围节点会被添加到Open-List，A*算法会选择Open-List中具有最小估价值的节点作为下一个扩展节点，同时将该节点加入到Closed-list，重复执行这一过程，直到目标节点添加到Open-List，寻路成功。

设起始点坐标节点为S(S_x,S_y)，当前节点为C(C_x,C_y)，目标节点的坐标为T(T_x,T_y)，使用欧式距离估价函数值可表示为：

(1)领域扩展

传统的A^*算法只能扩展到节点周围的8邻域，智能车运动的每个方向之间至少存在四十五度的夹角，这就限制了智能车应有的灵活移动，直接导致全局路径转折节点多，规划的路径不够平滑。如图1所示，本发明将8邻域搜索扩展到24个邻域，智能车可以以更小的角度行进，使轨迹更平滑。图中中心黑色圆点表示当前智能车的位置。在扩展之后，可以搜索总共16个方向，而扩展点为图中的24个箭头的位置。在传统A*算法中，由于搜索的节点数很少，在早期阶段，就将更优秀的节点从列表中删除，从而只能找到次优路径，扩展后的算法由于搜索的节点更多，可以很大程度上避免，进一步优化路径。

(2)启发式函数的优化

在A^*算法中，传统的启发式函数采用曼哈顿距离或者欧式距离。曼哈顿距离是指两个坐标点之间横轴和竖轴绝对值之和，假设每个相邻单位之间的路径代价为C，n表示当前点，goal表示目标点，基于曼哈顿距离的启发函数可以表示为：

h(n)＝C*(abs(n_x-goal_x)+abs(n_y-goal_y)) (2)。

如果智能车可以在任意方向上移动，我们就可以用欧式距离来表示相应的启发函数。欧氏距离指的是两点之间的直线距离，假设智能车经过单位长度的路径的代价为C，则欧式距离的启发函数为：

然而，由于A*算法基于栅格地图，智能车不能全向移动，因此在实际应用中，需要转化此启发式函数，这比曼哈顿速度较慢，但路径较短。

基于上述24邻域优化，引入了一种新的启发函数，更真实的描述节点扩展之后的代价，假设单位节点代价函数C，改进后的启发式函数h(n)如下：

若|n_y-goal_y|≥|n_x-goal_x|：

若|n_y-goal_y|＜|n_x-goal_x|：

式中，n_x，n_y表示横轴和竖轴的当前点坐标，goal_x,goal_y表示横轴和竖轴的目标点坐标，abs是取绝对值的意思。

步骤三、借助实时性高、响应快的避障传感器采集数据，使用优化的联合卡尔曼算法对多传感器数据进行融合，使用融合后的障碍物距离数据对环境地图中的元素数据进行实时修正。

有两种方法可以使用卡尔曼滤波器实现多个传感器之间的数据融合：一种是集中式卡尔曼滤波，另一种是分散式卡尔曼滤波。集中式卡尔曼滤波的优点是可以获得最佳系统状态估计值，不足之处是在处理器的一定计算能力下，对于多维的系统，数据处理量太大，计算速度慢，使系统实时性和动态性能变差，系统滞后。分散式卡尔曼滤波与集中式卡尔曼滤波的不同之处在于，使用主滤波器和多个从滤波器取代集中式滤波器，把需要处理的传感器数据分为多个阶段处理，极大提高了效率。

联合卡尔曼滤波器是分散式卡尔曼滤波的一种特殊形式，实现方式是将主滤波器的动态数据分配到各个从滤波器。在许多相似的子系统中选择一个可靠性高、能够较全面表达被测实体的信息、有较高输出速度的子系统作为参考，将它与剩余的子系统进行两两结合，得到各自的从滤波器，各个从滤波器并行计算，得到基于从滤波器的局部测量值的局部最优解。根据给定的规则处理这些局部最优解以得到全部测量值的整体估计，因此联合卡尔曼滤波是部分处理再整体融合的过程。下面进行联合卡尔曼算法推导。

