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基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
1
作者
谭光兴
黄磊昌
李明泽
《现代电子技术》
北大核心
2025年第19期136-142,共7页
为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状...
为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状态,根据该状态计算混合A^(*)算法的动态扩展步长和转向角度离散值,提高节点扩展的效率;其次,通过反向路径规划,实现前次搜索节点数据的复用,将数据处理后作为局部路径规划的初始数据,减少节点扩展数量;最后,使用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。仿真实验结果表明:改进后的算法在全局路径规划和局部路径规划中有效减少了扩展节点数和运行时间,无人车能够实现在动态环境中快速进行局部路径规划和避障。
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关键词
动态节点扩展
反向路径规划
扩展列表复用
局部路径规划
动态避障
改进
混合
A^(*)算法
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职称材料
基于改进混合A^(*)的智能汽车时空联合规划方法
被引量：
6
2
作者
胡杰
张志豪
+4 位作者
陈瑞楠
陈锐鹏
刘昊岩
朱琪
陈晖
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1123-1133,共11页
运动规划是自动驾驶系统生成轨迹的关键模块,现有运动规划多采用路径和速度解耦的方法,但解耦的规划方法在复杂动态场景下易陷入轨迹次优。本文提出了一种基于搜索和数值优化结合的时空联合运动规划方法,直接求解可行驶轨迹。首先使用...
运动规划是自动驾驶系统生成轨迹的关键模块,现有运动规划多采用路径和速度解耦的方法,但解耦的规划方法在复杂动态场景下易陷入轨迹次优。本文提出了一种基于搜索和数值优化结合的时空联合运动规划方法,直接求解可行驶轨迹。首先使用改进混合A^(*)在时空范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,然后以初始轨迹为参考构建可行驶时空走廊,并综合考虑车辆动力学和轨迹连续性约束等条件,使用数值优化的方法进一步平滑初始轨迹。选取换道超车和旁车切入两类典型复杂动态场景进行仿真测试,结果表明,所提时空联合规划方法相较于传统时空解耦规划方法更加灵活、规划结果更加合理,同时具有较好的计算实时性。
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关键词
时空联合规划
改进
混合
A^(*)
时空走廊
数值优化
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职称材料
题名
基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
1
作者
谭光兴
黄磊昌
李明泽
机构
广西科技大学自动化学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第19期136-142,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61563005)。
文摘
为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状态,根据该状态计算混合A^(*)算法的动态扩展步长和转向角度离散值,提高节点扩展的效率;其次,通过反向路径规划,实现前次搜索节点数据的复用,将数据处理后作为局部路径规划的初始数据,减少节点扩展数量;最后,使用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。仿真实验结果表明:改进后的算法在全局路径规划和局部路径规划中有效减少了扩展节点数和运行时间,无人车能够实现在动态环境中快速进行局部路径规划和避障。
关键词
动态节点扩展
反向路径规划
扩展列表复用
局部路径规划
动态避障
改进
混合
A^(*)算法
Keywords
dynamic node expansion
reverse path planning
expanded list reuse
local path planning
dynamic obstacle avoidance
improved hybrid A^(*)algorithm
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进混合A^(*)的智能汽车时空联合规划方法
被引量：
6
2
作者
胡杰
张志豪
陈瑞楠
陈锐鹏
刘昊岩
朱琪
陈晖
机构
武汉理工大学
武汉理工大学
武汉理工大学
东风汽车股份有限公司商品研发院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1123-1133,共11页
基金
湖北省科技重大专项(2020AAA001,2022AAA001)资助。
文摘
运动规划是自动驾驶系统生成轨迹的关键模块,现有运动规划多采用路径和速度解耦的方法,但解耦的规划方法在复杂动态场景下易陷入轨迹次优。本文提出了一种基于搜索和数值优化结合的时空联合运动规划方法,直接求解可行驶轨迹。首先使用改进混合A^(*)在时空范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,然后以初始轨迹为参考构建可行驶时空走廊,并综合考虑车辆动力学和轨迹连续性约束等条件,使用数值优化的方法进一步平滑初始轨迹。选取换道超车和旁车切入两类典型复杂动态场景进行仿真测试,结果表明,所提时空联合规划方法相较于传统时空解耦规划方法更加灵活、规划结果更加合理,同时具有较好的计算实时性。
关键词
时空联合规划
改进
混合
A^(*)
时空走廊
数值优化
Keywords
spatio-temporal joint planning
improved hybrid A^(*)
spatio-temporal corridor
numerical optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
谭光兴
黄磊昌
李明泽
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进混合A^(*)的智能汽车时空联合规划方法
胡杰
张志豪
陈瑞楠
陈锐鹏
刘昊岩
朱琪
陈晖
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023
6
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职称材料
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