基于时空环境安全评分模型的智能车辆避障方法

本发明提供一种基于时空环境安全评分模型的智能车辆避障方法，包括：采用扩展卡尔曼滤波对多传感器数据进行融合得到栅格化环境模型，获取车辆的当前位置、障碍物位置及车辆的目标位置；通过在蚁群算法中引入非线性调节因子，建立时空环境安全评分模型，以得到每条蚂蚁路径被选中的最终概率；采用改进的遗传算法适应度公式构建增强后的信息素更新函数，以得到更新后的蚂蚁路径；构建初步规划路径；构建改进的引力场和斥力场函数，并将改进的引力场和斥力场函数应用于初步规划路径中，再结合行车环境模型，对路径进行调整和更新，最终得到最优的避障路径。本发明能够提高车辆在复杂交通场景下避障的安全性和可靠性。