设联合卡尔曼滤波器求最优融合解的状态向量X_g，方差矩阵P_g，子滤波器状态向量为X_i，主滤波器的状态向量为X_m，子滤波器方差矩阵为P_i，主滤波器方差矩阵为P_m，使用测量噪声方差矩阵的逆R^-1表示测量数据矩阵、系统噪声方差矩阵的逆Q^-1表示系统数据矩阵，估计误差方差矩阵的逆P^-1表示估计误差矩阵，n表示子滤波器的个数。

结合实际情况，设计智能车近距离避障系统多传感器融合算法的结构图如图2所示。选定SINS作为参考传感器。

系统采用的是融合复合式结构，于是有：

β_m＝0 (7)；

式中，β₁、β₂、β₃、β₄是子滤波器的信息分配系数，β_m是主滤波器的信息分配系数。

根据公式(6)和(7)对整个系统的多传感器数据进行重组，系统的整体信息按照公式(8)和(9)的规则在各个滤波器中进行分配：

X_i＝X_m＝X_g (8)；

式中，β_i表示每个子滤波器的信息分配系数，P_i ^-1、表示不同子滤波器的方差矩阵，i表示某一个子滤波器的下角标。

每个子滤波器模型的过程噪声方差也根据相同的规则分配：

当β_i满足：

显然有：

当在滤波器之间重新组织上述等式中的数据时，重组之后的数据信息量等于重组之前的数据信息量，因此保持信息守恒。

根据公式(14)和(15)进行融合：

智能无人车传感器数据融合验证图如图7所示。

在上述卡尔曼联合滤波器结构中，主滤波器给各个子滤波器反馈信息，实时地对原有融合数据进行更新，反馈机构使得系统计算准确度有显著提升。当智能车的某个传感器出现故障时，根据对子滤波器的状态进行查对，可以进行数据删除和故障检测，将其他正常工作滤波器的预测值作为测量值进行替换，促使系统保持较好的容错性。

在子滤波器设计中，选择使用互补滤波算法构成子滤波器，利用互补滤波算法冗余度低，计算量小，当传感器数量多时，对简化整个数据融合算法有极大的作用。

步骤四、在无人智能车安全行驶过程中，当出现距离障碍物距离小于2米的情况时，以目标路径最短为目标函数，执行基于量子狼群算法的紧急避障策略，依据量子狼群算法的具体运算流程，得到目标函数的最优解，确定能使智能车以行驶路径最短为原则避开障碍物最优的避障转角和恢复原有路径的角度。

本步骤在A*算法的基础上，提出了一种基于量子狼群算法的局部智能无人车最终路径实时规划，在保证无人车安全行驶的前提下，基于全局路径规划，在行驶过程中实时监测无人车周边的环境，当有动态或是静态障碍物出现时以目标路径最短为目标函数，该目标函数由避碰距离和恢复航线距离组成，量子狼群算法优化得在环境地图上获取智能车该点的局部避碰最短到达目的地的路径；优化的过程包括首先设定初始化信息，探狼的游走过程，召唤过程，最后数据的迭代更新，确定局部无人智能车的最优转向角度和恢复原有路径的角度，从而得到无人智能车的局部路径规划结果。

本步骤中，量子狼群算法局部最优转角路径规划的方法如下：

(1)无人智能车量子狼群算法局部路径规划目标函数的建立

随着无人智能车在行驶过程中，需要量子狼群算法寻优来解决智能车自动避碰时行驶局部路径最短的问题，本发明使用几何内切圆的方法来实现更符合实际智能车行驶轨迹的避碰路径。设定其中智能车由于避碰右转弯而比原定直行多行驶的路程为目标函数。

首先需要一些初始化的参数设定，设从开始避碰到开始复航的距离为d₁，复航到整个避碰过程结束的距离为d₂，智能车原航行航迹的长度为S，纵向速度为v₁，避碰角度为CO，复航角度为CB，r为内切圆半径。转弯避碰轨迹示意图如图3所示。

