基于改进RRT算法的无人车路径规划仿真研究

发布时间：2021-04-05 12:57

　　路径规划作为无人车核心算法,要规划出合理的避障路径,保证车辆可以在复杂路况上安全行驶。阿克曼转角类型的车辆在行驶过程中受非完整约束,故规划出的路径不仅要符合车辆运动学约束,还要满足算法效率的要求。传统的快速搜索随机树（RRT）算法存在效率低、线路随机等问题,故提出改进的RRT算法。在起点和终点同时生成两棵RRT树,并行计算多条路径,根据评价函数择优选择,并对该路径进行优化和平滑处理。通过仿真和实验的验证,上述方法可以规划出满足车辆控制的要求避障路径,同时具有很高的算法效率,对无人车路径规划算法开发有很好的指导意义。 

【文章来源】：计算机仿真. 2019,36(11)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 无人车路径规划原理及方法说明
    2.1 地图及障碍物栅格化
    2.2 车辆动力学约束
    2.3 路径规划算法原理及实现
        2.3.1 RRT算法原理及缺点
        2.3.2 改进后的算法原理及实现
    2.4 算法仿真结果
3 实验验证与算法对比
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]无人驾驶车辆自动避障路径规划仿真研究[J]. 刘博,罗霞,朱健.  计算机仿真. 2018(02)
[2]面向任务轨迹的工业机器人运动优化与算法[J]. 任俊利,邓华.  计算机仿真. 2018(02)
[3]室内机器人服务目标避障路径优化仿真[J]. 李凌雁,常青,王耀力.  计算机仿真. 2018(01)
[4]无人车运动规划算法综述[J]. 余卓平,李奕姗,熊璐.  同济大学学报(自然科学版). 2017(08)
[5]改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用[J]. 宋晓琳,周南,黄正瑜,曹昊天.  湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[6]智能网联汽车（ICV）技术的发展现状及趋势[J]. 李克强,戴一凡,李升波,边明远.  汽车安全与节能学报. 2017(01)
[7]智能交通条件下车辆自主驾驶技术展望[J]. 贺汉根,孙振平,徐昕.  中国科学基金. 2016(02)



本文编号：3119676