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基于改进RRT的自动驾驶车辆路径规划算法研究

         

摘要

在城市路况下道路约束较为复杂,RRT以及基于目标的Bg-RRT等算法的路径规划效果不佳,容易产生节点冗余、搜索的路径平滑度低等问题;针对这些问题,提出了一种基于势力场优化采样区域的改进RRT算法,该方法首先基于道路环境及车辆位置对采样区域动态优化,再基于势力场和车辆最大转角约束对采样区域进行实时调整,最后采取基于安全距离和270°碰撞检测的动态步长选择策略,并在此基础上结合贪心思想及曲率约束对路径进行后处理;将改进算法在进行仿真实验;研究结果表明:改进后的算法在节点数上减少了72.16%,路径搜索效率提高了83.57%,同时保证了路径的平滑度;验证了算法的有效性和适应性。

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