由图3的几何关系可知，要求出多出的路程r是求解的关键。运用几何原理可知：

为简化计算，本发明根据图3将避碰路径分为三个部分：第一部分为从A点到B点；第二部分为从B点到C点；第三部分为从C点到D点，其中：A表示起始点，B表示要转向的点，C表示恢复行驶路线的点，D表示无人车在该局部避碰后的终点。由此可以清楚的知道，目标函数的值就是从A点到D点的路径减去原本应走的航迹路程S得到的长度。从A点到B点长度为r/tan(CO/2)；从B点到C点长度为α/360°×2πr；从C点到D点长度为r/tan(CB/2)。目标函数则是这三段长度和的最小值：

(2)基于量子狼群算法的无人智能车局部路径规划

应用量子狼群算法来规划智能车避碰路径时，需要输出合适的避碰策略，避碰策略包括避碰角度CO、复航角度CB和开始避碰到开始复航的时间t₁。基于这三个基础量来进行量子狼群算法编码分析。

得到以上三个基础量，可以整理出量子狼群算法规划智能车避碰路径的整体流程如下：

1、首先要进行基本的参数初始化设定。对基本参量：人工狼总数N、探狼比例因子α、游走方向H、游走次数上限Q_max、围攻次数上限R_max、游走、奔袭和围攻步长D_step1、D_step2、D_step3、距离判定因子ω、更新比例因子β和更新人工狼数Z进行定义。求取每匹人工狼目标函数Y的值，并将Y全部记录在一个3×1的矩阵中。

2、在选出头狼后，探狼开始进行游走行为。探狼通过向H个方向的游走得出最适合的方向，然后向这个方向走出游走步长。

设选择游走的方向为h，则游走行为后探狼的位置记为：

在式(19)中，X(1，i)表示在第一维空间中人工狼i在进行游走行为前的位置坐标；X(2，i)表示在第二维空间中人工狼i在进行游走行为前的位置坐标；X₃₁是由X(1，i)和X(2，i)共同决定的；探狼i会朝着已知的Y最优的方向前进，直到次数达到游走上限或Y_i＞Y_LEAD。

3、开始召唤行为。猛狼在听到头狼的叫声后向头狼奔袭，猛狼i奔袭后的位置记为：

在式(20)中，X(1，i)表示在第一维空间中人工狼奔袭前的位置坐标，X_lead(1,1)表示在第一维空间中头狼的位置坐标，X(2，i)表示在第二维空间中人工狼奔袭前的位置坐标，X_lead(2,1)表示在第二维空间中头狼的位置坐标。X₃₁是由X(1，i)和X(2，i)共同决定的。召唤行为结束的条件是：Y_i＞Y_LEAD或d_i＜d_near。

4、在以上两种行为后，狼群确定了食物浓度最大的位置，开始进行围攻行为。猛狼和探狼联手向头狼所在位置进行捕猎的最后一项活动：围攻。并对自身的位置信息进行合理更新。

5、依据狼群更新规则对Z匹人工狼进行更新。

6、算法终止条件判断，算法的收敛曲线，随着迭代的次数的不变的情况下，说明搜索结束，此输出的结果即为无人智能车在该障碍物面前应该采取的避碰角度和恢复角度，从而输出避碰方案，否则从步骤2位置重新开始，继续寻找最优的Y值方案。

根据以上叙述可以得到量子狼群算法的整体运算流程图如图4所示。

在仿真的算法初始化部分，首先设定N＝26，α＝1.5，R_max＝6，H＝5，Q_max＝4，Z＝9，根据公式可以求得探狼数E，E的具体取值由人工狼总数N和探狼比例因子α决定，其范围是[N/(α+1),N/α]，而当前的探狼序号为i(i＝1,2...E)。因头狼不参与三种智能行为，所以总迭代次数最多为6×(N-1)＝6×(26-1)＝150次。量子狼群算法的运算是基于三个变量，即CO，CB和t₁的搜索过程。由于目标函数为路径最短，所以t₁受CO影响。在算法中的体现就是需要先得到CO和CB，再通过补充计算的方式得到t₁。

除上述参量，还需说明的是，d_near由ω决定，D_step1、D_step2和D_step3均与步长因子s有关。取ω＝s＝200。d_near求得为0.2。步长公式为：

