4. 路径规划基础概念
无人矿卡的路径规划不是“画一条从A到B的线”这么简单。它要在露天矿的装载点、卸载点、破碎站、排土场、加油点之间，为每一辆车生成可执行、可跟踪、可调度、可避障的行驶轨迹。理解全局与局部、静态与动态、可行性与最优性、约束条件分类这四个基础概念，是后续学习A*、Hybrid A*、Lattice Planner、MPC以及多车调度算法的前提。
一、全局路径与局部路径：分层规划的基本结构
工程上通常采用“全局—局部”两层甚至三层规划架构。全局路径负责回答“从起点到终点大致走哪条路”，局部路径负责回答“未来几秒到几十秒内具体怎么走”。
- 全局路径规划：基于矿区高精地图、路网拓扑、装载点/卸载点位置，生成从起点到目标点的路网级路径。输出通常是车道序列、路口转向序列、路径长度、预计通行时间。它关注的是“路线选择”，不关注具体横向偏移和实时避障。
- 局部路径规划：在全局路径引导下，结合实时感知到的障碍物、其他矿卡、路面沉陷、扬尘遮挡等，生成满足车辆运动学约束的平滑轨迹。输出通常是未来3～10秒的轨迹点序列（x, y, θ, v, t）。
- 行为层：介于两者之间，负责车道保持、跟车、换道、路口让行、装载点排队等驾驶行为的决策。
在无人矿卡中，全局路径通常由调度系统下发，局部路径由车端规划模块实时计算。调度系统关注“哪辆车走哪条路”，车端关注“这条路怎么安全地走完”。
二、静态与动态规划：环境是否随时间变化
静态规划假设环境在规划周期内不变，动态规划则显式考虑其他车辆、行人、临时障碍物的运动。矿区场景中，静态规划用于生成路网级参考路径，动态规划用于实时避障和跟车。
| 对比维度 | 静态规划 | 动态规划 |
|---|---|---|
| 环境假设 | 障碍物位置固定 | 障碍物位置/速度随时间变化 |
| 典型算法 | Dijkstra、A*、RRT | D* Lite、MPC、速度障碍法 |
| 规划周期 | 分钟级或事件触发 | 100ms～500ms |
| 输出 | 路网路径、车道序列 | 带时间戳的轨迹 |
| 矿区应用 | 装载点到卸载点路线 | 跟车、避障、路口通行 |
三、可行性与最优性：先能走，再走好
路径规划的第一目标是可行性，第二目标才是最优性。可行性指路径满足车辆运动学、动力学、安全距离、道路边界等硬约束；最优性指在可行路径中寻找代价最小的那条。
- 可行性约束：最小转弯半径、最大坡度、最大侧倾角、离障碍物安全距离、道路宽度、装载点停车位姿。
- 最优性指标：路径长度最短、行驶时间最少、能耗最低、轮胎磨损最小、对调度计划扰动最小。
- 工程取舍：矿区更看重“稳定可执行”而非“理论最短”。一条短但需要频繁急转弯的路径，可能比一条稍长但平顺的路径更差。
常见误区：只优化路径长度，忽略车辆运动学约束，导致规划出的路径无法跟踪，或跟踪时频繁停车、打死方向，反而降低运输效率。
四、约束条件分类：硬约束、软约束与动态约束
约束条件决定了规划问题的边界。矿区路径规划的约束可分为三类：
- 硬约束（必须满足）：车辆最小转弯半径、道路边界、坡度限制、安全距离、装载点/卸载点停车精度。违反硬约束的路径直接判定为不可行。
- 软约束（尽量满足）：乘坐舒适性、能耗、轮胎磨损、与调度计划的偏差。软约束通过代价函数加权，允许在必要时妥协。
- 动态约束（随时间变化）：其他矿卡的运动、临时交通管制、装卸设备位置变化、天气导致的能见度下降。动态约束要求规划器滚动更新。
# 矿区路径规划约束配置示例（YAML）
vehicle:
min_turning_radius: 12.0 # m，硬约束
max_slope: 0.12 # 12%，硬约束
max_speed: 8.0 # m/s，硬约束
safety_margin: 3.0 # m，硬约束
cost_weights:
path_length: 1.0 # 软约束
energy: 0.3 # 软约束
comfort: 0.2 # 软约束
schedule_deviation: 0.5 # 软约束
dynamic:
replan_period: 0.2 # s，动态约束
obstacle_horizon: 30.0 # m，动态约束
五、矿区场景案例：装载点到卸载点的完整规划链
假设一辆无人矿卡在装载点完成装载，需要前往破碎站卸载。规划链如下：
- 调度系统根据路网拓扑，计算全局路径：装载点→主运输道路→路口A→破碎站入口。
- 车端接收全局路径，结合当前位姿生成参考线。
- 局部规划器以200ms周期运行，检测前方其他矿卡、落石、扬尘区域。
- 若前方有慢车，局部规划器生成跟车轨迹；若前方障碍物静止，生成换道或绕行轨迹。
- 若所有局部轨迹都不可行，触发停车请求，并上报调度系统重新分配路径。
全局路径决定“走哪条路”，局部路径决定“怎么走”；静态规划提供参考，动态规划保证安全；可行性是底线，最优性是目标；硬约束不可违反，软约束可以权衡，动态约束必须滚动处理。
六、常见误区与复盘
- 误区一：把全局路径直接当轨迹用。全局路径只有路网级精度，缺少横向偏移和曲率信息，直接跟踪会导致车辆压线或冲出道路。
- 误区二：动态规划周期过长。矿区车速虽低，但装载点附近人车混行，200ms以上的规划周期可能来不及响应突然出现的障碍物。
- 误区三：软约束权重设置不合理。若能耗权重过高，车辆可能选择绕远但省电的路径，导致调度计划延误。
- 误区四：忽略可行性检查。规划器输出路径后，必须经过运动学可行性校验，否则跟踪控制器会报错或车辆急停。
复盘时建议记录每次规划失败的约束类型：是硬约束冲突、软约束代价过高，还是动态障碍物导致无解。这些数据是后续调参和算法迭代的重要依据。
掌握这四个基础概念后，后续学习具体算法时就能明确：A*解决的是静态全局路径问题，MPC解决的是动态局部轨迹问题，约束分类决定了代价函数和可行性检查的设计方式。在矿区实际工程中，建议先保证可行性，再逐步优化最优性，并通过日志记录约束冲突类型，持续迭代规划参数。