基于等步采样A*算法的无人驾驶局部路径规划方法技术

本发明专利技术属于无人驾驶路径规划领域，为满足汽车的运动学约束与实际交通限制，本发明专利技术，基于等步采样A*算法的无人驾驶局部路径规划方法，具体步骤如下：步骤1：定义搜索步长和搜索安全域；步骤2：确定局部栅格图中路径搜索的起始点与目标点；步骤3：建立Open列表和Closed列表；步骤4：求解Open列表中栅格点的代价函数；步骤5：从Open列表中选择代价函数值最小的栅格点；步骤6：分别考察当前节点的所有安全相邻节点；步骤7：搜索过程中当前节点无子节点的处理；步骤8：重复步骤5‑7的过程，直到满足条件，返回可行路径，或返回搜索失败。本发明专利技术主要应用于无人驾驶路场合。

【技术实现步骤摘要】
基于等步采样A*算法的无人驾驶局部路径规划方法
本专利技术属于无人驾驶路径规划领域，具体讲，涉及一种利用等步采样和A*算法原理的路径搜索算法进行无人驾驶车辆的局部路径规划。
技术介绍
随着社会的发展，人们对生活品质的要求越来越高，汽车成为人类生活不可或缺的交通工具，然而汽车数量的增加以及驾驶员自身安全意识薄弱导致全球交通事故发生率急剧增长。面对日益严峻的交通安全与交通拥堵问题，构建智能交通系统的任务变得更加急切。无人驾驶车辆作为构建智能交通系统的关键部分，近年来受到各方的关注。无人驾驶车辆融合了环境感知与定位、决策规划与运动控制等多项功能，从而代替驾驶员的眼、脑和手，具有反应迅速、行驶安全可靠等优点。目前美国、英国和德国等一些国家的无人驾驶技术已发展较为成熟，我国的无人驾驶技术起步较晚，在一些关键技术的发展距离世界先进水平还有一定的差距。无人驾驶车辆的路径规划算法主要继承了机器人领域的算法，例如A*算法、RRT算法、人工势场法等。A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，其鲁棒性好，对环境信息反应速度快，被广泛应用于各类机器人中。A*算法是Dijkst本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于等步采样A*算法的无人驾驶局部路径规划方法，其特征是，具体步骤如下：步骤1：定义搜索步长和搜索安全域；搜索步长计算公式为：

【技术特征摘要】
1.一种基于等步采样A*算法的无人驾驶局部路径规划方法，其特征是，具体步骤如下：步骤1：定义搜索步长和搜索安全域；搜索步长计算公式为：其中Step表示搜索步长，l表示栅格图精度，v表示当前车辆的行驶速度，T表示局部路径更新时间；采用圆形安全域判断，圆形域的半径rsafe定义为：这里Lvehicle为车身长度，max(·)为取最大值函数，在已知当前搜索节点的父节点的情况下，需要判断当前搜索节点的圆形域和当前节点与其父节点中心点的圆形域，两个圆形域覆盖的区域均无障碍物则为安全，若存在障碍物则为危险区域，该节点的代价函数值为无穷大；步骤2：确定局部栅格图中路径搜索的起始点与目标点；路径搜索的起始点即为车辆的当前位置，在车载坐标系下为(0,0)点，车头指向x轴正方向，故车辆在每帧栅格图中的位置和方向均相同，依据栅格图中的车道线信息可以判断出当前道路形状，通过二次拟合可以得到车道线曲线，进而得到当前车道中心线曲线，由于在车载坐标系下车辆严格按照x坐标增大的方向行驶，故路径搜索的目标点定义为栅格图范围内当前车道中心线曲线x坐标值最大位置，若该位置安全域范围内存在障碍物，则在该位置附近选择距离障碍物满足安全距离的点作为目标点；步骤3：建立Open列表和Closed列表，Open列表存放所有已生成而未考察的节点，Closed列表存放已考察过并添加到路径中的节点，Closed列表中最后一个元素即为当前路径搜索节点，步骤4：求解Open列表中栅格点的代价函数；f(n)＝K1g(n)+K2h(n)+K3p(n)(4a)g(n)＝g1Lacc(n)+g2Dacc(n)(4b)h(n)＝h1Lest(n)+h2Dest(n)(4c)其中，f(n)表示栅格点的总代价，K1、K2和K3为三个正的权重系数，g(n)表示起点到该节点的累积代价，g1和g2为正的权重系数，Lacc(n)为累积的步长代价,Dacc(n)为累积的转向代价，h(n)表示从该节点到目标点的预估代价，h1和h2为正的权重系数，Lest(n)为预估的步长代价，Dest(n)为预估的转向代价，p(n)为惩罚项，定义为从父节点到该节...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一晶，刘正璇，左志强，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12