其中，m表示空间维数。其取值范围为[m_min,m_max]。可得

步骤五、检测智能车避碰方案的可行性。

设计对狼群算法的检测准则，危险距离小于2米时采取避碰。

步骤六、执行避碰方案。

在本发明中，选用了intel core i3数字计算机与kinetis 66MCU结合的处理器方案，因此软件设计包含了在单个处理器工程环境下的数据处理、处理器与处理器之间通讯、人机交互、数据共享等多个模块。在intel core i3数字计算机上编程的工作环境需要Linux操作系统，在此基础上使用RoboWare Studio开发环境，这是一款用于ROS(机器人操作系统的一种)开发和调试的集成开发环境(IDE)。intel core i3数字计算机主要需要处理的是对相位激光雷达扫描数据通过Gmapping开源算法包建立环境地图并确定智能车位置。kinetis 66MCU主要处理的响应频率高的近距离传感器数据融合，并将融合数据发送给intel core i3数字计算机。对MCU编程使用IarIdePm工程环境，简称IAR，该工程环境搭配J-Link仿真器可以实现在线实时数据调试，极大的方便了我们在工程代码调试时对数据变量的监控。

首先介绍intel core i3处理器实现功能的编程流程图如图5所示。该部分编程首先对激光雷达、WIFI模块、通信模块的参数、地址、工作状态进行初始化配置，完成初始化工作后尝试与MCU建立通讯，当返回通讯成功标志后对激光雷达回传数据进行保存并处理，使用RoboWare Studio执行Gmapping开源算法包，建立环境地图并实现智能车定位，建立的环境地图数据表示方式为极坐标系下的二维数组，对该数组进行常坐标系的转换，然后使用优化A*算法对该地图数据进行启发式搜图，规划最优路径。最后将路径信息发送至kinetis66MCU微处理器。

当MCU微处理器接收到数字计算机发送的数据后，开始第二部分处理。图6为MCU编程流程图。在软件设计的第二部分中，MCU担任及时处理与响应的功能。首先进行超声波测距模块、激光测距模块、通信模块的参数、地址初始化。确认各个模块工作正常之后建立与i3处理器的通信，接收地图和规划的路径信息并进行保存。然后对各个传感器模块回传的数据进行数据融合处理，将融合后数据与地图数据中障碍物距离进行比对，使用量子狼群算法设立判断机制，当距离信息正确时，使用PID控制策略对执行机构进行控制，进而实现路径的跟随，当判断距离信息偏差较大时，启动狼群算法避障方案，立刻使用近距离传感器模块对障碍物二次采集，使用狼群算法得出避障角，规划局部避障路径，进行紧急避障。并将此数据融合到地图信息中，对障碍物距离数据进行更新，在i3处理器上使用优化A*算法根据此时智能车位置重新进行路径规划。无人智能车不同时刻测试图如图10所示。

Claims (8)

1.一种基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

步骤一、采用环境传感器对智能车周围运行环境和障碍物信息进行扫描，配以多传感器数据融合算法处理的障碍物传感器数据，通过G mapping开源算法包建立环境地图；

步骤二、基于步骤一环境传感器对现有周围环境的检测，使用优化的A*算法在步骤一建立的环境地图上进行启发式搜图，获取无人驾驶智能车目前到达目标点的全局最优初始路径；

步骤三、基于步骤二所建立的全局最优初始路径，在无人智能车行驶过程中借助传感器采集数据，使用优化的联合卡尔曼算法对传感器采集的数据进行融合，使用融合后的障碍物距离数据对环境地图中的元素数据进行实时修正；

步骤四、在无人智能车按照全局最优初始路径安全行驶过程中，当距离信息正确时，使用PID控制策略对执行机构进行控制，进而实现路径的跟随；当出现距离障碍物距离小于2米的情况时，以目标路径最短为目标函数，对障碍物进行二次采集，执行基于量子狼群算法的智能车紧急避障策略，依据量子狼群算法的具体运算流程，得到目标函数的最优解，确定能使智能车以行驶路径最短为原则避开障碍物最优的避障转角和恢复原有路径的角度，完成智能无人车的局部避碰过程，并将此数据融合到环境地图信息中，对障碍物距离数据进行更新，使用优化的A*算法根据此时智能车位置重新进行路径规划。

2.根据权利要求1所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述步骤一中，环境传感器选用相位激光雷达、单点激光测距模块和超声波模块组合的方案。

3.根据权利要求2所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述相位激光雷达选用LS03系列LS03A LS03B型号。

4.根据权利要求1所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述单点激光测距模块选用单点激光测距雷达TF02型号。

5.根据权利要求1所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述步骤二中，优化的A*算法在传统的A*算法的基础上，将8邻域搜索扩展到24个邻域，并引入新的启发函数描述节点扩展之后的代价，假设单位节点代价函数C，改进后的启发式函数h(n)如下：

若|n_y-goal_y|≥|n_x-goal_x|：

若|n_y-goal_y|＜|n_x-goal_x|：

式中，n_x，n_y表示横轴和竖轴的当前点坐标，goal_x,goal_y表示横轴和竖轴的目标点坐标。

6.根据权利要求1所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述步骤三中，融合公式如下：

式中，X_g为联合卡尔曼滤波器求最优融合解的状态向量，P_g为方差矩阵，X_i为子滤波器状态向量，X_m为主滤波器的状态向量，P_i为子滤波器方差矩阵，P_m为主滤波器方差矩阵，n表示子滤波器的个数。

7.根据权利要求1所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述步骤四中，目标函数的计算公式如下：

式中，CO为避碰角度，CB为复航角度，r为内切圆半径，α＝CO+CB。

8.根据权利要求1所述的基于量子狼群算法的无人驾驶智能车自动避碰方法，其特征在于所述步骤四中，量子狼群算法的具体步骤如下：

(1)基本的参数初始化设定：对人工狼总数N、探狼比例因子α、游走方向H、游走次数上限Q_max、围攻次数上限R_max、游走步长D_step1、奔袭步长D_step2、围攻步长D_step3、距离判定因子ω、更新比例因子β和更新人工狼数Z进行定义进行定义，求取每匹人工狼目标函数Y的值，并将Y全部记录在一个3×1的矩阵中；

(2)在选出头狼后，探狼开始进行游走行为，探狼通过向H个方向的游走得出最适合的方向，然后向这个方向走出游走步长；

设选择游走的方向为h，则游走行为后探狼的位置记为：

式中，X(1，i)表示在第一维空间中人工狼i在进行游走行为前的位置坐标；X(2，i)表示在第二维空间中人工狼i在进行游走行为前的位置坐标；X₃₁是由X(1，i)和X(2，i)共同决定的；探狼i会朝着已知的Y最优的方向前进，直到次数达到游走上限或Y_i＞Y_LEAD；

(3)开始召唤行为，猛狼在听到头狼的叫声后向头狼奔袭，猛狼i奔袭后的位置记为：

式中，X(1，i)表示在第一维空间中人工狼奔袭前的位置坐标，X_lead(1,1)表示在第一维空间中头狼的位置坐标，X(2，i)表示在第二维空间中人工狼奔袭前的位置坐标，X_lead(2,1)表示在第二维空间中头狼的位置坐标，X₃₁是由X(1，i)和X(2，i)共同决定的，召唤行为结束的条件是：Y_i＞Y_LEAD或d_i＜d_near；

(4)在以上两种行为后，狼群确定了食物浓度最大的位置，开始进行围攻行为，猛狼和探狼联手向头狼所在位置进行捕猎的最后一项活动：围攻，并对自身的位置信息进行合理更新；

(5)依据狼群更新规则对Z匹人工狼进行更新；

(6)算法终止条件判断，算法的收敛曲线，随着迭代的次数的不变的情况下，说明搜索结束，此输出的结果即为无人智能车在该障碍物面前应该采取的避碰角度和恢复角度，从而输出避碰方案，否则从步骤2位置重新开始，继续寻找最优的Y值方案。